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지난 글에 이어 이번에는 카프카 커넥트 오프셋 관리 기능에 대해 설명하겠습니다. 혹시라도 1부 글 을 읽지 않으신 분들은 1부 글과 이어지는 내용이 있으니, 1부 글을 먼저 읽고 오시는 편이 좋을 것 같습니다. 지난 글에서 소스 커넥터는 프로듀서와 유사하고, 싱크 커넥터는 컨슈머와 유사하다는 말씀을 드린 적이 있습니다. 이번에 주로 다룰 내용은 싱크 커넥터와 오프셋 관련된 부분이므로 참고하시기 바랍니다. 싱크 커넥터와 오프셋 싱크 커넥터는 컨슈머와 유사한 기능을 하며, 카프카의 토픽에서 데이터를 읽은 뒤 싱크 시스템으로 전송하는 역할을 합니다. 컨슈머의 경우 카프카의 토픽에서 메시지를 읽어가게 되면, 컨슈머의 점검, 컨슈머의 확장, 컨슈머의 재시작 등을 유연하게 대응하기 위해 컨슈머가 메시지를 어디까지 읽었는지 위치를 표시하게 됩니다. 이러한 위치를 카프카에서는 오프셋이라고 하고, 컨슈머 그룹마다 오프셋 위치를 별도의 공간에 저장하게 됩니다. 컨슈머 그룹의 오프셋은 초기 카프카 버전에서는 주키퍼의 지노드에 저장하였습니다. 이는 성능상의 이슈로 현재 버전의 카프카에서는 카프카의 내부 토픽인 __consumer_offset 토픽에 저장하고 있습니다. 컨슈머...

이번 글에서는 먼저 카프카 커넥트에 대해 간략한 소개를 하고, 3.5 버전부터 새롭게 추가된 카프카 커넥트 오프셋 관리 기능에 대해 소개하고자 합니다. 글은 총 2부로 나누어 작성하며, 먼저 1부에서는 카프카 커넥트 소개와 동작 방식에 대해 간략하게 소개하고, 다음으로 이어지는 2부에서 카프카 커넥트 오프셋 관리 기능에 대해 소개하겠습니다. 카프카 커넥트(Kafka Connect)란? 카프카 커넥트는 아파치 카프카(Apache Kafka)와 다른 시스템 간에 데이터를 보내고 받을 수 있는 도구입니다. 소스 시스템에서 카프카로 데이터를 스트리밍 하거나 카프카에서 싱크 시스템으로 데이터를 스트리밍 하는 것에 중점을 두며, 고품질, 안정성, 고성능 등을 제공하여, 사용자 및 관리자가 유연하게 사용할 수 있습니다. 뿐만 아니라, REST API를 제공하여 별도의 코드 작성 없이 사용자가 원하는 커넥터를 생성, 삭제 등을 할 수 있는 장점도 가지고 있습니다....

이번 글에서는 이전 글에 이어 KRaft의 구성 방법, 마이그레이션 전략, 릴리스 노트와 향후 계획에 대해 살펴보겠습니다. 아직 이전 글 을 읽어보지 못한 분들은 이전 글을 먼저 읽어보시기를 추천드립니다. KRaft의 구성 전통적인 주키퍼 모드를 사용하면서 많은 사용자들이 느꼈던 불편함 중 하나는 바로 주키퍼와 카프카 서버를 별도로 운영해야 한다는 점이었습니다. 이는 단순히 별도의 애플리케이션 운영 관리를 넘어서, 추가로 별도의 물리적 서버 자원의 할당까지 포함하고 있습니다. 제가 받은 많은 질문 중 하나도, 주키퍼 물리 서버의 할당과 관련된 주제로, 주키퍼와 카프카를 동일한 서버에서 실행해도 되는지에 관한 것이었습니다. 사실 주키퍼는 카프카를 관리하는 역할을 하므로, 이상적으로는 카프카와 분리된 별도의 서버에서 운영하는 것을 권장합니다. 하지만 이는 강제성을 요구하는 것도 아니고, 서버의 리소스 제약이 있는 경우 주키퍼와 카프카를 동일한 서버에서 실행할 수도 있습니다. KRaft의 등장 이후 카프카 사용자들이 환영한 변화중 하나는 주키퍼의 의존성 제거입니다. 이는 애플리케이션의 관리 단순화뿐만 아니라, 물리적 서버의 리소스 절감도 가능하다고 생각했던 것 ...

이번 글에서는 아파치 카프카(Apache Kafka)의 새로운 협의 프로토콜인 KRaft에 대해 다룰 예정입니다. 카프카를 사용하면서 초기에는 최신 버전의 릴리스를 추구했지만, 카프카가 점점 데이터 파이프라인의 중심이 되면서 보다 보수적으로 접근하게 되었습니다. 지금까지 KRaft에 대해 크게 고려하지 않았으나 이제는 KRaft에 대한 준비와 주키퍼 모드로 운영 중인 카프카를 마이그레이션 하는 방법 등에 대해서도 심도 있는 검토가 필요한 생각이 들었습니다. 이번에 새롭게 KRaft에 대한 자료 조사도 하고, 마이그레이션 테스트도 진행하면서 경험한 내용들을 간략히 공유하고자 합니다. 전체 글의 내용은 KRaft의 등장 배경과 중요성, 마이그레이션 전략, 릴리스 노트와 향후 계획 등을 설명하며, 총 2편으로 나누어 작성하겠습니다. 먼저 KRaft의 등장 배경과 중요성에 대해 살펴보겠습니다....

다시 글쓰기를 새로 시작해보려고 합니다. 잘 정리된 글보다는 개발 중에서 발생하는 이슈 기술적인  이슈 처리 위주로 숏하게 써보려고 합니다. 안하는 것보다는 조금이라도 하는게 좋다라는 생각으로 진행합니다. Spark에서 기존 잘 실행되고 있는 프로그램을 복사해서 몇가지 수정한 후 실행 시 다음과 같은 에러가 발생 하였습니다. 소스 코드 원인 위 에러 메시지는 Spark job 결과를 Text 파일로 저장할 경우 발생할 수 있는 에러 메시지인데 내용은 다음과 같습니다....

로그스태시를 이용한 데이터 연동 시 문자열 데이터는 형태소 단위로 인덱싱하는 text 타입과 집계 정렬 목적으로 인덱싱을 하지 않는 keyword 타입, 2개의 필드에 저장된다. 이때 keyword 타입 필드는 ignore_above 값 (기본값은 256) 보다 길이가 긴 데이터를 저장하지 않는다고 한다. 실제 text와 keyword 필드를 비교해보니 저장 결과가 다른 상황 발생. ­ ignore_above 수정. 재인덱싱 후 다시 비교해봤다. 필드 유실 없음. ­ agent 길이를 재보니 ignore_above 수정 전 유실된 데이터 개수와 256보다 길이가 긴 데이터 개수가 같다....

나는 지난 몇 년간 개발자를 코칭 하며 ‘프론트냐 백엔드냐’를 고민하는 당신에게 , 개발자를 코칭하며 배운 7 가지 , 장애는 우리의 문제다 등의 글을 썼다. 코칭 과정에서 개발자들이 성장에 대해 관심이 많다는 것을 알 수 있었다. 관심이 많은 만큼이나 스스로 성장이 정체된다고 느꼈을 때 고민이 크다. 하지만 안타까운 점은 자신이 왜 정체되는지 원인을 잘 찾지 못한다는 것이다. 나는 연차가 많아도 실력이 3~4년 차 정도의 사람들을 자주 본다. 이분들의 공통적인 특징은 학습을 하려 하지 않고 변화를 좋아하지 않는다는 것이다. 왜 그렇게 되었을까? 내 나름대로 추정해 보면 성장이 정체되었다고 느꼈을 때 원인을 찾지 못하고(않고) 성장이 멈춘 체 시간이 흐르면서 처음에는 성장을 하지 못하는다는 불안감이 점점 익숙함으로 바뀌고 그러한 익숙함은 현실에 안주를 불러 결국 경력이 늘어나도 성장이 멈춰 있게 된 것은 아닐까? 그렇다면...

ETag는 Entity Tag의 줄임말이다. Entity라는 말이 생소할 수도 있는데 Entity는 HTTP 메시지(Messages)와 연관이 있다. HTTP 메시지와 Entity HTTP 메시지는 HTTP 통신상에서 웹 서버와 클라이언트가 서로 주고받는 것을 의미한다. 클라이언트가 웹 서버로 보내는 메시지를 요청 메시지(Request Messages)라고 부르며, 웹 서버가 요청에 의해 클라언트에게 보내는 메시지를 응답 메시지(Response Messages)라고 부른다. [caption id="attachment_29284" align="aligncenter" width="600"] 출처: HTTP The Definitive Guide - 10 page[/caption] Entity는 HTTP 메시지의 일부를 말하는데 메시지는 Entity를 감싸 만든다. 즉 메시지는 컨테이너로 Entity는 화물로 비유할 수 있다. 아래 그림은 HTTP 메시지에서 Entity 영역을 보여준다. [caption id="attachment_29285" align="aligncenter" width="600"]...

MSA 환경에서 일하는 Front-end 개발자들을 만나면 나는 종종 이런 말을 듣는다. 주문서 화면을 만들 때 4~5개를 호출해서 조합해야 했어요. - 개발자 A 기부 상세 화면을 만드는데 같은 기부 번호로 여러 API를 호출해서 조합하고 있어요 - 개발자 B 벡엑드 개발자분이 API를 너무 잘 개 만들어 놔서 하나의 화면을 만들때 여러 번 호출하는게 너무 불편합니다. 에러 처리하기도 그렇고요. 한 번의 호출로 만들어 달라고 요청했는데 거부 당했습니다. - 개발자 C 무엇이 문제인가?...

이번 포스팅도 어떤 백엔드 서비스의 코드를 리팩터링한 내용을 정리하는 것으로, 이번에는 코드 복잡도 줄인 리팩터링에 대한 내용을 정리한다. 이전에 포스팅했던 ' 가변 Context 클래스는 신중하게 사용하자 '와 ' 고차 함수로 의존성 줄이기 '로 코드의 의존성 문제들이 많이 정리된 상태라서 복잡도 줄이기를 진행할 수 있었다. 아래는 어떤 백엔드 서비스 코드의 리팩터링 전과 후의 코드 복잡도 Cyclomatic Complexity와 NPath Complexity의 수치 변화다. 많이 줄어든 것을 볼 수 있다....