kafka❓ redis❓

클라이밍 다녀왓따

언니~~💗

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회의하다가 잘 모르는 기술 스택이라서

머지??

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카프카(Kafka)

• 분류: 분산 스트리밍 플랫폼 (Distributed Streaming Platform)
• 주요 기능:
  • 실시간 데이터 스트리밍: 실시간으로 발생하는 데이터를 효율적으로 수집하고, 이를 다양한 소비자들에게 전달.
  • 이벤트 기반 시스템 구축: 이벤트 기반 애플리케이션과 데이터 파이프라인의 백본 역할을 수행.
  • 대용량 데이터 처리: 초당 수십만 건 이상의 메시지를 처리할 수 있도록 설계.
  • 데이터의 내구성 보장: 데이터를 분산 환경에 안전하게 저장하고 관리.
• 사용 사례:
  • 실시간 로그 수집 및 분석
  • 데이터 파이프라인 (ETL)
  • IoT 데이터 처리
  • 메시지 브로커(메시지 큐) 역할
• 구조: Producer, Broker, Consumer로 구성되며, 메시지 큐처럼 데이터를 특정 주제에 보내고, 이 데이터를 필요한 곳에서 소비함.
• 주요 장점:
  • 높은 처리량과 내구성
  • 분산 환경에서 안정적인 메시지 관리
  • 스트리밍 데이터의 복잡한 처리를 지원하는 Kafka Streams 라이브러리 제공.

아아 그래서 IoT 디바이스 쓰는 아이디어 이야기할 때 나온 거구나

러닝 커브가 엄청 높다고 들었다

beebee

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레디스(Redis)

• 분류: 인메모리 데이터 저장소 (In-memory Data Store)
• 주요 기능:
  • 초고속 데이터 저장: 메모리에 데이터를 저장하여 빠르게 읽고 쓸 수 있음.
  • 키-값 저장소: 데이터를 키-값(Key-Value) 형태로 저장하고 관리.
  • 다양한 자료 구조 지원: 문자열, 리스트, 해시, 세트, 정렬된 세트 등의 다양한 자료 구조 제공.
  • 캐싱: 데이터베이스의 성능을 향상시키기 위해 캐시로 사용.
  • 메시지 큐: Pub/Sub(발행/구독) 기능을 통해 메시지 브로커처럼 사용 가능.
• 사용 사례:
  • 웹 애플리케이션의 캐싱
  • 실시간 순위표 및 통계 관리
  • 세션 관리
  • 메시지 큐로 활용
• 구조: 단순한 키-값 저장부터 Pub/Sub 메시징, 트랜잭션 관리까지 다양한 기능을 하나의 엔진에서 제공.
• 주요 장점:
  • 매우 빠른 읽기/쓰기 성능
  • 다양한 데이터 타입 지원
  • 단순한 설정과 높은 사용성

사용자가 자주 조회하는 데이터(예: 사용자 프로필 정보, 제품 목록 등)를 DB에서 직접 조회하면 시간이 오래 걸릴 수 있으므로 레디스를 캐시로 사용하여 자주 조회되는 데이터를 메모리에 저장하고, 이를 이용해 DB 조회를 줄임으로써 응답 속도를 높일 수 있음!!!

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따가따가따가