1️⃣ Kafka Consumer Lag이란?Apache Kafka 에서 Consumer Lag은👉 Producer가 보낸 데이터와 Consumer가 처리한 데이터의 차이를 의미합니다.쉽게 설명하면Producer → 데이터 생성Consumer → 데이터 처리 👉 Consumer가 따라가지 못하면 Lag 발생2️⃣ Kafka Lag이 발생하는 이유실무에서 가장 흔한 원인은 다음과 같습니다.✔ 1. Consumer 처리 속도 부족데이터 처리 로직이 느림외부 API 호출 지연DB 쓰기 속도 문제✔ 2. Partition 수 부족Kafka는 Partition 기반으로 병렬 처리합니다.👉 Partition이 적으면 처리 속도가 제한됩니다.✔ 3. Consumer 수 부족Consumer 수가 적으면 처리량이 ..
1️⃣ Kafka와 RabbitMQ란?✔ Apache Kafka이벤트 스트리밍 플랫폼대용량 데이터 처리로그 기반 시스템✔ RabbitMQ메시지 큐 시스템안정적인 메시지 전달작업 큐 처리👉 핵심 차이Kafka → 데이터 스트리밍 플랫폼RabbitMQ → 메시지 큐 시스템2️⃣ 아키텍처 차이🔹 Kafka 구조Producer → Broker → Topic → Consumer 데이터 저장 가능Consumer가 여러 번 읽기 가능🔹 RabbitMQ 구조Producer → Exchange → Queue → Consumer 메시지 전달 후 삭제큐 기반 처리3️⃣ 핵심 차이 비교항목KafkaRabbitMQ목적데이터 스트리밍메시지 전달데이터 저장가능제한적처리 방식Pull 기반Push 기반확장성매우 높음중간처리량매우..
1️⃣ ETL과 ELT란 무엇인가?데이터 엔지니어링에서 데이터를 처리하는 방식은 크게 두 가지가 있습니다.✔ ETL (Extract, Transform, Load)데이터 추출 → 데이터 변환 → 데이터 저장 ✔ ELT (Extract, Load, Transform)데이터 추출 → 데이터 저장 → 데이터 변환 즉 핵심 차이는 변환(Transform)이 언제 수행되는가입니다.2️⃣ ETL 방식 설명ETL은 전통적인 데이터 처리 방식입니다.동작 방식1️⃣ 데이터 추출 (Extract)2️⃣ 데이터 변환 (Transform)3️⃣ 데이터 저장 (Load)특징✔ 데이터를 미리 정제✔ 정형 데이터 중심✔ 데이터 품질 안정적단점처리 속도 느림유연성 부족대용량 데이터 처리 어려움3️⃣ ELT 방식 설명ELT는 최근 많..
1️⃣ Kafka란 무엇인가?Apache Kafka 는 대규모 데이터를 실시간으로 수집하고 처리할 수 있는 분산 스트리밍 플랫폼입니다.Kafka는 원래로그 수집데이터 파이프라인 구축을 위해 만들어졌지만 지금은 실시간 데이터 플랫폼의 핵심 기술로 사용되고 있습니다.대표 특징✔ 높은 처리량✔ 확장성✔ 내구성2️⃣ Kafka 아키텍처 구조Kafka 시스템은 여러 구성 요소로 이루어져 있습니다.기본 구조는 다음과 같습니다.Producer ↓Kafka Broker ↓Topic ↓Consumer 각 구성 요소의 역할을 살펴보겠습니다.3️⃣ Kafka 주요 구성 요소① ProducerProducer는 Kafka로 데이터를 보내는 역할을 합니다.예시웹 서비스 로그사용자 이벤트시스템 로그Producer는 데이터를 Top..
1️⃣ 실시간 데이터 파이프라인이란?실시간 데이터 파이프라인은 데이터가 생성되는 즉시 수집하고 처리하는 시스템입니다.기존 데이터 처리 방식은 보통 **배치 처리(Batch Processing)**였습니다.예시하루에 한 번 데이터 처리일정 시간마다 데이터 분석하지만 실시간 시스템에서는 데이터가 발생하자마자 처리합니다.2️⃣ 실시간 데이터 파이프라인 구조일반적인 구조는 다음과 같습니다.데이터 생성 ↓스트리밍 시스템 ↓데이터 처리 ↓데이터 저장 ↓분석 / 서비스 이 구조를 통해 기업은 실시간 분석과 빠른 의사결정이 가능합니다.3️⃣ 실시간 데이터 파이프라인 핵심 기술실시간 데이터 플랫폼에서는 여러 기술이 함께 사용됩니다.① 데이터 스트리밍대표 기술Apache KafkaKafka는 대규모 데이터를 안정적으로 스..
1️⃣ AI 시대인데 왜 데이터 엔지니어가 더 중요할까?많은 사람들이 AI 시대라고 하면“모델 개발자”나 “AI 연구자”를 먼저 떠올립니다.하지만 실제 기업 현장은 다릅니다.AI 프로젝트의 대부분은 아래 문제에서 막힙니다.데이터가 여러 시스템에 흩어져 있음데이터 품질이 낮음실시간 데이터 파이프라인 부재운영 환경(Production) 구축 어려움그래서 최근 기업에서는AI보다 먼저 데이터 인프라를 구축하는 경우가 많습니다.2️⃣ AI 프로젝트의 80%는 데이터 문제AI 프로젝트를 진행해 본 기업들이 공통적으로 말하는 것이 있습니다.“AI 모델보다 데이터 준비가 훨씬 오래 걸린다”대표적인 작업은 다음과 같습니다.데이터 수집데이터 정제데이터 파이프라인 구축데이터 레이크/웨어하우스 구축실시간 데이터 처리이 모든 ..