1. RabbitMQ와 Apache Kafka의 비교
RabbitMQ
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개념: RabbitMQ는 AMQP(Advanced Message Queuing Protocol)를 기반으로 한 메시지 브로커입니다. 주로 메시지 전달의 신뢰성과 복잡한 라우팅이 중요한 시스템에서 사용됩니다.
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사용 사례:
- 복잡한 라우팅: RabbitMQ는 다양한 라우팅 전략을 지원하여, 메시지를 여러 큐로 전달하거나, 다양한 조건에 따라 메시지를 처리하는 것이 필요할 때 유용합니다.
- 작업 큐: 분산된 여러 작업을 처리하는 작업 큐(worker queue) 패턴에 적합합니다.
- 메시지 우선순위: 메시지 우선순위를 관리하거나, 메시지의 순서를 보장해야 하는 경우 유용합니다.
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특징:
- 확실한 전달 보장: 메시지가 손실되지 않도록 보장하며, 소비자가 메시지를 정확히 한 번 처리하는 것을 목표로 합니다.
- 서버-클라이언트 구조: 메시지를 교환하고 큐에 저장하며, 큐에 있는 메시지를 소비자에게 전달합니다.
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단점:
- 대규모 데이터 스트리밍에 적합하지 않음: 매우 높은 처리량이 요구되거나, 로그와 같은 데이터 스트리밍에는 적합하지 않을 수 있습니다.
- 스케일링 제약: 수평적 확장이 어렵고, 고성능이 요구되는 경우 설정이 복잡할 수 있습니다.
Apache Kafka
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개념: Apache Kafka는 분산 스트리밍 플랫폼으로, 고속으로 데이터를 처리하고 대규모 실시간 로그 및 이벤트 스트리밍에 최적화되어 있습니다. 높은 처리량과 내구성이 중요한 시스템에서 사용됩니다.
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사용 사례:
- 실시간 로그 분석: 대규모 로그 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하는 시스템에서 많이 사용됩니다.
- 이벤트 스트리밍: 대규모 이벤트 데이터 스트리밍(예: 사용자 활동 로그, IoT 데이터 수집 등)에 적합합니다.
- 데이터 파이프라인: 다양한 데이터 소스로부터 데이터를 수집하고, 이를 다양한 목적지로 전달하는 데이터 파이프라인에 적합합니다.
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특징:
- 높은 처리량: 초당 수백만 개의 메시지를 처리할 수 있습니다.
- 내구성: 메시지가 영구적으로 저장되며, 장애 복구가 가능하도록 설계되었습니다.
- 파티션: 데이터를 파티션으로 분할하여 병렬 처리가 가능하며, 수평적 확장이 용이합니다.
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단점:
- 복잡한 설정: Kafka는 설정이 복잡하며, 클러스터 운영이 어려울 수 있습니다.
- 메시지 전달 보장 없음: 기본적으로 메시지 전달이 "최소 한 번" 보장되지만, 정확히 한 번만 전달되도록 보장하려면 추가적인 설정이 필요합니다.
2. 대규모 트래픽 처리에서 Kafka 선택의 이유
Apache Kafka는 특히 대규모 트래픽 처리와 실시간 데이터 스트리밍에 강점이 있습니다. Kafka를 사용하는 것이 적합한 이유는 다음과 같습니다:
- 고성능 요구: Kafka는 초당 수백만 건의 메시지를 처리할 수 있는 고성능 메시지 브로커로, 매우 높은 처리량을 필요로 하는 시스템에서 적합합니다.
- 실시간 데이터 스트리밍: Kafka는 실시간 스트리밍 데이터 처리에 최적화되어 있어, 지속적으로 발생하는 로그나 이벤트 데이터를 처리하는 데 강력합니다.
- 내구성: Kafka는 메시지를 디스크에 영구적으로 저장하여, 장애 복구나 데이터 재처리에도 강력한 기능을 제공합니다.
- 확장성: Kafka는 클러스터 기반의 분산 시스템으로, 수평적 확장이 용이하여 대규모 데이터 처리에 적합합니다.
따라서 대규모 트래픽 처리와 실시간 데이터 스트리밍이 주요 요구사항인 경우 Apache Kafka를 선택하는 것이 적합할 수 있습니다. Kafka는 높은 처리량과 확장성을 제공하며, 실시간 데이터 처리에 매우 강력한 도구입니다.
