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서비스에서 발생하는 로그, 사용자 이벤트, 트랜잭션 정보. 이런 데이터는 저장도 중요하지만, 빠르게 분석할 수 있어야 진짜 ‘의미 있는 흐름’이라고 할 수 있습니다.

이번에 소개해 드리는 Kafka 기반 실시간 데이터 파이프라인 튜토리얼 시리즈는, 바로 이 '데이터의 흐름'을 카카오클라우드에서 어떻게 구현할 수 있는지를 직접 따라 해볼 수 있는 실습형 튜토리얼입니다.

이 시리즈는 총 3편으로 구성되어 있으며, 실시간 메시지 수신부터 저장, 분석까지의 전 과정을 단계적으로 안내합니다.
Kafka와 Object Storage, Data Catalog, Data Query를 연결하여, 데이터가 흐르는 전체 구조를 이해하고 직접 구현해볼 수 있는 구조로 설계되었습니다.

실시간 데이터 파이프라인 구축 아키텍처

1편: Kafka 메시지를 수신하는 구조 만들기​

첫 번째 튜토리얼에서 Kafka 클러스터를 생성하고, 토픽을 통해 메시지를 송수신하는 환경을 구성합니다. Kafka 토픽을 생성하고, 프로듀서(Producer)와 컨슈머(Consumer)를 구성한 뒤, 메시지를 송수신하며 실시간 데이터 수집 기반을 마련합니다.
이 과정은 이벤트 기반 시스템의 기본 구조를 이해하고, 메시지 흐름의 시작점을 만드는 데 초점을 맞추고 있습니다.

👉 Kafka를 통한 메시지 처리 튜토리얼 보기

2편: 수신한 메시지를 Object Storage에 저장하기​

두 번째 튜토리얼에서는 Kafka로 수신한 메시지를 주기적으로 수집하여 Object Storage에 저장하는 흐름을 다룹니다. 메시지를 일정 간격으로 모아 하나의 파일로 저장하고, 저장된 파일은 이후 분석을 위한 데이터 소스로 활용됩니다.
이 과정에서는 스트리밍과 배치의 경계, 그리고 파일 포맷과 구조를 어떻게 설계해야 하는지도 함께 고민해볼 수 있습니다.

👉 Kafka 데이터의 Object Storage 적재 튜토리얼 보기

3편: Data Catalog와 Data Query를 통한 실시간 분석​

마지막 튜토리얼에서는 Object Storage에 저장된 데이터를 Data Catalog에 등록하고, Data Query를 통해 SQL 기반 분석을 수행할 수 있는 환경을 구성합니다. Catalog에 등록된 테이블은 파티션 기반으로 관리되며, 정기적인 동기화 설정을 통해 새로운 데이터를 자동으로 반영할 수 있습니다.
Kafka로 수집한 실시간 데이터를 별도의 복잡한 파이프라인 없이 바로 분석할 수 있는 구조로 전환하는 것이 이 단계에서 가장 중요한 부분입니다.

👉 Data Catalog와 Data Query를 이용한 Kafka 메시지 분석 튜토리얼 보기

이번 실시간 데이터 파이프라인 튜토리얼 시리즈는 단순한 코드 예제가 아니라, 운영 환경에서 그대로 활용할 수 있는 아키텍처와 설정을 바탕으로 작성되었습니다. Kafka 메시지를 수신하고, Object Storage에 저장하고, Data Catalog와 Data Query로 분석까지 연결하는 전 과정을 직접 따라 해보며, 실시간 서비스, 모니터링 시스템, 이벤트 기반 통계 파이프라인 설계에 필요한 감을 빠르게 익힐 수 있습니다.

Kafka 기반 실시간 데이터 파이프라인을 처음 설계하시거나, 기존 파이프라인을 카카오클라우드에서 확장하고자 하신다면 이 튜토리얼이 좋은 레퍼런스가 될 것입니다.

🖥️ 지금 바로 실습해 보세요!
Kakfa 기반 실시간 데이터 파이프라인 튜토리얼 시리즈 한눈에 보기

안녕하세요. 이번 글에서는 카카오클라우드의 서비스들을 활용하여 실시간 데이터 동기화를 위한 CDC(Change Data Capture) 파이프라인을 구축하는 방법을 소개하려고 합니다.

CDC(Change Data Capture)는 데이터베이스의 변경 사항을 실시간으로 감지하고 이를 다른 시스템에 전달하는 기술입니다. 데이터베이스에서 발생하는 INSERT, UPDATE, DELETE 등의 변경 사항을 캡처하여 다른 시스템으로 전달함으로써, 실시간 데이터 동기화와 처리가 가능합니다. 이 기술은 마이크로서비스 간 실시간 데이터 공유, 실시간 분석을 위한 최신 데이터 제공, 데이터 백업의 신뢰성과 속도 향상 등 다양한 목적에 널리 활용됩니다.

실시간 동기화를 위한 CDC의 중요성​

대형 온라인 쇼핑몰의 주문 시스템의 예를 들어 보겠습니다. 인기 상품의 특가 세일 중, 고객 A가 마지막 재고를 구매 완료했습니다. CDC가 없는 시스템에서는, 재고 데이터베이스의 변경 사항이 다른 시스템에 반영되기까지 지연이 발생할 수 있습니다. 따라서 이 지연 시간 동안 또 다른 고객인 B가 동일한 상품을 주문하고 결제까지 완료했다면, 이후에 재고 부족으로 이 주문을 다시 취소해야 하는 상황이 발생합니다. 시스템에서 계속 이런 상황이 발생한다면 고객 만족도 저하와 더불어 비즈니스 신뢰도에 부정적인 영향을 주게 될 것입니다.

만약 CDC 기술을 미리 적용했다면, 고객 A의 구매가 완료되는 즉시 데이터베이스의 변경 사항을 감지하여 재고 관리, 상품 진열, 결제 시스템 등 연관된 모든 시스템에 실시간으로 반영하였을 것입니다. 이 과정에서 즉각적으로 상품의 ‘품절’ 상태를 표시하여 고객 B의 불필요한 추가 주문을 차단할 수도 있습니다.

이처럼 CDC는 데이터베이스 변경 사항을 즉각적으로 반영함으로써 비즈니스 운영 효율성과 고객 만족도를 동시에 높이는 데 기여합니다. 이러한 이유로 많은 기업이 CDC 솔루션을 도입하여 데이터 관리 및 시스템 연계를 개선하고 있습니다.

카카오클라우드 CDC 파이프라인 관련 서비스 소개​

카카오클라우드는 CDC 파이프라인 구축을 위한 다양한 관리형 서비스를 제공합니다. 이를 활용하면 안정적이고 비용 효율적인 CDC 파이프라인을 손쉽게 구축할 수 있습니다. 아래는 CDC 파이프라인 구축에 필요한 핵심 서비스들입니다.

• MySQL: 카카오클라우드는 엔터프라이즈급 관리형 MySQL 서비스를 제공합니다. 자동 백업, 실시간 모니터링, 보안 패치가 자동으로 이루어지며, 높은 가용성과 장애 자동 조치를 통해 안정적인 데이터베이스 운영이 가능합니다.

• Advanced Managed Kafka: Advanced Managed Kafka는 카카오클라우드의 완전 관리형 Apache Kafka 서비스입니다. 대규모 실시간 데이터 스트리밍을 위한 고성능 인프라를 자동으로 구성하고 관리하며, 클러스터 운영과 모니터링이 자동화되어 있어 안정적인 메시지 브로커링 서비스 구축이 가능합니다.

• Hadoop Eco: Hadoop Eco 서비스는 대규모 데이터를 활용한 다양한 작업을 쉽고 빠르게 수행할 수 있도록 해주는 데이터 분석 에코시스템입니다. 하둡 생태계의 다양한 오픈소스 컴포넌트를 완전 관리형으로 제공하여, 복잡한 빅데이터 환경 구축과 운영에 대한 부담을 줄일 수 있습니다.

Kafka를 통한 CDC Pipeline 구축하기​

위에서 설명한 CDC 파이프라인 구성의 예제를, 카카오클라우드 기술 문서의 튜토리얼에서 자세히 확인해 볼 수 있습니다.

Kafka를 통한 CDC Pipeline 구축하기 튜토리얼에서는 관리형 데이터베이스 서비스인 MySQL, 실시간 데이터 스트리밍을 위한 Advanced Managed Kafka, 그리고 데이터 분석을 위한 Hadoop Eco 서비스를 사용하여 CDC 파이프라인을 설정하는 방법을 설명합니다.

아래 아키텍처는 MySQL에서 발생하는 데이터 변경을 Debezium이 감지하고, Kafka를 통해 실시간으로 전달하여, 최종적으로 Druid에서 분석하고 Superset으로 시각화하는 이 튜토리얼의 전체 흐름을 보여줍니다.

카카오클라우드 CDC 파이프라인 아키텍처

카카오클라우드 CDC 파이프라인은 실시간 재고 관리, 사용자 행동 분석, 이벤트 기반 시스템 등 다양한 비즈니스 환경에 효과적으로 활용할 수 있습니다. Kafka를 통한 CDC Pipeline 구축하기 튜토리얼은 이러한 사례를 구현하고 실제 비즈니스 환경에 적용하는데 유용한 가이드를 제공합니다.

마치며​

최근 비즈니스 환경에서 CDC 파이프라인은 실시간 데이터 동기화와 분석을 지원하는 필수 요소로 자리 잡고 있습니다. 카카오클라우드의 관리형 서비스를 활용하면 안정적이고 확장 가능한 CDC 파이프라인을 쉽고 효율적으로 구축할 수 있다는 점도 꼭 기억해주세요.

더 자세한 내용과 활용 방법은 Kafka를 통한 CDC Pipeline 구축하기에서 확인하실 수 있습니다.

감사합니다!