OSS 썸네일형 리스트형 [Apache Kafka] Burrow 란? 아파치 카프카에서 컨슈머 랙(consumer lag)은 시스템의 성능과 효율성을 직접적으로 반영하는 중요한 지표입니다. 컨슈머 랙을 효과적으로 모니터링하기 위해 LinkedIn이 개발한 Burrow는 많은 기업에서 선호하는 오픈 소스 도구입니다. 이 글에서는 Burrow를 사용해야 하는 이유와 그 특징을 자세히 살펴보겠습니다.컨슈머 랙의 정의컨슈머 랙은 카프카 토픽의 최신 오프셋과 컨슈머가 읽은 마지막 오프셋 사이의 차이를 의미합니다. 이 값은 프로듀서가 데이터를 생산하는 속도와 컨슈머가 데이터를 소비하는 속도 사이의 균형을 측정하는 데 사용됩니다. 컨슈머 랙이 크다는 것은 처리해야 할 데이터가 많이 쌓여 있음을 의미하고, 이는 서비스의 지연이 생길 수 있습니다.컨슈머 랙 모니터링의 중요성카프카의 기본 .. 더보기 [Apache Kafka] 컨슈머 랙(consumer lag)이란? 아파치 카프카에서 컨슈머 랙(consumer lag)은 시스템 성능과 데이터 처리 효율을 평가하는 데 중요한 지표 중 하나입니다. 이 지표를 통해 카프카 클러스터의 상태를 모니터링하고, 프로듀서와 컨슈머 간의 데이터 처리 속도 차이를 파악할 수 있습니다.컨슈머 랙의 정의와 중요성컨슈머 랙은 카프카 프로듀서가 토픽의 파티션에 데이터를 저장할 때 부여되는 오프셋(고유 식별자)과, 컨슈머가 해당 데이터를 읽어가는 오프셋 사이의 차이를 말합니다. 프로듀서가 데이터를 파티션에 저장하는 속도가 컨슈머가 데이터를 소비하는 속도보다 빠를 경우, 이 차이는 점점 커지게 됩니다. 컨슈머 랙의 크기는 처리 대기 중인 데이터의 양을 나타내며, 이는 시스템의 지연 시간과 직접적인 관련이 있습니다.컨슈머 랙의 계산 방법각 파티션.. 더보기 [Apache Kafka] 카프카의 파티셔너란? 아파치 카프카에서 파티셔너(partitioner)는 데이터 스트리밍 아키텍처에서 필수적인 역할을 수행합니다. 파티셔너는 프로듀서가 브로커로 데이터를 전송할 때, 그 데이터가 저장될 토픽과 파티션을 결정합니다. 이는 데이터 처리의 효율성, 빠른 검색 가능성, 그리고 시스템의 확장성을 크게 향상시킵니다.파티셔너의 기능데이터 할당: 프로듀서로부터 데이터가 전송될 때, 파티셔너는 레코드의 메시지 키 또는 값에 따라 데이터를 특정 파티션에 할당합니다. 기본 설정에서는, 메시지 키가 있을 경우 해당 키의 해시값을 계산하여 특정 파티션을 결정합니다. 이 과정을 통해 동일한 메시지 키를 가진 레코드는 항상 동일한 파티션에 배치되어 데이터의 일관성을 유지합니다.라운드 로빈 분배: 메시지 키가 없는 경우, 파티셔너는 라운.. 더보기 [Apache Kafka] 브로커, 복제, ISR 이란? 아파치 카프카는 고성능 데이터 스트리밍을 위한 플랫폼으로, 그 핵심 기능 중 하나는 복제(replication)입니다. 이 기능은 시스템의 내구성과 가용성을 크게 향상시키며, 브로커 장애가 발생했을 때도 데이터의 안정성을 보장하고 서비스의 연속성을 유지합니다.브로커와 복제브로커의 역할: 카프카의 브로커는 카프카가 설치된 서버 단위를 의미하며, 클러스터의 일부입니다. 각 브로커는 하나 이상의 토픽 파티션을 관리하고, 데이터의 복제본을 유지합니다.리플리케이션의 중요성: 카프카에서는 하나의 토픽 파티션을 여러 브로커에 걸쳐 복제할 수 있습니다. 예를 들어, replication 설정이 3이라면, 원본 데이터와 두 개의 복제본이 존재합니다. 이는 데이터의 안정성을 보장하며, 브로커 장애 발생 시 빠른 복구를 가.. 더보기 [Apache Kafka] 카프카 토픽이란? 아파치 카프카는 실시간 데이터 스트리밍 처리의 강력한 도구입니다. 이 도구에서 중심적인 역할을 하는 것이 바로 '토픽(topic)'이라고 생각 합니다. 토픽은 카프카의 기본적인 데이터 저장소 단위로, 데이터베이스의 테이블이나 파일 시스템의 폴더와 유사한 역할을 합니다.토픽의 구성과 특징다중 파티션 구조: 하나의 토픽은 여러 개의 파티션으로 나뉠 수 있습니다. 각 파티션은 데이터를 차례대로 쌓는 큐와 유사하며, 이 구조는 데이터 처리의 병렬성을 높이고 고가용성을 보장합니다.라운드 로빈 배치: 데이터가 토픽의 파티션에 저장될 때, 특정 키가 지정되지 않은 경우, 기본적으로 라운드 로빈 방식으로 데이터가 분산 저장됩니다. 이는 각 파티션에 데이터 부하를 균등하게 분배하여 처리 속도와 효율성을 높입니다.키 기반.. 더보기 [Apache Kafka] 아파치 카프카란? 아파치 카프카의 이름 유래카프카의 이름은 독특하고 흥미로운 배경을 가지고 있습니다. 이 이름은 체코의 유명한 소설가 프란츠 카프카(Franz Kafka)에서 가져왔다고 합니다. 프란츠 카프카는 복잡하고 때로는 이애하기 어려운 사회적, 심리적 테마를 다룬 작품으로 유명합니다.카프카 시스템의 개발자들은 이 시스템이 데이터 스트림을 처리하는 복잡한 방식을 반영하여 이 이름을 선택했다고 합니다. 프란츠 카프카의 작품처럼, 아파키 카프카 또한 데이터의 흐름과 그 처리과정에서 발생하는 다양하고 복잡한 상황을 관리하고 이해하는데 도움을 줍니다. 아파치 카프카란?아파치 카프카(Apache Kafka)는 LinkedIn에서 처음 개발되어 현재는 오픈 소스 스트리밍 플랫폼으로 널리 사용되고 있습니다. 이 플랫폼은 대규모 .. 더보기 [Redis] Redis Set 기초 설명 Redis에서 Set은 데이터 구조 중 하나로, 중복되지 않는 유니크한 요소들의 모음이며 순서가 없는 컬렉션입니다. Set은 해시 테이블로 구현되어 매우 빠른 성능을 자랑합니다. 추가, 삭제, 존재 여부 확인 등의 작업이 평균적으로 O(1) 시간 복잡도를 가집니다.Redis Set의 주요 특징언제 사용하는까?중복 제거가 필요할 때: Set은 유니크한 요소들만을 저장하므로, 자연스럽게 중복을 제거할 수 있습니다.빠른 집합 연산이 필요할 때: 교집합, 합집합, 차집합 등의 집합 연산을 빠르게 처리할 수 있습니다.빠른 존재 여부 확인이 필요할 때: 특정 요소가 Set에 존재하는지 빠르게 확인할 수 있습니다.왜 Set을 사용하면 좋을까?고성능: Set은 해시 테이블로 구현되어 있어 O(1)의 시간 복잡도로 요소.. 더보기 [Redis] Redis Hash Set이란? HSETRedis의 Hash는 데이터를 저장하는데 사용되는 데이터 구조 중 하나로, 일반적으로 dictionary 또는 map이라고 생각하면 됩니다. Hash는 하나의 키에 여러 필드-값 쌍을 저장할 수 있어 구조화된 데이터를 효율적으로 관리할 수 있습니다. Redis Hash 주요 명령어HSET: 필드-값 쌍을 설정합니다.HGET: 특정 필드의 값을 가져옵니다.HDEL: 특정 필드를 삭제합니다.HGETALL: 모든 필드-값 쌍을 리스트 형태로 가져옵니다.HKEYS: 모든 필드 이름을 가져옵니다.HVALS: 모든 값을 가져옵니다.HLEN: Hash에 저장된 필드의 개수를 가져옵니다.예제: 간단한 HSET 명령어HSET product name "Laptop" brand "Apple" price 1500 s.. 더보기 이전 1 2 다음
