쵸코쿠키의 연습장

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 ..

**카파 아키텍처(Kappa Architecture)**는 최근 빅데이터 처리에서 주목받고 있는 혁신적인 데이터 엔지니어링 프레임워크입니다. 이 아키텍처는 기존의 **람다 아키텍처(Lambda Architecture)**와는 다른 접근 방식을 취하며, 단일 데이터 파이프라인을 통해 실시간 데이터 처리를 구현하는 데 중점을 둡니다. 데이터 엔지니어링에서 실시간 데이터 처리와 확장성은 중요한 요소로 자리잡고 있으며, 카파 아키텍처는 이 두 가지를 모두 효과적으로 해결하는 솔루션입니다.이 글에서는 카파 아키텍처의 핵심 개념과 이를 활용하여 어떻게 실시간 데이터 처리 환경에서 효율성을 극대화할 수 있는지, 그리고 도입 시의 장점과 도전 과제에 대해 자세히 살펴보겠습니다.  카파 아키텍처란 무엇인가?카파 아키텍처..

클라이언트-서버 아키텍처는 현대 소프트웨어 개발의 핵심 요소입니다. 이 아키텍처에서 클라이언트는 서버에게 요청을 보내고, 서버는 해당 요청에 응답하여 필요한 리소스나 서비스를 제공합니다. 클라이언트-서버 간의 통신은 주로 프로토콜을 사용해 이루어지며, 대표적인 예로 HTTP와 같은 전송 프로토콜이 있습니다. 이 글에서는 두 가지 주요 클라이언트-서버 통신 방식인 REST와 gRPC를 비교하고, 각각의 강점과 약점, 그리고 언제 사용해야 하는지에 대해 설명합니다.    REST의 등장 배경REST(Representational State Transfer)는 1990년대 초반 등장한 SOAP(Simple Object Access Protocol) 방식의 복잡함을 해결하기 위해 도입되었습니다. 당시 SOAP는..

오늘날의 데이터 중심 환경에서는 실시간 데이터 스트림 처리가 매우 중요해졌습니다. 특히, 금융, 전자상거래, 헬스케어 등 다양한 산업에서 실시간 데이터를 처리하여 빠르게 반응하는 애플리케이션을 구축하는 것이 필수적입니다. 이러한 데이터 처리 요구 사항을 충족시키기 위해 Apache Kafka와 Apache Camel이 널리 사용되고 있습니다.이 글에서는 Apache Kafka와 Apache Camel을 활용하여 실시간 데이터 스트림을 처리하는 방법을 다루고, 두 기술의 장점과 구현 방법을 소개합니다. 또한, 실습 예제를 통해 Oracle DB에서 데이터를 읽고 Kafka 클러스터로 보내는 방법과, Kafka에서 데이터를 읽어 Oracle DB에 쓰는 과정을 살펴보겠습니다.    Apache Kafka란?..

현대의 실시간 데이터 처리 및 분석 환경에서 스트리밍 데이터베이스는 비즈니스의 경쟁력을 유지하는 데 필수적인 도구가 되었습니다. 이러한 데이터베이스는 지속적으로 높은 볼륨으로 생성되는 데이터를 처리하는 데 최적화되어 있으며, 사물인터넷(IoT), 금융 거래, 소셜 미디어 분석 등과 같은 다양한 사용 사례에 적합합니다. 그러나 시장에 다양한 옵션이 존재하기 때문에 올바른 스트리밍 데이터베이스를 선택하는 것은 매우 어려운 과제가 될 수 있습니다.이 글에서는 스트리밍 데이터베이스의 개념, 왜 그것을 사용해야 하는지, 그리고 스트리밍 데이터베이스를 선택할 때 고려해야 할 주요 요인들을 다루겠습니다.  학습 목표이 글을 통해 다음과 같은 내용을 학습할 수 있습니다:스트리밍 데이터란 무엇인가?스트리밍 SQL의 개념..

오늘날의 빠르게 변화하는 빅데이터 환경에서 데이터 엔지니어링은 대규모 데이터를 효율적으로 처리하고 분석하는 데 있어 중요한 분야로 자리 잡았습니다. 이러한 데이터 처리 요구에 부응하기 위해 최근 주목받고 있는 접근 방식 중 하나가 바로 Kappa 아키텍처입니다. 이 글에서는 Kappa 아키텍처의 주요 특징과 데이터 엔지니어링에 있어 왜 이 방식이 최첨단으로 평가받는지 자세히 살펴보겠습니다.  Kappa 아키텍처란?Kappa 아키텍처는 Confluent의 공동 창립자인 Jay Kreps에 의해 소개된 개념으로, 실시간 데이터 처리를 효율적이고 확장 가능하게 처리할 수 있도록 설계된 데이터 엔지니어링 프레임워크입니다. 기존의 Lambda 아키텍처는 배치(batch) 처리와 스트림(stream) 처리를 별도의..

Apache Spark는 빅데이터 처리 분야에서 빠른 속도, 유연성, 사용의 용이성으로 잘 알려진 선도적인 플랫폼입니다. 그러나 Spark의 잠재력을 최대한 발휘하기 위해서는 세밀한 튜닝과 최적화가 필요합니다. 이번 글에서는 Apache Spark 작업을 최적화하기 위한 다양한 기술과 실질적인 코드 예제를 통해 성능을 최대한 끌어올리는 방법을 소개하겠습니다.  Apache Spark의 이해Apache Spark는 대규모 데이터 처리를 위해 설계된 통합 컴퓨팅 엔진입니다. SQL, 스트리밍, 머신러닝, 그래프 처리와 같은 다양한 모듈을 내장한 빅데이터 처리 및 분석을 위한 종합적인 오픈 소스 플랫폼을 제공합니다.Spark의 핵심 기능 중 하나는 메모리 내 데이터 처리 기능으로, 디스크 I/O 작업에 소요되..

최근 들어 컨테이너 기술은 클라우드 네이티브 환경에서 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 그중에서도 Docker는 오랫동안 표준으로 자리 잡아왔지만, 새로운 대안으로 떠오르는 도구가 바로 Podman입니다. Podman은 보안, 유연성, 성능 등 다양한 면에서 Docker와 차별화되는 장점을 제공하며, 점차 많은 개발자들이 관심을 가지게 되었습니다. 이 글에서는 Podman의 장단점과 함께, 왜 Podman이 Docker의 대안으로 주목받고 있는지에 대해 깊이 있게 살펴보겠습니다.     Podman의 주요 장점보안성 강화또한 Podman은 Linux 네임스페이스와 cgroups를 활용하여 컨테이너를 격리하고 리소스 사용을 제어합니다. 이러한 기술은 컨테이너의 보안을 더욱 강화하며, Docker가 루트..

인공지능(AI)과 머신러닝(ML)은 자율주행차, 웹 검색, 음성 인식 등 다양한 분야에서 큰 혁신을 가져오고 있습니다. 이러한 기술은 방대한 양의 데이터를 처리하고 분석하는 강력한 도구로 자리잡고 있으며, 특히 IoT(사물인터넷) 엣지 디바이스와 결합되었을 때 그 잠재력은 더욱 극대화됩니다.IoT 디바이스는 실시간으로 데이터를 수집하고 이를 통해 인사이트를 도출할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 그러나 수집된 데이터의 양이 방대하다 보니 불필요한 정보를 걸러내고 핵심 데이터를 분석하는 것이 중요합니다. 이때 AI와 ML이 등장하게 됩니다. 클라우드 기반의 AI/ML 서비스는 이러한 방대한 데이터를 효율적으로 처리하여 IoT 디바이스의 성능을 크게 향상시킵니다.이 글에서는 클라우드 기반의 AI/ML 서비..

최근 몇 년간, 클라우드 네이티브 애플리케이션이 인기를 끌면서 많은 개발자와 기업들이 컨테이너 기반의 배포 방식을 도입하고 있습니다. 그중에서도 Kubernetes는 가장 주목받는 오픈 소스 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼입니다. Kubernetes는 애플리케이션을 자동으로 배포, 확장, 관리할 수 있는 기능을 제공하며, 특히 대규모 애플리케이션에 적합한 플랫폼으로 널리 알려져 있습니다.그러나 모든 기술이 그러하듯 Kubernetes 역시 완벽하지는 않습니다. 이 글에서는 Kubernetes의 장점과 단점을 다각도로 살펴보고, 이를 애플리케이션 배포 시 어떻게 활용할 수 있는지 알아보겠습니다.  Kubernetes의 주요 장점1. 스케일링의 용이성Kubernetes는 애플리케이션의 수요에 따라 자동으로 확..

오늘날의 비즈니스 환경에서 데이터 통합은 중요한 과제 중 하나입니다. 다양한 시스템과 애플리케이션에서 생성된 데이터를 통합하여 하나의 플랫폼에서 관리하는 것은 운영 효율성을 극대화하고 비즈니스 의사 결정을 지원하는 데 필수적입니다. 특히 NetSuite와 같은 ERP(전사적 자원 관리) 시스템은 다양한 데이터 소스를 통합하여 강력한 비즈니스 인사이트를 제공할 수 있습니다.이 글에서는 NetSuite에 데이터를 원활하게 통합하기 위한 다양한 옵션과 고려 사항, 그리고 모범 사례에 대해 알아보겠습니다. NetSuite를 최대한 활용하기 위해 데이터 통합을 어떻게 계획하고 실행해야 하는지에 대한 심층적인 가이드를 제공합니다.  1. NetSuite 데이터 통합의 중요성데이터 통합은 단순히 데이터를 한곳에 모으..

Kubernetes는 클라우드 환경에서 애플리케이션을 관리하고 배포하는 오픈 소스 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼입니다. Kubernetes는 컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 확장, 관리를 자동화하는 데 사용됩니다. 이 글에서는 Kubernetes 헬스 체크를 구성하는 방법, 프로브의 종류, 구현 방법 등에 대해 다룹니다.    Kubernetes 프로브란?Kubernetes 프로브는 Kubernetes 클러스터에서 애플리케이션과 서비스의 상태를 모니터링하는 헬스 체크입니다. 프로브는 애플리케이션이나 서비스에서 발생할 수 있는 잠재적인 문제를 감지하고 자원을 병목시키는 요인을 식별하는 데 사용됩니다. 프로브는 정기적으로 실행되며, 애플리케이션이나 서비스에 문제가 감지되면 Kubernetes 컨트롤 플레인..

오늘날 점점 더 많은 조직과 개발자들이 Docker 컨테이너 사용을 시작하고 있습니다. 컨테이너화는 소프트웨어 개발 과정을 단순화하며, 특히 종속성과 특정 하드웨어에 대한 문제를 해결하는 데 큰 도움이 됩니다. 그러나 컨테이너의 가장 큰 장점은 바로 이식성에 있습니다. 하지만 클라우드에서 컨테이너를 실행하는 방법은 다소 혼란스러울 수 있습니다. 인프라를 서비스로 제공하는 IaaS를 사용하여 클라우드 공급자 서버에 컨테이너를 배포할 수 있지만, 이 접근 방식은 서버 유지보수 문제를 다시 겪게 만듭니다. 이에 대한 더 나은 해결책이 있습니다.    Docker 컨테이너를 클라우드에서 실행하는 방법컨테이너 레지스트리 사용로컬에서 실행되는 컨테이너를 클라우드로 옮기려면, 먼저 컨테이너 레지스트리를 선택해야 합니..

최근 몇 년 동안 많은 조직과 개발자들이 Docker를 도입하면서 컨테이너화는 소프트웨어 개발 프로세스를 단순화하는 중요한 도구로 자리잡았습니다. 컨테이너는 종속성 문제를 제거하고 특정 하드웨어에서 작동하지 않아도 된다는 점에서 큰 장점을 제공합니다. 하지만 클라우드에서 컨테이너를 실행하는 방법에 대해 혼란스러워 하는 경우가 많습니다. 이 글에서는 클라우드에서 Docker 컨테이너를 실행하기 위한 상위 5개의 Container-as-a-Service(CaaS) 솔루션에 대해 자세히 설명하겠습니다.  컨테이너 레지스트리 사용로컬에서 컨테이너를 실행하고 있다면, 다음 단계는 컨테이너 레지스트리를 선택하여 컨테이너 이미지를 저장하는 것입니다. 컨테이너 레지스트리는 중앙 저장소 역할을 하며, 컨테이너 이미지를 ..

데이터 통합 및 자동화 동기화는 기업이 데이터 주도적 의사결정을 하는 데 있어 필수적인 요소입니다. 이 글에서는 오픈 소스 툴인 Apache Airflow와 Airbyte를 사용하여 효율적으로 데이터를 통합하고 관리하는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다.   1. Apache Airflow와 Airbyte 소개Apache Airflow는 작업 스케줄링과 워크플로우 모니터링을 위한 오픈 소스 도구로, 데이터 파이프라인 관리에 자주 사용됩니다. 사용자는 Directed Acyclic Graph(DAG)의 형태로 워크플로우를 정의할 수 있으며, 이는 개별 작업을 나타냅니다. 작업은 병렬 또는 순차적으로 실행될 수 있으며, 특정 시간이나 이벤트에 응답하여 실행될 수 있습니다.Airbyte는 수백 개의 데이터 소..

데이터 분석의 중요성이 날로 커지는 오늘날, 대용량 데이터를 빠르고 효율적으로 처리하는 능력은 많은 기업들에게 필수적인 요소가 되었습니다. 특히 실시간으로 다량의 쿼리를 처리해야 하는 애플리케이션에서는 높은 QPS(Queries Per Second) 처리 능력이 요구됩니다. 이러한 요구를 충족시키기 위해 설계된 오픈 소스 실시간 분석 데이터베이스, Apache Druid에 대해 들어보셨나요? 본 블로그에서는 Apache Druid의 아키텍처와 그 독특한 설계 요소들을 살펴보며, 어떻게 Druid가 고속의 분석 애플리케이션을 지원하는지에 대해 알아보겠습니다.  Apache Druid의 고속 처리 비밀1. 최적화된 데이터 형식 고속 QPS를 달성하기 위해 데이터베이스는 두 가지를 잘 수행해야 합니다: 각각의..

최근 몇 년 동안 생성형 AI(Generative AI)는 감정 분석, 요약 생성, 정보 추출, 개체 명명, 이메일 생성 등 다양한 작업을 자동으로 수행할 수 있는 강력한 기능으로 주목받고 있습니다. 이러한 생성형 AI의 강력한 기능과 확립된 사용 사례는 다양한 비즈니스 시나리오와 업무 흐름에 적용되어 특정 작업을 자동으로 수행할 수 있게 합니다. 특히 Oracle Integration Cloud(OIC)와 같은 제품을 통해 IBM Cloud의 WatsonX와 연결하는 기능은, WatsonX에 프롬프트를 입력해 원하는 출력을 얻는 방식으로 다양한 작업을 수행할 수 있게 해줍니다.이 솔루션은 데이터에서 필요한 정보를 추출하기 위해 복잡한 논리를 작성할 필요를 없애고, 대신 생성형 AI를 사용하여 쉽고 빠르..

현대의 디지털 환경에서 실시간 데이터 스트리밍의 중요성은 갈수록 커지고 있습니다. 특히 클라우드 기반으로 태어난 디지털 네이티브 기업들에게 있어, 데이터 스트리밍은 비즈니스 모델의 혁신과 서비스 질의 개선을 위한 핵심 도구로 자리매김하고 있습니다. 2023년 현재, 데이터를 실시간으로 통합하고 상관 관계를 분석하여 어느 규모에서든 혁신적인 애플리케이션을 개선하는 것은 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 이러한 변화의 바탕에는 Apache Kafka와 같은 데이터 스트리밍 플랫폼의 발전이 있습니다. 이 플랫폼들은 실시간 데이터 처리의 복잡성을 해결하고, 엔드 투 엔드의 가시성을 제공함으로써, 사용자 경험을 향상시키고 시장 출시 시간을 단축하는 데 결정적인 역할을 하고 있습니다. 또한, 5G, 증강 현..

오늘날 기업들은 더욱 복잡해지는 IT 환경과 지속적으로 변화하는 비즈니스 요구사항에 빠르게 대응하기 위해 클라우드 기반의 통합 솔루션을 채택하고 있습니다. 이러한 추세 속에서 IBM의 클라우드 팍스 포 인테그레이션(CP4I)은 다양한 통합 요구사항을 효과적으로 지원하며 기업의 디지털 변환 여정을 가속화하는 핵심 요소로 자리 잡았습니다. 특히, IBM App Connect는 CP4I 환경에서 중요한 역할을 수행하며, 통합 서버의 원활한 운영과 관리를 위한 강력한 도구로 활용되고 있습니다. 그러나, 통합 서버의 안정적인 운영을 위해서는 예기치 않은 오류에 효과적으로 대처하고, 필요한 경우 자동으로 재시작할 수 있는 능력이 필수적입니다. 예를 들어, 사용자가 제공한 자바 코드로 인해 발생하는 OutOfMemo..

오늘날의 디지털 세계에서 서버와 애플리케이션은 끊임없이 다양한 요청과 데이터 트래픽에 직면하고 있습니다. 이러한 트래픽은 사용자의 질의응답에서부터 대규모 데이터 처리 요청에 이르기까지 다양합니다. 하지만, 무제한의 요청 처리는 시스템에 과부하를 일으킬 수 있으며, 이는 서비스 지연, 장애 및 보안 취약점으로 이어질 수 있습니다. 이러한 문제를 방지하기 위한 필수적인 도구가 바로 '속도 제한(Rate Limiting)'입니다. 속도 제한은 시스템으로의 트래픽 양을 제어하여, 서버가 안정적으로 운영될 수 있도록 돕습니다. 본 글에서는 속도 제한의 개념, 필요성 및 핵심 개념들에 대해 알아보고, 속도 제한이 어떻게 시스템에 통합되어 작동하는지 큰 그림을 그려볼 것입니다. 속도 제한은 API 서버나 다른 중요한..