Kafka Streams는 실시간 스트리밍 애플리케이션을 구축하기 위한 라이브러리로서, 대량의 데이터를 처리하고 분석하기에 매우 효과적입니다. 이러한 애플리케이션을 운영하기 위해서는 스케일 업과 스케일 아웃을 지원하는 방법을 이해하는 것이 중요합니다. 이번 블로그 포스트에서는 Kafka Streams에서의 스케일업과 스케일 아웃에 대해 알아보겠습니다.
스케일 업
스케일 업은 단일 인스턴스의 리소스를 증가시키는 것을 의미합니다. Kafka Streams 애플리케이션이 처리해야 하는 데이터의 양이 증가하거나 복잡한 처리가 필요할 때 스케일 업을 사용할 수 있습니다. 이를 위해서는 Kafka Streams 애플리케이션을 실행하는 인스턴스의 CPU, 메모리, 디스크 등의 리소스를 증가시킬 수 있어야 합니다. 스케일 업은 애플리케이션의 성능을 개선하고 데이터 처리량을 높일 수 있습니다.
스케일 아웃
스케일 아웃은 여러 인스턴스를 추가하여 애플리케이션을 분산 처리하는 것을 의미합니다. Kafka Streams에서는 여러 인스턴스를 실행하는 멀티스레드 모드를 지원합니다. 스케일 아웃을 통해 Kafka Streams 애플리케이션은 여러 인스턴스에서 병렬로 실행되며, 데이터의 처리와 로드 밸런싱을 분산하여 더 많은 데이터를 처리할 수 있습니다. 또한, 인스턴스 사이의 고가용성을 유지하기 위해 리밸런싱 기능을 사용할 수 있습니다.
스케일 업 vs 스케일 아웃
스케일 업과 스케일 아웃은 각각 다른 상황에서 사용될 수 있습니다. 스케일 업은 애플리케이션 자체의 처리 능력을 증가시키는 데 사용되며, 스케일 아웃은 동시에 여러 인스턴스를 사용하여 처리 능력을 증가시키는 데 사용됩니다. 스케일 업은 단일 인스턴스의 성능을 향상시키지만, 장비의 한계에 도달할 경우 제한이 있을 수 있습니다. 스케일 아웃은 여러 인스턴스를 사용하므로 처리 능력을 수평적으로 확장할 수 있지만, 인스턴스 간의 통신 및 동기화에 대한 관리 비용이 발생할 수 있습니다.
결론
Kafka Streams에서는 데이터의 양과 처리량이 증가할 경우 스케일 업과 스케일 아웃을 사용하여 애플리케이션의 성능을 개선할 수 있습니다. 스케일 업은 단일 인스턴스의 리소스를 증가시켜 처리 능력을 향상시키는 것이고, 스케일 아웃은 여러 인스턴스를 사용하여 분산 처리를 통해 처리 능력을 확장하는 것입니다. 어떤 방법을 선택할지는 애플리케이션의 요구 사항과 장비의 한계에 따라 결정되어야 합니다.
참고 자료