wb2875 님의 블로그

스트리밍 데이터 처리: Apache Kafka vs RabbitMQ 완벽 비교현대의 웹 애플리케이션과 대규모 분산 시스템에서는 실시간 데이터 스트리밍이 핵심입니다. IoT 기기에서 발생하는 센서 데이터, SNS의 실시간 게시물, 실시간 로그 및 분석 시스템 등 수많은 시스템이 스트리밍 아키텍처를 요구하고 있습니다. 이러한 환경에서 가장 많이 사용되는 메시지 브로커로는 Apache Kafka와 RabbitMQ가 있습니다.이 글에서는 Apache Kafka와 RabbitMQ의 구조, 성능, 사용 사례, 장단점 등을 심층적으로 비교하고, 어떤 상황에 어떤 메시징 시스템을 선택해야 하는지에 대해 설명드리겠습니다. 1. 메시지 브로커란?메시지 브로커는 송신자와 수신자 사이에서 메시지를 중개하는 시스템입니다. 메시..

대규모 트래픽 처리를 위한 캐시 전략: Redis와 Memcached 비교 및 활용법웹 서비스가 성장함에 따라 처리해야 할 트래픽도 폭발적으로 증가하게 됩니다. 수많은 사용자 요청이 몰리는 환경에서는 데이터베이스 부하가 급격히 증가하면서 서비스 지연이나 장애가 발생할 수 있습니다. 이를 방지하고 성능을 개선하기 위한 핵심 전략 중 하나가 바로 ‘캐시(Cache)’입니다. 이번 글에서는 대규모 트래픽 환경에서 주로 활용되는 Redis와 Memcached 두 가지 대표적인 인메모리 캐시 시스템을 비교하고, 실전 활용 방법과 전략을 소개해드리겠습니다. 1. 캐시란 무엇인가?캐시(Cache)는 자주 사용하는 데이터를 메모리와 같은 빠른 저장소에 저장하여 다시 요청할 때 더 빠르게 응답할 수 있도록 하는 기술입니..

GraphQL과 REST API 설계 비교: 어떤 선택이 더 나은가?현대 애플리케이션에서 클라이언트와 서버 간의 데이터 통신은 매우 중요한 역할을 하며, API 설계 방식에 따라 시스템의 성능과 유지보수 효율성이 크게 달라질 수 있습니다. 가장 널리 사용되는 두 가지 방식은 REST와 GraphQL입니다. 이번 글에서는 이 두 가지 접근 방식의 차이점, 장단점, 사용 사례를 깊이 있게 비교해보겠습니다. 1. REST API란?REST(Representational State Transfer)는 HTTP 프로토콜을 기반으로 하는 아키텍처 스타일입니다. 클라이언트는 특정 리소스(예: 사용자, 게시글 등)를 URL을 통해 요청하며, 서버는 해당 리소스를 JSON 또는 XML 형태로 응답합니다. REST는 리소..

마이크로서비스 간 데이터 일관성 확보 전략: 분산 시스템에서의 신뢰성 유지 방법**마이크로서비스 아키텍처(MSA)**는 시스템을 독립적이고 작고 유연한 단위로 구성함으로써 빠른 배포, 확장성, 유지보수 효율을 제공합니다. 하지만 그 이면에는 **데이터 일관성(consistency)**이라는 복잡한 문제가 존재합니다.하나의 트랜잭션이 여러 서비스에 걸쳐 실행될 때, 각 서비스의 데이터가 불일치하게 되는 위험이 존재하기 때문입니다.이번 글에서는 마이크로서비스 간 데이터 일관성을 확보하기 위한 전략과 패턴들을 실제 사례와 함께 설명하겠습니다. 1. 왜 마이크로서비스에서 데이터 일관성이 문제가 될까?모놀리식 구조에서는 하나의 데이터베이스에서 트랜잭션을 처리하기 때문에 ACID(원자성, 일관성, 고립성, 지속성)..

엣지 컴퓨팅과 IoT 인프라 연동 방법: 실시간 데이터 시대의 인프라 전략IoT 기술의 발전과 함께 기하급수적으로 늘어나는 데이터의 실시간 처리 수요는 중앙 클라우드 방식으로는 한계에 부딪히고 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 핵심 해법이 바로 **엣지 컴퓨팅(Edge Computing)**입니다.이번 글에서는 엣지 컴퓨팅의 개념부터 IoT 인프라와의 실제 연동 방법, 사용 사례, 고려사항 등을 상세하게 정리해드리겠습니다. 1. 엣지 컴퓨팅이란?엣지 컴퓨팅은 데이터를 생성하는 디바이스 근처(‘엣지’)에서 데이터를 수집, 처리, 분석하는 컴퓨팅 구조를 말합니다. 이는 데이터가 중앙 클라우드로 이동하기 전, 가까운 엣지 장비에서 사전 처리되어 전송 부담을 줄이고 반응 속도를 빠르게 만듭니다.특징저지연(..

쿠버네티스 클러스터 모니터링 도구 분석: 무엇을, 왜, 어떻게 모니터링할 것인가?쿠버네티스(Kubernetes)는 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼의 대표주자로, 현대적인 애플리케이션 인프라의 핵심이 되었습니다. 그러나 분산 환경의 특성상, 클러스터 상태를 실시간으로 파악하고 문제를 조기에 탐지하려면 체계적인 모니터링이 반드시 필요합니다.이번 글에서는 쿠버네티스 클러스터를 효과적으로 모니터링할 수 있는 주요 오픈소스 및 상용 도구들을 비교 분석하고, 실전 환경에서의 적용 포인트, 각 도구의 강점과 단점을 정리해보겠습니다. 1. 왜 쿠버네티스 모니터링이 중요한가?쿠버네티스 환경은 수십~수천 개의 파드(Pod), 컨테이너, 노드, 네트워크 컴포넌트로 구성됩니다. 이 구성요소들이 동적으로 변화하기 때문에 다음과 ..

Docker 이미지 보안 스캐닝 및 경량화: 안전하고 효율적인 컨테이너 운영을 위한 전략클라우드 네이티브 환경의 보편화와 함께 컨테이너 기술이 폭발적으로 확산되었으며, 그 중심에는 Docker가 있습니다.Docker는 가볍고 이식성이 뛰어나며, 마이크로서비스 구조에 최적화된 환경을 제공하여 개발과 배포의 속도를 비약적으로 향상시켰습니다.하지만, Docker 이미지가 점점 무거워지고, 이미지 내부의 보안 취약점이 공격 벡터로 활용되면서 보안과 최적화는 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었습니다.이번 글에서는 Docker 이미지를 **보안 스캐닝(Security Scanning)**하고, **경량화(Optimization)**하는 기법을 실전 예제와 함께 소개하고자 합니다. 1. 왜 Docker 이미지 보안과 ..

안녕하세요! 오늘은 마이크로서비스 환경에서의 네트워크 가시성(Network Visibility) 확보와 이를 위한 핵심 도구인 **서비스 메시(Service Mesh)**의 활용법에 대해 자세히 알아보겠습니다.마이크로서비스 아키텍처가 확산됨에 따라 서비스 간의 통신이 복잡해지고 있으며, 이러한 환경에서 네트워크 가시성을 확보하는 것은 시스템의 안정성과 보안을 유지하는 데 필수적입니다. 1. 네트워크 가시성이란?네트워크 가시성이란 시스템 내에서 데이터가 어떻게 흐르고 있는지를 명확하게 파악할 수 있는 능력을 말합니다. 이는 서비스 간의 통신 경로, 트래픽 양, 지연 시간, 오류율 등을 실시간으로 모니터링하고 분석할 수 있게 해줍니다. 네트워크 가시성을 확보하면 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다문제 해결..

오늘은 ‘하이브리드 클라우드 도입 시 고려 사항’에 대해 자세히 알아보겠습니다. 클라우드 환경이 발전함에 따라 하이브리드 클라우드 전략은 기업의 IT 인프라를 유연하고 효율적으로 운영하는 데 중요한 역할을 합니다. 하지만 이를 성공적으로 도입하기 위해서는 다양한 요소를 신중하게 고려해야 합니다.1. 하이브리드 클라우드란?하이브리드 클라우드는 기업이 자체적으로 운영하는 프라이빗 클라우드와 퍼블릭 클라우드 서비스를 결합하여 사용하는 클라우드 컴퓨팅 환경입니다. 이러한 조합을 통해 기업은 보안이 중요한 데이터는 프라이빗 클라우드에, 일반적인 워크로드는 퍼블릭 클라우드에 배치하여 비용 효율성과 유연성을 동시에 추구할 수 있습니다.2. 도입 시 고려해야 할 주요 사항2.1 보안 및 규정 준수하이브리드 클라우드 환..

안녕하세요! 오늘은 ‘클라우드 보안 모범 사례 및 최신 보안기술’에 대해 알아보겠습니다. 클라우드 환경이 확산됨에 따라 보안 위협도 다양해지고 있습니다. 따라서 최신 보안 동향을 이해하고 효과적인 대응 전략을 마련하는 것이 중요합니다.1. 클라우드 보안의 중요성과 도전 과제클라우드 컴퓨팅은 유연성과 확장성을 제공하지만, 동시에 새로운 보안 도전을 안겨줍니다. 공유 인프라, 다중 테넌시, 자동화된 배포 등은 보안 취약점을 노출시킬 수 있습니다. 또한, 클라우드 환경에서는 전통적인 보안 경계가 모호해져, 데이터 유출, 권한 오용, 구성 오류 등의 위험이 증가합니다.2. 최신 클라우드 보안 위협 사례2.1 Snowflake 데이터 유출 사건 (2024년)2024년, 해커 그룹 ‘Scattered Spider’..