Debezium 3

Kafka에 스트리밍된 데이터를 실시간 분석할수 있는 KSQLDB

KSQLDB 상세 정보 가. KSQLDB 개요 KSQLDB는 Apache Kafka 위에 구축된 스트림 처리 데이터베이스로, 실시간 데이터 스트림 처리와 상호작용을 SQL 기반 쿼리 언어로 간단하게 만들어줍니다. 1. 기능 KSQLDB는 Apache Kafka 위에 구축된 스트림 처리 데이터베이스로, 실시간 데이터 스트림 처리와 상호작용을 SQL 기반 쿼리 언어로 간단하게 만들어줍니다. 이를 통해 다음과 같은 주요 기능을 제공합니다: 실시간 데이터 스트림의 조인, 집계, 필터링 등의 연산을 SQL과 유사한 언어로 수행할 수 있습니다. 데이터 스트림의 실시간 처리를 통해 실시간 데이터 애플리케이션을 쉽게 개발할 수 있습니다. SQL 기반 쿼리 언어를 사용하므로 데이터 처리 및 분석이 간편하고 직관적입니다...

Kafka Connect vs Debezium 구분

Kafka Connect와 Debezium의 차이점 가. Kafka Connect 1. 목적 다양한 데이터 소스와 싱크를 Kafka와 연결하는 커넥터 프레임워크 제공. 이는 Kafka를 데이터 허브로 사용하여 여러 시스템 간의 데이터 통합을 용이하게 만들어줍니다. 2. 기능 다양한 소스와 싱크 지원: 다양한 데이터 소스 및 대상 시스템과의 통합을 지원하여, Kafka를 중심으로 한 확장 가능한 데이터 파이프라인 구축을 가능하게 합니다. 스케일링과 관리: 대규모 데이터 처리를 위한 자동 스케일링 및 효율적인 관리 기능을 제공합니다. 플러그인 구조: 사용자가 필요에 따라 커스텀 커넥터를 개발하고 통합할 수 있는 유연한 플러그인 구조를 가지고 있습니다. 나. Debezium 1. 목적 데이터베이스 변경 데이터..

데이터베이스의 CDC(Change Data Capture)를 위한 오픈 소스

Debezium을 활용한 데이터베이스 변경 데이터 캡처 가. Debezium 사용 시나리오 실시간 데이터 동기화: 다양한 데이터베이스 시스템 간의 데이터를 실시간으로 동기화하여, 정보의 일관성과 신뢰성을 유지합니다. 마이크로서비스 아키텍처: 마이크로서비스 간의 데이터 일관성을 보장하고, 서비스 간의 독립성을 강화합니다. 데이터 레이크: 데이터베이스의 변경 사항을 데이터 레이크로 스트리밍하여 실시간 분석 및 보고서 작성에 활용합니다. CQRS: 명령과 쿼리 책임을 분리하고, 쿼리 모델을 최신 상태로 유지하여 데이터 접근성과 효율성을 높입니다. 감사 및 로깅: 데이터베이스의 모든 변경 사항을 추적하여 감사와 로깅 목적으로 활용합니다. CEP: 복잡한 이벤트 처리를 위해 실시간 데이터 스트림을 분석하고, 즉각..