서버 관리 없이 실시간 데이터 처리
네이버클라우드 Data Stream 살펴보기
"본 포스팅은 네이버클라우드에서 소정의 수수료를 제공받아 작성된 글입니다."
데이터를 다루는 방식이 빠르게 변하고 있습니다. 과거에는 데이터를 일정 주기로 모아 한꺼번에 처리하는 방식이(배치라고 하죠) 일반적이었지만, 로그 수집·이벤트 처리·사용자 행동 분석처럼 즉각적인 대응이 요구되는 영역에서는 실시간 데이터 스트리밍 처리가 필수가 되었습니다.
문제는 이런 환경을 직접 구축하고 유지하는 데 상당한 기술적 부담이 따른다는 점인데요. 네이버클라우드의 Data Stream은 바로 이 지점에서 출발한 서비스입니다.
그럼 서버 관리 없이도 빠르고 유연한 실시간 스트리밍 환경을 갖출 수 있도록 설계되어 있는 네이버클라우드의 Data Stream 서비스에 대해 알아볼까욧
출처 ⓒ 네이버 클라우드 플랫폼들어가기 전에 - Kafka 관련 용어들 정리!
네이버 클라우드의 Data Stream에 대해 알아보기 전에, Kafka 관련 용어들 한번 다시 되새기고 갑시다!
메시지 흐름의 3주체
- Producer (프로듀서) : 데이터를 생성해 Kafka에 전송하는 주체. 어떤 토픽에 보낼지 지정함
- Broker (브로커): Producer와 Consumer 사이를 중개하는 Kafka 서버. 메시지를 저장관리하는 핵심 역할
- Consumer (컨슈머) : Broker에서 메시지를 읽어 처리하는 주체. 특정 토픽을 구독해 데이터를 가져감
데이터 구조 관련 용어
- Topic (토픽) : 데이터를 종류별로 분류하는 논리적 채널입니다. user-events, error-logs처럼 목적별로 토픽을 나눠 운영합니다.
- Partition (파티션) : 하나의 토픽을 물리적으로 쪼갠 단위입니다. 파티션이 많을수록 여러 컨슈머가 동시에 읽을 수 있어 처리 속도가 빨라집니다
- Offset (오프셋) : 파티션 내에서 각 메시지의 위치를 나타내는 번호입니다. 컨슈머는 오프셋을 기록해두기 때문에, 장애가 발생해도 중단된 지점부터 다시 이어서 읽을 수 있습니다.
운영 관련 용어
- Consumer Group (컨슈머 그룹) : 여러 컨슈머를 하나의 그룹으로 묶은 것. 같은 그룹 내 컨슈머들은 서로 다른 파티션을 나눠 읽어 부하를 분산하며, 한 컨슈머에 장애가 생기면 다른 컨슈머가 이어받습니다.
- Cluster (클러스터) : 여러 Broker가 모여 하나의 Kafka 시스템을 이루는 단위입니다.
- Replication (레플리케이션) : 파티션 데이터를 여러 Broker에 복제해두는 것으로, Broker 한 대에 장애가 생겨도 데이터를 잃지 않도록 합니다. 고가용성(fault-tolerant)의 핵심 구조입니다.
Data Stream이란?
Data Stream은 네이버 클라우드 플랫폼이 제공하는 완전 관리형 서버리스 데이터 스트리밍 서비스입니다. 메시지를 전송·수신·분배·처리하는 핵심 기능을 서버리스 환경에서 제공하기 때문에, 별도의 인프라 구성이나 서버 유지보수 없이 VPC 환경에서 실시간 데이터 처리 애플리케이션을 구축하고 운영할 수 있는데요.
특히 Apache Kafka 기반의 실시간 데이터 수집·처리 기능과 분산 메시징의 핵심 기능을 그대로 지원하면서도, Kafka 클러스터를 직접 프로비저닝·스케일링·유지보수할 필요가 없다는 점이 가장 큰 특징입니다.
기존 Kafka 기반 시스템을 운영 중이라면 별도의 대규모 재구축 없이 자연스럽게 전환하거나 연동할 수도 있죠.
출처 ⓒ 네이버 클라우드 플랫폼Data Stream의 특장점
그럼 요번 문단에서는 Data Stream의 특장점들에 대해 살펴보겠습니다.
완전 관리형 서버리스
토픽 생성 이후에도 Apache Kafka 클러스터의 버전 업그레이드, 파티션 재할당, OS 패치 등 복잡한 유지 관리 작업을 사용자가 직접 수행할 필요가 없습니다. 인프라 관리 없이도 안정적인 운영이 가능한 구조로, 개발자와 운영자 모두 서비스 로직에만 집중할 수 있습니다.
토픽 관리
콘솔 화면에서 토픽을 손쉽게 생성·관리할 수 있으며, 트래픽 규모와 처리 요건에 따라 파티션 수를 자유롭게 설정할 수 있습니다. 메시지 보관 기간 역시 토픽별로 직접 설정할 수 있어 불필요한 데이터 저장으로 인한 비용 발생을 줄이고 운영 효율성을 높일 수 있습니다.
시각화된 성능·운영 모니터링
전체 토픽의 상태와 컨슈머 그룹의 처리 성능을 시각화된 대시보드 한 화면에서 직관적으로 확인할 수 있습니다. 주요 지표를 실시간으로 파악할 수 있어 문제 상황을 빠르게 감지하고 효율적으로 대응할 수 있습니다.
Apache Kafka 호환성
Logstash 등 Kafka를 지원하는 클라이언트는 물론, 기존에 운영 중인 Kafka 클러스터와의 연동도 무리 없이 이전할 수 있어 마이그레이션 부담을 크게 줄여줍니다. 외부 애플리케이션과의 연동도 높은 호환성 덕분에 별도의 복잡한 설정 없이 진행할 수 있죠.
Object Storage 연동 커넥터
스트리밍 데이터를 백업하거나 처리할 수 있도록 Object Storage 연동 커넥터를 제공합니다. 간단한 클릭 몇 번만으로 저장소 연동이 가능하기 때문에 별도의 개발이나 복잡한 구성 없이도 스트리밍 파이프라인을 구축할 수 있습니다.
합리적인 비용 구조
사용한 리소스에 대해서만 과금되는 유연한 요금 체계를 제공하고 있습니다. 토픽별 메시지 보관 기간 설정으로 불필요한 저장 비용을 최소화하고, 파티션 수 조정으로 리소스를 효율적으로 관리할 수 있습니다.
출처 ⓒ 네이버 클라우드 플랫폼Data Stream이 실질적으로 도움이 되는 이유
기존에는 Apache Kafka 클러스터를 직접 구축하고 운영해야 했기 때문에, 운영팀 입장에서는 서버 관리·확장성 고려·모니터링 체계 수립 등 서비스 개발 외적인 기술적 부담이 상당했는데요.
Data Stream은 이 모든 인프라 관리 영역을 서버리스로 추상화하여 개발자와 운영자가 데이터 처리 로직 자체에 집중할 수 있는 환경을 제공합니다.
실시간 사용자 행동 분석, 로그 스트리밍, 이벤트 기반 처리 등 다양한 애플리케이션에서 별도의 서버 관리 없이 확장 가능한 구조로 응답성과 안정성을 확보할 수 있다는 점도 핵심 장점입니다.
앞에서 언급했듯, VPC 환경에서 이용 가능하며, 네이버 클라우드의 다른 데이터 서비스(Data Catalog, Data Query 등)와 함께 사용하면 수집부터 분석까지 이어지는 데이터 파이프라인을 통합적으로 구성할 수도 있습니다.
오늘은 네이버 클라우드의 Data Stream 서비스에 대해 살펴봤는데요.
갠적으로 Kafka 클러스터 운영의 기술적 부담도 없애고, 직관적인 모니터링과 간편한 Object Storage 연동을 통해 운영 효율성을 높일 수 서비스로 한번쯤 고민해볼 선택지라고 생각됩니다 ㅎㅎ
관심 있으신 분들은 ↓↓
https://www.ncloud.com/support/question/sales?inputchannel=mkt
#DataStream #실시간데이터스트리밍 #Kafka기반
