카카오의 카프카 적용 사례 RUBICS 출처: https://kakao.github.io/2016/04/27/rubics/ 루빅스는 카카오의 추천 시스템이다. 2015년에 뉴스 기사를 추천하는 서비스에서 사용이되었으며 현재는 카카오 채널 등 다양한 콘텐츠에서 루빅스의 추천시스템을 사용하고 있다. 뉴스 서비스는 다른 콘텐츠에 비해서 생명주기가 짧기 때문에 사용자의 반응을 최대한 빠르게 수집 및 처리하여 추천 랭킹에 반영해야 한다. 실시간 데이터 처리 메시지큐: 카카오에서는 카프카가 데이터 손실을 방지해 줄 수 있으며 안정적이기 때문에 메시지큐로 사용했다. 데이터 스트림 처리기: 추천 랭킹을 위한 기계 학습에서 사용되며 Apache Spark Streaming을 사용하고 있다. 개발팀 내에 스칼라 언어에 익..

개요 카프카를 활용한 인프라를 설계해보기 위해 찾아보다가 Confluent 공동 창립자 중 한명인 네하 나크헤데의 프레젠테이션을 보게 되었다. 이번에는 그 내용을 정리해보려고 한다. 프레젠테이션 내용 지난 10년간 데이터 시스템은 많이 바뀌었다. 여러 DB에서 데이터 웨어하우스로 ETL하여 데이터를 넣는 방식이었다. 최근 몇가지 데이터 추세는 ETL 아키텍처의 극적인 변화를 주도하고 있다. Single Server Database는 전사적 규모로 분산 데이터 플랫폼으로 바뀌고 있다. 그리고 일반적인 데이터가 아닌 logs, sensors, metrics 등으로 데이터 타입이 많아지고 있으며 스트림 데이터는 점점 보편화(increasingly ubiquitous)되고 있다. 그래서 그 결과는 아주 복잡한 ..