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MSA 환경, 대기업에서 카프카 kafka 쓰는이유 | 스터디 리뷰 kafka ep1

MSA 환경, 대기업에서 카프카 kafka 쓰는이유 | 스터디 리뷰 kafka ep1 ✏️ GPT 회고록 서비스 : https://bit.ly/3MF4tGJ rewrite by GPT 🖥️ 기업의 MSA 환경에서는 다수의 서버가 운영되고 있습니다. 이러한 환경에서 서버 간 데이터 교환은 간단한 시스템에서는 문제가 되지 않지만, 여러 시스템이 서로 엉켜 데이터 흐름이 복잡해지면 유지 비용이 기하급수적으로 증가합니다. 데이터를 주고 받는 프로토콜은 TCP, HTTP, REST, FTP, RPC, JDBC 등 다양하며, 데이터의 포맷도 바이너리, CSV, JSON, XML, protobuf 등으로 다양합니다. 특히 데이터 스키마가 변경되면 의존하는 서버들까지 장애가 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 카프카는 컴포넌트를 사용하여 서버 간 디커플링을 도입합니다. 카프카는 링크드인에서 개발한 오픈소스로, 분산 환경에서 회복력이 뛰어나고 장애 허용 아키텍처를 갖추고 있습니다. 또한 수평 확장성이 우수하며 메시지 브로커의 수를 쉽게 늘릴 수 있어 초당 수백만 건의 메시지 전달이 가능하며, 레이턴시는 10ms 미만으로 실시간 및 고성능 메시지 전달이 가능합니다. 카프카의 usecase 및 사례로는 메시징 시스템, 유저 활성화 추적, 다른 지역 메트릭 수집, 어플리케이션 로그 수집, 스트림 프로세싱, 시스템 간 디커플링, 다양한 빅데이터 플랫폼과의 통합 등이 있습니다. 실제로 넷플릭스는 유저가 영상 시청 중에 실시간으로 다음 추천 영상을 업데이트하는 서비스, 우버는 사용자, 택시, 여행 데이터를 실시간으로 수집하여 수요를 예측하는 서비스, 링크드인은 스팸 방지 서비스 및 사용자 상호작용 데이터 수집을 통한 관계 추천 서비스에 카프카를 활용하고 있습니다.