데이터 스트리밍 플랫폼인 Apache Kafka는 실시간 데이터 통합 및 스트림 처리 기능을 중심으로 발전해왔습니다. 전통적인 비즈니스 프로세스 자동화 도구나 BPM(Business Process Management) 엔진과 비교했을 때, Kafka는 더 높은 확장성, 가용성, 그리고 간소화된 아키텍처를 제공합니다. 이 글에서는 Kafka가 어떻게 상태 유지 워크플로우 및 오케스트레이션 엔진으로 활용될 수 있는지, 그리고 기존 BPM 툴과 함께 또는 대체하여 사용되는 사례들을 알아봅니다.
BPM과 워크플로우 엔진이란 무엇인가?
워크플로우 엔진은 인간의 활동과 자동화된 활동을 조정하는 소프트웨어 응용 프로그램입니다. 예를 들어 보험 청구의 처리 및 승인과 같은 비즈니스 프로세스의 상태를 관리하며, 이후의 작업 단계를 결정합니다. 때로는 오케스트레이션 엔진이라고도 합니다.
BPM(비즈니스 프로세스 관리)는 비즈니스 프로세스를 정의하고, 실행하며, 모니터링하는 모든 절차를 포함하는 광범위한 개념입니다. BPM 엔진은 이러한 프로세스의 자동화를 도와주는 핵심 도구입니다. Apache Kafka가 BPM 툴로 자리잡을 수 있는 이유는 고도화된 확장성과 실시간 처리 능력 때문입니다.
워크플로우 자동화 도구
전통적인 BPM 엔진은 대개 Camunda와 같은 오픈 소스 엔진이나, Salesforce의 iPaaS(Infrastructure as a Platform) 솔루션과 같은 클라우드 기반의 완전 관리형 서비스입니다. 이러한 도구들은 인간의 상호작용을 자동화하거나 조정하는 데 최적화되어 있습니다.
Apache Kafka는 데이터 스트리밍과 상태 유지가 중요한 환경에서 이러한 도구를 대체하거나 보완할 수 있는 훌륭한 선택지입니다. 하지만 **Robotic Process Automation(RPA)**와는 다릅니다. RPA는 단순히 GUI 상에서 반복적인 인간 작업을 자동화하는 것이 주목적이며, Kafka는 데이터 스트리밍을 통해 비즈니스 로직을 자동화합니다.
Kafka와 BPM의 상호보완적 관계
Kafka는 BPM 엔진을 완전히 대체할 수는 없지만, 두 기술은 상호보완적입니다. Kafka는 확장 가능하고 안정적인 데이터 스트리밍 플랫폼으로서, 많은 기업이 Kafka와 BPM 엔진을 통합하여 사용하고 있습니다. 하지만 상황에 따라서는 BPM 없이 Kafka만으로도 충분히 비즈니스 프로세스를 자동화할 수 있습니다.
언제 Apache Kafka를 BPM 엔진 대신 사용할까?
Kafka는 데이터 중심의 실시간 처리가 필요한 비즈니스 환경에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 예를 들어, 수많은 데이터 흐름을 빠르게 처리하고 조정해야 하는 경우에 적합합니다. 반면, 인간의 상호작용이 많이 필요한 복잡한 비즈니스 프로세스에는 여전히 BPM 엔진이 더 적합할 수 있습니다.
- 상태 유지 워크플로우: Kafka의 상태 유지 기능을 활용하여 비즈니스 프로세스에서 발생하는 데이터를 처리하고 자동화할 수 있습니다. Kafka의 트랜잭션 API 및 상태 조회 기능을 통해 복잡한 프로세스를 효율적으로 처리할 수 있습니다.
- 고속 데이터 처리: Kafka는 대량의 데이터를 빠르게 처리하고, 오류가 발생했을 때 데이터를 다시 처리할 수 있는 리플레이 기능을 제공합니다. 이를 통해 복구 및 오류 처리도 수월하게 할 수 있습니다.
- 고가용성과 확장성: Kafka는 실시간 데이터 처리와 관련된 높은 요구 사항을 충족할 수 있으며, 다양한 클라우드 환경에서 확장성을 극대화할 수 있습니다.
Kafka를 활용한 실시간 상태 유지 워크플로우
Kafka를 상태 유지 워크플로우 엔진으로 활용하는 몇 가지 실제 사례를 살펴보겠습니다.
Salesforce: 웹 스케일 Kafka 워크플로우 엔진
Salesforce는 Apache Kafka를 활용하여 확장 가능한 실시간 워크플로우 엔진을 구축했습니다. 이 시스템은 CI(Continuous Integration) 워크플로우를 처리하기 위해 고안되었습니다. Kafka의 신뢰성과 트랜잭션 처리 기능을 활용하여 설정 및 운영 비용을 최소화하고 높은 신뢰성을 유지합니다. Salesforce는 Kafka를 워크플로우의 상태 전이와 실행 결과를 저장하는 데 사용합니다.
Swisscom: 안전한 암호화폐 투자 관리
Swisscom의 Custodigit 플랫폼은 SAGA 패턴을 적용하여 상태 유지 워크플로우를 Kafka와 함께 구현했습니다. 이 플랫폼은 금융 거래 및 암호화폐 거래를 관리하며, Kafka 스트림을 통해 다양한 중계 플랫폼과 실시간으로 상호작용합니다.
SAGA 패턴: Kafka에서의 상태 유지 오케스트레이션
Kafka는 트랜잭션을 지원하지만, 두 개 이상의 분산 데이터베이스에서 발생하는 복잡한 트랜잭션에는 SAGA 패턴이 적합합니다. SAGA 패턴은 단일 트랜잭션 대신 여러 개의 독립적인 서비스 호출을 통해 데이터를 일관성 있게 유지합니다. Kafka는 이러한 패턴을 활용하여 대규모 분산 시스템에서도 안정적으로 상태를 유지하고 처리할 수 있습니다.
결론: Kafka와 BPM의 통합
Apache Kafka는 데이터 스트리밍과 상태 유지 기능을 통해 비즈니스 프로세스를 자동화하는 데 매우 유용한 도구입니다. 특히, 복잡한 데이터 흐름이 많은 환경에서는 BPM 도구와 통합하여 사용하거나, Kafka만으로도 충분히 상태 유지 워크플로우를 구현할 수 있습니다.
Kafka는 확장성, 신뢰성, 그리고 실시간 데이터 처리에서 뛰어난 성능을 제공하며, 이를 활용하여 비즈니스 프로세스를 더욱 효율적으로 자동화할 수 있습니다. 하지만 인간 상호작용이 필요한 복잡한 프로세스에서는 BPM 엔진이 여전히 중요한 역할을 할 수 있습니다. 두 기술의 강점을 잘 활용하는 것이 성공적인 비즈니스 프로세스 자동화의 핵심입니다.
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