Introducing Brooklin (ko)

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September 05, 2019

Introducing Brooklin (ko)

Linkedin이 개발한 실시간 데이터 스트리밍 분산 프레임워크, Brooklin을 소개합니다.
2019년 9월 5일, 제 3회 Kafka Mini Meetup에서 발표.

Introduces Brooklin, the distributed real-time data streaming framework developed by Linkedin.
Presented in Kafka Mini Meetup Korea, September 5th 2019.

Slides: Korean. Presentation: Korean.

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Lee Dongjin

September 05, 2019
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Transcript

  1. Introducing Brooklin Lee Dongjin | dongjin@apache.org 1

  2. 배경: 자주 받는 질문들 • Kafka Cluster 간에 Mirroring을 해야

    하는데 뭐가 좋나요? ◦ Kafka → Kafka • Kinesis 나 Pub/Sub으로 구현된 서비스를 Kafka로 옮겨야 하는데 어떻게 해야 하나요? ◦ Kinesis → Kafka ◦ Kafka → Kinesis • Storage의 변경 사항을 받아보고 싶은데 + Storage 간에 동기화를 해야 하는데… ◦ MySQL → Kafka ◦ Kafka → BigQuery 2
  3. 현재까지의 해결책 (1): Mirroring 이름 개발 유/무료 비고 MirrorMaker Kafka

    Community 무료 • Kafka Built-in MirrorMaker 2 Kafka Community (Cloudera) 무료 (?) • Kafka Built-in • WIP (2.4.0) Mirus Salesforce 무료 - uReplicator Uber 무료 • Chaperone 기반 • 범용성...? Replicator Confluent 유료 - 3
  4. 현재까지의 해결책 (2): Migration & etc. • Kafka Connect ◦

    “외부 Storage / Messaging System의 변경 사항을 Kafka Topic으로 보내 주거나, 그 반대의 작업을 해 주는 System” ◦ "적당한 Connector만 있으면 뭐든지 긁어오거나 부을 수 있습니다." ▪ 웬만한 건 다 plugin 형태로 나와 있음. ▪ 필요하면 다른 거 참고해서 만들면 됨. Sink Sink Connector Source Source Connector 4
  5. 문제: 한두개라면 모르겠는데... • "... 연결되어야 하는 Kafka Topic /

    Storage / Messaging System이 N개가 되면?" • MirrorMaker ◦ Point to Point • Kafka Connect ◦ 별도 Connect Cluster + Kafka Cluster • 자원 활용...? 유지 관리...? • 한 줄 요약: 문제가 산으로 갑니다. 5
  6. • … 본질적으로는 똑같은 문제 ◦ Source → Sink 로

    Data Streaming을 해 주는 문제 ◦ Source, Sink: Storage 혹은 Messaging System 해결책: 조금 멀리서 바라보면… (1) Storage Messaging System 6
  7. 해결책: 조금 멀리서 바라보면… (2) Source Sink 1. Source의 변경

    내역을 어떻게 탐지할 것인가? (change data capture) 2. 변경 내역을 어떻게 분할할 것인가? (partition) 3. 각 partition의 작업 지점을 어떻게 표시할 것인가? (offset) 4. Streaming되어 들어 온 data를 어떻게 Sink에 부을 것인가? 7
  8. Linkedin Brooklin • 다양한 Storage / Messaging System 사이의 실시간

    data streaming을 위한 범용 분산 Framework ◦ 안정성(reliable), 확장성(extensible), 규모 가변성(scalable) ◦ Connector, Transport Provider, DataStream • Linkedin에서 다양한 Storage / Messaging System들을 연결하기 위해 개발 (2016 ~) ◦ https://engineering.linkedin.com/blog/2017/10/streaming-data-pipelines-with-brooklin • 오픈 소스로 공개 (2019.6) ◦ https://engineering.linkedin.com/blog/2019/brooklin-open-source 8
  9. Connector & TransportProvider • Connector ◦ Storage / Messaging System의

    변경 사항을 Data Stream으로 변환. ◦ cf: KafkaMirrorMakerConnector: Kafka Mirroring 전용 • TransportProvider ◦ Data Stream의 내용을 Storage / Messaging System에 씀. 9 System Connector TransportProvider Directory DirectoryConnector DirectoryTransportProvider File FileConnector - Kafka KafkaConnector KafkaTransportProvider
  10. DataStream • "Source에서 Sink로의 Data Streaming 작업" • 동적으로 정의할

    수 있음. ◦ Connector, TransportProvider 사용 10 DataStream = { identifier, Connector, TransportProvider, 기타 설정 } … 따라서 이 둘만 잡아 주면 된다! 이 둘은 새로운 시스템이 도입되지 않는 한 계속 그대로 사용할 수 있고...
  11. … 직접 보여드리겠습니다. • Directory → Directory 11

  12. 결론 • Brooklin = Kafka Connect의 더 유연하고 일반적인 버전

    + Mirroring도 할 수 있음. ◦ cf: MySQL → BigQuery • 아직 초기 ◦ 2019년 6월 첫 공개, 9월 현재 1.0.0. ◦ File, Kafka 정도만 제공되는 중 ▪ MySQL 등: 현재 작업중 ... ◦ Kafka Mirroring 정도라면...? 12
  13. 질문? • Brooklin Project ◦ code: https://github.com/linkedin/Brooklin/ ◦ wiki: https://github.com/linkedin/Brooklin/wiki

    ◦ chat: https://gitter.im/linkedin/brooklin • Brooklin Docker ◦ https://github.com/dongjinleekr/brooklin-docker ◦ https://hub.docker.com/r/dongjinleekr/brooklin 13