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Redis Streams와 Apache Kafka: 두 데이터 스트리밍 시스템 비교
데이터 스트리밍 시스템은 기업이 데이터를 실시간으로 분석하고 처리하는 데 도움이 됩니다. IoT 장치, 소셜 미디어 플랫폼 및 기타 다양한 데이터 소스와 같은 소스의 대용량 데이터 스트림을 처리하는 데 필수적입니다. 널리 사용되는 두 가지 데이터 스트리밍 시스템은 Redis Streams와 Apache Kafka입니다. 이 기사에서는 이 두 가지 데이터 스트리밍 시스템을 비교하고 비즈니스 요구 사항에 가장 적합한 시스템을 선택할 수 있도록 도와드립니다.
Redis Streams는 Redis 5.0에 도입된 데이터 스트리밍 시스템입니다. 시계열 데이터의 시퀀스를 유지하는 추가 전용 로그 데이터 구조입니다. Redis Streams를 사용하면 데이터 일관성과 안정성을 보장하면서 대용량 데이터 스트림을 실시간으로 처리할 수 있습니다. 초당 수백만 개의 메시지를 처리할 수 있는 대기 시간이 짧은 고가용성 시스템입니다.
Redis Streams는 다음과 같은 몇 가지 고유한 기능을 제공합니다.
In-memory Data Storage: Redis Streams는 메모리에 데이터를 저장하므로 디스크 스토리지를 사용하는 다른 데이터 스트리밍 시스템보다 빠릅니다.
내장 데이터 처리 기능: Redis Streams에는 필터링, 집계 및 패턴 일치와 같은 여러 데이터 처리 기능이 포함되어 있습니다.
여러 클라이언트 지원: Redis Streams는 여러 클라이언트를 지원하므로 다른 시스템과 쉽게 통합할 수 있습니다.
Apache Kafka는 대용량 데이터 스트림을 처리할 수 있는 분산 데이터 스트리밍 시스템입니다. 대규모 데이터 스트림을 처리하도록 설계되었으며 초당 수백만 개의 메시지를 처리할 수 있습니다. Apache Kafka는 생산자가 Kafka 주제에 데이터를 게시하고 소비자가 데이터를 수신하기 위해 주제를 구독하는 데이터 스트림에 대한 게시-구독 모델을 제공합니다.
Apache Kafka는 다음과 같은 몇 가지 고유한 기능을 제공합니다.
분산 아키텍처: Apache Kafka는 여러 노드에서 실행할 수 있는 분산 시스템으로 가용성이 높고 내결함성이 있습니다.
확장성: Apache Kafka는 클러스터에 더 많은 노드를 추가하여 수평으로 확장할 수 있습니다.
데이터 보존: Apache Kafka는 구성 가능한 기간 동안 데이터를 보존할 수 있으므로 소비자가 데이터 스트림을 재생할 수 있습니다.
두 가지 데이터 스트리밍 시스템을 모두 소개했으므로 다양한 요인을 기반으로 Redis Streams와 Apache Kafka를 비교해 보겠습니다.
Redis Streams는 간단한 API 및 Redis와의 통합으로 인해 사용하기 쉽습니다. Redis에 익숙하고 데이터 스트리밍 기능을 기존 Redis 인프라에 통합하려는 기업에게 탁월한 옵션입니다.
반면에 Apache Kafka는 더 복잡한 아키텍처를 가지고 있어 설정 및 구성이 어렵습니다. 그러나 Amazon Web Services, Google Cloud Platform 및 Microsoft Azure와 같은 많은 클라우드 공급자는 사용하기 쉬운 관리형 Kafka 서비스를 제공합니다.
Redis Streams는 초당 수백만 개의 메시지를 처리할 수 있는 대기 시간이 짧은 데이터 스트리밍 시스템입니다. 메모리 내 데이터 저장소를 사용하므로 디스크 저장소를 사용하는 다른 시스템보다 빠릅니다.
Apache Kafka는 또한 초당 수백만 개의 메시지를 처리할 수 있는 대기 시간이 짧은 데이터 스트리밍 시스템입니다. 그러나 디스크 저장소를 사용하므로 일부 대기 시간 문제가 발생할 수 있습니다.
Redis Streams는 고가용성 및 내결함성 시스템입니다. 여러 Redis 인스턴스 간에 데이터를 복제할 수 있으므로 하드웨어 장애에 대한 복원력이 있습니다.
Apache Kafka는 또한 가용성이 높고 내결함성이 있습니다. 전체 시스템에 영향을 주지 않고 노드 장애를 처리할 수 있는 복제된 분할 모델을 사용합니다.
Redis Streams는 시스템에 더 많은 메모리를 추가하여 수직으로 확장할 수 있습니다. 그러나 확장성을 제한할 수 있는 수평 확장을 지원하지 않습니다.
반면 Apache Kafka는 확장 가능하도록 설계되었으며 클러스터에 더 많은 노드를 추가하여 수평으로 확장할 수 있습니다. 따라서 확장성이 뛰어나고 대규모 데이터 스트림을 처리하는 데 적합합니다.
다양한 요소를 기반으로 Redis Streams와 Apache Kafka를 비교했으므로 이제 각 시스템에 대한 몇 가지 사용 사례를 살펴보겠습니다.
실시간 분석: Redis Streams는 대용량 데이터 스트림을 실시간으로 처리해야 하는 기업에 탁월한 옵션입니다. 초당 수백만 개의 메시지를 처리할 수 있으며 몇 가지 기본 제공 데이터 처리 기능을 제공합니다.
IoT 데이터 처리: Redis Streams는 대용량 데이터 스트림을 처리하고 실시간 통찰력을 제공할 수 있기 때문에 IoT 데이터 처리를 위한 탁월한 옵션입니다.
로그 집계: Apache Kafka는 대용량 데이터 스트림을 처리하고 구성 가능한 기간 동안 데이터를 유지할 수 있기 때문에 로그 집계를 위한 탁월한 옵션입니다.
실시간 데이터 처리: Apache Kafka는 대용량 데이터 스트림을 실시간으로 처리해야 하는 기업에 탁월한 옵션입니다.
결론적으로 Redis Streams와 Apache Kafka는 모두 대용량 데이터 스트림을 처리하기 위한 탁월한 옵션입니다. Redis Streams는 대용량 데이터 스트림을 실시간으로 처리해야 하는 기업을 위한 탁월한 옵션인 반면 Apache Kafka는 로그 집계 및 실시간 데이터 처리를 위한 탁월한 옵션입니다.
Redis Streams와 Apache Kafka 중에서 선택할 때 사용 용이성, 성능, 내결함성, 확장성 및 사용 사례와 같은 요소를 고려하십시오. 이렇게 하면 비즈니스 요구에 가장 적합한 데이터 스트리밍 시스템을 선택할 수 있습니다.