Skip to main content

3 posts tagged with "analytics"

View All Tags

Pub/Sub 서비스 정식 버전 출시

· 7 min read
Chloe (이다예슬)
Service Manager
Pub/Sub

2024년 11월 19일 카카오클라우드 Pub/Sub 서비스가 드디어 정식 버전(GA)으로 출시되었습니다! 🎉

베타 서비스 동안 안정성 강화사용성 개선을 목표로 다양한 업데이트를 진행했으며, 고객 여러분의 소중한 피드백을 반영하여 더욱 강력하고 발전된 기능을 제공하게 되었습니다. 이제 정식 출시된 Pub/Sub 서비스를 통해 대규모 데이터를 더욱 효율적으로 관리하고 처리할 수 있게 되었는데요, 오늘 글에서 Pub/Sub 서비스의 핵심 기능과 정식 출시에 따른 주요 개선 사항을 간략하게 소개해 드리겠습니다!

Pub/Sub 서비스란?

카카오클라우드 Pub/Sub 서비스는 대용량 이벤트와 데이터 분석을 위해 설계된 비설치형 메시지 큐 서비스 입니다. 토픽(Topic) 을 통해 메시지나 이벤트를 분류하고 관리할 수 있으며, 서브스크립션(Subscription) 을 활용해 토픽에 게시된 메시지를 구독자(Subscriber)가 전달받아 처리할 수 있도록 지원합니다.

실시간 대용량 스트리밍 처리를 위한 Advanced Managed Kafka 서비스 출시

· 6 min read
Kali (명시온)
Service Manager
Advanced Managed Kafka

카카오클라우드의 새로운 서비스, Advanced Managed Kafka가 출시되었습니다.

Advanced Managed Kafka는 Kafka의 운영 부담을 최소화하면서도 실시간 데이터 스트리밍의 장점을 누릴 수 있도록 설계된 완전 관리형 서비스입니다.

데이터가 실시간으로 수집, 분석되는 오늘날의 환경에서 많은 기업들이 데이터 스트리밍 도구로 Apache Kafka를 채택하고 있습니다. Kafka는 그 성능과 유연성이 뛰어나다는 장점이 있지만 고도의 설정과 지속적인 모니터링이 필요한 복잡한 시스템으로, Kafka를 직접 운영하고 관리하는 데에는 상당한 기술적 부담과 시간이 소요됩니다. 카카오클라우드는 Kafka 사용자의 운영 부담을 최소화하면서도 실시간 데이터 스트리밍의 장점을 누릴 수 있도록 설계한 완전 관리형 서비스 Advanced Managed Kafka를 개발하게 되었습니다.

그럼 Advanced Managed Kafka의 주요 기능과 특징에 대해 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.

Advanced Managed Kafka 서비스는?

Advanced Managed Kafka는 Kafka 클러스터의 생성부터 관리까지 손쉽게 운영할 수 있는 클라우드 기반 서비스입니다. 실시간 데이터 스트리밍을 필요로 하는 애플리케이션에 적합하며, 사용자는 복잡한 Kafka 설정 없이도 안정적인 메시지 큐와 스트리밍 환경을 구축할 수 있습니다.

Hadoop Eco Dataflow 클러스터 제공

· 6 min read
Sandy (차신영)
Technical Contents Manager
안내

아래 내용은 2023년 12월 기준으로 작성된 Hadoop Eco 서비스의 설명글입니다. 카카오클라우드 Hadoop Eco 서비스의 최신 정보는 Hadoop Eco 문서를 참조하시기 바랍니다.

세계적인 정보 기술(IT) 연구 및 컨설팅 기업인 Gartner는 매년 Data & Analysis(D&A) 트렌드를 연구하여 발표하고 있습니다.
올해 Gartner가 발표한 보고서(Gartner Identifies the Top 10 Data and Analytics Trends for 2023)를 보면, 데이터/분석팀은 데이터 리소스를 관리하고 그 안에서 인사이트를 창출하는 '그 이상'을 수행해야 한다고 언급하고 있습니다. 그저 방대한 데이터를 수집하는 것을 넘어서, '올바른 데이터를 적절한 툴을 이용하여 적절한 시점에 수집하고, 여기서 사업적인 인사이트를 도출'하는 것을 요구하고 있습니다. 이를 위해, 기업의 데이터/분석팀은 가치 최적화(Value optimization), 데이터 공유(Data Sharing), 데이터 관찰(Observability), 데이터 및 분석 지속성(Data & analytics sustainability), 데이터 패브릭(Data fablic) 등의 트렌드를 따라야 한다고 제시합니다.