서버구축 (WEB,DB)

Kubernetes 클러스터 Kafka 및 Kafka UI 설치 및 활용 방법

날으는물고기 2024. 10. 26. 00:41

Kafka는 분산 스트리밍 플랫폼으로, 대규모 데이터 스트림을 실시간으로 처리하고 저장하는 데 사용됩니다. 간단하게 말하면, Kafka는 많은 데이터를 빠르게 주고받을 수 있는 메시징 시스템이라고 할 수 있습니다. 기본적으로 Kafka는 데이터의 생산자(producer)와 소비자(consumer) 간에 데이터를 중개하는 역할을 합니다.

 

Kafka의 주요 개념을 쉽게 설명하면 다음과 같습니다.

1. 메시지(Message)

Kafka에서 주고받는 데이터의 단위를 메시지라고 합니다. 메시지는 주로 텍스트, 숫자, JSON과 같은 간단한 데이터 형식으로 표현됩니다.

2. 토픽(Topic)

메시지가 저장되는 장소를 토픽이라고 부릅니다. Kafka는 데이터를 여러 토픽으로 구분하여 저장할 수 있으며, 각각의 토픽은 논리적인 데이터 스트림을 나타냅니다. 예를 들어, 결제 시스템에서 발생하는 이벤트를 처리하기 위해 payment_topic이라는 토픽을 만들 수 있습니다.

3. 프로듀서(Producer)

프로듀서는 메시지를 만들어서 Kafka에 전송하는 역할을 합니다. 주로 웹 서버나 애플리케이션에서 실시간으로 발생하는 데이터를 Kafka로 보냅니다. 예를 들어, 사용자 로그, 클릭 이벤트, 트랜잭션 데이터 등이 프로듀서를 통해 Kafka로 전송됩니다.

4. 컨슈머(Consumer)

컨슈머는 Kafka로부터 메시지를 가져와서 처리하는 역할을 합니다. 컨슈머는 특정 토픽에서 데이터를 읽어 필요한 처리를 하거나 저장소에 저장할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 분석 시스템이나 실시간 모니터링 시스템이 컨슈머 역할을 할 수 있습니다.

5. 브로커(Broker)

브로커는 Kafka 서버의 구성 요소로, 데이터를 저장하고 관리합니다. Kafka는 여러 대의 브로커로 구성된 클러스터를 통해 대규모 데이터 처리 성능을 향상시킬 수 있습니다. 데이터의 신뢰성과 가용성을 보장하기 위해 여러 브로커에 데이터를 복제해 둡니다.

6. 파티션(Partition)

Kafka의 토픽은 파티션이라는 더 작은 단위로 나눌 수 있습니다. 파티션을 통해 데이터를 병렬로 처리할 수 있으며, 대규모 데이터 스트림을 더욱 효율적으로 처리할 수 있습니다. 각 파티션은 여러 브로커에 분산되어 저장되므로 확장성과 성능이 크게 향상됩니다.

Kafka의 장점

  • 높은 처리 성능: 초당 수백만 개의 메시지를 처리할 수 있는 고성능 시스템입니다.
  • 확장성: 클러스터링을 통해 브로커를 추가함으로써 데이터 처리 능력을 쉽게 확장할 수 있습니다.
  • 내구성: 메시지는 브로커의 디스크에 저장되며, 여러 복제본을 유지함으로써 데이터 손실을 방지합니다.
  • 실시간 처리: 대량의 데이터를 실시간으로 주고받을 수 있어, 실시간 로그 분석이나 모니터링 시스템에 적합합니다.

Kafka의 활용 사례

  1. 실시간 로그 처리: 웹 서버의 로그를 실시간으로 수집하여 분석하거나 모니터링할 수 있습니다.
  2. 이벤트 스트리밍: 사용자 이벤트(클릭, 구매 등)를 실시간으로 처리하고 분석하는 데 사용됩니다.
  3. 메시지 큐: 분산 시스템 간에 데이터를 주고받는 메시지 큐 역할을 합니다.
  4. 데이터 파이프라인: 여러 데이터 소스에서 데이터를 수집하여 중앙 저장소로 전달하는 데이터 파이프라인을 구성할 수 있습니다.

Kafka는 대규모 데이터 처리에 적합한 도구로서, 현대의 데이터 중심 애플리케이션에서 실시간 데이터 스트리밍을 관리하는 데 매우 유용합니다. Kubernetes 클러스터에 Helm을 사용하여 Kafka와 Kafka UI를 설치하고, 이를 활용하는 방법입니다.

1. 사전 준비

  1. Kubernetes 클러스터: 활성화된 Kubernetes 클러스터 필요.
  2. Helm 설치: Helm의 최신 버전이 설치되어 있어야 합니다.

2. Helm 저장소 추가 및 업데이트

Kafka와 Kafka UI를 설치하기 위해 필요한 Helm 저장소를 추가하고 업데이트합니다.

helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnami
helm repo add kafka-ui https://provectus.github.io/kafka-ui
helm repo update

3. Kafka 설치

Kafka를 설치하기 위해 Bitnami의 Kafka 차트를 사용합니다.

helm install my-kafka bitnami/kafka --set replicaCount=3,autoCreateTopicsEnable=true

4. Kafka 상태 확인

Kafka 설치가 완료되면 Kafka의 상태를 확인합니다.

kubectl get pods -l app.kubernetes.io/name=kafka

5. Kafka UI 설치

Kafka 클러스터를 모니터링하기 위해 Kafka UI를 설치합니다.

helm install my-kafka-ui kafka-ui/kafka-ui --set kafka.bootstrapServers=my-kafka.default.svc.cluster.local:9092

6. Kafka UI 외부 접근 설정

Kafka UI를 외부에서 접근 가능하도록 설정합니다.

helm upgrade my-kafka-ui kafka-ui/kafka-ui --set service.type=LoadBalancer

7. Kafka UI 상태 확인 및 외부 IP 확인

Kafka UI 서비스의 상태를 확인하고, 외부 IP 주소를 통해 접근할 수 있습니다.

kubectl get pods -l app.kubernetes.io/name=kafka-ui
kubectl get svc -l app.kubernetes.io/name=kafka-ui

외부 IP 주소를 얻으면 브라우저에서 http://<EXTERNAL_IP>:<PORT>를 입력하여 Kafka UI에 접근합니다.

8. Kafka UI 활용

Kafka UI를 통해 Kafka 클러스터를 모니터링하고 관리할 수 있습니다.

  1. 토픽 관리: 새로운 토픽을 생성하고, 기존 토픽의 상태를 확인할 수 있습니다.
  2. 컨슈머 그룹 관리: 컨슈머 그룹의 상태를 모니터링하고, 오프셋을 관리할 수 있습니다.
  3. 메시지 브라우징: 특정 토픽의 메시지를 조회하고 분석할 수 있습니다.

이 과정을 통해 Kafka와 Kafka UI를 Kubernetes 환경에 성공적으로 설치하고 구성할 수 있습니다. Kafka UI를 통해 Kafka 클러스터를 쉽게 모니터링하고 관리할 수 있으며, 실시간 데이터 스트리밍 및 이벤트 처리를 효율적으로 할 수 있습니다.

AKHQ (이전에는 KafkaHQ로 알려짐)는 Apache Kafka의 클러스터를 모니터링하고 관리하기 위한 웹 기반의 UI 도구입니다. AKHQ는 Kafka UI와 유사한 기능을 제공하며, Kafka 클러스터의 다양한 측면을 쉽게 관리하고 모니터링할 수 있는 강력한 도구입니다.

AKHQ의 주요 기능

  1. 토픽 관리: 토픽 생성, 수정, 삭제 및 토픽 설정 관리.
  2. 컨슈머 그룹 관리: 컨슈머 그룹의 상태 모니터링 및 오프셋 관리.
  3. 메시지 브라우징: 특정 토픽의 메시지를 조회하고 분석.
  4. 클러스터 정보: 브로커, 파티션, 복제 상태 등의 클러스터 전반적인 정보 제공.
  5. ACL 및 사용자 관리: Kafka의 ACL(Access Control List) 및 사용자 관리를 지원.

AKHQ 설치 및 설정 방법

AKHQ를 Kafka UI 대신 사용하려면 Kubernetes 클러스터에 AKHQ를 설치할 수 있습니다.

1. Helm 저장소 추가 및 업데이트

AKHQ의 Helm 차트를 사용하기 위해 추가하고 업데이트합니다.

helm repo add akhq https://akhq.io/charts
helm repo update

2. AKHQ 설치

AKHQ를 설치합니다. Kafka 클러스터의 정보를 설정 파일에 포함시켜야 합니다.

helm install my-akhq akhq/akhq --set kafka.brokers=my-kafka.default.svc.cluster.local:9092

my-kafka.default.svc.cluster.local:9092는 Kafka 서비스의 내부 DNS 주소로 실제 주소로 변경해야 합니다.

3. AKHQ 외부 접근 설정

AKHQ를 외부에서 접근할 수 있도록 설정합니다.

helm upgrade my-akhq akhq/akhq --set service.type=LoadBalancer

4. AKHQ 상태 확인 및 외부 IP 확인

AKHQ 서비스의 상태를 확인하고 외부 IP 주소를 통해 접근할 수 있습니다.

kubectl get pods -l app.kubernetes.io/name=akhq
kubectl get svc -l app.kubernetes.io/name=akhq

외부 IP 주소를 얻으면 브라우저에서 http://<EXTERNAL_IP>:<PORT>를 입력하여 AKHQ에 접근합니다.

AKHQ는 Kafka UI와 유사한 기능을 제공하며, Kafka 클러스터를 모니터링하고 관리하는 데 매우 유용합니다. AKHQ를 통해 클러스터의 상태를 실시간으로 모니터링하고, 토픽 및 컨슈머 그룹을 쉽게 관리할 수 있습니다. 이로 인해 데이터 스트리밍과 이벤트 처리를 보다 효율적으로 할 수 있습니다. Kafka UI 대신 AKHQ를 사용하면 다양한 관리 기능과 더 직관적인 인터페이스를 활용할 수 있어 Kafka 클러스터의 운영과 관리에 도움이 될 수 있습니다.

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