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    Kafka 요약 정리

    Topic- 메시지는 Topic에 분류된다. Partition- Topic은 partition으로 구분된다.- 파티션에 쌓이는 데이터는 로그라고 부르고 각 파티션에 나눠서 저장된다. Topic이 파티션으로 나뉘는 이유- Topic 내부에 파티션이 없을경우 메시지를 보내는 대상이 많아질경우 append 속도가 버거워진다. - 병렬로 분산저장하고자 Partition 개념 생성- 한번 생성한 파티션은 운영중에 줄일 수 없기 때문에 설계시 조심 Consumer- Topic에 있는 데이터를 읽는 대상 Consumer Group- Consumer를 여러개 묶어놓은 것. Consumer Group이 필요한 이유.- 소비를 진행 하던 Consumer가 죽어버릴 경우를 Rebalance 상황이라고 하는데 이럴경우 파티션..

    오토 스케일링(Auto Scaling) 소개

    클라우드 환경이 대세다. 솔직히 말하면 대세인건 알지만 간단하게 aws 내 작은 서버 하나를 사용하고 있는 정도만 사용하고 있다. 아니 물론 SaaS 프로그램은 많이 사용하고 있지만 실질적으로 클라우드 환경이 어떻게 구성되고 있는지는 자주 사용하지 않아 100% 다 알지 못한다. 그래서 공부를 더욱 열심히 하고 있고 오늘은 오토 스케일링에 대해 알아보자. #오토스케일링 서버를 운영하다보면 갑작스럽게 트래픽이 몰리는 경우가 있다. 예를 들면 이벤트를 한다거나 특정 티켓이 오픈되는 경우가 될 수 있다. 이런 경우에 서버의 자원이 자동으로 확장되어 트래픽에 대응할 수 있다면 얼마나 좋을까? 이때 사용되는 기술이 오토 스케일링이다. 사용자가 미리 지정한 오토 스케일링 정책에 따라 트래픽이 발생하였을 때 미리 지..

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