Data Stream Engineering with Spark, Kafka, and Spring Boot

오늘날 빠르게 변화하는 디지털 환경에서 데이터가 흐르는 대로 처리하는 능력은 현대 개발자와 아키텍트에게 매우 중요한 기술입니다. 이 과정은 초보자가 확장 가능하고 고속인 데이터 파이프라인을 구축하는 데 사용되는 핵심 기술을 마스터할 수 있는 명확한 경로를 제공합니다. 기본적인 이벤트 기반 개념을 이해하는 것부터 초당 대량의 이벤트를 처리하는 복잡한 스트리밍 워크플로를 구현하는 것까지 진행하게 됩니다. 이 강의를 통해 원시 데이터를 실시간으로 실행 가능한 인사이트로 변환하는 복원력 있는 시스템을 설계하고 유지 관리하는 방법을 배우게 됩니다. 학습 내용: - 윈도잉, 워터마킹, 상태 저장 연산을 포함한 스트림 처리의 핵심 원리 이해. - 안정적인 이벤트 저장 및 검색을 위한 분산 메시지 브로커로 Kafka 구성. - 실시간 데이터 변환 및 대규모 분석 수행을 위한 Spark Structured Streaming 활용. - Spring Boot 및 최신 함수형 프로그래밍 모델을 사용한 이벤트 기반 마이크로서비스 구축. - 서비스 간의 강력한 통신을 위한 스키마 관리 및 데이터 직렬화 패턴 구현. - 스트림 처리 애플리케이션의 모니터링, 확장 및 유지 관리를 위한 최신 모범 사례 적용. 이 과정은 분산 시스템의 필수 용어 및 이론으로 시작하여 파이프라인의 각 구성 요소의 실제 구현으로 넘어갑니다. 명확하고 서면으로 된 설명과 코드 예제를 통해 스트림 처리의 강력한 기반을 구축하고자 하는 소프트웨어 개발자 및 지망하는 데이터 엔지니어를 대상으로 합니다. 오늘날 고속 데이터 엔지니어링의 세계로 여정을 시작하세요.