분산 시스템은 내결함성, 로드 밸런싱 및 향상된 응답성을 달성하기 위해 종종 여러 노드 또는 서버에 걸쳐 있는 여러 상호 연결된 구성 요소로 구축됩니다. 분산 시스템의 원활한 기능을 보장하는 중요한 측면 중 하나는 구성 요소 간 통신의 효과적인 관리 및 오케스트레이션입니다. 여기에서 메시지 큐가 필수가 됩니다.
메시지 큐는 분산 시스템 내의 서로 다른 구성 요소 간에 안정적이고 비동기적인 메시지 교환을 가능하게 하는 통신 메커니즘입니다. 이러한 메커니즘은 메시지가 올바른 순서로 처리되고 장애가 지속되도록 하여 일관성, 가용성 및 파티션 허용 오차를 유지합니다. 다음과 같은 분산 시스템의 필수 요구 사항을 충족합니다.
- 내결함성 : 분산 시스템 내의 구성 요소에 오류가 발생하는 경우 메시지 대기열은 메시지가 손실되지 않고 시스템이 복구된 후 의도한 수신자에게 배달될 수 있도록 합니다.
- 확장성 : 시스템 크기와 용량이 커짐에 따라 메시지 대기열은 통신 트래픽을 효율적으로 관리하여 구성 요소 간에 메시지 배포를 로드 밸런싱할 수 있습니다.
- 탄력성 : 메시지 대기열은 단일 구성 요소 장애 또는 과부하로 인해 전체 시스템이 다운되는 것을 방지합니다.
현재 다양한 메시지 큐잉 기술을 사용할 수 있으며 각각 장단점이 있습니다. 널리 사용되는 두 가지 메시지 대기열 솔루션은 RabbitMQ 와 Apache Kafka 입니다. 다음 섹션에서는 기능, 장점 및 단점을 비교하기 전에 RabbitMQ와 Apache Kafka를 간략하게 소개합니다.
RabbitMQ 이해하기
RabbitMQ는 AMQP(Advanced Message Queuing Protocol)를 구현하는 오픈 소스 메시지 브로커 소프트웨어입니다. 다양한 구성 요소와 시스템 간의 확장 가능하고 신뢰할 수 있는 고성능 통신을 용이하게 합니다.
RabbitMQ는 안정성으로 유명하며 금융 서비스, 전자 상거래 및 IoT 와 같은 다양한 산업에서 널리 사용되고 있습니다. RabbitMQ의 아키텍처는 교환 및 대기열의 개념을 기반으로 합니다. (생산자에 의해) 메시지가 전송되면 교환기로 전달된 다음 미리 정의된 라우팅 규칙에 따라 메시지를 하나 이상의 대기열로 라우팅합니다. 이러한 메시지를 처리하는 데 관심이 있는 구성 요소인 소비자는 대기열을 구독하고 그에 따라 메시지를 소비합니다.
아파치 카프카 이해
Apache Kafka는 실시간 데이터 스트림의 높은 처리량, 내결함성 및 확장 가능한 메시징 및 처리를 위해 설계된 분산 스트리밍 플랫폼입니다. Kafka는 대량의 이벤트를 처리하고 대기 시간이 짧은 메시징 서비스를 제공하며 로그 및 이벤트의 중앙 스토리지 시스템 역할을 하는 데 매우 적합합니다.
Kafka의 아키텍처는 분산 로그 기반 아키텍처를 사용하므로 RabbitMQ의 아키텍처와 상당히 다릅니다. Kafka에서 메시지는 주제로 구성되고 파티션으로 더 나뉩니다. 생산자는 특정 주제로 메시지를 보내고 소비자는 주제를 구독하여 메시지를 검색합니다. 각 파티션은 정렬된 로그 역할을 하며 메시지가 생성된 순서대로 처리되도록 합니다.
다음 섹션에서는 주요 기능, 장점 및 단점을 검토하여 RabbitMQ와 Apache Kafka를 비교하는 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
RabbitMQ 및 Apache Kafka의 주요 기능
RabbitMQ 및 Apache Kafka의 주요 기능을 이해하면 분산 시스템에 적합한 메시징 기술을 선택할 때 결정하는 데 도움이 됩니다. 두 시스템의 몇 가지 필수 기능을 비교해 보겠습니다.
토끼MQ
- 교환 및 대기열: RabbitMQ는 교환 및 대기열을 기반으로 하는 유연한 라우팅 시스템을 사용합니다. Exchange는 메시지를 수신하고 바인딩 규칙에 따라 메시지를 하나 이상의 대기열로 라우팅합니다.
- 메시지 지속성: RabbitMQ를 사용하면 메시지를 디스크에 유지할 수 있으므로 서버가 충돌하거나 다시 시작해도 메시지가 손실되지 않습니다.
- 승인 및 게시자 확인: RabbitMQ는 승인 및 게시자 확인을 지원하여 신뢰할 수 있는 메시지 전달을 가능하게 하고 메시지가 적절하게 처리되도록 보장합니다.
- 다중 프로토콜 지원: RabbitMQ는 AMQP, MQTT 및 STOMP와 같은 다양한 메시징 프로토콜을 지원하여 다양한 시스템과의 유연성 및 상호 운용성을 제공합니다.
- 고가용성 및 클러스터링: RabbitMQ는 클러스터링 및 미러링된 대기열을 통해 고가용성을 지원하여 내결함성 및 재해 복구를 허용합니다.
- 관리 및 모니터링: RabbitMQ에는 메시징 시스템을 관리 및 모니터링하기 위한 내장 도구 및 API가 포함되어 있어 성능을 평가하고 잠재적인 문제를 발견할 수 있습니다.
이미지 출처: RabbitMQ
아파치 카프카
- 분산 로그 기반 아키텍처: Apache Kafka는 분산 로그 기반 시스템을 사용하여 높은 처리량, 낮은 대기 시간 및 뛰어난 확장성을 보장합니다.
- 토픽 및 파티션: Kafka는 병렬 처리를 위해 파티션으로 나눌 수 있는 토픽으로 메시지를 구성하여 높은 동시성을 가능하게 하고 성능을 향상시킵니다.
- 복제 및 내결함성: Apache Kafka는 여러 브로커 노드에서 데이터를 복제하여 내결함성과 장애 복원력을 높입니다.
- 스트림 처리: Kafka는 Kafka Streams 및 KSQL을 사용한 스트림 처리를 기본적으로 지원하므로 플랫폼 내에서 실시간 데이터 처리 및 분석을 수행할 수 있습니다.
- Connect 및 REST API: Kafka Connect 및 REST API를 사용 하면 다양한 데이터 소스 및 싱크와 원활하게 통합할 수 있으므로 복잡한 데이터 파이프라인을 쉽게 구축할 수 있습니다.
- 모니터링 및 관리: Kafka는 메트릭을 노출하고 Apache Kafka 제어 센터와 같은 도구를 활용하여 메시징 인프라를 모니터링하고 관리합니다.
RabbitMQ의 장단점
메시지 대기열 시스템으로 RabbitMQ를 사용할 때의 장단점을 살펴보겠습니다.
장점
- 메시지 전달 보장: RabbitMQ는 메시지 지속성, 확인 및 게시자 확인을 통해 강력한 메시지 전달 보장을 제공합니다.
- 고급 라우팅: RabbitMQ는 유연한 교환 및 대기열 시스템을 통해 다양한 라우팅 옵션을 지원하므로 정확한 메시지 라우팅 및 제어가 가능합니다.
- 관리 및 모니터링: RabbitMQ의 기본 제공 관리 도구 및 API는 메시징 인프라의 손쉬운 관리 및 모니터링을 용이하게 합니다.
- 널리 채택됨: RabbitMQ는 여러 산업 분야에서 널리 채택되었으며 대규모 커뮤니티에서 지원됩니다.
- 다중 프로토콜 지원: RabbitMQ는 다양한 메시징 프로토콜을 지원하여 시스템 설계의 유연성을 제공하고 다른 시스템과의 상호 운용성을 보장합니다.
단점
- 확장성: RabbitMQ는 수평적 확장성 문제에 직면할 수 있으며, 이는 처리량이 매우 높은 애플리케이션의 경우 제한이 될 수 있습니다.
- 처리량 제한: 아키텍처로 인해 RabbitMQ는 특히 대량의 데이터를 처리할 때 Apache Kafka와 동일한 수준의 처리량을 제공하지 않을 수 있습니다.
아파치 카프카의 장단점
다음은 Apache Kafka를 메시징 시스템으로 사용할 때의 몇 가지 장점과 단점입니다.
장점
- 높은 처리량: 분산 로그 기반 아키텍처 덕분에 Apache Kafka는 높은 처리량을 제공하므로 대량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다.
- 짧은 대기 시간: Kafka는 짧은 대기 시간 메시징을 제공하여 메시지가 빠르게 전달되고 처리되도록 합니다.
- 확장성: Kafka는 수평적 확장성이 뛰어나므로 메시징 시스템을 여러 노드에 분산하여 무거운 워크로드를 처리할 수 있습니다.
- 스트림 처리: Kafka Streams 및 KSQL을 기본적으로 지원하는 Apache Kafka는 실시간 데이터 처리 및 분석을 지원합니다.
- 풍부한 생태계: Kafka의 생태계에는 다양한 도구, 라이브러리 및 커넥터가 포함되어 있어 다양한 데이터 소스 및 싱크와의 통합을 단순화합니다.
단점
- 복잡한 구성: Apache Kafka의 구성은 복잡할 수 있으므로 최적의 결과를 얻기 위해 내부에 대한 고급 지식과 성능 조정에 대한 이해가 필요합니다.
- 가파른 학습 곡선: 고급 기능과 개념으로 인해 Kafka는 초보자를 위한 가파른 학습 곡선을 가질 수 있으며 설정 및 관리가 더 어려울 수 있습니다.
- 단순한 사용 사례를 위한 과잉: Apache Kafka의 강력한 기능은 RabbitMQ와 같은 더 가벼운 메시징 시스템으로 해결할 수 있는 소규모 또는 간단한 사용 사례에 대해 과잉일 수 있습니다.
RabbitMQ 대 Apache Kafka: 사용 사례
RabbitMQ 및 Apache Kafka의 사용 사례를 이해하는 것은 특정 애플리케이션을 선택하는 데 필수적입니다. 여기서는 각 기술이 뛰어난 다양한 사용 사례를 살펴보겠습니다.
RabbitMQ 사용 사례
- 금융 서비스: RabbitMQ는 신뢰할 수 있는 메시지 전달이 중요한 금융 애플리케이션에서 널리 사용됩니다. 예를 들어 RabbitMQ는 강력한 메시지 보장 및 고급 라우팅 기능을 통해 주문 처리, 포트폴리오 업데이트 및 거래 실행을 처리할 수 있습니다.
- IoT 응용 프로그램: 장치가 연결된 IoT 시나리오에서 RabbitMQ는 수천 개의 장치 간 통신 요청을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 세분화된 라우팅 옵션과 다양한 메시징 패턴 및 프로토콜 지원을 제공합니다.
- 실시간 데이터 처리: RabbitMQ는 메시지의 우선 순위를 지정하고 효율적으로 주문할 수 있는 소규모 실시간 데이터 처리 시스템에 적합합니다. 메시지 확인 기능은 처리 중에 메시지가 손실되지 않도록 하여 메시지 일관성을 보장합니다.
- 작업 대기열 및 비동기 처리: RabbitMQ는 워크로드 균형을 유지하기 위해 여러 작업자 인스턴스를 지원하므로 작업 대기열 관리 및 비동기 처리에 선호됩니다. 사용자는 작업자 수를 확장하여 다양한 워크로드를 처리하고 시스템 성능을 쉽게 유지할 수 있습니다.
Apache Kafka 사용 사례
- 실시간 분석: Apache Kafka는 실시간 분석을 위한 대규모 데이터 처리 및 스트리밍 처리에 탁월합니다. Kafka는 높은 처리량과 짧은 대기 시간으로 모니터링, 사기 탐지 및 추천 엔진과 같은 애플리케이션을 강화합니다.
- 모니터링 시스템: Apache Kafka는 애플리케이션 성능 모니터링(APM) 및 분산 로그 전달과 같은 모니터링 및 추적 시스템에 이상적입니다. Kafka는 방대한 양의 데이터를 수집하고 처리하여 인프라 및 소프트웨어 이벤트에 대한 시스템 추적 및 경고를 활성화할 수 있습니다.
- 스트림 처리: Apache Kafka는 분산 로그 기반 아키텍처로 인해 스트림 처리 애플리케이션에 널리 사용됩니다. 또한 Kafka는 Apache Flink, Apache Samza 및 Kafka Streams와 같은 다양한 스트림 처리 프레임워크와 통합되어 이러한 솔루션을 구축하는 데 더욱 다재다능합니다.
- 이벤트 기반 아키텍처: Apache Kafka는 기본적으로 이벤트를 지원하고 이벤트 기반 시스템 구현을 위한 도구, 라이브러리 및 통합의 광범위한 에코시스템을 제공하므로 복잡한 이벤트 기반 아키텍처에 적합합니다.
AppMaster.io와 메시지 대기열 통합
RabbitMQ 및 Apache Kafka를 AppMaster.io 애플리케이션과 통합하면 AppMaster 의 코드 없는 개발 기능을 사용하면서 분산 시스템 간의 통신을 최적화할 수 있습니다. AppMaster 와의 원활한 통합을 달성하는 방법은 다음과 같습니다.
- API 통합: RabbitMQ와 Apache Kafka 모두 RESTful API를 제공하므로 서비스와 프로그래밍 방식으로 상호 작용할 수 있습니다. AppMaster.io를 사용하여 애플리케이션을 생성할 때 원하는 메시지 대기열 서비스 API와 일치하는 API endpoints 정의하고 이를 애플리케이션 청사진에서 사용할 수 있습니다.
- 코드 생성: AppMaster.io의 다양한 코드 생성 기능을 활용하여 메시지 대기열 라이브러리 및 클라이언트 SDK를 백엔드, 웹 또는 모바일 앱에 포함할 수 있습니다. 애플리케이션의 소스 코드를 생성할 때 RabbitMQ 또는 Apache Kafka를 통해 메시지를 연결, 게시 및 사용할 수 있도록 적절한 클라이언트 라이브러리를 포함해야 합니다.
- 맞춤형 비즈니스 프로세스: AppMaster 의 맞춤형 비즈니스 프로세스를 사용하면 메시지 대기열 상호 작용을 시각적으로 디자인하여 통합을 생성할 수 있습니다. 예를 들어 AppMaster 프로젝트 내에서 RabbitMQ 및 Apache Kafka 모두에 대한 전체 메시지 전송 및 소비 워크플로를 설계할 수 있습니다.
RabbitMQ 또는 Apache Kafka를 AppMaster.io 애플리케이션과 통합하면 분산 시스템 내에서 최적의 배포 및 메시지 처리를 사용하면서 no-code 개발 기능을 활용할 수 있습니다. 이 강력한 조합은 보다 효율적이고 비용 효율적이며 확장 가능한 애플리케이션으로 이어질 수 있습니다.
