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책소개
목차
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1부. 카프카 스트림즈 시작하기
1장. 카프카 스트림즈에 오신 것을 환영합니다 1.1 빅 데이터로의 전환, 그로 인한 프로그래밍 환경의 변화 1.1.1 빅 데이터의 기원 1.1.2 맵리듀스의 중요 개념 1.1.3 배치 처리로는 충분하지 않다 1.2 스트림 처리 소개 1.2.1 스트림 처리를 사용해야 할 경우와 사용하지 말아야 할 경우 1.3 구매 거래 처리 1.3.1 스트림 처리 옵션 따져보기 1.3.2 요구사항을 그래프로 분해 1.4 구매 트랜잭션에 대한 관점 변경 1.4.1 소스 노드 1.4.2 신용카드 마스킹 노드 1.4.3 패턴 노드 1.4.4 보상 노드 1.4.5 스토리지 노드 1.5 처리 노드의 그래프인 카프카 스트림즈 1.6 카프카 스트림즈를 구매 거래 흐름에 적용하기 1.6.1 소스 정의하기 1.6.2 첫 번째 프로세서: 신용카드번호 마스킹 1.6.3 두 번째 프로세서: 구매 패턴 1.6.4 세 번째 프로세서: 고객 보상 1.6.5 네 번째 프로세서: 구매 레코드 기록하기 요약 2장. 빠르게 살펴보는 카프카 2.1 데이터 문제 2.2 카프카를 사용해 데이터 다루기 2.2.1 지마트의 오리지널 데이터 플랫폼 2.2.2 카프카 판매 거래 데이터 허브 2.3 카프카 아키텍처 2.3.1 카프카는 메시지 브로커다 2.3.2 카프카는 로그다 2.3.3 카프카에서 로그가 동작하는 방식 2.3.4 카프카와 파티션 2.3.5 키에 의한 그룹 데이터 분할 2.3.6 사용자 정의 파티셔너 작성하기 2.3.7 사용자 정의 파티셔너 지정하기 2.3.8 정확한 파티션 수 정하기 2.3.9 분산 로그 2.3.10 주키퍼: 리더, 팔로워, 복제 2.3.11 아파치 주키퍼 2.3.12 컨트롤러 선출 2.3.13 복제 2.3.14 컨트롤러의 책임 2.3.15 로그 관리 2.3.16 로그 삭제 2.3.17 로그 압축 2.4 프로듀서로 메시지 보내기 2.4.1 프로듀서 속성 2.4.2 파티션과 타임스탬프 지정 2.4.3 파티션 지정 2.4.4 카프카의 타임스탬프 2.5 컨슈머로 메시지 읽기 2.5.1 오프셋 관리 2.5.2 자동 오프셋 커밋 2.5.3 수동 오프셋 커밋 2.5.4 컨슈머 생성하기 2.5.5 컨슈머와 파티션 2.5.6 리밸런싱 2.5.7 더 세분화된 컨슈머 할당 2.5.8 컨슈머 예제 2.6 카프카 설치 및 실행 2.6.1 카프카 로컬 설정 2.6.2 카프카 실행하기 2.6.3 첫 번째 메시지 보내기 요약 2부. 카프카 스트림즈 개발 3장. 카프카 스트림즈 개발 3.1 스트림 프로세서 API 3.2 카프카 스트림즈를 위한 Hello World 3.2.1 Yelling App의 토폴로지 생성하기 3.2.2 카프카 스트림즈 설정 3.2.3 Serde 생성 3.3 사용자 데이터로 작업하기 3.3.1 토폴로지 구성하기 3.3.2 사용자 정의 Serde 생성하기 3.4 대화형 개발 3.5 다음 단계 3.5.1 새로운 요구사항 3.5.2 카프카 외부에 레코드 기록하기 요약 4장. 스트림과 상태 4.1 이벤트 4.1.1 스트림은 상태가 필요하다 4.2 카프카 스트림즈에 상태를 가진 작업 적용하기 4.2.1 transformValues 프로세서 4.2.2 고객 보상의 상태 유지 4.2.3 값 변환기 초기화 4.2.4 상태를 사용해 Purchase 객체를 RewardAccumulator에 매핑하기 4.2.5 보상 프로세서 업데이트 4.3 조회와 이전에 본 데이터에 상태 저장소 사용하기 4.3.1 데이터 지역성 4.3.2 실패 복구와 내결함성 4.3.3 카프카 스트림즈에서 상태 저장소 사용하기 4.3.4 추가적인 키/값 저장소 공급자 4.3.5 상태 저장소의 내결함성 4.3.6 변경로그 토픽 설정하기 4.4 추가적인 통찰을 위해 스트림 조인하기 4.4.1 데이터 설정 4.4.2 조인을 수행하기 위해 고객 ID를 포함한 키 생성하기 4.4.3 조인 구성하기 4.4.4 그 밖의 조인 옵션 4.5 카프카 스트림즈의 타임스탬프 4.5.1 제공된 TimestampExtractor 구현 4.5.2 WallclockTimestampExtractor 4.5.3 사용자 정의 TimestampExtractor 4.5.4 TimestampExtractor 명시하기 요약 5장. KTable API 5.1 스트림과 테이블의 관계 5.1.1 레코드 스트림 5.1.2 레코드 및 변경로그 업데이트 5.1.3 이벤트 스트림과 업데이트 스트림 비교 5.2 레코드 업데이트와 KTable 구성 5.2.1 캐시 버퍼 크기 설정하기 5.2.2 커밋 주기 설정하기 5.3 집계와 윈도 작업 5.3.1 업계별 거래량 집계 5.3.2 윈도 연산 5.3.3 KStream과 KTable 조인하기 5.3.4 GlobalKTable 5.3.5 쿼리 가능한 상태 요약 6장. 프로세서 API 6.1 더 높은 수준의 추상화와 더 많은 제어 사이의 트레이드 오프 6.2 토폴로지를 만들기 위해 소스, 프로세서, 싱크와 함께 작업하기 6.2.1 소스 노드 추가 6.2.2 프로세서 노드 추가 6.2.3 싱크 노드 추가 6.3 주식 분석 프로세서로 프로세서 API 자세히 살펴보기 6.3.1 주식 성과 프로세서 애플리케이션 6.3.2 process() 메소드 6.3.3 펑추에이터 실행 6.4 코그룹 프로세서 6.4.1 코그룹 프로세서 작성 6.5 프로세서 API와 카프카 스트림즈 API 통합하기 요약 3부. 카프카 스트림즈 관리 7장. 모니터링과 성능 7.1 기본적인 카프카 모니터링 7.1.1 컨슈머와 프로듀서 성능 측정 7.1.2 컨슈머 지연 확인하기 7.1.3 프로듀서와 컨슈머 가로채기 7.2 애플리케이션 메트릭 7.2.1 메트릭 구성 7.2.2 수집한 메트릭 확인 방법 7.2.3 JMX 사용 7.2.4 메트릭 조회 7.3 추가적인 카프카 스트림즈 디버깅 기술 7.3.1 애플리케이션 구조 조회 7.3.2 다양한 애플리케이션 상태 알림 받기 7.3.3 StateListener 사용 7.3.4 상태 리스토어 리스너 7.3.5 uncaught 예외 핸들러 요약 8장. 카프카 스트림즈 애플리케이션 테스트 8.1 토폴로지 테스트 8.1.1 테스트 만들기 8.1.2 토폴로지에서 상태 저장소 테스트 8.1.3 프로세서와 트랜스포머 테스트 8.2 통합 테스트 8.2.1 통합 테스트 구축 요약 4부. 카프카 스트림즈 고급 개념 9장. 카프카 스트림즈 고급 애플리케이션 9.1 카프카와 다른 데이터 소스 통합 9.1.1 카프카 커넥트로 데이터 통합하기 9.1.2 카프카 커넥트 셋업 9.1.3 데이터 변환 9.2 데이터베이스 제약 걷어내기 9.2.1 대화식 쿼리 작동 방법 9.2.2 분산 상태 저장소 9.2.3 분산 상태 저장소 설정 및 검색 9.2.4 대화식 쿼리 작성 9.2.5 쿼리 서버의 내부 9.3 KSQL 9.3.1 KSQL 스트림과 테이블 9.3.2 KSQL 구조 9.3.3 KSQL 설치 및 실행 9.3.4 KSQL 스트림 만들기 9.3.5 KSQL 쿼리 작성 9.3.6 KSQL 테이블 생성 9.3.7 KSQL 설정 요약 부록 A. 추가적인 구성 정보 __시작 시 리밸런싱 수 제한하기 __브로커 중단에 대한 회복력 __역직렬화 오류 처리 __애플리케이션 스케일업 __록스DB 설정 __미리 토픽 리파티셔닝 만들기 __내부 토픽 설정 __카프카 스트리밍 애플리케이션 재설정 __로컬 상태 클린업 부록 B. 정확히 한 번의 시맨틱 |
저자 소개 3
William P. Bejeck Jr.
카프카 컨트리뷰터이며, 컨플루언트(Confluent)의 카프카 스트림즈 팀에서 근무한다. 소프트웨어 개발 분야에서 15년 이상 근무했으며, 8년간 백엔드, 특히 다운스트림 고객의 데이터 흐름을 향상하기 위해 카프카를 사용하는 데이터 처리 ingestion 팀에서 대용량 데이터 처리에 초점을 맞춰왔다. 『Getting Started with Google Guava』(Packt, 2013)의 저자이며, ‘Random Thoughts on Coding’(http://codingjunkie.net)의 블로거다.
네이버에서 사내 로그 시스템과 일래스틱서치 클러스터 서비스를 개발 및 운영했다. 공역서로는 에이콘출판사에서 펴낸 『Elasticsearch in Action』(2016), 『일래스틱서치 모니터링』(2017), 『키바나 5.0 배우기』(2017), 『일래스틱서치 쿡북 3/e』(2019)이 있다.
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엔터프라이즈 환경에서 쿠버네티스 기반 카프카와 일래스틱서치 클러스터를 제공하는 서비스를 개발 및 운영하고 있으며, 운영자 개입이 최소화되고 자동으로 관리되는 완전 관리형 서비스(Full managed service) 설계에 관심이 많다. 번역서로는 에이콘출판사에서 펴낸 『Kafka in Action』(2023), 『일래스틱 스택을 이용한 머신러닝 2/e』(2022), 『일래스틱 스택을 이용한 머신러닝』(2020), 『Kafka Streams in Action』(2019), 『일래스틱서치 쿡북 3/e』(2019), 『키바나 5.0 배우기』(2017), 『Elasticsearch in Action』(2016) 등이 있다.
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품목정보
- 발행일
- 2019년 07월 12일
- 쪽수, 무게, 크기
- 360쪽 | 188*235*21mm
- ISBN13
- 9791161753263
출판사 리뷰
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이 책은 9개의 장에 걸쳐 4개의 부로 나뉘어 있다. 1부에서는 카프카 스트림즈의 정신 모델을 소개해 어떻게 작동하는지 전체적으로 보여준다. 또한 카프카가 필요하거나 리뷰를 원하는 사람들을 위해 카프카의 기초를 제공한다.
※ 1장 ‘카프카 스트림즈 시작하기’에서는 실시간 데이터를 대규모로 처리하기 위해 스트림 처리가 필요한 이유와 방법론의 일부 이력을 제공한다. 또한 카프카 스트림즈의 정신 모델을 제시한다. 어떤 코드도 다루지 않고 카프카 스트림즈의 작동 방식을 설명한다. ※ 2장 ‘빠르게 살펴보는 카프카’ 이 책은 카프카를 처음 접하는 개발자를 위한 입문서다. 카프카에 대한 경험이 많은 사람은 이 장을 건너뛰고 카프카 스트림즈로 들어갈 수 있다. 2부는 카프카 스트림즈로 이동해서 API의 기초부터 시작해 더 복잡한 기능으로 계속 진행한다. ※ 3장 ‘카프카 스트림즈 개발’에서는 Hello World 애플리케이션을 제시하고 좀 더 현실적인 예제인 고급 기능을 포함하는 가상 소매 업체를 위한 애플리케이션 개발을 제시한다. ※ 4장 ’스트림과 상태’에서는 상태에 대해 설명하고 스트리밍 애플리케이션에 필요한 상황을 설명한다. 카프카 스트림즈에서 상태 저장소 구현 및 조인을 수행하는 방법에 대해 배울 것이다. ※ 5장 ‘KTable API’에서는 테이블과 스트림의 이중성을 살펴보고 새로운 개념인 KTable을 소개한다. KStream이 이벤트 스트림인 반면, KTable은 관련된 이벤트 스트림 또는 업데이트 스트림이다. ※ 6장 ‘프로세서 API’에서는 저수준의 프로세서 API에 관해 살펴본다. 지금까지 고수준 DSL로 작업해왔지만 여기서는 애플리케이션의 사용자 정의 부분을 작성해야 할 때 프로세서 API를 사용하는 방법을 배우게 될 것이다. 3부는 카프카 애플리케이션 개발에서 카프카 스트림 관리까지 이동한다. ※ 7장 ‘모니터링과 성능’에서는 카프카 스트림즈 애플리케이션을 테스트하는 방법을 설명한다. 전체 토폴로지를 테스트하고, 단일 프로세서를 유닛을 테스트하며, 통합 테스트에 내장된 카프카 브로커를 사용하는 방법을 배우게 될 것이다. ※ 8장 ‘카프카 스트림즈 애플리케이션 테스트’에서는 레코드를 처리하는 데 걸리는 시간을 확인하고 잠재적인 처리 병목 지점을 찾는 방법을 살펴보면서 카프카 스트림즈 애플리케이션을 모니터링하는 방법을 다룬다. 4부는 카프카 스트림즈의 고급 애플리케이션 개발을 탐구하는 책의 핵심이다. ※ 9장 ‘카프카 스트림즈 고급 애플리케이션’에서는 카프카 커넥트를 사용해 기존 데이터 소스를 카프카 스트림에 통합하는 방법을 다룬다. 스트리밍 애플리케이션에 데이터베이스 테이블을 포함하는 방법을 배울 것이다. 그런 다음, 대화식 쿼리를 사용해 관계형 데이터베이스 없이 카프카 스트림즈를 통해 데이터가 흐르는 동안 시각화 및 대시보드 애플리케이션을 제공하는 방법을 살펴볼 것이다. 9장에서는 또한 KSQL를 소개한다. KSQL은 SQL을 사용해 코드를 작성하지 않고 카프카를 통해 연속 쿼리를 실행할 수 있다. |
