5장 - KSQL과 다른 스트리밍 플랫폼 비교

스트리밍 데이터 처리를 위한 플랫폼들은 여러 가지가 있습니다.

KSQL과 유사한 다른 스트리밍 플랫폼들과의 비교를 통해 장단점을 살펴보면 좋을 것 같습니다.

1. Apache Flink

• 장점: Flink은 스트리밍 및 배치 처리를 모두 지원하며 상태 관리와 관련된 기능이 강력합니다. 이벤트 시간 윈도우, 정확한 한 번 처리 보장 등의 기능을 제공합니다.
• 단점: Flink은 배포와 관리가 다소 복잡하고, 학습 곡선이 가파릅니다.

2. Apache Spark Streaming

• 장점: Spark Streaming은 배치 처리와 스트리밍 처리를 함께 제공하여 유연한 사용이 가능합니다. 큰 규모의 데이터를 처리하는 데 강점이 있습니다.
• 단점: 초당 수백만 개 이상의 이벤트를 처리하는 경우에는 처리 지연이 발생할 수 있으며, 작은 크기의 이벤트 스트림에는 부적합할 수 있습니다.

3. Apache Kafka Streams

• 장점: Kafka Streams는 카프카와 통합되어 있어 연동이 간편하며, 별도의 클러스터나 설치가 필요하지 않습니다. 카프카의 강력한 특성을 잘 활용할 수 있습니다.
• 단점: 복잡한 스트리밍 처리에 대한 지원이 다소 제한적일 수 있습니다.

4. Amazon Kinesis

• 장점: AWS 기반으로 손쉬운 관리와 확장이 가능하며, 친숙한 환경에서 스트리밍 데이터를 처리할 수 있습니다.
• 단점: AWS에 종속되어 있어 다른 플랫폼과의 통합이 어려울 수 있으며, 특정 사용 사례에 따라 비용이 높을 수 있습니다.

5. Google Cloud Dataflow

• 장점: Cloud Dataflow는 서버리스 환경에서 데이터 처리를 지원하며, 유연한 스트리밍 및 배치 처리가 가능합니다.
• 단점: 다른 클라우드 플랫폼과의 통합이 제한적일 수 있으며, 가격이 비교적 높을 수 있습니다.

각 플랫폼은 고유한 장점과 한계가 있죠. KSQL은 SQL 기반의 간편한 문법으로 카프카 스트리밍 데이터를 처리하는 데 강점을 가지고 있지만, 확장성이나 복잡한 처리에서는 다른 플랫폼들과 비교하면 제약이 있을 수 있습니다. 사용자의 요구 사항과 환경에 따라서 가장 적합한 플랫폼을 선택하는 것이 중요합니다.