Kafka Streams는 Apache Kafka를 통해 실시간 데이터 스트리밍 처리를 수행하기 위한 클라이언트 라이브러리입니다. 이를 활용하여 실시간 대시보드를 개발하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 카프카 토픽 설정

먼저, 실시간 대시보드를 개발하기 위해 필요한 카프카 토픽을 설정해야 합니다. 토픽은 데이터를 소비하고 처리하는 곳으로 메시지를 전달받게 됩니다.

Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("application.id", "dashboard-app");

StreamsBuilder builder = new StreamsBuilder();

KStream<String, String> stream = builder.stream("input-topic");

위의 예시 코드에서는 input-topic이라는 이름의 토픽을 설정하고, KStream 객체를 생성합니다.

2. 데이터 처리 및 집계

데이터 스트림을 받아서 처리 및 집계를 수행해야 합니다. Kafka Streams는 다양한 함수들을 제공하여 데이터 스트림을 변환하고 조작할 수 있습니다.

KTable<String, Long> countTable = stream
    .flatMapValues(text -> Arrays.asList(text.split("\\W+")))
    .groupBy((key, word) -> word)
    .count();

위의 코드는 입력 스트림에서 단어를 추출하고, 단어별로 그룹화하여 카운트하는 예시입니다.

3. 결과를 저장하고 전송

이제 처리 및 집계된 결과를 저장하고 원하는 대시보드 시스템으로 전송해야 합니다. 예를 들어, Elasticsearch에 결과를 저장하고 Kibana를 통해 대시보드를 생성할 수 있습니다.

countTable.toStream()
    .to("output-topic", Produced.with(Serdes.String(), Serdes.Long()));

위의 코드 예시에서는 결과를 output-topic이라는 토픽에 저장합니다. 필요에 따라 다른 시스템으로 결과를 전송할 수 있습니다.

4. 대시보드 시각화

실시간 대시보드를 시각화하기 위해 대시보드 시스템을 설정해야 합니다. 예를 들어, Kibana와 같은 시각화 도구를 사용하여 결과를 대시보드로 표현할 수 있습니다.

대시보드 시스템의 설정 방법은 이 문서의 범위를 벗어나므로 자세한 내용은 해당 시스템의 문서를 참고하시기 바랍니다.

5. 실행 및 모니터링

실시간 대시보드를 실행하고 모니터링하기 위해 해당 애플리케이션을 실행해야 합니다. Kafka Streams 애플리케이션을 실행하기 위해서는 다음과 같은 코드를 추가해야 합니다.

KafkaStreams streams = new KafkaStreams(builder.build(), props);
streams.start();

실행된 애플리케이션은 Kafka 클러스터로부터 데이터를 수신하고 처리한 뒤 결과를 전송합니다. 모니터링을 위해 Kafka 클러스터와 애플리케이션의 로그를 확인하는 것이 좋습니다.

결론

Kafka Streams를 사용하여 실시간 대시보드를 개발하는 방법을 알아보았습니다. 위의 방법을 참고하여 실시간 데이터 처리 및 대시보드 구축을 진행해 보세요.