Apache Kafka 사용 사례: 다양한 산업 전반의 혁신 주도

Apache Kafka는 개발자가 실시간 이벤트 중심 애플리케이션을 구축할 수 있는 오픈소스 분산 스트리밍 플랫폼입니다. Apache Kafka를 통해 개발자는 스트리밍 데이터 레코드를 지속적으로 사용하고 사용자에게 실시간 경험을 제공하는 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.

계정 잔액을 확인하든, Netflix를 스트리밍하든, LinkedIn을 탐색하든 오늘날의 사용자는 앱에서 거의 실시간 경험을 하길 기대합니다. Apache Kafka의 이벤트 기반 아키텍처는 데이터를 저장하고 이벤트를 실시간으로 브로드캐스트하도록 설계되었으며, 다양한 종류의 애플리케이션에서 실시간 사용자 경험을 제공하는 메시지 브로커이자 스토리지 역할을 합니다.

Apache Kafka는 약 50,000개의 기업이 사용 중이며 시장 점유율이 26.7%에 달하는 가장 인기 있는 오픈 소스 데이터 처리 시스템 중 하나입니다.

Kafka는 분산 시스템으로, 단일 목표를 달성하기 위해 여러 노드(컴퓨터)에서 계산 리소스를 공유하는 다양한 소프트웨어 프로그램의 모음입니다. 이 아키텍처는 Kafka를 다른 시스템보다 더 장애 허용성을 높여 주는데, 시스템 내 단일 노드나 머신 손실을 견디면서도 여전히 정상 작동할 수 있기 때문입니다.

분산 시스템 중에서 Apache는 단일 애플리케이션이 여러 개의 작고 연결된 구성 요소 또는 서비스로 구성되는 클라우드 네이티브 접근 방식인 마이크로서비스 아키텍처를 구축하기 위한 최고의 도구 중 하나로 두각을 나타내고 있습니다. 개발자들은 클라우드 네이티브 환경 외에도 오픈 소스 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼인 Kubernetes의 Apache Kafka를 사용하여 서버리스 프레임워크를 사용하는 앱을 개발하고 있습니다.

개발자에게 Apache의 큰 매력은 고유한 아키텍처입니다. Apache는 개발자가 아키텍처적으로 복잡한 고급 애플리케이션을 더 쉽게 구축할 수 있도록 하는 비동기 통신 시스템인 게시-구독 메시징 시스템을 사용합니다. Apache의 아키텍처는 이벤트, 생산자, 소비자의 세 가지 범주로 구성되어 있으며, 작동을 위해 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)에 크게 의존합니다.

Apache Kafka는 이벤트, 스트리밍, 프로듀서, 그리고 소비자라는 기본 개념으로 작동합니다. 여기서는 각 모델이 어떻게 연동하여 Apache Kafka에 핵심 능력을 제공하는지 간략히 살펴보겠습니다.

예를 들어 사용자가 서비스에 등록하거나 주문하기 위해 웹사이트와 상호 작용하는 것은 '이벤트'로 설명됩니다. Apache 아키텍처에서 이벤트는 사용자가 수행한 작업을 설명하는 정보가 포함된 모든 메시지입니다. 예를 들어 사용자가 웹사이트에 등록한 경우 이벤트 레코드에는 사용자의 이름과 이메일 주소가 포함됩니다.

Apache Kafka를 다른 데이터 스토리지 아키텍처와 구별 짓는 가장 두드러진 기능은 바로 이벤트 스트리밍 기능입니다. 이 기능은 '이벤트 스트리밍' 또는 간단히 '스트리밍'으로 알려져 있으며, Apache Kafka의 경우 특별히 'Kafka 스트림'라고 불립니다. 이벤트 스트리밍은 수백 또는 수천 명의 생산자가 생성한 데이터가 플랫폼을 통해 소비자에게 동시에 전송되는 것을 말합니다.

Apache Kafka 아키텍처에서 '생산자'는 웹 서버, 애플리케이션 또는 애플리케이션 구성 요소, 사물인터넷(IoT), 장치 등 데이터를 생성할 수 있는 모든 것을 의미합니다. '소비자'는 생산자가 생성한 데이터를 필요로 하여 작동하는 모든 구성 요소를 말합니다. 예를 들어, IoT 앱에서 데이터는 온도계 또는 신호등 변경을 감지하는 무인 차량의 센서와 같이 인터넷에 연결된 센서의 정보일 수 있습니다.

Kafka의 아키텍처는 생산자가 생성하는 이벤트 데이터의 지속적인 유입을 처리하고 각 이벤트에 대한 정확한 기록을 유지하며 이러한 기록의 스트림을 소비자에게 지속적으로 게시할 수 있도록 설계되었습니다.

Apache Kafka의 실시간 데이터 처리 핵심 기능은 다양한 산업에서 앱이 할 수 있는 일의 가능성을 폭발적으로 확대했습니다. 기업은 Kafka를 사용하여 스트리밍 데이터를 활용해 수익을 높이고 디지털 혁신을 주도하며 고객에게 기분 좋은 경험을 제공하는 새로운 방법을 모색하고 있습니다. 다음은 가장 눈에 띄는 몇 가지 예입니다.

인터넷을 통해 데이터를 수집하고 공유할 수 있는 센서가 내장된 장치 네트워크인 사물인터넷(IoT)은 Apache Kafka 아키텍처에 크게 의존합니다. 예를 들어, 풍차에 연결된 센서는 IoT 기능을 사용하여 인터넷을 통해 풍속, 온도, 습도와 같은 데이터를 전송합니다. 이 아키텍처에서 각 센서는 생산자 역할을 하며, 매초 데이터를 생성하여 백엔드 서버나 데이터베이스(소비자)로 전송하여 처리를 담당합니다

Kafka 아키텍처는 이러한 데이터의 왕복 전송과 수신, 그리고 실시간 처리를 가능하게 하여 과학자와 엔지니어들이 수백 또는 수천 킬로미터 떨어진 곳의 기상 상태를 추적할 수 있게 합니다. Apache의 기록 보관 및 메시지 대기열 기능은 수집되는 데이터의 품질과 정확성을 보장합니다.

Apache가 IoT 장치를 통해 소비자에게 실시간으로 스트리밍할 수 있는 데이터를 수집하는 것과 마찬가지로 주식 시장에서 정보를 수집하고 분석할 수도 있습니다.

Apache는 주식 거래와 금융 시장 모니터링에 필수적인 많은 비즈니스에 중요한 고용량 작업에 사용되어 왔습니다. PayPal, Ing, JP Morgan Chase와 같은 세계 최대 은행 및 금융 기관에서는 실시간 데이터 분석, 금융 사기 탐지, 은행 운영의 위험 관리, 규정 준수, 시장 분석 등에 이 솔루션을 사용하고 있습니다.

온라인 소매 업체와 전자 상거래 사이트는 매일 앱이나 웹사이트에서 수천 건의 주문을 처리해야 하며, Kafka는 많은 기업에서 이를 실현하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 소매 업계에서 성공을 거두려면 응답 시간과 고객 관계 관리(CRM)가 핵심이므로 주문을 신속하고 정확하게 처리하는 것이 중요합니다.

Kafka는 데이터 파이프라인을 사용하여 이벤트를 정확하게 기록하고 주문 및 취소 기록을 유지하여 모든 관련 당사자에게 실시간으로 알림을 제공함으로써 고객과 기업 간의 커뮤니케이션을 간소화합니다. Kafka는 주문 처리 외에도 비즈니스 성과를 평가하고 가치 있는 인사이트를 발견하기 위해 분석할 수 있는 정확한 데이터를 생성합니다.

의료 업계에서는 병원과 중요한 전자 의료 기록(EHR) 및 기밀 환자 정보를 연결하기 위해 Kafka를 사용합니다. Kafka는 다양한 소스에서 실시간으로 생성되는 데이터에 의존하는 의료 앱을 지원하는 양방향 통신을 용이하게 합니다. 또한 Kafka의 기능은 지식 공유를 실시간으로 가능하게 합니다. 예를 들어, 환자가 특정 약물에 알레르기가 있다는 정보를 실시간으로 공유하여 생명을 구할 수 있습니다.

Kafka는 환자 치료에 대한 정보를 제공하는 실시간 데이터를 의사에게 제공할 수 있을 뿐만 아니라, 의료 연구 커뮤니티에도 매우 중요합니다. 데이터 스토리지 및 분석 기능을 통해 연구자들은 의료 데이터를 탐색하여 질병 및 환자 치료에 대한 인사이트를 얻고 의료 혁신을 가속화할 수 있습니다.

통신 회사는 다양한 서비스에 Apache를 사용합니다. 주로 실시간 데이터 스트림 처리는 전 세계 수백만 개의 무선 장치에 전원을 공급하는 네트워크를 모니터링하는 데 사용됩니다. Apache는 네트워크 운영에 대한 데이터를 수집하여 문제를 지속적으로 분석하는 서버에 실시간으로 스트리밍합니다. Apache가 통신 회사를 위해 보관하는 기록에는 통화, 문자, 고객 데이터, 사용량, 연결이 끊긴 통화 등이 포함됩니다.

오늘날의 최첨단 게임 플랫폼은 수백, 수천 킬로미터 떨어진 플레이어 간의 실시간 커뮤니케이션에 의존합니다. 플레이어의 반응 시간이 성공의 핵심인 게임에서 지연 시간이 발생하면 성능이 저하됩니다. 게임 산업은 최근 급성장 중이며, 연평균 복합 성장률(CAGR)이 13.4%로 성장하면서 핵심 운영 지표에 대한 철저한 조사가 강화되고 있습니다.

Apache는 플레이어 간의 초고속 통신 및 상호 작용을 지원하는데, 이것이 바로 널리 사용되는 하이퍼 리얼 게이밍 에코시스템의 인기 비결입니다. 새로운 게임은 Apache의 실시간 스트리밍 기능과 실시간 분석 및 데이터 스토리지 기능을 활용합니다. 또한 Apache의 스트리밍 파이프라인은 플레이어의 움직임이 다른 플레이어에게 즉시 전송되도록 하여 플레이어가 서로를 실시간으로 추적할 수 있도록 도와줍니다. 

세계에서 가장 크고 현대적인 일부 기업의 개발자와 엔지니어는 Apache를 사용하여 많은 실시간 비즈니스 애플리케이션들을 구축합니다. Apache Kafka는 금융 업계, 대형 온라인 쇼핑 기업, 음악 및 비디오 스트리밍 플랫폼, 비디오 게임 혁신가 등을 지원하는 앱을 개발했습니다. Kafka로 개발하면 다른 플랫폼에 비해 많은 이점이 있습니다. 가장 인기 있는 몇 가지 이점은 다음과 같습니다.

Kafka의 데이터 처리 시스템은 고유한 방식으로 API를 사용하여 빅데이터 분석에 사용되는 인기 있는 SQL 및 NoSQL 아키텍처와 같은 다른 많은 데이터베이스 스토리지 설계에 대한 데이터 통합을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

Kafka는 세계에서 가장 바쁜 일부 웹 사이트의 일괄 대기열 처리에서 발생하는 지연 시간 문제를 해결하기 위해 만들어졌습니다. 탄력적인 멀티클러스터 확장성을 갖추고 있어 워크플로를 하나가 아닌 여러 Kafka 클러스터에 걸쳐 프로비저닝할 수 있어 확장성, 높은 처리량, 짧은 지연 시간을 지원합니다.

데이터 스트리밍 도구인 Apache Connect에는 120개의 사전 구축된 커넥터가 함께 제공되므로 Apache를 AWS의 Amazon S3, MongoDB, Google BigQuery, ElasticSearch, Azure, DataDog 등 가장 널리 사용되는 모든 백엔드 데이터 스토리지 솔루션과 통합할 수 있습니다. Apache를 사용하는 개발자는 조직의 모든 요구 사항을 지원하여 앱 개발을 가속화할 수 있습니다.

세계에서 가장 크고 까다로운 웹 사이트 중 일부는 Apache를 사용하기 때문에 중단을 방지하려면 사용자 활동을 빠르고 정확하게 기록할 수 있어야 합니다. Apache는 사용자 등록, 페이지 조회, 구매 및 기타 웹사이트 활동 추적과 관련된 다양한 이벤트를 실시간으로 기록합니다. 그런 다음 주제별로 데이터를 그룹화하고 분산 네트워크에 저장하여 빠르고 쉽게 액세스할 수 있도록 합니다.

Apache는 메시지 저장 및 전송에 사용되는 컨테이너인 대기열에 메시지를 수신하고 보관합니다. 컨테이너는 메시지를 소비자 앱과 사용자에게 연결합니다. Apache는 RabbitMQ와 같은 다른 인기 있는 메시지 브로커와 유사한 방식으로 설계되었습니다. 그러나 Rabbit 및 이러한 다른 브로커와 달리 관련성별로 메시지를 필터링하는 데 사용할 수 있는 메시지 키를 사용하여 메시지를 Kafka 주제로 나눕니다.

Apache의 가장 매력적인 속성 중 하나는 이벤트 데이터를 실시간으로 캡처하고 저장하는 기능입니다. 다른 인기 있는 실시간 데이터 파이프라인은 미리 예약된 시간에만 처리할 수 있는 데이터 배치인 예약된 배치로 실행되어야 합니다. Apache의 설계는 데이터를 실시간으로 처리할 수 있게 하여, IoT, 분석 등 실시간 데이터 처리에 의존하는 기술들이 작동할 수 있도록 지원합니다.

Apache Kafka는 실시간으로 데이터를 저장하고 이벤트를 브로드캐스트하여 다양한 애플리케이션 세트에서 동적인 사용자 경험을 제공하도록 구축되었습니다. IBM® Event Streams는 기업이 IBM® Cloud에서 완전 관리형 서비스로 배포하거나 이벤트 자동화의 일부로 온프레미스로 배포할 수 있는 오픈 소스 플랫폼을 사용하여 Kafka를 최적화할 수 있도록 지원합니다.