RabbitMQ는 애플리케이션, 시스템 및 서비스 간 데이터 전송을 위한 중재자 역할을 하는 널리 사용되는 오픈 소스 메시지 브로커 소프트웨어입니다. 메시지 지향 미들웨어로서, RabbitMQ 메시지를 보내고 받기 위한 공통 플랫폼을 제공합니다.

이는 AMQP(Advanced Message Queuing Protocol)에서 작동하며 지점간, 요청-응답 및 게시-구독을 포함한 다양한 메시징 패턴을 지원합니다.

애플리케이션 아키텍처에서 RabbitMQ의 주요 역할은 향상된 확장성과 안정성을 위해 프로세스를 분리하는 데 도움을 주는 것입니다. 우체국 역할을 함으로써 이를 달성합니다. 애플리케이션의 여러 부분 간에 공유하고 싶은 데이터가 있는 경우 이를 포스트박스(RabbitMQ)로 보내고 관심 있는 부분으로 전달됩니다.

또한 RabbitMQ는 메시지 영구 저장, 메시지 승인, 전달 확인 등 메시지 전달을 위한 강력한 기능을 제공합니다. 이 기능은 메시지가 전송 중에 손실되지 않고 의도한 수신자에게 전달되도록 보장합니다.

카프카란?

마찬가지로 Kafka는 높은 처리량과 낮은 대기 시간으로 실시간 데이터 피드를 처리하도록 설계된 또 다른 오픈 소스 분산 스트리밍 플랫폼입니다. LinkedIn에서 개발하고 나중에 Apache Software Foundation에 기부한 Kafka는 대량의 데이터를 실시간으로 처리하도록 설계되었으므로 빅 데이터 애플리케이션에 탁월한 선택입니다.

Kafka는 주제라는 범주로 메시지 피드를 유지 관리하며, 이를 브로커라고 알려진 분산, 복제 및 내결함성 서버 클러스터에 저장합니다. 클라이언트는 메시지 스트림의 어느 지점에서나 쓰거나 읽을 수 있으며 실시간 및 기록 데이터를 모두 제공합니다.

Kafka는 또한 뛰어난 내구성, 내결함성 및 복구 메커니즘을 제공합니다. Kafka의 메시지는 디스크에 기록되고 데이터 손실을 방지하기 위해 여러 서버에 복제됩니다.

또한 Kafka를 사용하면 소비자는 스트림의 어느 지점에서나 데이터를 읽을 수 있으며 최대 한 번, 최소 한 번, 정확히 한 번과 같은 메시지 전달 의미 체계에 대한 다양한 옵션을 제공합니다.

RabbitMQ와 Kafka에서 사용하는 통신 프로토콜

RabbitMQ와 Kafka에서 사용되는 다양한 통신 프로토콜을 살펴보겠습니다.

RabbitMQ: AMQP

RabbitMQ는 AMQP(Advanced Message Queuing Protocol)를 활용합니다. AMQP 메시지 지향 미들웨어를 위한 개방형 표준 애플리케이션 계층 프로토콜입니다. 승인 및 트랜잭션을 통해 메시지 전달이 보장됩니다.

AMQP는 클라이언트와 브로커 간의 상호 운용성을 허용하는 공통 프레임워크를 제공합니다. 이는 모든 AMQP 클라이언트가 AMQP 브로커와 원활하게 통신할 수 있음을 의미합니다. 이러한 수준의 상호 운용성은 구현 언어 선택에 유연성과 자유를 제공합니다.

AMQP는 또한 메시지 방향, 대기열, 라우팅(지점 간 및 게시 및 구독 포함), 안정성, 보안과 같은 다양한 기능을 제공합니다.

메시징 시스템을 위한 AMQP의 장단점

다른 기술과 마찬가지로 AMQP에도 장점과 단점이 있습니다. 주요 이점 중 하나는 게시/구독 및 지점 간을 넘어 다양한 메시지 패턴을 지원한다는 것입니다.

여기에는 요청/응답, 반환 및 복구가 포함됩니다. 또한 상호 운용성을 통해 다양한 언어로 작성된 애플리케이션이 쉽게 통신할 수 있습니다.

반면 AMQP의 가장 큰 단점은 복잡성이다. 풍부한 기능 세트를 갖추고 있지만 이로 인해 개발자의 학습 곡선이 가파르게 됩니다. 잠재력을 최대한 이해하고 효과적으로 활용하려면 상당한 노력과 시간이 필요합니다. 이러한 복잡성으로 인해 개발 및 유지 관리 비용도 증가합니다.

Kafka: 카프카 와이어 프로토콜

반면 Kafka는 Kafka Wire Protocol이라는 프로토콜을 사용합니다. Kafka 브로커와 Kafka 클라이언트 간의 통신을 가능하게 하는 간단한 고성능 프로토콜입니다.

Kafka Wire Protocol은 TCP 기반이며 가볍고 빠르게 설계되었습니다. 요청-응답 패턴을 사용하는 바이너리 프로토콜입니다. 각 요청 및 응답 쌍은 고유한 API 키로 식별됩니다.

Kafka Wire Protocol은 높은 처리량과 낮은 대기 시간의 통신을 보장하기 위해 의도적으로 단순하게 유지됩니다. 생성, 가져오기, 삭제 등과 같은 다양한 유형의 요청을 지원합니다. 이는 개발자에게 많은 제어력과 유연성을 제공합니다.

메시징 시스템을 위한 Kafka 프로토콜의 장단점

Kafka Wire Protocol에는 몇 가지 장단점이 있습니다. 단순성과 고성능이 주요 장점입니다. 짧은 대기 시간으로 대용량 실시간 데이터 피드를 처리하도록 설계되었습니다. 또한 확장 가능하며 노드를 쉽게 추가하고 제거할 수 있습니다.

Kafka Wire Protocol의 한 가지 단점은 상호 운용성이 부족하다는 것입니다. AMQP와 달리 Kafka Wire Protocol은 서로 다른 메시지 브로커 간의 통신을 지원하지 않습니다. 또한 기본적으로 게시/구독 메시징 모델을 지원하며 RabbitMQ와 같은 더 복잡한 패턴에 대한 지원은 부족합니다.

RabbitMQ와 Kafka: 주요 차이점

특정 사용 사례에 대한 두 가지 장점을 정확하게 비교하려면 RabbitMQ와 Kafka의 주요 차이점을 이해하는 것이 중요합니다.

#1: 데이터 처리

데이터 처리와 관련하여 RabbitMQ와 Kafka는 문제에 다르게 접근합니다. 전통적인 메시지 브로커인 RabbitMQ는 많은 수의 메시지를 처리하지만 상대적으로 작은 데이터 페이로드를 처리하도록 설계되었습니다. 이는 개별 메시지가 중요하고 단일 메시지의 손실이 중요할 수 있는 사용 사례에 이상적입니다.

반면 Kafka는 방대한 양의 데이터를 처리하는 데 탁월합니다. Kafka는 각 메시지를 개별 단위가 아닌 스트림의 일부로 처리합니다.

따라서 실시간 분석, 로그 집계, 스트림 처리 등 대용량 메시지를 실시간으로 처리하는 것이 중요한 사용 사례에 탁월한 선택입니다.

#2: 가독성과 내구성

신뢰성과 내구성 측면에서 RabbitMQ와 Kafka는 모두 강력한 보장을 제공합니다. RabbitMQ는 메시지 확인 및 영구 메시지 저장과 같은 기능을 통해 메시지 전달을 보장합니다. 또한 보다 복잡한 전달 패턴을 위해 다양한 교환 유형과 라우팅 옵션을 지원합니다.

반면 Kafka는 내결함성을 위해 디스크에 메시지를 쓰고 여러 서버에 데이터를 복제합니다. 또한 다양한 전달 의미 체계를 지원하므로 메시지 전달을 세밀하게 제어할 수 있습니다. 그러나 Kafka의 내구성은 복잡성 증가와 운영 오버헤드의 대가로 발생합니다.

#3: 프로토콜 차이점

각 플랫폼에서 사용되는 다양한 통신 프로토콜은 구현 및 사용에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. RabbitMQ의 AMQP 프로토콜은 업계에서 폭넓게 수용되는 표준 프로토콜입니다.

메시지 방향, 대기열, 라우팅, 안정성 및 보안과 같은 기능을 제공하는 풍부한 기능을 갖추고 있습니다. 단점은 복잡성으로 인해 구현 및 관리가 더 어려울 수 있다는 것입니다.

이와 대조적으로 Kafka의 Wire Protocol은 AMQP보다 독점적이고 간단합니다. 효율성과 구현 용이성을 위해 설계되었습니다. 일괄 처리를 지원하므로 대용량 데이터 스트리밍에 이상적입니다. 그러나 AMQP에서 제공하는 일부 고급 기능이 부족할 수 있습니다.

또 다른 관심사는 AMQP의 계층형 아키텍처가 관심사를 명확하게 분리하여 이해하고 확장하기가 더 쉽다는 것입니다. 또한 인증 및 암호화를 포함한 강력한 보안 메커니즘을 제공합니다. 그러나 이로 인해 추가 오버헤드가 발생하여 잠재적으로 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.

반면 Kafka의 Wire Protocol에는 계층화된 아키텍처나 내장된 보안 메커니즘이 없습니다. 이로 인해 더 가볍고 빨라지지만 잠재적으로 덜 안전합니다. 그러나 Kafka는 보안을 강화하기 위해 외부 보안 메커니즘과 통합될 수 있습니다.

#4: 확장 기능

RabbitMQ는 수평 및 수직 확장성을 제공하므로 클러스터에 더 많은 노드를 추가하거나 기존 노드의 리소스를 늘릴 수 있습니다. 그러나 RabbitMQ 확장은 노드 전체에 걸쳐 대기열 배포를 관리해야 하기 때문에 복잡할 수 있습니다.

Kafka는 확장성 측면에서 빛을 발합니다. 분산 특성을 통해 클러스터에 브로커를 추가하기만 하면 수평으로 확장할 수 있습니다. 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 기능과 결합된 이 기능을 통해 Kafka는 대량의 데이터를 실시간으로 처리해야 하는 애플리케이션에 탁월한 선택이 됩니다.

# 5 : 성능

성능 측면에서 RabbitMQ와 Kafka는 모두 매우 효율적이지만 장점은 서로 다른 영역에 있습니다.

RabbitMQ는 낮은 대기 시간과 높은 메시지 처리량이 필요한 시나리오에서 탁월한 성능을 발휘합니다. 많은 양의 작은 메시지를 처리할 수 있는 능력은 데이터를 빠르게 처리해야 하는 애플리케이션에 적합합니다.

Kafka는 설계상 대량의 데이터가 포함된 처리량이 많은 시나리오에서 탁월합니다. Kafka는 데이터 크기에 따라 성능이 저하되지 않아 빅데이터 애플리케이션에 적합합니다. 그러나 Kafka는 처리량에 중점을 두기 때문에 대기 시간이 늘어나는 경우가 있습니다.

#6: 커뮤니티 지원 및 생태계

마지막으로, 기술을 둘러싼 커뮤니티 지원과 생태계는 기술 채택에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. RabbitMQ는 다양한 프로그래밍 언어에 사용할 수 있는 광범위한 문서와 수많은 클라이언트 라이브러리를 갖춘 강력하고 활동적인 커뮤니티를 보유하고 있습니다. 또한 Pivotal Software의 상업적 지원을 받아 전문적인 지원과 서비스를 제공합니다.

Kafka는 또한 활성 사용자 기반과 포괄적인 문서를 통해 강력한 커뮤니티 지원을 누리고 있습니다. 상용 서비스와 추가 도구를 제공하는 Kafka 제작자가 설립한 회사인 Confluent의 지원을 받습니다.

Kafka는 또한 Hadoop 및 Spark와 같은 널리 사용되는 빅 데이터 도구와 잘 통합되어 빅 데이터 생태계에서 널리 채택되는 데 도움이 되었습니다.

Kafka 사용 사례

Kafka는 로그 처리, 스트림 처리 및 분산 시스템에 특히 유용합니다.

높은 처리량

Kafka의 가장 주목할만한 특징은 대용량 데이터를 처리하는 능력입니다. 초당 수십만 개의 메시지를 처리하도록 설계되어 실시간으로 대량의 데이터를 처리해야 하는 애플리케이션에 탁월한 선택입니다.

예를 들어 소셜 미디어 회사는 Kafka를 사용하여 사용자 활동 데이터를 처리할 수 있습니다. Kafka를 통해 회사는 좋아요, 공유, 댓글 등 초당 수백만 건의 사용자 활동을 처리하고 이 데이터를 사용하여 실시간 분석, 강력한 추천 알고리즘 등을 생성할 수 있습니다.

로그 처리 및 스트림 처리

Kafka는 로그 처리 및 스트림 처리에도 적합합니다. Kafka는 내장된 로그 저장 시스템을 통해 다양한 소스의 로그 데이터를 효율적으로 저장하고 처리할 수 있습니다. 또한 스트림 처리를 지원하므로 데이터가 실시간으로 도착하는 대로 처리할 수 있습니다.

로그 분석을 위해 Kafka를 사용하는 사이버 보안 회사를 생각해 보십시오. Kafka를 사용하면 회사는 수천 대의 장치에서 로그 데이터를 수집하고 이 데이터를 실시간으로 처리하며 이를 사용하여 의심스러운 활동을 탐지하고 사건을 조사하며 네트워크를 보호할 수 있습니다.

분산 시스템

마지막으로 Kafka는 분산 시스템에서 탁월합니다. 분산 아키텍처를 통해 Kafka는 증가된 데이터 로드를 수용하기 위해 수평으로 확장할 수 있습니다. 또한 내결함성을 제공하여 시스템의 일부 서버에 장애가 발생하더라도 데이터가 안전하도록 보장합니다.

예를 들어, 클라우드 기반 소프트웨어 제공업체는 Kafka를 사용하여 확장 가능하고 내결함성이 있는 메시징 시스템을 구축할 수 있습니다. Kafka를 사용하면 공급자는 대량의 데이터를 처리하고 사용자 기반이 증가함에 따라 시스템을 확장하며 높은 수준의 서비스 가용성을 보장할 수 있습니다.

RabbitMQ 사용 사례

이제 Kafka의 사용 사례를 다루었으므로 RabbitMQ의 주요 사용 사례를 검토해 보겠습니다.

복잡한 라우팅

RabbitMQ는 복잡한 라우팅에 있어서 빛을 발합니다. 다른 많은 메시징 시스템과 달리 메시지 라우팅 프로세스를 완벽하게 제어할 수 있습니다. RabbitMQ를 사용하면 콘텐츠 유형, 메시지 우선 순위 또는 사용자 정의 비즈니스 로직과 같은 여러 조건을 기반으로 메시지를 라우팅하도록 시스템을 구성할 수 있습니다.

예를 들어, 금융 기관은 RabbitMQ를 사용하여 유형(예: 예금, 출금), 소스 및 대상을 기반으로 거래 메시지를 라우팅할 수 있습니다. 이를 통해 기관은 거래를 효과적으로 처리하고 오류를 원활하게 처리하며 원활한 고객 경험을 보장할 수 있습니다.

우선순위 대기열

RabbitMQ는 또한 특정 메시지를 다른 메시지보다 우선순위를 지정할 수 있는 기능인 우선순위 대기열을 지원합니다. 우선순위 큐잉을 사용하면 시스템 부하가 심한 경우에도 중요한 메시지가 먼저 처리되도록 할 수 있습니다.

메시징에 RabbitMQ를 사용하는 의료 시스템을 상상해 보십시오. 이 시나리오에서는 우선순위 대기열을 사용하여 심각한 환자에 대한 메시지의 우선순위를 지정할 수 있습니다. 이렇게 하면 이러한 메시지가 즉시 처리되어 잠재적으로 생명을 구할 수 있습니다.

다중 프로토콜

RabbitMQ는 여러 프로토콜을 지원하도록 기능을 확장하고 있습니다. 이 글을 쓰는 시점에서 RabbitMQ는 AMQP, MQTT 및 STOMP를 지원합니다. 그러나 RabbitMQ의 아키텍처는 AMQP용으로 설계되었으므로 다른 프로토콜을 효율적으로 실행하기 어려울 수 있습니다.

예를 들어 RabbitMQ MQTT 플러그인이 RabbitMQ에 메시지를 게시해야 하는 경우 먼저 게시자를 통해 메시지를 소켓으로 보냅니다. 그런 다음 독자에게 전달되고 마지막으로 AMQP 프로세스로 끝납니다.

동일한 채널에서 메시지를 수신하는 경우에도 동일한 프로세스가 발생합니다. 이는 RabbitMQ에 대한 MQTT 메시지의 성능을 크게 감소시키는 주요 오버헤드를 생성합니다.

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• 출처: https://www.iotforall.com/rabbitmq-vs-kafka-6-key-differences-leading-use-cases