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이름:미치 시모어 (Mitch Seymour)

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2022년 11월 <카프카 스트림즈와 ksqlDB 정복>

미치 시모어(Mitch Seymour)

메일침프 데이터 서비스 팀의 엔지니어이자 기술 책임자다. 카프카 스트림즈와 ksqlDB를 사용해 하루에 수십억 개의 이벤트를 초 미만의 지연 시간으로 처리하는 많은 스트림 처리 애플리케이션을 구축했다. 오픈 소스 커뮤니티에서 활동하고 있으며, 국제 컨퍼런스(카프카 서밋 런던, 2019)에서 스트림 처리 기술에 대해 발표했다. 지역 밋업에서 카프카 스트림즈와 ksqlDB를 주제로 강연하고 있으며 컨플루언트 블로그에 기고하고 있다.  

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저자의 말

<카프카 스트림즈와 ksqlDB 정복> - 2022년 11월  더보기

데이터 엔지니어와 데이터 과학자들에게 주목을 끄는 기술은 항상 넘쳐났다. 좋아하는 서브레딧(subreddit)을 찾아보고, 를 훑어보고, 기술 블로그를 읽거나 기술 콘퍼런스에 참석하는 등 과도하다고 느낄 정도로 무수한 기술들이 차고 넘쳤다. 그러나 집중할 수 있는 조용한 곳에서 모든 잡음을 제거하면 소음으로부터 패턴을 구분할 수 있다. 우리는 폭발적으로 증가하는 데이터 시대를 살고 있고, 대규모 데이터를 저장하고 처리하기 위해 많은 기술이 만들어졌다. 이런 최신 솔루션이 최신 문제를 해결할 수 있다고 하고 혁신적인 것인 양 '빅데이터'를 논하고 있지만 이야기의 절반은 데이터의 볼륨에 초점을 맞추고 있다. 데이터 볼륨 문제를 해결하는 기술들은 데이터를 처리할 때 배치 지향적(batch-oriented)인 경향이 있다. 여기에는 일정 기간 동안 쌓인 데이터를 대상으로 잡을 실행하는 것도 포함한다. 어떤 면에서 이는 바다의 모든 물을 한 번에 마시려고 시도하는 것과 같다. 최신 컴퓨팅 파워와 패러다임을 사용하는 몇몇 기술들은 긴 지연 시간을 희생함에도 불구하고 실제로 이를 달성하고자 시도하고 있다. 한편, 최신 데이터는 이 책에서 초점을 맞추고 있는 바와 또 다른 속성을 가지고 있다. 데이터는 네트워크를 통해 안정적이며 무한한 스트림으로 움직이고 있다. 카프카 스트림즈와 ksqlDB와 같은 기술들은 이런 지속적인 데이터 스트림을 실시간으로 처리하도록 특별히 설계돼 있으며, 배치 처리를 뛰어넘는 경쟁적 우위를 제공한다. 만약 데이터를 보강(enrich)하거나 변환(transform), 또는 데이터가 들어오는 순간 가능한 한 빨리 반응하고 싶다면 이 책이 쉽고 효과적으로 알려줄 것이다. 카프카 스트림즈와 ksqlDB를 학습하는 것은 스트림 처리에 포함된 좀 더 큰 개념을 배울 수 있는 좋은 계기가 되기도 한다. 여기에는 데이터를 여러 방식(스트림 또는 테이블)으로 모델링하고, 상태가 없는 데이터 변환, 고급 연산(조인, 집계)에 로컬 상태(local state) 사용, 시간 버킷(buckets)/윈도우(windows)로 데이터를 그룹핑할 때 사용하는 여러 시간 의미(semantics)와 방식에 대한 이해 등을 포함하고 있다. 다시 말해, 카프카 스트림즈와 ksqlDB에 대한 지식은 현존하는 또는 미래 혹은 언젠가 존재할 수 있는 여러 스트림 처리 솔루션을 비교 평가할 때 도움이 될 것이다. 나의 경력에 큰 영향을 미치고 내 자신의 능력 이상으로 기술적 업적에 도달할 수 있도록 도와준 이런 기술을 여러분에게 공유할 수 있게 돼 매우 흥분된다. 사실 여러분이 이 글을 읽을 때쯤 나의 카프카 스트림즈 애플리케이션 중 하나는 이미 9백만 개의 이벤트를 처리했을 것이다. 이 기술을 배우기 위해 많은 시간을 투자하지 않고도 실제 비즈니스에 어떤 가치를 줄 수 있다는 것을 알게 된다면, 앞으로 몇 년 동안 비즈니스 문제 해결에 이 기술을 사용하게 될 것이다. 또한 간결하고 표현력이 풍부한 스트림 데이터 처리 언어는 이런 처리를 노동보다는 예술처럼 느끼게 할 것이다. 인생을 바꾸는 노래 또는 아름다운 그림과 같은 여타 예술적 형식과 마찬가지로, 이를 공유하고자 하는 행위는 인간의 본성이다. 따라서 이 책은 여러분에게 즐거움을 제공하기 위해 스트림 처리 공간에서 내가 가장 좋아하는 것만 편집해 놓은 믹스 테이프라고 생각하기 바란다.

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