빠르게 변화하는 비즈니스 상황에서, 기업들이 데이터를 효율적으로 처리하고 업무를 최적화하는 것의 중요성이 커지고 있습니다. 

데이터의 흐름을 실시간으로 처리하는 '이벤트 스트리밍'이 주목받는 이유가 여기에 있습니다.

'분산형 이벤트 스트리밍 플랫폼'은 대용량의 데이터를 실시간으로 수집, 분석하고 다양한 애플리케이션과 서비스에 전달하는 역할을 합니다. 

오늘 포스팅에서는, 대표적인 분산형 이벤트 스트리밍 플랫폼 'Confluent'에 대해서 소개해보겠습니다.

분산형 이벤트 스트리밍 플랫폼이란?

이벤트 스트리밍이란 이벤트(데이터의 작은 조각)를 실시간으로 수집/처리/분석하고, 다른 시스템과 통합하여 가치있는 정보를 생성하는 작업을 말합니다. 

영업 활동, 고객 거래, 결제, 구매에 따른 물류 이동 등이 이벤트에 해당하며, 그것을 실시간으로 분석하는 것이 이벤트 스트리밍의 핵심입니다.

분산형 이벤트 스트리밍 플랫폼은 시스템을 구성하는 다양한 컴포넌트 간의 상호작용을 파악하고, 발생하는 데이터를 실시간으로 처리해줍니다.

이를 통해 여러 서버에 데이터를 분산 저장하여 신뢰성을 확보할 수 있습니다. 또한 다양한 소스에서 나오는 데이터를 통합하여 분석하고, 기업이 효과적으로 활용할 수 있게 됩니다. 업무 프로세스를 최적화하여 비용을 절감하는 데에 도움을 주고, 실시간으로 발생하는 상황을 감지하여 실시간 알림이나 응용 프로그램을 구축할 수도 있습니다. 또한 확장성과 안정성이 뛰어나기 때문에 데이터 양이 증가하더라도 적절히 대응할 수 있으며, 정보를 안정적으로 보관하고 전송할 수 있습니다.

Confluent 소개와 주요 기능

Confluent는 데이터처리 소프트웨어인 'Apache Kafka'를 기반으로 만들어진 분산형 이벤트 스트리밍 플랫폼입니다. 

Confluent의 주요 기능에는 3가지가 있습니다.

① Publish & Subscribe
'프로듀서'는 메시지를 만들어서 특정 주제에 보내고(Publish), '컨슈머'는 해당 주제를 구독(Subscribe)하여 메시지를 받는 방식입니다. 이를 통해 여러 컨슈머 그룹이 동시에 동일한 주제를 구독하고 메시지를 처리할 수 있습니다. 마치 여러 사람이 같은 라디오 주파수를 통해 같은 음악과 뉴스를 듣는 것과 비슷하죠. 이 모델은 실시간 데이터 처리, 이벤트 기반 아키텍처, 분산 시스템 등 다양한 상황에서 사용됩니다.

② Store & Streaming ETL 
데이터 스트림을 저장하고 변환하는 과정을 의미합니다. ETL은 추출(Extract)-변환(Transform)-로드(Load)의 약어로, 데이터를 추출하고 변환한 후 새로운 형식으로 로드하는 데이터 처리 프로세스를 나타냅니다. 이를 통해 데이터를 보존하고 히스토리를 추적할 수 있으며, 데이터를 추출한 뒤 필요한 형식으로 변환함으로써 병합 및 보강 등 다양한 데이터 처리 작업에 유용하게 활용할 수 있습니다.

③ Process & Analyze
데이터 스트림을 가공하고 분석하는 과정을 의미합니다. 데이터 스트리밍 환경에서 데이터를 실시간으로 처리하고 분석함으로써 데이터 품질을 개선하고, 패턴 및 이상을 탐지하며, 실시간 예측과 같은 유용한 통찰력과 정보를 얻을 수 있습니다. 이를 위해 다양한 도구와 기능을 제공하는 ksqlDB, Kafka Streams 라이브러리 등이 활용됩니다.

Confluent의 장점

대규모의 데이터를 처리하고 분석해야 하는 기업, 특히 IoT, 빅데이터, 소셜 미디어, 금융 등의 분야에서 데이터의 실시간 처리가 매우 중요합니다.  

추가적으로, 이벤트 중심의 아키텍처를 가지고 있는 기업 또한 이벤트 기반 통신을 지원하여 유연하고 확장 가능한 시스템을 구축 할 수 있습니다.

Confluent의 다양한 장점들을 활용하여, 기업은 비즈니스 인텔리전스를 강화하고 신속한 의사결정을 할 수 있게 됩니다. 

Confluent의 장점을 세부적으로 살펴보겠습니다.

① 다양한 프로그래밍 언어 지원 (C/C++, Python, GO, .NET)
Confluent는 Java 이외의 다른 프로그래밍 언어와 플랫폼을 지원하기 때문에, 개발자들이 쉽게 Kafka를 활용할 수 있습니다. 다른 개발 언어로 개발된 클라이언트는 REST Proxy 및 MQTT Proxy를 통해 데이터를 전송합니다.

② 다양한 커넥터 제공
데이터를 가져오는 대상인 데이터 소스(Data Souce), 데이터를 내보내는 대상인 데이터 싱크(Data Sink)가 될 수 있는 다양한 시스템과 손쉽게 연결하기 위한 여러 Connector를 제공합니다. 별도의 개발없이 Connector를 설정하는 것만으로도 시스템을 연결할 수 있기 때문에, 개발 소스 관리 및 유지 보수 작업의 부담이 줄어듭니다.

③ ksqlDB 지원

이벤트 스트리밍 데이터를 실시간으로 처리하고 가공하기 위해 ksqlDB를 활용할 수 있습니다. SQL 문법을 사용하기 때문에, 이에 익숙한 개발자들이 비교적 쉽게 데이터를 처리할 수 있습니다. Stream 및 Table을 활용하여 실시간 집계, 변환, 필터링 등 다양한 가공과 추출이 가능하기 때문에 업무 생산성이 향상됩니다.

④ Schema Registry 지원
중앙 저장소인 Schema Registry를 통해 표준 스키마를 정의하고, 모든 애플리케이션을 등록할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 일관성과 호환성을 검증하고 유지할 수 있으며, 데이터 구조의 표준화를 위한 소모적인 업무를 감소시키고 다양한 클라이언트 애플리케이션 간의 작용을 원활하게 할 수 있습니다.

⑤ Control Center 지원
GUI 환경에서 멀티 클러스터, 브로커, 주제, 컨슈머 그룹에 대해 통합 모니터링을 제공하는 관리도구입니다. CLI 환경이 아닌 GUI 환경에서 주제 추가, 변경 및 삭제 등의 다양한 작업을 간편히 수행할 수 있다는 장점이 있습니다. 또한 상태 이상 감지, 알림설정, 구성요소 설정 변경 등 다양한 기능을 제공합니다.

현대 비즈니스 환경에서 빠르게 변화하는 데이터에 실시간으로 응답하는 것은 비즈니스 경쟁력 확보에 중요합니다. 분산형 이벤트 플랫폼은 이러한 요구를 충족시키는데 필수적입니다. 다양한 데이터에서 발생하는 이벤트들을 중앙 집중식으로 관리하고 통합하여 유연하게 시스템을 구성할 수 있어, 비즈니스 인텔리전스를 추출하는 데 중요한 역할을 합니다.

지티플러스는 2021년부터 Confluent의 기술파트너사로서 금융사, 게임사, 헬스케어 및 서비스 기업 등에 대해 소프트웨어 공급 및 구축, 기술지원 서비스를 제공해왔습니다.

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< 작성자 : 지티플러스 기술지원3부 >

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