[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 정의

컨슈머 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 중요성

카프카의 기본 도구인 Kafka Consumer를 통해 컨슈머 랙 정보를 볼 수 있지만, 이 방법은 실시간 모니터링에는 제한적입니다. 더 나아가, 각 컨슈머 인스턴스에 대한 랙 정보를 직접 모니터링하는 방식은 여러 문제를 발생시킬 수 있습니다.

• 비정상 종료: 컨슈머가 비정상적으로 종료되면 lag 데이터 수집에 문제가 발생합니다.
• 개발 부담: 새로운 컨슈머가 개발될 때마다 랙 모니터링 로직을 포함시켜야 하는 추가 개발 부담이 있습니다.

Burrow의 소개와 특징

LinkedIn에서 개발한 Burrow는 이러한 문제들을 해결하기 위해 설계된 오픈 소스 소프트웨어입니다. Burrow는 Go 언어로 작성되었으며, 카프카 클러스터의 컨슈머 랙을 효과적으로 모니터링하는 데 특화되어 있습니다. 주요 특징은 다음과 같습니다:

1. 멀티 클러스터 지원: Burrow는 다중 카프카 클러스터를 지원합니다.
2. 슬라이딩 윈도우 기반 상태 확인: 컨슈머의 상태를 결정하기 위해 슬라이딩 윈도우 알고리즘을 사용합니다. 이를 통해 컨슈머의 행동 패턴을 시간에 따라 분석하고, 정확한 상태 평가를 제공합니다.
3. HTTP API 제공: Burrow는 HTTP API를 통해 외부 시스템과의 통합을 용이하게 합니다. 이 API를 통해 컨슈머 랙과 관련된 데이터를 실시간으로 조회하고, 다양한 모니터링 도구와 연동할 수 있습니다.

결론

Burrow의 도입은 카프카 컨슈머 랙 모니터링을 자동화하고 표준화하는 데 큰 도움을 줍니다. 실시간 데이터 파이프라인의 성능을 지속적으로 모니터링하며, 잠재적인 문제를 조기에 발견하고 대응할 수 있게 해줍니다. 효과적인 lag 모니터링은 전체적인 서비스 품질을 개선하는 데 필수적인 요소라고 생각합니다.