- Kafka Streams는 RocksDB를 활용하여 과거 데이터를 기억하는 상태 저장 처리(Stateful Processing)를 지원합니다. 🧠
- 실시간 사기 탐지 시스템 구축을 위한 핵심 기능으로, 특정 시간(예: 10초) 내 사용자 거래 횟수(예: 3회 초과)를 기준으로 사기를 감지합니다. 🚨
- 데이터 처리 흐름은 소스 토픽에서 읽기, 사용자 ID로 그룹화, 윈도우 로직 적용, 거래 횟수 계산 및 상태 저장, 사기 감지 후 알림 토픽으로 쓰기로 구성됩니다. 🔄
groupBy및windowingBy와 같은 연산을 통해 복잡한 시간 기반 집계 로직을 간결하게 구현할 수 있으며, 이는 일반 Kafka Consumer로는 구현하기 어렵습니다. ⏱️- Kafka Streams는 내부적으로 RocksDB를 사용하여 상태를 유지하고, 재파티션 및 변경 로그 토픽을 통해 분산 환경에서 상태 일관성을 관리합니다. 💾
- 이벤트 발행 시 사용자 ID를 키로 설정하는 것이 그룹화 및 파티션 내 순서 유지를 위해 중요하며, 이는 Kafka Streams의 효율적인 처리에 기여합니다. 🔑
- 이 비디오는 Kafka Streams가 단순 데이터 처리에서 벗어나 상태 관리 및 윈도우 로직 적용을 통해 산업에서 어떻게 활용되는지 보여주며, 복잡한 로직을 추상화하여 개발 편의성을 크게 향상시킵니다. ✨
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