[무근본 카프카 큐(Kafka Queue) 공부] 카프카 큐를 사용하는 이유와 다른 비슷한 제품들 특징 비교 소개(feat. 레빗 큐)

카프카(Kafka) 큐를 사용하는 이유는 다양합니다.

대용량 데이터 처리: 카프카는 대용량의 데이터 처리를 지원하며, 분산환경에서 동작하여 다수의 노드에서 데이터 처리를 가능하게 합니다. 이러한 특성으로 인해, 대규모 데이터 처리 및 분석에 적합한 시스템입니다.
실시간 처리: 카프카는 실시간 데이터 처리를 지원하며, 스트리밍 처리 기능을 제공합니다. 이러한 특성으로 인해, 실시간 데이터 처리 및 분석에 적합한 시스템입니다.
내구성: 카프카는 저장된 메시지를 안정적으로 보관하여, 시스템 장애나 다운 타임 발생 시에도 데이터를 보호할 수 있습니다. 이러한 특성으로 인해, 안정적인 데이터 처리를 위한 시스템으로 사용됩니다.
확장성: 카프카는 클러스터로 구성되어 있으며, 브로커의 수를 증가시켜 시스템의 처리량을 쉽게 확장할 수 있습니다.
다양한 클라이언트 지원: 카프카는 다양한 클라이언트를 지원하며, 대표적으로 자바, 파이썬, C++, Go, Ruby 등 다양한 언어로 구현된 클라이언트 라이브러리를 제공합니다.
유연성: 카프카는 다양한 용도로 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 대규모 로그 데이터나, IoT에서 수집하는 센서 데이터 등을 처리하고 분석하는 데에 사용됩니다.

카프카 큐는 대용량 데이터 처리 및 실시간 데이터 처리를 위한 시스템으로, 다양한 분야에서 활용됩니다. 특히, 대규모 데이터 처리 및 분석에 적합한 시스템으로서, 현대적인 데이터 기술의 필수 요소 중 하나입니다.

카프카(Kafka) 큐와 레빗큐(RabbitMQ)는 모두 메시지 큐 시스템으로서,

대규모 데이터 처리를 지원하고 비동기식 통신을 가능하게 합니다. 하지만 두 시스템은 다음과 같은 차이점이 있습니다.

아키텍처: 카프카는 분산 메시징 시스템으로, 대용량 데이터 처리 및 스트리밍 처리를 지원합니다. 레빗큐는 AMQP(Advanced Message Queuing Protocol) 프로토콜을 따르는 메시지 큐 시스템으로, 다양한 프로토콜과 API를 지원합니다.
데이터 처리 방식: 카프카는 Pub/Sub(Publisher/Subscriber) 모델을 사용하며, 브로커에 메시지를 보내고, 컨슈머가 메시지를 받아 처리합니다. 레빗큐는 메시지를 큐에 저장하고, 컨슈머가 큐에서 메시지를 가져와 처리합니다.
메시지 처리 방식: 카프카는 메시지를 처리하는 방식이 비동기식이며, 레빗큐는 메시지를 처리하는 방식이 동기식입니다.

ActiveMQ: JMS(Java Message Service) 기반의 오픈소스 메시지 큐 시스템으로, 다양한 언어와 프로토콜을 지원합니다.
AWS SQS: 아마존 웹 서비스에서 제공하는 분산 메시지 큐 시스템으로, 서버리스 아키텍처에서 널리 사용됩니다.
Redis: 인메모리 데이터 구조 스토어로, Pub/Sub 모델을 지원하는 메시지 큐 기능을 제공합니다.
ZeroMQ: 오픈소스 소켓 라이브러리로, 다양한 언어와 프로토콜을 지원하는 메시지 큐 시스템으로 사용됩니다.
Apache Pulsar: Pub/Sub 모델과 메시지 스트리밍 기능을 모두 지원하는 분산 메시지 큐 시스템으로, 대용량 데이터 처리에 적합합니다.