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Kafka 기반 실시간 데이터 파이프라인 구축하기

· 약 3분
Erin (오예진)
Cloud Engineer
Tutorial new release

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.

architect 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

Kafka를 통한 CDC Pipeline 구축하기

· 약 4분
Analytics Use Cases

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.