이 기사에서는 Kafka Streams와 스트리밍 애플리케이션 간의 상호 작용 방법에 대해 알아보겠습니다.

Kafka Streams는 실시간 스트림 처리 애플리케이션을 구축하기 위한 라이브러리입니다. 이를 사용하여 Kafka 토픽에서 입력 스트림을 읽고 처리한 후 결과를 다른 Kafka 토픽으로 보낼 수 있습니다. 스트리밍 애플리케이션은 이러한 Kafka Streams 기능을 사용하여 스트림 데이터를 처리하고 다른 애플리케이션과 상호 작용할 수 있습니다.

Kafka Streams 소개

Kafka Streams는 Apache Kafka의 패키지로 제공되는 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 Kafka 클러스터로부터 데이터를 읽어들여 처리하여 새로운 결과를 생성합니다. Kafka Streams 애플리케이션은 순수한 Java 또는 Scala 코드로 작성할 수 있으며, 사용자가 선택한 언어로 Kafka의 기능을 활용할 수 있습니다. Kafka Streams는 내부적으로 Kafka 프로듀서 및 컨슈머를 사용하여 데이터를 처리하므로 Kafka 클러스터와의 상호 작용이 매우 효율적입니다.

스트리밍 애플리케이션과의 상호 작용

Kafka Streams는 다른 스트리밍 애플리케이션과 상호 작용하는 다양한 방법을 제공합니다. 이러한 상호 작용을 통해 여러 개의 애플리케이션이 데이터를 처리하고 결과를 공유할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 주요한 상호 작용 방법입니다.

1. Kafka 토픽을 통한 데이터 공유

Kafka Streams는 Kafka 토픽을 사용하여 애플리케이션 간에 데이터를 공유할 수 있습니다. 하나의 애플리케이션이 생성한 결과를 Kafka 토픽으로 보내고, 다른 애플리케이션이 해당 토픽에서 데이터를 읽어 처리할 수 있습니다.

KStream<String, String> input = builder.stream("input-topic");
KStream<String, String> processed = input.mapValues(value -> value.toUpperCase());
processed.to("output-topic");

위의 예시에서는 “input-topic”에서 데이터를 읽어들여 대문자로 변환한 후 “output-topic”으로 보내는 간단한 Kafka Streams 애플리케이션을 보여줍니다.

2. 상태 저장 및 공유

Kafka Streams는 내부적으로 상태 저장소를 관리하여 이전 상태를 유지하고 필요한 경우 다른 애플리케이션에 상태를 공유할 수 있습니다. 이를 통해 여러 애플리케이션이 동일한 데이터 세트에 대한 상태를 공유하고 갱신할 수 있습니다.

KTable<String, Long> count = input.groupByKey().count();
count.toStream().to("count-topic");

위의 예시에서는 스트림 데이터를 그룹화하여 각 키의 빈도수를 세는 Kafka Streams 애플리케이션을 보여줍니다. 그룹화된 결과는 “count-topic”이라는 Kafka 토픽에 저장됩니다.

3. 외부 시스템과의 통합

Kafka Streams는 외부 시스템과 통합하기 위해 Kafka Connect를 사용할 수 있습니다. Kafka Connect는 다양한 외부 시스템과의 데이터 이동을 간단하게 만들어주는 커넥터 솔루션입니다. 따라서 Kafka Streams 애플리케이션은 외부 데이터 소스 또는 대상과 상호 작용하고 데이터를 전송할 수 있습니다.

KStream<String, String> input = builder.stream("input-topic");
KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), config);

// 외부 시스템과의 통합
streams.process(new ProcessorSupplier<String, String>() {
    @Override
    public Processor<String, String> get() {
        return new MyCustomProcessor();
    }
});

위의 예시에서는 Kafka Streams 애플리케이션에 사용자 지정 프로세서를 적용하여 외부 시스템과의 통합을 수행하는 방법을 보여줍니다.

결론

Kafka Streams는 스트리밍 애플리케이션과의 상호 작용을 위한 다양한 기능을 제공합니다. Kafka 토픽을 통한 데이터 공유, 상태 저장 및 공유, 외부 시스템과의 통합 등의 방법을 사용하여 애플리케이션 간의 데이터 처리 및 결과 공유를 쉽게 구현할 수 있습니다.

더 많은 정보를 원하시면 Apache Kafka 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.