⚙️ 전체적인 아키텍처 설계 정보

[jms0522]

📅 24/08/08

- 프로젝트 진행에 앞서, 전체적인 아키텍처를 구상.
- Rapid에서 사용할 수 있는 무료 실시간 api를 통한 파이프라인 구축 목표.
- Kafka, Spark, Airflow등을 중점으로 프로젝트를 구축.

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[jms0522]

⚒️ 고도화 전략

. 데이터 처리와 변환의 고도화

•	Logstash 필터링: Logstash에서 데이터를 처리할 때, 필터를 추가해 로그 데이터를 변환, 정제, 강화할 수 있습니다. 예를 들어, 특정 필드를 추출하거나 변환, 불필요한 데이터를 삭제, 데이터 형식을 표준화하는 등의 작업을 할 수 있습니다.
•	Grok 패턴: Logstash의 Grok 플러그인을 사용해 복잡한 로그 메시지를 필드로 분리하여 데이터의 가독성을 높일 수 있습니다. 각 로그 유형에 대해 적절한 Grok 패턴을 정의하세요.
•	Mutate, Date, GeoIP: IP 주소에서 지리적 위치 정보를 추출하는 GeoIP, 타임스탬프 변환을 위한 Date, 데이터 변환을 위한 Mutate 플러그인 등을 활용해 데이터를 더 의미 있게 가공할 수 있습니다.

2. 데이터 품질 관리 및 모니터링

   • Dead Letter Queue (DLQ): Logstash에서 처리되지 못한 메시지를 저장하는 DLQ를 구성하여 데이터 손실을 방지하고, 나중에 이 메시지를 다시 처리할 수 있게 합니다.
   • 모니터링: ELK Stack 자체를 모니터링할 수 있는 Stack Monitoring을 활성화해 시스템의 상태를 실시간으로 파악하고, 장애 발생 시 신속히 대응할 수 있습니다.
   • Elasticsearch 인덱스 관리: 인덱스 롤오버, 인덱스 템플릿, 라이프사이클 관리(ILM)를 설정하여 저장소의 성능을 최적화하고, 데이터를 효율적으로 관리할 수 있습니다.

3. Kafka 클러스터의 고도화

   • Kafka 클러스터 확장: 단일 브로커에서 멀티 브로커로 Kafka 클러스터를 확장하여 가용성, 확장성, 내결함성을 높일 수 있습니다.
   • Kafka Connect: 외부 시스템(데이터베이스, NoSQL 등)과 연동해 Kafka로 데이터를 손쉽게 수집하고 내보낼 수 있도록 Kafka Connect를 도입할 수 있습니다.
   • Kafka Streams: 실시간 스트리밍 처리를 위해 Kafka Streams를 사용해 데이터 파이프라인 내에서 데이터를 실시간으로 처리, 분석할 수 있습니다.

4. 보안 강화

   • TLS/SSL 설정: 모든 구성 요소(Filebeat, Kafka, Logstash, Elasticsearch, Kibana) 간의 통신을 TLS/SSL로 암호화하여 데이터 전송 중 보안을 강화하세요.
   • 인증 및 권한 관리: Kafka, Elasticsearch에 대한 사용자 인증 및 역할 기반 접근 제어(RBAC)를 설정하여 민감 데이터에 대한 접근을 제한할 수 있습니다.
   • Logstash와 Kafka 간의 인증: SASL/SSL을 사용해 Kafka와 Logstash 간의 인증을 설정하세요.

5. 고급 시각화와 대시보드 구성

   • Kibana 대시보드: 여러 시각화 도구(막대, 파이, 지도, 타임라인 등)를 활용해 다양한 대시보드를 구성하고, 로그 데이터를 쉽게 분석할 수 있는 환경을 제공합니다.
   • Alerting 및 Reporting: 특정 조건이 충족될 때 경고를 생성하고, 정기 보고서를 이메일로 전송하는 Kibana Alerting 및 Reporting 기능을 설정해 모니터링의 자동화 수준을 높입니다.
   • Machine Learning: Kibana의 Machine Learning 기능을 활용해 로그 패턴을 자동으로 분석하고, 이상 징후를 탐지할 수 있습니다.

6. 자동화 및 CI/CD 통합

   • 자동화 스크립트: Filebeat, Logstash, Kafka, Elasticsearch, Kibana 설정을 관리하기 위해 Ansible, Terraform 등의 자동화 스크립트를 작성해 환경을 자동으로 프로비저닝하고 구성할 수 있습니다.
   • CI/CD 파이프라인: 설정 변경을 Git에 커밋하고, CI/CD 파이프라인(Jenkins, GitLab CI 등)을 설정해 변경 사항이 자동으로 배포되도록 구성합니다.

7. 데이터 백업 및 복구 전략

   • Elasticsearch Snapshot: 정기적인 인덱스 스냅샷을 생성해 데이터를 백업하고, 필요한 경우 복구할 수 있도록 Elasticsearch Snapshot 기능을 활용합니다.
   • Kafka 데이터 복제: Kafka MirrorMaker를 사용해 Kafka 데이터를 복제해 재해 복구 시나리오를 마련할 수 있습니다.

8. 로드 밸런싱 및 스케일링

   • 로드 밸런싱: Kafka에 대한 로그 데이터의 균형 잡힌 전송을 위해, Filebeat와 Logstash 앞에 로드 밸런서를 추가해 데이터 처리 효율성을 높일 수 있습니다.
   • Elasticsearch 클러스터 확장: Elasticsearch의 노드를 확장해 수평적 확장을 지원하고, 처리량과 가용성을 개선합니다.

9. 문서화 및 교육 자료

   • 프로젝트 문서화: 프로젝트의 전체적인 아키텍처, 구성 방법, 문제 해결 방법 등을 상세히 문서화해 팀원들이 쉽게 이해하고 관리할 수 있도록 합니다.
   • 사용자 교육 자료: Kibana 대시보드 사용법 및 로그 분석 방법에 대한 사용자 가이드를 작성해 비기술적 사용자도 쉽게 사용할 수 있도록 돕습니다.

이러한 추가 기능과 개선 사항을 통해 프로젝트의 완성도를 높이고, 유지보수 및 확장성을 강화할 수 있습니다.