자주 묻는 질문
카프카 아키텍처, 데이터 보존, 정확히 한 번 의미론, 스케일링에 대한 FAQ
일반적인 Kafka 성능 병목 현상 문제 해결: 실용적인 핸드북
이 실용적인 핸드북은 Apache Kafka에서 일반적인 성능 병목 현상을 식별하고 해결하는 과정을 안내합니다. 실행 가능한 조언과 구성 예제를 통해 처리량 제한, 높은 지연 시간 및 소비자 지연 문제를 해결하는 방법을 배우십시오. 주요 메트릭을 이해하고 입증된 문제 해결 기술을 적용하여 Kafka 클러스터를 최적화하고 보다 효율적인 이벤트 스트리밍 플랫폼을 구축하십시오.
카프카 아키텍처 설명: 핵심 구성 요소 및 역할
Apache Kafka의 분산 이벤트 스트리밍 아키텍처를 구성하는 기본적인 빌딩 블록을 살펴보십시오. 이 가이드는 Kafka 브로커, 토픽, 파티션, 생산자, 소비자, 그리고 ZooKeeper의 조정 역할에 대해 명확히 설명합니다. 이러한 구성 요소들이 어떻게 상호 작용하여 높은 처리량과 내결함성을 갖춘 데이터 처리 및 저장을 보장하는지 학습하세요. 이는 모든 Kafka 구현을 위한 필수 지식입니다.
Kafka 스케일링: 고처리량 및 저지연을 위한 전략
Apache Kafka를 고처리량과 저지연으로 확장하기 위한 필수 전략을 알아보세요. 이 가이드는 파티셔닝 최적화, 프로듀서 구성, 브로커 설정, 복제 계수 및 컨슈머 튜닝을 다룹니다. 증가하는 데이터 볼륨과 실시간 트래픽을 효율적으로 처리할 수 있는 견고하고 성능이 뛰어난 Kafka 클러스터를 구축하기 위한 실용적인 팁과 구성을 찾아보세요.
카프카의 정확히 한 번 처리 보장(Exactly-Once Semantics) 알아보기: 종합 가이드
신뢰할 수 있는 이벤트 처리를 위해 카프카의 정확히 한 번 처리 보장(EOS)을 알아보세요. 이 가이드는 EOS 달성을 위한 기술적 요구 사항을 분석하며, 데이터 손실이나 중복을 방지하기 위한 멱등성 프로듀서, 토픽 간 트랜잭션 쓰기, 그리고 소비자 격리 수준(`read_committed`) 및 수동 오프셋 관리의 중요한 역할을 다룹니다.
Kafka 데이터 보존: 이벤트 스트림 이해 및 관리
Kafka의 중요한 데이터 보존 정책을 마스터하여 스토리지, 성능 및 규정 준수를 최적화하십시오. 이 가이드에서는 시간 기반(`retention.ms`) 및 크기 기반(`retention.bytes`) 전략을 철저히 설명하고 브로커 및 토픽 수준 모두에서 구성하는 방법을 보여줍니다. 실제적인 함의를 배우고, 이벤트 스트림 관리를 위한 모범 사례를 발견하고, Kafka 클러스터가 올바른 기간 동안 데이터를 효율적으로 저장하여 비용이 많이 드는 디스크 부족 및 중요 데이터 손실을 방지하도록 하십시오.