Update Kafka Post " [카프카 핵심 가이드] CHAPTER 1. 카프카 시작하기 "

Author: devFancy

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 > 2025.07.01 ~ 2025.07.31
 
-* [[카프카 핵심 가이드] CHAPTER 1. 카프카 시작하기](https://devfancy.github.io/Kafka-Why-And-Concept/)
+* [[카프카 핵심 가이드] CHAPTER 1. 카프카 시작하기](https://devfancy.github.io/Kafka-Concept/)
 
 * [[카프카 핵심 가이드] CHAPTER 2. 카프카 설치하기 (설치부터 파티션과 브로커 규모 산정까지)](https://devfancy.github.io/Kafka-Installation-Sizing-Guide/)
 

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 ![](/assets/img/kafka/Kafka-Why-and-Concept-3.png)
 
-카프카는 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 `중앙 집중형 발행/구독 시스템`이다. (`분산 스트리밍 플랫폼` 이라고 부르기도 한다.)
-다양한 종류의 데이터를 모두 처리할 수 있는, 즉 데이터 허브(Data Hub) 역할을 수행한다.
+카프카는 바로 이 문제를 해결하기 위해 등장했다.
+
+`중앙 집중형 발행/구독 시스템`(= 분산 스트리밍 플랫폼)으로서, 기존의 여러 발행/구독 시스템을 하나로 통합하고 대체하며 
+모든 종류의 데이터를 처리하는 데이터 허브(Data Hub) 역할을 수행한다.
 
 결론적으로 카프카는 다음과 같은 강력한 특징 때문에 사용된다.
 
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 * 아래 그림과 같이, 하나의 파티션은 컨슈머 그룹 내에서 **오직 하나의 컨슈머에 의해서**만 소비된다. 이를 통해 메시지 처리를 병렬로 수행할 수 있다.
 
+  * 동일 그룹 내 (병렬 처리): 그림을 보면 각 파티션(`0`, `1`, `2`, `3`)이 그룹 내의 단 한 개의 컨슈머에게만 할당된 것을 확인할 수 있다. 예를 들어 **파티션 0**은 **컨슈머 0**이, **파티션 3**은 **컨슈머 2**가 전담하여 처리한다. 이를 통해 그룹 내에서 메시지 처리 순서를 보장하고 중복 소비를 방지한다.
+
+  * 컨슈머와 파티션의 관계: 컨슈머의 수가 파티션의 수보다 적기 때문에, **컨슈머 1**은 **파티션 1**과 **파티션 2**를 모두 담당하게 되었다. 이처럼 하나의 컨슈머는 여러 파티션을 처리할 수 있지만, 반대는 불가능하다.
+
+  * 다른 그룹 간 (독립적 구독): 만약 이 그림의 토픽을 구독하는 새로운 **컨슈머 그룹 B**가 생긴다면, 그 그룹 역시 현재 그룹과는 완전히 독립적으로 파티션 0, 1, 2, 3의 모든 메시지를 처음부터 소비하게 된다. 각 그룹은 자신만의 오프셋(offset, 어디까지 읽었는지의 위치)을 관리하기 때문이다.
+
+* 이러한 구조 덕분에 하나의 토픽 데이터를 가지고, 한쪽에서는 실시간 분석(그룹 A)을, 다른 한쪽에서는 데이터베이스 저장(그룹 B)을 하는 등 다양한 목적의 애플리케이션을 동시에 운영할 수 있다.
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 ![](/assets/img/kafka/Kafka-Why-and-Concept-5.png)
 
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