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Apache Kafka에서 브로커(Broker), 복제(Replication), ISR(In-Sync Replicas)는 데이터의 안정성과 가용성을 보장하기 위한 중요한 구성 요소이다. 1. 브로커(Broker)브로커는 카프카 클러스터에서 데이터를 저장하고 관리하는 개별 서버(노드)이다.역할데이터를 저장 및 제공프로듀서로부터 데이터를 받아 파티션에 저장컨슈머 요청에 따라 데이터를 전달클러스터 내에서 파티션 리더와 복제를 관리특징하나의 카프카 클러스터는 여러 브로커로 구성된다.각 브로커는 고유 ID를 가지고 있다.데이터의 파티션을 분산 저장하여 확장성과 병렬 처리 성능을 높인다.브로커의 주요 구성 요소리더(Leader) : 특정 파티션의 읽기/쓰기 요청을 처리하는 주 노드팔로워(Follower) : 리더의..

카프카의 토픽(Topic)은 데이터를 논리적으로 그룹화하는 기본 단위로 프로듀서(Producer)와 컨슈머(Consumer) 간 데이터를 송수신하는 채널 역할을 한다. 각 토픽은 카프카 클러스터에서 데이터를 저장하고 관리하는 핵심 개념이다. 토픽의 주요 특징토픽의 데이터 흐름프로듀서 : 데이터를 특정 토픽에 게시(Produce)한다.컨슈머 : 토픽에 저장된 데이터를 구독(Consume)하고 읽어온다.토픽 이름각 토픽은 클러스터 내에서 고유한 이름을 가져야 한다.이름 규칙 : 소문자, 숫자, 점(.), 밑줄(_), 하이픈(-)만 사용 가능토픽은 멀티캐스트 방식여러 컨슈머가 동일한 토픽을 구독할 수 있으며 각 컨슈머는 독립적으로 데이터를 처리한다.컨슈머 그룹을 통해 데이터를 분산 처리 가능데이터는 로그 형태..

아파치 카프카(Apache Kafka)는 분산 이벤트 스트리밍 플랫폼으로 대량의 데이터를 실시간으로 처리하고 전송할 수 있도록 설계된 오픈 소스 소프트웨어이다. 카프카는 LinkedIn에서 처음 개발되었으며 이후 Apache Software Foundation에 기부되었다. 주로 데이터 스트리밍, 실시간 분석, 메시지 브로커 역할을 수행한다. 주요 개념Producer (프로듀서)데이터를 카프카 클러스터로 보내는 역할을 한다.프로듀서는 데이터를 특정 토픽(Topic)에 게시한다.Consumer (컨슈머)카프카 클러스터에서 데이터를 읽어오는 역할을 한다.컨슈머는 하나 이상의 토픽으로부터 메시지를 구독(subscribe)한다.Topic (토픽)데이터가 저장되는 논리적 채널이다.프로듀서와 컨슈머는 특정 토픽을 ..

최소한의 한국사는 방대한 한국사의 흐름을 한 눈에 볼 수 있도록 구성된 입문서라고 할 수 있다. 이 책은 고조선부터 현대에 이르기까지 5천년의 한국사를 쉽고 간결하게 설명해주고 있으며 역사적 맥락을 이해하고자 하는 사람들에게 친절하게 설명해주는 책이다. 이 책의 장점은 단순한 연대기적 사건 나열이 아니라 각 시대를 관통하는 핵심적인 이야기와 흐름을 중심으로 설명하고 있다는 점이다. 복잡할 수 있는 역사적 개념이나 사건들을 쉽게 표현하고 실생활 사례로 풀어내어 부담없이 읽을 수 있도록 되어있다. 역사적 사건을 현대와 연결지어서 생각할 수 있도록 하여 과거가 현재에 미치는 영향을 되새길 수 있게 하였다. 책 제목과 같이 최소한의 한국사는 꼭 알아야 할 핵심 내용을 중심으로 구성되어 있어 한국사의 큰 그림을 ..

CQRS(Command and Query Responsibility Segregation) 패턴은 명령(Command)과 조회(Query)를 분리하여 데이터에 대한 작업을 처리하는 설계 패턴이다. 이 패턴은 특히 마이크로서비스 아키텍처에서 유용하며 다음과 같은 이유로 활용된다. 핵심 개념명령(Command)데이터의 변경(예: 생성, 수정, 삭제)을 처리한다.일반적으로 데이터베이스를 업데이트하거나 변경 작업이 포함된다.비즈니스 로직과 검증이 중요한 부분이다.조회(Query)데이터를 조회(예: 검색, 읽기)하는 작업을 처리한다.데이터 무결성과 비즈니스 로직은 크게 관여하지 않으며 빠르고 최적화된 조회가 목표이다.명령과 조회를 분리함으로써 각 작업에 대해 별도의 모델을 유지할 수 있다. CQRS의 구조Comm..

사가(Saga) 패턴은 마이크로서비스 아키텍처에서 분산 트랜잭션 관리 문제를 해결하기 위해 사용하는 설계 패턴이다. 각 마이크로서비스가 독립적으로 작동하면서도 여러 서비스 간의 상태 일관성을 유지하는 데 도움을 준다. 사가 패턴의 개념사가 패턴은 장기 실행 트랜잭션을 여러 개의 작은 트랜잭션으로 나누고 각 트랜잭션이 독립적으로 수행되도록 한다.각각의 트랜잭션은 보상 트랜잭션(compensating transaction)을 함께 정의하여 실패 시 이전 상태로 롤백할 수 있다. 사가 패턴의 주요 특징트랜잭션 분리한 서비스에서 모든 작업을 처리하는 대신 여러 서비스에 걸쳐 분산 트랜잭션을 수행한다.이벤트 기반서비스 간 통신은 이벤트를 통해 이루어진다.예) 하나의 서비스가 작업을 완료하면 관련된 이벤트를 발행하..

마이크로서비스 아키텍처에서 저장소 분리 패턴 (Database per Service Pattern)은 각 마이크로서비스가 독립적인 데이터 저장소를 가지도록 설계하는 원칙이다. 이 패턴은 마이크로서비스의 자율성을 강화하고 서비스 간의 의존성을 줄이며 시스템의 확장성과 유지보수성을 개선하기 위해 사용된다. 저장소 분리 패턴의 핵심 개념독립적 데이터베이스각 마이크로서비스는 자신만의 데이터베이스를 소유하며 다른 서비스와 데이터베이스를 공유하지 않는다.예를 들어, 주문 관리 서비스와 사용자 관리 서비스가 각각 별도의 데이터베이스를 가지게 된다.독립적 데이터 스키마각 서비스는 자신의 데이터 스키마를 독립적으로 정의하고 관리한다.이는 다른 서비스와의 데이터 구조 충돌을 방지하고 각 서비스가 독립적으로 진화(evolu..

마이크로서비스 아키텍처에서 동기(Synchronous)와 비동기(Asynchronous) 통신 방식은 서로 다른 서비스 간 데이터 교환 및 작업 처리를 다루는 방식으로 각각의 특성과 용도가 있다. 1. 동기 호출(Synchronous)특징호출자가 요청을 보내고 응답을 받을 때까지 기다리는 방식.서비스 간의 호출은 실시간으로 이루어지며 요청-응답 패턴이 명확.일반적으로 HTTP/REST API가 동기 통신의 대표적인 예이다.장점구현이 간단하며 직관적.호출 순서가 보장되고 응답 결과를 바로 처리할 수 있음.디버깅이 상대적으로 쉬움 (문제가 발생한 지점 추적이 간단).단점의존성 문제 : 호출하는 서비스가 응답하지 않거나 느리면 호출자가 대기 상태에 빠짐.성능 병목 : 여러 서비스가 연결되어 있으면 하나의 느린..

Resilience4j는 Spring Cloud와 같은 마이크로서비스 환경에서 탄력성(Resilience)을 제공하기 위해 사용되는 라이브러리다. 주로 분산 시스템에서 발생할 수 있는 장애에 대한 대비책을 제공하며 서킷 브레이커(Circuit Breaker), 제한자(Rate Limiter), 재시도(Retry), 벌크헤드(Bulkhead), 시간 초과(TimeLimiter)와 같은 패턴을 지원한다. 주요 특징경량 라이브러리Resilience4j는 함수형 프로그래밍과 Java 8의 람다 표현식에 적합하도록 설계된 경량 라이브러리다.모듈화각 기능(서킷 브레이커, 재시도 등)이 독립적인 모듈로 제공되어 필요에 따라 선택적으로 사용할 수 있다.Spring Boot 통합Spring Boot 환경에서 Spring..

서킷 브레이커 패턴(Circuit Breaker Pattern)은 마이크로서비스 아키텍처에서 시스템의 안정성과 탄력성을 향상시키기 위해 사용하는 중요한 설계 패턴이다. 이 패턴의 주요 목적은 서비스 간의 장애 전파를 방지하고 실패한 서비스와의 불필요한 호출을 줄여 시스템의 복구를 돕는 것이다. 주요 개념회로 차단기처럼 동작서킷 브레이커는 전기 회로 차단기와 유사하게 작동한다. 시스템에서 특정 조건(예: 실패 횟수나 시간 초과)이 발생하면 서킷 브레이커는 "열림(open)" 상태가 되어 추가 요청을 차단한다. 서비스가 복구되었다고 판단될 때 "닫힘(closed)" 상태로 돌아간다.상태서킷 브레이커는 다음 세 가지 상태를 가집니다:Closed (닫힘) : 정상 상태로 모든 요청이 서비스로 전달된다.Open ..

마이크로서비스 아키텍처에서 인증(Authentication)과 인가(Authorization)는 분산된 시스템 구조에서 중요한 역할을 한다. 각각의 마이크로서비스가 독립적으로 작동하기 때문에 인증 및 인가 메커니즘을 효율적으로 설계하는 것이 필수적이다. 1. 인증(Authentication) 패턴인증은 사용자의 신원을 확인하는 과정이다.1.1 토큰 기반 인증 (Token-Based Authentication)JWT (JSON Web Token)클라이언트가 인증 서버에 로그인하면 JWT를 발급받는다.클라이언트는 이후 요청에 이 토큰을 포함하며 마이크로서비스는 이 토큰을 검증하여 사용자의 신원을 확인한다.장점 : 무상태(stateless)로 작동하므로 확장성이 좋다.단점 : 토큰이 클라이언트에 저장되기 때문..

BFF(Backend For Frontend) 패턴은 마이크로서비스 아키텍처에서 주로 사용되는 설계 패턴으로 클라이언트 애플리케이션(프론트엔드)과 백엔드 서비스 간의 통신을 최적화하기 위해 만들어진 백엔드 레이어를 말한다. 이 패턴은 특히 다양한 클라이언트(웹, 모바일, IoT 등)를 지원해야 하는 환경에서 유용하다. BFF 패턴의 개념BFF는 각 클라이언트 유형(웹, 모바일 등)에 특화된 백엔드 서비스를 제공하여 클라이언트 요구사항에 맞는 데이터를 적절히 가공하거나 특정 기능을 캡슐화한다. 이를 통해 프론트엔드 개발자가 불필요한 작업을 줄이고 클라이언트 경험을 최적화할 수 있다. BFF 패턴의 특징클라이언트 맞춤화각 클라이언트(예: 모바일 앱, 웹 앱)에 적합한 API를 제공하며 데이터를 변환하거나 클..

API 게이트웨이 패턴은 마이크로서비스 아키텍처(MSA)에서 클라이언트와 백엔드 서비스 간의 단일 진입점(Single Entry Point) 역할을 수행하는 중요한 구성 요소이다. 클라이언트는 각각의 마이크로서비스와 직접 통신하지 않고 API 게이트웨이를 통해 모든 요청을 주고 받는다. 주요 역할 및 기능클라이언트와 서비스 간의 추상화클라이언트는 API 게이트웨이를 통해서만 마이크로서비스에 접근하므로, 개별 서비스의 구현 세부 사항이 숨겨진다.서비스 URL 구조 변경이나 내부 로직 변경이 클라이언트에 직접적으로 영향을 미치지 않는다.요청 라우팅API 게이트웨이는 요청을 적절한 마이크로서비스로 라우팅한다.예를 들어, /user 요청은 사용자 서비스로 /order 요청은 주문 서비스로 전달된다.인증 및 인가..

고명환 작가의 고전이 답했다 는 현대인이 직면한 다양한 문제와 고민들에 대해 고전에서 해답을 찾는 과정을 흥미롭게 풀어낸 책이다. 작가는 우리가 잘 알고 있다고 생각하는 동서양의 고전들을 나름의 방식대로 재해석하여 현재의 삶과 연결시키는 독창적인 관점을 제시하고 있다. 현대적 사례와의 연결이 책은 특징은 고전의 지혜를 현대적 사례와 연결하는 데 있다. 예를 들어 경영, 인간관계, 자기계발 등 현실에서 직접적으로 체감할 수 있는 주제에 대해 고전 속 교훈을 적용하여 독자로 하여금 "지금의 나에게 고전이 어떤 가치를 줄 수 있을까?"라는 생각을 하게 한다. 읽는 내내 느껴지는 공감철학적이고 무거울 수 있는 주제를 누구나 편안하게 읽을 수 있다. 작가는 자신의 경험담과 고민들을 솔직히 풀어놓으며 독자와 교감하..

GitHub Actions는 GitHub에서 제공하는 CI/CD(Continuous Integration/Continuous Deployment) 및 자동화 도구이다. 이를 통해 코드의 빌드, 테스트, 배포, 워크플로우 자동화 등을 설정하고 실행할 수 있다. 간단히 말해 GitHub 저장소와 밀접하게 통합된 자동화 플랫폼이다. 주요 특징이벤트 기반GitHub Actions는 특정 이벤트(예: 코드 푸시, Pull Request 생성, 이슈 생성 등)를 트리거로 하여 워크플로우를 실행한다.예) push, pull_request, schedule 등 다양한 이벤트를 지원한다.워크플로우(Workflow)워크플로우는 하나 이상의 작업(Job)으로 구성되며 YAML 파일로 정의된다..github/workflows..