Kafka Streams

개요

Kafka Streams는 Apache Kafka에서 제공하는 스트림 프로세싱 라이브러리로, 실시간 데이터 파이프라인 및 이벤트 기반 애플리케이션을 개발하기 위해 설계되었다. 분산 스트림 프로세싱 프레임워크를 직접 구축할 필요 없이, 단일 애플리케이션 수준에서 고성능의 데이터 변환, 집계, 윈도우 연산 등을 수행할 수 있다.

---

1. 개념 및 정의

항목	내용	비교
개념	Kafka 토픽에서 데이터를 읽고, 실시간으로 처리 후 다시 토픽으로 내보내는 라이브러리	Apache Flink, Spark Streaming 대비 경량
목적	실시간 데이터 변환 및 이벤트 처리	마이크로서비스 통합 용이
필요성	대규모 스트리밍 데이터의 저지연 처리	로그, IoT, 금융 트랜잭션 등

---

2. 특징

특징	설명	비교
경량 구조	Kafka 클라이언트 라이브러리 형태로 애플리케이션에 내장	별도 클러스터 불필요
상태 저장(Stateful) 연산 지원	윈도우, 조인, 집계 기능 제공	RocksDB 내장
장애 복구 내장	Kafka 로그를 통한 상태 복원 가능	외부 체크포인트 불필요
정확히 한 번 처리(Exactly-once) 보장	메시지 중복 방지 및 일관성 유지	EOS(Exactly-Once Semantics) 지원

---

3. 구성 요소

구성 요소	설명	예시
Stream Processor	데이터 스트림 변환 및 분석 수행 엔진	map(), filter(), join(), aggregate()
KStream	비한정 데이터 스트림 모델	실시간 로그 스트림
KTable	최신 상태를 반영하는 상태 기반 모델	유저 상태 관리, 집계 결과
State Store	로컬 상태 저장소	RocksDB 기반 캐시
Topology	데이터 처리 단계(노드 및 에지) 정의	StreamBuilder API

---

4. 기술 요소

기술	설명	예시
Kafka Consumer/Producer API	메시지 소비 및 생산	Kafka Streams 내부 통합
RocksDB	상태 데이터 저장소	로컬 상태 관리
Rebalancing Protocol	파티션 재할당 및 부하 균형	Consumer Group 기반
DSL 및 Processor API	고수준/저수준 스트림 구성 API	StreamBuilder, ProcessorContext

---

5. 장점 및 이점

구분	설명	예시
단순성	애플리케이션 수준에서 스트리밍 처리 가능	별도 서버 불필요
유연성	자바, 스프링 등과 쉽게 통합	Spring Cloud Stream 연동
내결함성	Kafka 로그 기반 자동 복구	장애 시 상태 복원
확장성	파티션 단위 병렬 처리	클러스터 확장 자동 지원

---

6. 주요 활용 사례 및 고려사항

활용 사례	설명	고려사항
실시간 데이터 분석	로그, 트랜잭션 등 스트리밍 데이터 처리	메시지 순서 보장 필요
이벤트 기반 아키텍처	마이크로서비스 간 이벤트 흐름 관리	토픽 스키마 표준화
실시간 ETL 파이프라인	데이터 정제 및 변환 자동화	Kafka Connect와 연계
IoT 스트림 처리	센서 데이터 수집 및 집계	처리 지연 최소화 설계

---

7. 결론

Kafka Streams는 Apache Kafka의 강력한 메시징 인프라 위에서 실시간 데이터 처리를 손쉽게 구현할 수 있는 경량 스트리밍 엔진이다. 분산 환경에서도 확장성과 내결함성을 제공하며, DevOps 및 마이크로서비스 환경에서 데이터 중심 애플리케이션의 핵심 구성 요소로 자리 잡고 있다.