MySQL DB backup 정책MySQL에서 데이터 복구 정책을 설계하는 것은 데이터 무결성과 가용성을 유지하는 데 중요합니다. 복구 정책을 수립하기 위해 주로 고려해야 할 요소는 데이터 백업 빈도, 백업 방법, 저장 위치, 데이터 손실 허용 한계(RPO), 복구 시간 목표(RTO) 등이 있습니다.MySQL 데이터 복구 정책 구성 요소백업 전략 수립전체 백업(Full Backup): 데이터베이스의 전체 내용을 정기적으로 백업합니다. 일반적으로 일주일에 한 번 또는 한 달에 한 번 수행합니다.차등 백업(Differential Backup): 가장 최근의 전체 백업 이후 변경된 데이터만 백업합니다. 전체 백업 빈도가 낮을 때, 하루에 한 번 차등 백업을 수행하여 복구 시간을 단축할 수 있습니다.증분 백업(..

Apache Kafka의 오프셋 offsetKafka에서 오프셋 관리는 각 컨슈머가 어디까지 메시지를 읽었는지를 추적하여 메시지 처리가 중복되거나 누락되지 않도록 하는 중요한 메커니즘입니다.이를 통해 Kafka는 높은 데이터 일관성을 유지하면서도 분산 환경에서 효율적으로 메시지를 관리할 수 있습니다.1. 오프셋(Offset)의 개념오프셋은 Kafka의 각 파티션에서 특정 메시지의 위치를 나타내는 숫자로, 각 메시지에는 파티션 내에서 고유한 오프셋이 할당됩니다. 예를 들어, 파티션 A에서 세 번째 메시지의 오프셋은 2(0부터 시작)이며, 이 오프셋을 기반으로 Kafka는 컨슈머가 메시지를 읽은 위치를 추적할 수 있습니다.2. 오프셋 관리 방식Kafka에서는 오프셋을 저장하고 관리하는 방식이 컨슈머 그룹의 ..

Message Queue에서 트랜잭션(Transactions)Message Queue에서 트랜잭션은 특정 메시지 처리 작업이 전부 성공적으로 완료되거나 모두 무효화되도록 보장하는 메커니즘을 의미합니다.이를 통해 메시지 소비 또는 생산 과정에서의 데이터 무결성과 일관성을 유지합니다. 트랜잭션을 지원하는 주요 Message Queue는 메시지 전송과 수신 과정에서 오류 발생 시 자동으로 롤백하거나, 정상 완료 시 커밋하여 데이터를 확정합니다.1. 트랜잭션의 개념트랜잭션은 일반적으로 원자성(Atomicity), 일관성(Consistency), 독립성(Isolation), 지속성(Durability)이라는 ACID 속성을 기반으로 합니다. Message Queue에서의 트랜잭션은 다음과 같은 상황에서 유용합니다..

Apache Kafka Helm 배포Apache Kafka를 Kubernetes에 배포하는 방법에는 여러 가지가 있지만, 일반적으로 Helm 차트를 사용하는 것이 가장 간편하고 효율적입니다. 여기서는 Helm을 이용한 Kafka 배포 방법을 설명하겠습니다.Apache Kafka 설치1. Helm 설치먼저, Helm이 설치되어 있어야 합니다. Helm이 설치되지 않았다면 다음 명령어로 설치할 수 있습니다.curl | bash2. Kafka Helm Chart 추가Kafka의 Helm 차트를 추가합니다. Bitnami에서 제공하는 차트를 사용할 수 있습니다.helm repo add bitnami helm repo update3. Kafka 배포다음 명령어로 Kafka를 설치합니다. 기본 설정으로 설치할 수..

Apache Kafka 메시지 중복 처리 관련 EOSKafka에서는 기본적으로 동일한 메시지를 여러 파티션에서 동시에 처리하는 일이 발생하지 않도록 설계되어 있습니다. 그러나 메시지 중복 처리 가능성은 아래와 같은 상황에서 발생할 수 있습니다.1. Consumer 그룹 내에서의 중복 처리Kafka는 각 파티션을 특정 consumer 그룹의 단일 consumer에게만 할당하여, 동일한 파티션의 메시지를 한 번에 하나의 consumer만 처리하게 합니다. 이 구조 덕분에 동일한 파티션의 메시지가 중복으로 처리되는 일이 없습니다.하지만 동일한 토픽의 여러 파티션을 다른 consumer들이 병렬로 처리할 수는 있습니다. 이 경우 각 파티션이 다른 데이터를 처리하므로 중복 처리는 발생하지 않습니다.2. Consu..

Apache Kafka PartitioningApache Kafka의 파티셔닝(partitioning)은 데이터를 분산 처리하고 시스템의 확장성을 높이기 위한 핵심 개념입니다.Kafka의 각 토픽(topic)은 파티션(partition)이라는 여러 개의 부분으로 나누어질 수 있으며, 각 파티션은 독립적인 로그(log)를 형성합니다. 이 구조 덕분에 Kafka는 대량의 데이터와 높은 처리량을 지원할 수 있습니다.주요 개념과 작동 방식파티션의 역할각 파티션은 독립적인 순서대로 메시지를 저장하는 단일 로그 파일로 작동하며, 이 파일에 메시지가 순차적으로 추가됩니다. 파티션 덕분에 Kafka는 데이터의 병렬 처리와 확장성을 확보할 수 있습니다. 이를 통해 토픽에 메시지를 쓰거나 읽는 작업이 여러 파티션에서 동시..

Apache Kafka 과금 처리 설계Apache Kafka를 사용해 과금 정보를 처리하는 시스템을 설계할 때는 메시지의 순서, 내구성, 오류 처리, 스케일링 등을 고려한 아키텍처가 필요합니다.여기서 과금 정보는 실시간으로 들어오는 데이터일 수 있으며, 예를 들어 음성 인식이나 음성 합성 같은 서비스의 과금 방식(초당 또는 문자당 과금)에 맞춰야 합니다. 아래는 Kafka를 활용한 과금 처리 시스템 설계에 대한 주요 요소들입니다.설계1. Topic 설계과금 유형에 따른 Topic 분리: 서비스별로 과금이 다르다면, 각 서비스에 대해 다른 Topic을 생성합니다. 예를 들어, billing_speech_recognition, billing_speech_synthesis 등의 Topic을 두고, 각 Topi..

Rook CephRook-Ceph는 Kubernetes 환경에서 Ceph 클러스터를 쉽게 관리하고 배포할 수 있는 오픈소스 스토리지 오케스트레이션 솔루션입니다.Rook는 Ceph 클러스터의 설치, 구성, 관리를 자동화하여 Kubernetes 네이티브 스토리지 솔루션을 제공합니다. 이를 통해 복잡한 스토리지 설정이 Kubernetes 관리 방식을 통해 간소화되고, 확장 가능한 분산 스토리지를 쉽게 사용할 수 있습니다.Rook Ceph 개념Ceph는 객체, 블록, 파일 스토리지 등 다양한 유형의 스토리지 서비스를 제공하는 분산 스토리지 시스템입니다. 이를 Kubernetes 환경에서 쉽게 통합하는 Rook-Ceph는 다양한 컴포넌트로 구성되어 있으며, 각각의 역할을 통해 Ceph 클러스터의 전체적인 운영과 ..