성능 최적화

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아파치 카프카(Apache Kafka)의 성능 최적화 (Throughput 편) [2]

시작하며... 🚀 이번에는 4개의 성능 목표 중 첫 번째로 Throughput에 대해서 어떤 파라미터를 튜닝하는지 알아보겠습니다. 프로듀서와 컨슈머의 option 중 어떤 option이 Throughput에 영향을 주는지 알아보며 어떻게 이 옵션의 파라미터가 영향을 주며, 어떻게 설정해야 하는지를 보도록 하겠습니다. Throughput : 처리량으로 불리우며, 카프카가 얼마나 많은 데이터를 처리할 수 있는지에 대한 메트릭이다. 1. Producer를 통한 Throughput 최대화 🚀🚀 Partition Throughput를 최적화하는 방법은 Partition 수를 증가시키는 방법이 대표적입니다. Partition의 수를 증가시키면, 분산 효과를 가져오며 분산처리를 하면 할 수 록 더 많은 데이터를 처리..

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아파치 카프카(Apache Kafka)의 성능 최적화 [1]

이번 포스팅은 아파치 카프카의 성능을 최적화할 수 있는 파라미터 tunning 방법을 알아봅시다. 시작하며... 🚀 4개의 성능 목표를 최적화하기 위해 변경해야 하는 Kafka 구성 매개변수가 있습니다. 사실 Kafka 디자인 자체는 사용자에게 구성 유연성을 제공하며 Kafka 배포가 서비스 목표에 최적화되어 있는지 확인하려면 일부 구성 매개변수의 설정을 조정하고 자체 환경에서 벤치마킹을 조사해야 합니다. 이상적으로는 프로덕션으로 이동하기 전에 또는 적어도 더 큰 클러스터 크기로 확장하기 전에 수행해야 합니다. 첫 번째 단계는 최적화할 성능 목표를 결정하는 것입니다. Throughput, Latency, Durability, Availability이라는 서로 절충점을 자주 포함하는 4가지 목표를 고려할 ..

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