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제23기 정기주주총회 개최

최순정 2023.03.31

제23기 정기 주주총회가 3월 31일 브레인즈컴퍼니 8층 라운지에서 열렸습니다.

바쁘신 와중에도 여러 주주분들이 참석해주셨습니다!

이번 주주총회에서는

먼저 영업, 감사, 내부회계관리제도 운영실태에 대해 보고했습니다.

다음으로

재무제표 승인, 이사 및 감사 선임, 주식매수선택권 부여, 이사보수한도 승인, 감사보수한도 승인 등

사항에 대해 결의했습니다.

위 안건들은 모두 원안대로 가결됐습니다!

앞으로도 브레인즈컴퍼니는 기업 및 주주가치를 제고하기 위해 임직원 모두 최선을 다하겠습니다.

감사합니다.

#브레인즈컴퍼니
#주주총회

최순정경영기획실(PR매니저)

브레인즈컴퍼니의 소식, 조직문화, 브레인저 이야기를 대내외에 전파하고 있습니다.

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2022 상반기 New Brainzer 인터뷰 | (1) 개발자 편 2022 상반기 New Brainzer 인터뷰 | (1) 개발자 편 2022년, 브레인즈컴퍼니에는 새로운 브레인저들이 많이 입사했습니다. 특히, 사업을 확장하며 개발자들이 대거 들어왔는데요. 그 중, 상반기에 입사해 6개월 이상 재직 중인 개발자들을 모아 브레인즈를 선택한 이유, 입사 후 느끼는 브레인즈의 매력 등에 대한 이야기를 나눴습니다. 브레인즈컴퍼니에 입사하길 원하는 개발자분들, 주목해주세요! Question List 1. 자기소개 2. 업무소개 3. 브레인즈컴퍼니를 선택한 이유 4. 브레인즈의 매력 5. 성장을 느꼈던 순간 6. 브레인즈에서 이루고 싶은 목표 7. 예비 브레인저에게 한 마디 1. 안녕하세요, 브레인즈컴퍼니 개발 3그룹 위성조입니다. 저는 대학에서 컴퓨터공학을 전공했고 졸업 전에 4개월 정도 다른 곳에서 인턴 생활 후, 입사한지 10개월 정도 됐습니다. 2. 저는 현재 회사의 주력 제품인 제니우스의 차세대를 만드는 팀에서 백엔드 개발자로 일하고 있습니다. 처음 입사 당시에는 프론트엔드 개발자로 입사해 동료들과 함께 페이지의 여러 컴포넌트 및 데이터 처리 로직을 제작했었는데, 우연히 기회가 닿아서 백엔드 개발자로 직무전환 할 수 있었습니다. 백엔드 개발자로서 프론트엔드 개발자 동료들과 협력해, 기존 제니우스에서 지원하던 기능 혹은 새로운 기능들을 추가하거나 기존에 작성됐던 코드들을 개선하는 작업들을 하고 있어요. 3. 인턴 생활 당시에 대시보드에 관해 접할 기회가 있었는데, 꽤나 마음에 들어서 관련 분야에서 일해 보고 싶다는 생각을 했었습니다. 마침 취업을 준비하는 기간에 모니터링 솔루션 국내 1위 업체(브레인즈컴퍼니)에서 올린 채용 공고를 보게 됐고, 관련 업무를 할 수 있을 것 같아 지원했어요. 면접 당시 면접관님이 지금 부서의 부서장님이셨는데, 질의를 주고받는 과정에서 합이 잘 맞았던 것 같아 이 회사에 들어오고 싶다고 생각했었는데, 다행히 합격할 수 있었습니다. 4. 조식과 전자동 에스프레소 머신 포함 각종 음료가 무제한 제공되는 복지가 있고, 업무적으로 수평적인 분위기에서 자유로운 의견 교환이 가능하다는 장점이 있습니다. 제가 있는 개발 3그룹은 최근 저를 포함한 신입분들을 대규모로 신규 채용해, 같은 나이대의 동료들이 매우 많고 운 좋게도 다들 주변과 잘 어울리는 성격이라 부서 분위기가 매우 좋아요. 5. 제가 올린 Pull Request가 머지됐을 때, 제 의견이 맞다고 인정받았을 때, 새로 배운 기술•기능•기법 등을 사용해 이전엔 어려웠던 구현을 간단하게 혹은 효율적으로 완성했을 때, 직무 전환 후 새로운 업무에 적응한 내 모습을 볼 때 등이 있습니다. 6. 우선적으로 제가 제작에 참여한 차세대 제니우스가 시장에 나가서 활약하는 모습을 보고 싶고, 차세대 제니우스가 완성될 즈음에는 제가 사용한 기술 스택 중 한 가지라도 익숙해져서 ‘전문가’ 라는 타이틀이 어색하지 않은 개발자가 되고 싶습니다. 7. 화려한 기술도 좋지만 왜 이 기술을 선택했는지, "이렇게 하면 되더라" 보다 이게 어떻게 되는지 등 기본적이고 본질적인 내용에 충실하시면 좋은 결과 있으실 거라고 생각합니다. 1. 개발 3그룹에 소속돼 있으며, 소프트웨어를 전공한 1년차 개발자 김현수입니다. 대학교 졸업 후 1년 정도 취업 준비를 하다가 브레인즈컴퍼니에 입사하게 됐어요. 2. 저는 현재 서비스되고 있는 제니우스의 차세대 버전인 제니우스 뉴 제너레이션(이하 ZNG)의 프론트엔드를 개발하고 있습니다. 프로그램의 뼈대가 되는 화면 설계, 기능 개발 등을 하고 있습니다. 사용자가 직접 만지고 경험하는 화면을 개발한다는 점에서 사용자와 가장 직접적으로 소통하는 개발자라고 할 수 있겠습니다. 3. 새로운 프로젝트인 ZNG에 초기부터 투입돼 개발을 많이 할 수 있고, 이를 통해 실력적으로 높은 성장을 할 수 있을 것이라고 기대했습니다. 주변 개발자 친구들에게 물어봤을 때 일반적으로 유지보수나 버그 리포트를 하는 경우가 많은데 그에 비해서 '절대적으로 개발하는 시간'이 압도적으로 많아요. 4. 회사가 임직원에게 해줄 수 있는 가장 큰 복지는 '좋은 동료'라고 생각합니다. 실력적으로나, 인성적으로나 말입니다. 그런 측면에서 브레인즈컴퍼니는 높은 수준의 복지를 제공하고 있습니다. 코드리뷰를 하거나 얘기를 나눌 때마다 동료들로부터 배울게 많다고 항상 느껴요. 5. 가끔 코드가 마음에 들지 않아 고치려고 보면 과거에 제가 짰던 코드였던 적이 종종 있습니다. 아마 지금 짜는 코드도 몇 년 후에는 같은 생각으로 고치고 있겠죠?ㅎㅎ 6. ZNG 개발을 무사히 완료해 실제 서비스되는 ZNG를 보고 싶습니다. 그리고 꾸준히 유지보수를 해야겠죠?ㅎㅎ 7. 개인적으로 브레인즈컴퍼니의 개발 문화에 대해서 굉장히 만족하고 있습니다. 코드 리뷰를 통해 개발자 관점에서 높은 수준의 코딩을 하기 위해 노력하고 있습니다. 직급에 상관없이 자기 의견을 내는데 자유로운 분위기가 형성돼 있으며 '논리, 설득력'을 중요시합니다. 만약 개발자로서 성장하기 위한 '진짜 개발 문화'를 느끼고 싶다면, 저는 자신 있게 브레인즈컴퍼니를 추천합니다! 1. 안녕하세요. 현재 개발 3그룹에서 일하고 있는 권오민이라고 합니다. 2. 차세대 개발에서 프론트엔드 부분을 담당하고 있습니다. 특정 화면이나 기능을 구현하고 버그를 고치거나 코드를 개선하는 등의 일을 합니다. 3. 입사 전에 경험했던 간단한 팀 프로젝트가 모니터링에 대한 것이었는데, 이를 계기로 모니터링 쪽에 관심을 갖게 됐고 운 좋게 브레인즈컴퍼니에 입사할 수 있었어요. 4. 같은 팀에 속한 분들이 성격도 좋으시고 그 덕분에 팀 분위기 자체가 밝은 것 같습니다. 또 하나의 프로젝트를 초기 단계부터 시작해 배울 점도, 성장할 수 있는 가능성도 높다고 생각합니다. 5. 제가 이전에 짰던 코드를 보고 의문을 가지거나 마음에 들지 않는다고 생각할 때입니다. 6. 과거의 저보다 나아지는 걸 목표로 합니다. 성장한 면을 억지로 찾는 게 아니라, 스스로가 자연스레 성장했다고 느낄 정도로 성장하고 싶어요. 7. 입사 후 처음에는 업무가 이해하기가 쉽지 않고 어렵게 느껴질 수도 있습니다. 하지만, 그렇기 때문에 배울 점이 많고 더 성장하며 앞으로 나아갈 수 있다고 생각합니다. 1. 안녕하세요, 긍정적인 사고로 도전하기를 좋아하는 이윤지입니다. 컴퓨터 공학부 졸업 후 교육회사에서 개발 업무를 5개월 가량했습니다. 새로운 도전을 하기 위해 브레인즈컴퍼니로 이직하게 됐습니다. 2. 브레인즈컴퍼니에서 APM을 개발하는 팀에서 근무하고 있습니다. APM은 어플리케이션의 성능을 관리하고 통제하는 모니터링 도구입니다. 초단위의 실시간 모니터링을 통해 정밀한 성능 감시 및 분석을 지원합니다. 웹서버 및 매니저와의 통신을 통해 web UI 모니터링 기능을 개발하는 업무를 하고 있어요. 3. 기사를 통해 회사에서 직원들을 진심으로 아끼고 존중하는 문화와 복지를 볼 수 있었습니다. 브레인즈와 같이 성장하며 회사를 즐겁게 다닐 수 있을 거 같아 지원했습니다. 4. 브레인즈컴퍼니는 수평적인 업무환경을 가지고 있습니다. 직원들이 자유롭게 의견을 개진하고 업무에 적극적으로 반영하는 분위기를 갖고 있어요. 5. 일을 하면서 스스로 만족스러운 코드를 작성했을 때 성장했다고 느꼈습니다. 6. 제니우스가 국내를 넘어 세계1위 모니터링 솔루션 회사가 될 수 있도록 노력하겠습니다. 7. 브레인즈컴퍼니에 지원하시는 모든 분들을 진심으로 응원합니다! 1. 안녕하세요, 소프트웨어학을 전공하고 웹개발 부트캠프 및 인턴과정을 거쳐 브레인즈컴퍼니 개발4그룹에서 근무하고 있는 김영욱입니다. 2. 브레인즈컴퍼니 로그매니저의 기능개발 및 유지보수 작업을 맡았습니다. 개발은 프론트엔드와 백엔드를 모두 진행했으며, 다양한 기술스택들을 배우며 로그매니저의 기능 개선 및 CC인증을 위한 사전점검 작업들도 진행했던 한 해였습니다. 이후에는 Zenius AI의 빅데이터 및 AI 개발을 하게 될 예정입니다. 3. 풀스택 기술뿐만 아니라, 빅데이터 및 AI 기술을 활용해 차세대 기술을 개발하는 브레인즈컴퍼니의 채용공고를 접했습니다. 이 회사에서라면 많은 것을 배워 역량을 키우고 성장하며 일할 수 있겠다는 생각에 지원했고, 면접 끝에 첫 직장에 취업하게 됐습니다. 4. 모든 그룹원분들께서 잘 다독여주시고, 좋은 피드백을 줘서 지속적으로 배워가고 성장할 수 있는 회사 및 부서라고 생각합니다. 그룹의 상래님, 신후님, 천웅님, 태민님 모두 제게 좋은 피드백과 도움을 주고 계세요. 개선돼야 할 점과 공부해야 할 부분, 그리고 개발을 하면서 고쳐야할 습관들을 알려주셔서 점차 앞으로 나아갈 수 있어요. 5. 최근 카프카, ELK 등을 통한 로그 분산처리 작업을 하면서 배우는 점이 많았는데, 시행착오를 겪으면서 성장하고 있다고 느꼈고 매우 뿌듯한 시기를 보냈습니다. 6. 백엔드 작업에서 아직 배울 점들이 많고 이러한 것들을 모두 제 것으로 만들어 어느 부분에서 문제가 생기더라도 그것을 해결할 수 있을 정도의 실력있고 도움이 되는 개발자가 되는 것을 목표로 하고 있습니다. 7. 점점 발전하고 있으며, 배우고 성장함에 있어서 무궁무진한 가능성을 주는 회사라고 생각합니다. 본인이 성장을 하고 싶고, 실력을 발휘하고 싶다면 주저없이 입사 지원을 해보는것을 추천드려요! 1. 안녕하세요 개발 2그룹 인프라웹팀에서 근무하고 있는 김청룡입니다. 대학에서는 경영학을 전공했고, 브레인즈컴퍼니가 첫 직장입니다. 2. 인프라웹팀 안에서도 여러가지 업무가 있지만 신입인 저는 주로 고객사에서 요청하는 커스터마이징 보고서를 개발하는 업무를 하고 있습니다. 커스터마이징 보고서 개발업무에 대해서 간략히 말씀드리면, Zenius는 여러 인프라 장비 혹은 서버의 데이터를 수집하고, 사용자가 수집된 데이터를 보고서 형태로 볼 수 있도록 기본 보고서 기능을 제공을 해주고 있어요. 그 외에도 사용자가 원하는 양식(요구사항)으로 수집된 데이터를 볼 수 있도록 보고서를 개발합니다. 3. 국비지원 학원에서 여러 기업에서 나와 소개를 해줄 때 가장 인상깊었어요. 다른 기업들과 다르게 기업에서 어떤 사업을 진행하는지, 채용 과정은 어떻게 되는지 등 상세하게 알려줘서 이 회사에 입사를 하고 싶다면 알아야할 것들을 전달 받은 느낌이 있었어요. 또, 업무적으로 대용량 데이터베이스를 빠르게 처리하기 위해 어떻게 노력하고 있는지 궁금해 지원하게 됐어요. 4. 브레인즈컴퍼니는 무엇보다 사람이 좋은 것 같습니다. 모두 각자의 역할에서 책임을 다하고 최선을 다하는 모습, 그리고 질문을 할 때도 최대한 도움을 주려고 하는 모습에서 느껴졌습니다. 5. 코드를 작성하면서 여러가지 경우를 생각할 때입니다. 처음 코드를 작성할 때는 절차식처럼 그저 생각나는 대로 작성했는데, 입사 후 작성된 코드를 보고 어떻게 잘 나눠야 하는지, 성능을 고려하면서 작성했는지 등 다양한 고민을 하고 있는 제 자신을 볼 때 성장하고 있다고 느꼈습니다. 6. 다방면으로 역량이 있는 개발자를 목표하고 있습니다. 7. 사람 좋은 기업을 찾는다면 브레인즈컴퍼니입니다! 2022.12.09
카프카를 통한 로그 관리 방법 카프카를 통한 로그 관리 방법 안녕하세요! 저는 개발4그룹에서 제니우스(Zenius) SIEM의 로그 관리 기능 개발을 담당하고 있는 김채욱 입니다. 제가 하고 있는 일은 실시간으로 대용량 로그 데이터를 수집하여 분석 후, 사용자에게 가치 있는 정보를 시각화하여 보여주는 일입니다. 이번 글에서 다룰 내용은 1) 그동안 로그(Log)에 대해 조사한 것과 2) 최근에 CCDAK 카프카 자격증을 딴 기념으로, 카프카(Kafka)를 이용하여 어떻게 로그 관리를 하는지에 대해 이야기해 보겠습니다. PART1. 로그 1. 로그의 표면적 형태 로그(Log)는 기본적으로 시스템의 일련된 동작이나 사건의 기록입니다. 시스템의 일기장과도 같죠. 로그를 통해 특정 시간에 시스템에서 ‘어떤 일’이 일어났는지 파악할 수도 있습니다. 이렇게 로그는 시간에 따른 시스템의 동작을 기록하고, 정보는 순차적으로 저장됩니다. 이처럼 로그의 핵심 개념은 ‘시간’입니다. 순차적으로 발생된 로그를 통해 시스템의 동작을 이해하며, 일종의 생활기록부 역할을 하죠. 시스템 내에서 어떤 행동이 발생하였고, 어떤 문제가 일어났으며, 유저와의 어떤 교류가 일어났는지 모두 알 수 있습니다. 만약 시간의 개념이 없다면 어떻게 될까요? 발생한 모든 일들이 뒤섞이며, 로그 해석을 하는데 어려움이 생기겠죠. 이처럼 로그를 통해 시스템은 과거의 변화를 추적합니다. 똑같은 상황이 주어지면 항상 같은 결과를 내놓는 ‘결정론적’인 동작을 보장할 수 있죠. 로그의 중요성, 이제 조금 이해가 되실까요? 2. 로그와 카프카의 관계 자, 그렇다면! 로그(Log)와 카프카(Kafka)는 어떤 관계일까요? 우선 카프카는 분산 스트리밍 플랫폼으로서, 실시간으로 대용량의 데이터를 처리하고 전송하는데 탁월한 성능을 자랑합니다. 그 중심에는 바로 ‘로그’라는 개념이 있는데요. 좀 더 자세히 짚고 넘어가 보겠습니다. 3. 카프카에서의 로그 시스템 카프카에서의 로그 시스템은, 단순히 시스템의 에러나 이벤트를 기록하는 것만이 아닙니다. 연속된 데이터 레코드들의 스트림을 의미하며, 이를 ‘토픽(Topic)’이라는 카테고리로 구분하죠. 각 토픽은 다시 *파티션(Partition)으로 나누어, 단일 혹은 여러 서버에 분산 저장됩니다. 이렇게 분산 저장되는 로그 데이터는, 높은 내구성과 가용성을 보장합니다. *파티션(Partition): 하드디스크를 논리적으로 나눈 구역 4. 카프카가 로그를 사용하는 이유 로그의 순차적인 특성은 카프카의 ‘핵심 아키텍처’와 깊게 연결되어 있습니다. 로그를 사용하면, 데이터의 순서를 보장할 수 있어 대용량의 데이터 스트림을 효율적으로 처리할 수 있기 때문이죠. 데이터를 ‘영구적’으로 저장할 수 있어, 데이터 손실 위험 또한 크게 줄어듭니다. 로그를 사용하는 또 다른 이유는 ‘장애 복구’입니다. 서버가 장애로 인해 중단되었다가 다시 시작되면, 저장된 로그를 이용하여 이전 상태로 복구할 수 있게 되죠. 이는 ‘카프카가 높은 가용성’을 보장하는 데 중요한 요소입니다. ∴ 로그 요약 로그는 단순한 시스템 메시지를 넘어 ‘데이터 스트림’의 핵심 요소로 활용됩니다. 카프카와 같은 현대의 데이터 처리 시스템은 로그의 이러한 특성을 극대화하여, 대용량의 실시간 데이터 스트림을 효율적으로 처리할 수 있는 거죠. 로그의 중요성을 다시 한번 깨닫게 되는 순간이네요! PART2. 카프카 로그에 이어 에 대해 설명하겠습니다. 들어가기에 앞서 가볍게 ‘구조’부터 알아가 볼까요? 1. 카프카 구조 · 브로커(Broker) 브로커는 *클러스터(Cluster) 안에 구성된 여러 서버 중 각 서버를 의미합니다. 이러한 브로커들은, 레코드 형태인 메시지 데이터의 저장과 검색 및 컨슈머에게 전달하고 관리합니다. *클러스터(Cluster): 여러 대의 컴퓨터들이 연결되어 하나의 시스템처럼 동작하는 컴퓨터들의 집합 데이터 분배와 중복성도 촉진합니다. 브로커에 문제가 발생하면, 데이터가 여러 브로커에 데이터가 복제되어 데이터 손실이 되지 않죠. · 프로듀서(Producer) 프로듀서는 토픽에 레코드를 전송 또는 생성하는 *엔터티(Entity)입니다. 카프카 생태계에서 ‘데이터의 진입점’ 역할도 함께 하고 있죠. 레코드가 전송될 토픽 및 파티션도 결정할 수 있습니다. *엔터티(Entity): 업무에 필요한 정보를 저장하고 관리하는 집합적인 것 · 컨슈머(Consumer) 컨슈머는 토픽에서 레코드를 읽습니다. 하나 이상의 토픽을 구독하고, 브로커로부터 레코드를 소비합니다. 데이터의 출구점을 나타내기도 하며, 프로듀서에 의해 전송된 메시지를 최종적으로 읽히고 처리되도록 합니다. · 토픽(Topic) 토픽은 프로듀서로부터 전송된 레코드 카테고리입니다. 각 토픽은 파티션으로 나뉘며, 이 파티션은 브로커 간에 복제됩니다. 카프카로 들어오는 데이터를 조직화하고, 분류하는 방법을 제공하기도 합니다. 파티션으로 나눔으로써 카프카는 ‘수평 확장성과 장애 허용성’을 보장합니다. · 주키퍼(ZooKeeper) 주키퍼는 브로커를 관리하고 조정하는 데 도움을 주는 ‘중앙 관리소’입니다. 클러스터 노드의 상태, 토픽 *메타데이터(Metadata) 등의 상태를 추적합니다. *메타데이터(Metadata): 데이터에 관한 구조화된 데이터로, 다른 데이터를 설명해 주는 데이터 카프카는 분산 조정을 위해 주키퍼에 의존합니다. 주키퍼는 브로커에 문제가 발생하면, 다른 브로커에 알리고 클러스터 전체에 일관된 데이터를 보장하죠. ∴ 카프카 구조 요약 요약한다면 카프카는 1) 복잡하지만 견고한 아키텍처 2) 대규모 스트림 데이터를 실시간으로 처리하는 데 있어 안정적이고 장애 허용성이 있음 3) 고도로 확장 가능한 플랫폼을 제공으로 정리할 수 있습니다. 이처럼 카프카가 큰 데이터 환경에서 ‘어떻게’ 정보 흐름을 관리하고 최적화하는지 5가지의 구조를 통해 살펴보았습니다. 이제 카프카에 대해 조금 더 명확한 그림이 그려지지 않나요? 2. 컨슈머 그룹과 성능을 위한 탐색 카프카의 가장 주목할 만한 특징 중 하나는 ‘컨슈머 그룹의 구현’입니다. 이는 카프카의 확장성과 성능 잠재력을 이해하는 데 중심적인 개념이죠. 컨슈머 그룹 이해하기 카프카의 핵심은 ‘메시지를 생산하고 소비’ 하는 것입니다. 그런데 수백만, 심지어 수십억의 메시지가 흐르고 있을 때 어떻게 효율적으로 소비될까요? 여기서 컨슈머 그룹(Consumer Group)이 등장합니다. 컨슈머 그룹은, 하나 또는 그 이상의 컨슈머로 구성되어 하나 또는 여러 토픽에서 메시지를 소비하는데 협력합니다. 그렇다면 왜 효율적인지 알아보겠습니다. · 로드 밸런싱: 하나의 컨슈머가 모든 메시지를 처리하는 대신, 그룹이 부하를 분산할 수 있습니다. 토픽의 각 파티션은 그룹 내에서 정확히 하나의 컨슈머에 의해 소비됩니다. 이는 메시지가 더 빠르고 효율적으로 처리된다는 것을 보장합니다. · 장애 허용성: 컨슈머에 문제가 발생하면, 그룹 내의 다른 컨슈머가 그 파티션을 인수하여 메시지 처리에 차질이 없도록 합니다. · 유연성: 데이터 흐름이 변함에 따라 그룹에서 컨슈머를 쉽게 추가하거나 제거합니다. 이에 따라 증가하거나 감소하는 부하를 처리할 수 있습니다. 여기까지는 최적의 성능을 위한 ‘카프카 튜닝 컨슈머 그룹의 기본 사항’을 다루었으니, 이와 관련된 ‘성능 튜닝 전략’에 대해 알아볼까요? 성능 튜닝 전략 · 파티션 전략: 토픽의 파티션 수는, 얼마나 많은 컨슈머가 활성화되어 메시지를 소비할 수 있는지 영향을 줍니다. 더 많은 파티션은 더 많은 컨슈머가 병렬로 작동할 수 있음을 의미하는 거죠. 그러나 너무 많은 파티션은 *오버헤드를 야기할 수 있습니다. *오버헤드: 어떤 처리를 하기 위해 간접적인 처리 시간 · 컨슈머 구성: *fetch.min.bytes 및 *fetch.max.wait.ms와 같은 매개변수를 조정합니다. 그다음 한 번에 얼마나 많은 데이터를 컨슈머가 가져오는지 제어합니다. 이러한 최적화를 통해 브로커에게 요청하는 횟수를 줄이고, 처리량을 높입니다. *fetch.min.bytes: 한 번에 가져올 수 있는 최소 데이터 사이즈 *fetch.max.wait.ms: 데이터가 최소 크기가 될 때까지 기다릴 시간 · 메시지 배치: 프로듀서는 메시지를 함께 배치하여 처리량을 높일 수 있게 구성됩니다. *batch.size 및 *linger.ms와 같은 매개변수를 조정하여, 대기 시간과 처리량 사이의 균형을 찾을 수 있게 되죠. *batch.size: 한 번에 모델이 학습하는 데이터 샘플의 개수 *linger.ms: 전송 대기 시간 · 압축: 카프카는 메시지 압축을 지원하여 전송 및 저장되는 데이터의 양을 줄입니다. 이로 인해 전송 속도가 빨라지고 전체 성능이 향상될 수 있습니다. · 로그 정리 정책: 카프카 토픽은, 설정된 기간 또는 크기 동안 메시지를 유지할 수 있습니다. 보존 정책을 조정하면, 브로커가 저장 공간이 부족해지는 점과 성능이 저하되는 점을 방지할 수 있습니다. 3. 컨슈머 그룹과 성능을 위한 실제 코드 예시 다음 그림과 같은 코드를 보며 조금 더 자세히 살펴보겠습니다. NodeJS 코드 중 일부를 발췌했습니다. 카프카 설치 시에 사용되는 설정 파일 *server.properties에서 파티션의 개수를 CPU 코어 수와 같게 설정하는 코드입니다. 이에 대한 장점들을 쭉 살펴볼까요? *server.properties: 마인크래프트 서버 옵션을 설정할 수 있는 파일 CPU 코어 수에 파티션 수를 맞추었을 때의 장점 · 최적화된 리소스 활용: 카프카에서는 각 파티션이 읽기와 쓰기를 위한 자체 *I/O(입출력) 스레드를 종종 운영합니다. 사용 가능한 CPU 코어 수와 파티션 수를 일치시키면, 각 코어가 특정 파티션의 I/O 작업을 처리합니다. 이 동시성은 리소스에서 최대의 성능을 추출하는 데 도움 됩니다. · 최대 병렬 처리: 카프카의 설계 철학은 ‘병렬 데이터 처리’를 중심으로 합니다. 코어 수와 파티션 수 사이의 일치는, 동시에 처리되어 처리량을 높일 수 있습니다. · 간소화된 용량 계획: 이 접근 방식은, 리소스 계획에 대한 명확한 기준을 제공합니다. 성능 병목이 발생하면 CPU에 *바인딩(Binding)되어 있는지 명확하게 알 수 있습니다. 인프라를 정확하게 조정할 수도 있게 되죠. *바인딩(Binding): 두 프로그래밍 언어를 이어주는 래퍼 라이브러리 · 오버헤드 감소: 병렬 처리와 오버헤드 사이의 균형은 미묘합니다. 파티션 증가는 병렬 처리를 촉진할 수 있습니다. 하지만 더 많은 주키퍼 부하, 브로커 시작 시간 연장, 리더 선거 빈도 증가와 같은 오버헤드도 가져올 수도 있습니다. 파티션을 CPU 코어에 맞추는 것은 균형을 이룰 수 있게 합니다. 다음은 프로세스 수를 CPU 코어 수만큼 생성하여, 토픽의 파티션 개수와 일치시킨 코드에 대한 장점입니다. 파티션 수와 컨슈머 프로세스 수 일치의 장점 · 최적의 병렬 처리: 카프카 파티션의 각각은 동시에 처리될 수 있습니다. 컨슈머 수가 파티션 수와 일치하면, 각 컨슈머는 특정 파티션에서 메시지를 독립적으로 소비할 수 있게 되죠. 따라서 병렬 처리가 향상됩니다. · 리소스 효율성: 파티션 수와 컨슈머 수가 일치하면, 각 컨슈머가 처리하는 데이터의 양이 균등하게 분배됩니다. 이로 인해 전체 시스템의 리소스 사용이 균형을 이루게 되죠. · 탄력성과 확장성: 트래픽이 증가하면, 추가적인 컨슈머를 컨슈머 그룹에 추가하여 처리 능력을 증가시킵니다. 동일한 방식으로 트래픽이 감소하면 컨슈머를 줄여 리소스를 절약할 수 있습니다. · 고가용성과 오류 회복: 컨슈머 중 하나가 실패하면, 해당 컨슈머가 처리하던 파티션은 다른 컨슈머에게 자동 재분배됩니다. 이를 통해 시스템 내의 다른 컨슈머가 실패한 컨슈머의 작업을 빠르게 인수하여, 메시지 처리가 중단되지 않습니다. 마지막으로 각 프로세스별 컨슈머를 생성해서 토픽에 구독 후, 소비하는 과정을 나타낸 소스코드입니다. ∴ 컨슈머 그룹 요약 컨슈머 그룹은 높은 처리량과 장애 허용성 있는 메시지 소비를 제공하는 능력이 핵심입니다. 카프카가 어떤 식으로 운영되는지에 대한 상세한 부분을 이해하고 다양한 매개변수를 신중하게 조정한다면, 어떠한 상황에서도 카프카의 최대 성능을 이끌어낼 수 있습니다! ------------------------------------------------------------ ©참고 자료 · Jay Kreps, “I Hearts Logs”, Confluent · 위키피디아, “Logging(computing)” · Confluent, “https://docs.confluent.io/kafka/overview.html” · Neha Narkhede, Gwen Shapira, Todd Palino, “Kafka: The Definitive Guide” ------------------------------------------------------------ 2023.09.19