분산 이벤트

이벤트는 분산 시스템에서 발생한 상태의 변화나 중요한 사건을 의미한다. 이는 특정 시점에 시스템 내에서 일어난 사실을 기록한 불변의 데이터 객체로, 일반적으로 "무엇이", "언제", "어디서" 발생했는지에 대한 정보를 담고 있다. 예를 들어, 사용자가 주문을 생성하거나, 결제가 완료되거나, 센서에서 특정 임계값을 초과한 데이터를 읽는 것 등이 모두 이벤트가 될 수 있다. 이러한 이벤트는 시스템의 다른 부분에 상태 변화를 알리고, 후속 작업을 트리거하는 데 사용된다.

이벤트는 일반적으로 JSON이나 프로토콜 버퍼(Protocol Buffers)와 같은 구조화된 형식으로 표현되며, 고유 식별자, 타임스탬프, 발생 주체, 페이로드(실제 데이터) 등의 필드를 포함한다. 이벤트의 핵심 특성은 일단 발생하면 그 내용이 변경될 수 없다는 불변성이다. 이는 시스템의 상태 변화에 대한 신뢰할 수 있는 기록을 제공하며, 이벤트 소싱 패턴의 기반이 된다. 이벤트는 명령과 달리 과거에 일어난 사실을 알리는 통지의 성격을 가지므로, 수신 측이 이를 어떻게 처리할지 결정한다.

분산 시스템에서 이벤트는 마이크로서비스 아키텍처 간의 통신 수단으로 널리 사용된다. 서비스가 직접 서로를 호출하는 대신 이벤트를 통해 소통하면, 서비스 간의 결합도가 크게 낮아진다. 이벤트를 생성하는 서비스는 어떤 서비스가 이를 구독하고 처리할지 알 필요가 없으며, 이벤트를 소비하는 서비스도 이벤트 발행자의 상태나 가용성에 직접 의존하지 않는다. 이는 비동기 통신을 가능하게 하여 시스템 전체의 응답성과 회복성을 높이는 데 기여한다.

이벤트 기반 통신은 발행-구독 패턴을 통해 구현되는 경우가 많다. 이 패턴에서 이벤트 생산자(Producer)는 이벤트를 특정 주제에 발행하기만 하면 되며, 관심 있는 이벤트 소비자(Consumer)들은 해당 주제를 구독하여 이벤트를 수신하고 자체적으로 처리한다. 이 과정에서 이벤트 브로커나 메시지 큐가 중간 매개자 역할을 하여 이벤트의 효율적인 라우팅과 버퍼링을 담당한다.

이벤트 생산자는 분산 이벤트 시스템에서 이벤트를 생성하고 발행하는 주체이다. 이벤트 생산자는 애플리케이션, 서비스, 센서, 사용자 인터페이스 등 시스템 내의 어떤 구성 요소라도 될 수 있다. 이들의 핵심 역할은 시스템 내에서 발생한 상태 변화나 중요한 사건을 캡처하여, 이를 정의된 형식의 메시지로 만들어 이벤트 브로커나 이벤트 버스로 전송하는 것이다.

이벤트 생산자는 일반적으로 이벤트 소비자와 직접 통신하지 않는다. 이는 발행-구독 패턴의 핵심 원리로, 생산자는 메시지의 최종 수신자를 알 필요 없이 단지 이벤트 버스에 메시지를 발행하기만 한다. 이러한 방식은 시스템 구성 요소 간의 느슨한 결합을 가능하게 하며, 생산자와 소비자가 독립적으로 확장되고 진화할 수 있도록 한다.

생산자가 발행하는 이벤트는 주로 비동기적으로 처리된다. 이는 생산자가 이벤트를 발행한 후 즉시 다음 작업을 진행할 수 있어 시스템의 전체적인 처리량과 응답성을 높이는 데 기여한다. 이벤트 생산자는 마이크로서비스 아키텍처에서 다른 서비스에 상태 변경을 알리거나, 실시간 데이터 파이프라인에서 데이터 스트림의 시작점 역할을 하는 등 다양한 사용 사례에서 핵심적인 구성 요소로 작동한다.

이벤트 소비자는 분산 시스템에서 이벤트 브로커를 통해 전달된 이벤트를 수신하고 처리하는 구성 요소이다. 이벤트 소비자는 특정 토픽이나 큐를 구독하여, 해당 채널로 발행된 이벤트 메시지를 지속적으로 또는 주기적으로 가져와 비즈니스 로직에 따라 처리한다. 이벤트 소비자의 핵심 역할은 시스템 내에서 발생한 상태 변화나 사건에 반응하여 필요한 작업을 수행하는 것이다.

이벤트 소비자는 다양한 형태로 구현될 수 있다. 단일 애플리케이션 내의 모듈일 수도 있고, 완전히 독립된 마이크로서비스일 수도 있다. 소비자는 이벤트를 처리하는 방식에 따라 크게 두 가지로 구분된다. 하나는 이벤트를 단순히 수신하여 기록하거나 변환하는 ETL 파이프라인과 같은 수동적 처리자이고, 다른 하나는 이벤트 내용에 따라 추가적인 명령을 발생시키거나 다른 서비스에 영향을 주는 능동적 처리자이다.

효율적인 운영을 위해 이벤트 소비자는 종종 컨슈머 그룹으로 구성된다. 동일한 토픽을 구독하는 여러 소비자 인스턴스를 하나의 그룹으로 묶어, 이벤트 처리 부하를 분산시키고 고가용성을 확보한다. 또한, 소비자는 이벤트를 성공적으로 처리한 후 브로커에 확인 응답을 보내어, 메시지가 안전하게 처리되었음을 알린다. 이를 통해 메시지 손실을 방지하고 정확히 한 번 전달 시맨틱을 구현하는 데 기여한다.

이벤트 소비자의 설계는 시스템의 신뢰성과 성능에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 장애 허용 설계, 재시도 메커니즘, 배압 관리 등의 고려 사항이 중요하다. 소비자가 이벤트를 처리하지 못할 경우 데드 레터 큐로 보내 후속 조치를 취하거나, 지연 없이 이벤트를 소비할 수 있도록 처리량을 모니터링하고 조정해야 한다.

이벤트 버스 또는 이벤트 브로커는 분산 시스템에서 이벤트의 중앙 집중식 전달을 담당하는 핵심 구성 요소이다. 이는 이벤트 생산자와 이벤트 소비자를 직접 연결하지 않고, 중간에서 이벤트를 라우팅하고 전달하는 역할을 한다. 생산자는 특정 브로커 서비스에 이벤트를 발행하기만 하면 되고, 소비자는 자신이 관심 있는 이벤트를 브로커로부터 구독하여 수신한다. 이는 발행-구독 패턴을 구현한 전형적인 형태로, 시스템 구성 요소 간의 직접적인 의존성을 제거한다.

이벤트 브로커는 비동기 메시징을 기반으로 작동하여, 생산자와 소비자의 처리 속도 차이를 완화하고 시스템의 전체적인 처리량을 높인다. 또한, 이벤트를 일시적으로 저장하는 버퍼 역할을 수행함으로써, 일시적인 소비자 장애 시에도 이벤트 유실을 방지하는 데 기여한다. 이러한 특성은 마이크로서비스 아키텍처에서 서비스 간의 느슨한 결합과 회복성을 실현하는 데 필수적이다.

주요 이벤트 브로커 솔루션으로는 Apache Kafka, RabbitMQ, AWS EventBridge, Google Cloud Pub/Sub 등이 있다. 각 플랫폼은 지속성, 처리량, 지연 시간, 관리 편의성 등에서 서로 다른 특징을 가지며, 사용 사례에 따라 선택된다. 예를 들어, 초고속 실시간 스트림 처리에는 Apache Kafka가, 복잡한 라우팅 규칙이 필요한 이벤트 주도 아키텍처에는 AWS EventBridge가 적합할 수 있다.

이벤트 버스 패턴을 도입하면 시스템의 확장성과 유연성이 크게 향상되지만, 동시에 운영의 복잡성이 증가한다는 점을 고려해야 한다. 브로커 자체의 가용성과 성능이 전체 시스템의 핵심이 되므로, 모니터링과 장애 조치 전략이 반드시 수반되어야 한다.

발행-구독 패턴은 이벤트 생산자와 이벤트 소비자를 직접 연결하지 않고, 중간에 이벤트 브로커를 두어 통신하는 메시징 패턴이다. 생산자는 특정 주제나 채널에 이벤트를 발행하기만 하고, 소비자는 관심 있는 주제를 구독하여 해당 이벤트를 수신한다. 이 방식은 생산자가 누가 이벤트를 받는지 알 필요가 없고, 소비자 역시 이벤트가 어디서 왔는지 알 필요가 없게 하여, 시스템 구성 요소 간의 느슨한 결합을 실현한다.

이 패턴의 핵심은 이벤트 브로커가 발행된 이벤트를 적절한 구독자에게 라우팅하는 역할을 담당한다는 점이다. 브로커는 토픽 기반, 콘텐츠 기반, 패턴 기반 등 다양한 필터링 방식을 통해 메시지를 전달할 수 있다. 이를 통해 다수의 생산자와 소비자가 독립적으로 확장되고 운영될 수 있으며, 새로운 소비자를 추가하거나 제거하는 것이 기존 시스템에 영향을 미치지 않는다.

발행-구독 패턴은 비동기 통신을 기본으로 하기 때문에, 소비자가 일시적으로 불가능한 상태여도 생산자는 이벤트를 계속 발행할 수 있다. 이벤트는 브로커에 버퍼링되어 소비자가 복구된 후에 처리될 수 있어, 시스템 전체의 회복성을 높이는 데 기여한다. 이는 특히 피크 시간대의 트래픽 처리나 일부 서비스 장애 상황에서 시스템의 안정성을 보장한다.

이 패턴은 실시간 데이터 파이프라인, 마이크로서비스 간 통신, 로그 집계, 알림 시스템 등 다양한 분산 시스템 시나리오에서 광범위하게 적용된다. Apache Kafka, RabbitMQ, Google Cloud Pub/Sub과 같은 현대적인 메시징 플랫폼들은 이 패턴을 구현하고 강력한 기능으로 확장한 대표적인 예시이다.

이벤트 주도 아키텍처는 분산 시스템에서 상태의 변화나 중요한 사건을 나타내는 이벤트를 중심으로 시스템을 설계하는 패턴이다. 이 패턴은 마이크로서비스 아키텍처 간의 통신 방식으로 특히 널리 사용되며, 서비스 간의 직접적인 의존성을 제거하여 느슨한 결합을 달성하는 것을 목표로 한다. 이벤트가 발생하면 이를 알리고, 필요한 서비스만 해당 이벤트에 반응하는 구조로 동작한다.

이 아키텍처의 핵심 구성 요소는 이벤트 생산자, 이벤트 브로커, 이벤트 소비자로 구분된다. 이벤트 생산자는 시스템 내에서 발생한 상태 변화를 이벤트로 생성하여 발행한다. 이벤트 브로커(메시지 큐 또는 이벤트 스트리밍 플랫폼)는 발행된 이벤트를 중계하고 관리하는 역할을 하며, 소비자는 브로커로부터 관심 있는 이벤트를 구독하여 비동기적으로 처리한다. 이 과정은 발행-구독 패턴을 기반으로 한다.

이벤트 주도 아키텍처를 채택함으로써 얻는 주요 이점은 시스템의 결합도가 크게 감소한다는 점이다. 생산자는 소비자가 누구인지, 또는 이벤트를 어떻게 처리할지 알 필요 없이 단지 이벤트를 발행하기만 하면 된다. 이는 개별 서비스의 독립적인 개발, 배포, 확장을 가능하게 하며, 시스템 전체의 확장성과 회복성을 향상시킨다. 또한 비동기 처리를 기본으로 하기 때문에 요청-응답 방식에 비해 성능과 응답성을 개선할 수 있다.

이 아키텍처는 실시간 데이터 파이프라인 구축, 사용자 활동 추적, 로그 집계 등 다양한 사용 사례에 적용된다. 그러나 이벤트의 순서 보장, 중복 또는 유실 없이 정확히 한 번 전달 보장, 분산 트랜잭션 관리, 시스템 동작 추적의 복잡성 증가 등의 도전 과제도 함께 고려해야 한다.

이벤트 소싱은 애플리케이션의 상태를 변경하는 모든 사건을 순서대로 기록된 이벤트의 스트림으로 저장하는 설계 패턴이다. 전통적인 방식처럼 최종 상태만을 데이터베이스에 저장하는 대신, 상태 변화의 전체 이력을 불변의 이벤트 로그로 유지한다. 이벤트는 "주문 생성됨", "배송지 변경됨", "결제 완료됨"과 같이 과거에 일어난 사실을 나타내며, 일단 저장되면 수정되거나 삭제되지 않는다.

애플리케이션의 현재 상태는 필요할 때 이 이벤트 스트림의 처음부터 재생하여 재구성할 수 있다. 이는 시스템 상태에 대한 완전한 감사 추적을 제공하며, 디버깅이나 특정 시점의 상태를 조회하는 데 유용하다. 이벤트 소싱은 CQRS 패턴과 자주 결합되어 사용되며, 명령 모델에서는 이벤트를 기록하고 조회 모델에서는 최적화된 뷰를 생성하는 방식으로 협력한다.

이 패턴의 주요 장점은 데이터의 진실의 원천이 명확하다는 점이다. 시스템의 모든 상태 변화는 기록된 이벤트에서 비롯되므로 데이터 불일치의 여지가 줄어든다. 또한, 비동기 통신과 자연스럽게 결합되어 마이크로서비스 아키텍처에서 서비스 간의 느슨한 결합을 실현하고 확장성을 높이는 데 기여한다. 복잡한 비즈니스 로직을 가진 도메인, 금융 거래 시스템, 감사 추적이 중요한 애플리케이션에서 특히 유용하게 적용된다.

그러나 이벤트 소싱은 구현 복잡성을 증가시킬 수 있다. 장기간 운영된 시스템에서는 이벤트 스트림이 매우 길어져 상태 재구성에 시간이 오래 걸릴 수 있어, 스냅샷 같은 성능 최적화 기법이 필요하다. 또한 이벤트 스키마의 버전 관리와 이벤트 소비자에게 전달되는 이벤트 순서 보장은 중요한 고려 사항이 된다.

CQRS는 명령 조회 책임 분리의 약자로, 데이터를 업데이트하는 명령 작업과 데이터를 읽는 조회 작업을 위한 모델을 분리하는 소프트웨어 아키텍처 패턴이다. 이 패턴은 전통적인 CRUD 기반 시스템에서 발생하는 복잡성과 성능 문제를 해결하기 위해 등장했다. CQRS는 특히 이벤트 소싱 패턴과 함께 사용될 때 그 강력함을 발휘하며, 도메인 주도 설계와 마이크로서비스 아키텍처 환경에서 널리 적용된다.

CQRS의 핵심은 명령 모델과 조회 모델을 완전히 분리하는 데 있다. 명령 모델은 비즈니스 로직을 처리하고 시스템 상태를 변경하는 책임을 지며, 주로 이벤트를 생성한다. 반면 조회 모델은 사용자 인터페이스나 API에 데이터를 제공하는 데 최적화된 별도의 데이터 모델을 사용한다. 이 두 모델은 서로 다른 데이터 저장소를 가질 수 있으며, 명령 모델에서 발생한 상태 변경은 비동기적으로 조회 모델에 반영된다. 이러한 분리는 각 작업에 최적화된 스키마와 기술을 선택할 수 있게 해주며, 읽기와 쓰기 작업의 독립적인 확장을 가능하게 한다.

CQRS를 구현할 때는 몇 가지 중요한 고려 사항이 있다. 첫째, 두 모델 간의 데이터 일관성은 최종적 일관성을 가진다. 즉, 명령으로 인한 상태 변경이 조회 모델에 즉시 반영되지 않을 수 있다. 둘째, 시스템의 복잡성이 증가하며, 명령과 조회를 위한 별도의 코드 경로, 데이터 저장소 및 동기화 메커니즘을 관리해야 한다. 따라서 복잡한 비즈니스 도메인과 높은 성능 및 확장성이 요구되는 시스템, 예를 들어 금융 거래 시스템이나 실시간 분석 플랫폼에서 CQRS의 이점이 두드러진다.

Apache Kafka는 링크드인에서 개발된 오픈소스 분산 스트리밍 플랫폼이다. 높은 처리량과 낮은 지연 시간을 가지며, 실시간 데이터 피드를 안정적으로 처리하기 위해 설계되었다. 이벤트 스트림을 토픽이라는 범주로 구분하여 관리하며, 각 토픽은 여러 파티션으로 나뉘어 병렬 처리와 확장성을 제공한다. 이벤트 생산자는 특정 토픽에 메시지를 발행하고, 이벤트 소비자는 구독한 토픽의 메시지를 소비하는 발행-구독 패턴을 따른다.

Kafka의 핵심 특징은 분산형, 내결함성, 영속성을 갖춘 로그 구조의 스토리지이다. 모든 메시지는 디스크에 순차적으로 기록되어 오랜 기간 보존될 수 있으며, 소비자가 메시지를 읽어도 데이터는 삭제되지 않는다. 이를 통해 동일한 데이터 스트림을 다양한 목적의 소비자 그룹이 각자의 속도로 재처리할 수 있다. 이러한 아키텍처는 실시간 데이터 파이프라인, 로그 집계, 사용자 활동 추적과 같은 대규모 스트리밍 데이터 사용 사례에 적합하다.

주요 구성 요소로는 주키퍼에 의존하던 초기 아키텍처와 달리, 최신 버전에서는 KRaft 프로토콜을 사용하여 메타데이터 관리를 단순화하였다. 또한 커넥트 API를 통해 다른 데이터 시스템과의 연동을, 스트림즈 라이브러리를 통해 복잡한 스트림 처리 애플리케이션 구축을 지원한다. 이러한 특성으로 인해 Kafka는 현대 마이크로서비스 아키텍처와 이벤트 주도 아키텍처의 핵심 인프라로 널리 채택되고 있다.

RabbitMQ는 오픈 소스 메시지 브로커 소프트웨어로, AMQP 프로토콜을 구현한 대표적인 메시지 큐잉 시스템이다. 이 시스템은 이벤트 생산자가 생성한 메시지를 이벤트 브로커가 중앙에서 관리하고, 이를 구독한 이벤트 소비자에게 전달하는 발행-구독 패턴을 효과적으로 지원한다. RabbitMQ는 복잡한 라우팅 규칙을 정의할 수 있는 익스체인지와 큐 구조를 제공하여, 다양한 메시지 전달 패턴을 구현할 수 있게 한다.

RabbitMQ의 주요 강점은 높은 신뢰성과 유연성에 있다. 메시지 지속성, 승인 메커니즘, 장애 조치와 같은 기능을 통해 메시지의 손실 없이 안정적으로 전달할 수 있다. 또한, 다양한 클라이언트 라이브러리와 플러그인을 지원하여 Java, Python, .NET 등 여러 프로그래밍 언어와 환경에서 쉽게 통합할 수 있다. 이러한 특성으로 인해 RabbitMQ는 마이크로서비스 아키텍처에서 서비스 간의 느슨한 결합을 실현하는 비동기 통신의 핵심 인프라로 널리 사용된다.

주요 사용 사례로는 작업 큐를 통한 백그라운드 작업 처리, 마이크로서비스 간의 이벤트 전파, 애플리케이션 로그의 집계 등이 있다. 특히, 요청에 대한 즉각적인 응답이 필요하지 않은 작업을 큐에 넣고 나중에 처리하는 방식으로 시스템의 응답성과 확장성을 크게 향상시킬 수 있다. RabbitMQ는 클라우드 환경과 온프레미스 환경 모두에서 안정적으로 운영될 수 있어, 전통적인 엔터프라이즈 시스템부터 현대적인 클라우드 네이티브 애플리케이션에 이르기까지 폭넓게 적용된다.

AWS EventBridge는 아마존 웹 서비스가 제공하는 완전관리형 서버리스 이벤트 버스 서비스이다. 이 서비스는 애플리케이션, 서비스, SaaS 애플리케이션에서 생성된 이벤트를 중앙에서 수신하고, 사용자가 정의한 규칙에 따라 다양한 대상으로 라우팅하는 역할을 한다. 이벤트 브로커로서의 기능을 하며, 이벤트 생산자와 이벤트 소비자 간의 연결을 단순화하고 관리 부담을 줄여준다.

AWS EventBridge의 핵심 기능은 이벤트 라우팅이다. 사용자는 JSON 형식의 이벤트 패턴을 기반으로 규칙을 생성하여, 특정 이벤트가 발생했을 때 이를 처리할 대상을 지정할 수 있다. 지원하는 대상은 매우 다양하여 AWS Lambda, Amazon SNS, Amazon SQS, Amazon Kinesis와 같은 AWS 서비스부터 HTTP 엔드포인트에 이르기까지 광범위하다. 이를 통해 마이크로서비스 간의 비동기 통신을 쉽게 구현할 수 있다.

이 서비스는 특히 AWS 생태계 내부 및 외부 서비스 통합에 강점을 보인다. 기본적으로 수십 개의 AWS 서비스에서 발생하는 이벤트를 소스로 지원하며, 이벤트 브리지 API를 통해 사용자 애플리케이션의 이벤트도 직접 전송할 수 있다. 더 나아가 이벤트 브리지 파트너 이벤트 소스를 통해 Datadog, PagerDuty, Zendesk와 같은 타사 SaaS 제공업체의 이벤트도 수신하여 AWS 환경 내에서 처리할 수 있게 해준다.

서버리스로 운영되므로 사용자는 인프라 프로비저닝이나 관리 없이 이벤트 기반 애플리케이션을 구축할 수 있다. 이는 운영 복잡성을 크게 줄이고, 개발자가 비즈니스 로직에 집중할 수 있도록 한다. 이벤트 주도 아키텍처를 구현할 때 인프라 관리 부담이 큰 장벽이 될 수 있는데, AWS EventBridge는 이를 해소하는 데 기여한다.

Google Cloud Pub/Sub는 구글 클라우드 플랫폼이 제공하는 완전관리형 메시지 브로커 서비스이다. 이 서비스는 발행-구독 패턴을 구현하여 이벤트 생산자와 이벤트 소비자를 분리하고, 대규모 비동기 메시징을 안정적으로 지원한다. Google Cloud Pub/Sub는 글로벌 규모의 이벤트 스트리밍과 데이터 파이프라인 구축을 위한 핵심 서비스로 자리 잡았다.

이 서비스의 핵심 구조는 토픽과 구독이다. 이벤트 생산자는 메시지를 특정 토픽에 발행하고, 이벤트 소비자는 해당 토픽에 연결된 구독을 생성하여 메시지를 수신한다. 하나의 토픽에는 여러 개의 구독이 연결될 수 있어, 하나의 메시지를 여러 서비스가 동시에 처리하는 팬아웃 패턴을 쉽게 구현할 수 있다. Google Cloud Pub/Sub는 메시지의 영속적 저장과 전달을 보장하며, 자동 확장성과 고가용성을 제공한다.

주요 사용 사례로는 마이크로서비스 간의 느슨한 결합 통신, 애플리케이션과 분석 시스템 간의 실시간 데이터 연동, 그리고 이벤트 주도 아키텍처 구현이 있다. 특히 Google Cloud 생태계 내의 빅쿼리, 클라우드 함수, 데이터플로 같은 다른 서비스들과의 긴밀한 통합이 강점이다. 이를 통해 복잡한 스트리밍 애널리틱스나 이벤트 기반 자동화 워크플로를 구축할 수 있다.

서비스는 클라이언트 라이브러리를 통해 자바, 파이썬, 고 등 다양한 언어를 지원하며, REST API와 gRPC API도 제공한다. Google Cloud Pub/Sub는 Apache Kafka나 RabbitMQ와 같은 오픈소스 메시징 시스템에 비해 운영 부담이 적다는 장점이 있지만, 벤더 종속성과 비용 구조는 고려해야 할 요소이다.

Apache Pulsar는 Apache Software Foundation이 관리하는 오픈 소스 분산 메시지 큐 및 스트리밍 플랫폼이다. 클라우드 네이티브 환경을 위해 설계되었으며, 이벤트의 실시간 스트리밍 처리와 전통적인 메시지 큐 기능을 단일 시스템으로 통합하는 것을 목표로 한다. Apache Kafka와 같은 기존 기술과 비교하여, Pub/Sub 모델과 메시지 큐 모델을 모두 지원하며, 분리된 계층형 아키텍처를 채택하는 것이 특징이다.

Pulsar의 핵심 설계는 서비스 계층과 스토리지 계층이 분리된 계층형 아키텍처에 있다. 서비스 계층은 브로커로 구성되어 이벤트 생산자와 이벤트 소비자의 연결을 관리하고 메시지를 처리한다. 스토리지 계층은 Apache BookKeeper를 기반으로 하여, 처리된 메시지의 지속적이고 안정적인 저장을 담당한다. 이러한 분리는 시스템의 확장성과 유연성을 높이며, 브로커와 스토리지를 독립적으로 확장할 수 있게 한다.

주요 기능으로는 다중 테넌시 지원, 지리적 복제, 낮은 지연 시간의 메시지 전달, 그리고 토픽의 자동 로드 밸런싱을 들 수 있다. 또한, Pub/Sub 모델 외에도 RabbitMQ와 유사한 메시지 큐 방식의 점대점 통신을 지원하여 다양한 비동기 통신 패턴을 구현할 수 있다. 이러한 특징 덕분에 실시간 분석, 금융 서비스, IoT 데이터 파이프라인, 마이크로서비스 간 통신 등 다양한 사용 사례에 적용된다.

분산 이벤트 시스템의 가장 큰 장점 중 하나는 느슨한 결합을 달성한다는 점이다. 이는 시스템을 구성하는 개별 컴포넌트들이 서로에 대해 최소한의 정보만 알고 독립적으로 동작할 수 있게 함을 의미한다. 전통적인 동기식 API 호출 방식에서는 서비스 간에 직접적인 연결이 필요하며, 한 서비스의 장애나 변경이 다른 서비스에 즉시 영향을 미칠 수 있다. 반면, 분산 이벤트 시스템에서는 이벤트 생산자가 이벤트 브로커에 메시지를 발행하기만 하면 되고, 이벤트 소비자는 자신이 관심 있는 이벤트를 구독하여 처리한다. 이 과정에서 생산자와 소비자는 서로의 존재를 직접 알 필요가 없으며, 오직 이벤트의 형식과 브로커의 위치만 알면 된다.

이러한 느슨한 결합은 시스템의 유연성과 회복성을 크게 향상시킨다. 예를 들어, 특정 소비자 서비스가 일시적으로 다운되거나 유지보수를 위해 중단되어도, 생산자는 이에 영향을 받지 않고 계속해서 이벤트를 발행할 수 있다. 이벤트는 브로커에 안전하게 저장되어 있으며, 소비자가 복구된 후에 처리할 수 있다. 또한 새로운 기능을 추가하거나 기존 서비스를 교체할 때도, 다른 서비스들의 코드를 수정하지 않고 새로운 소비자를 브로커에 등록하기만 하면 된다. 이는 마이크로서비스 아키텍처에서 서비스의 독립적인 배포와 확장을 가능하게 하는 핵심 메커니즘이다.

결과적으로 느슨한 결합은 시스템 전체의 복잡성을 관리 가능한 수준으로 유지하는 데 기여한다. 각 팀은 자신이 담당하는 서비스의 개발과 운영에 더 집중할 수 있으며, 서비스 간의 의존성으로 인한 변경의 전파 효과를 최소화할 수 있다. 이는 대규모 분산 시스템을 구축하고 진화시키는 데 있어 필수적인 특성이다.

분산 이벤트 시스템의 핵심 장점 중 하나는 뛰어난 확장성이다. 이는 시스템의 부하나 요구사항의 변화에 따라 구성 요소를 쉽게 늘리거나 줄일 수 있는 능력을 의미한다. 확장성은 주로 이벤트 브로커와 이벤트 소비자 측면에서 두 가지 방식, 즉 수평적 확장과 수직적 확장으로 구현된다.

이벤트 브로커는 시스템의 중앙 허브 역할을 하며, Apache Kafka나 RabbitMQ와 같은 기술은 파티셔닝, 샤딩, 클러스터링 기능을 통해 수평 확장을 지원한다. 예를 들어, 처리해야 할 이벤트의 양이 증가하면 브로커 클러스터에 노드를 추가하여 처리 용량과 저장소를 늘릴 수 있다. 이벤트 소비자 측면에서도 확장성이 중요한데, 마이크로서비스나 이벤트 소비자 인스턴스를 여러 개 실행하여 하나의 이벤트 스트림을 병렬로 처리할 수 있다. 이를 통해 소비 측의 처리 속도를 높이고 지연 시간을 줄일 수 있다.

이러한 확장성은 시스템의 부하를 분산시키고, 가용성을 높이며, 비동기 통신의 이점을 극대화하는 데 기여한다. 결과적으로 분산 이벤트 시스템은 트래픽이 급증하는 상황에서도 안정적인 성능을 유지할 수 있으며, 필요에 따라 유연하게 리소스를 조정할 수 있는 구조를 제공한다.

분산 이벤트 시스템의 회복성은 시스템의 일부 구성 요소에 장애가 발생하더라도 전체 서비스가 중단되지 않고 계속해서 운영될 수 있는 능력을 의미한다. 이는 전통적인 동기식 요청-응답 모델에 비해 분산 이벤트 아키텍처가 가지는 핵심적인 장점 중 하나이다. 이벤트 브로커가 중앙 허브 역할을 하여 이벤트 생산자와 이벤트 소비자를 분리함으로써, 한 서비스의 장애가 다른 서비스로 직접 전파되는 것을 방지한다.

회복성을 확보하는 주요 메커니즘은 비동기 통신과 메시지 지속성에 기반한다. 이벤트 생산자는 이벤트를 발행한 후 즉시 응답을 기다리지 않으며, 이벤트 브로커는 수신한 이벤트를 디스크와 같은 영구 저장소에 안정적으로 저장한다. 이로 인해 소비자 서비스가 일시적으로 다운되거나 느려져도, 이벤트는 브로커에 보관되었다가 서비스가 복구된 후 재처리될 수 있다. 이는 시스템이 부분적 장애를 견디고 자가 복구할 수 있는 능력, 즉 탄력성을 부여한다.

또한, 고가용성을 위한 클러스터링과 데이터 복제 전략은 회복성의 기반을 이룬다. Apache Kafka나 Apache Pulsar와 같은 현대적 이벤트 플랫폼은 브로커 클러스터를 구성하고, 이벤트 데이터를 여러 노드에 걸쳐 복제하여 단일 장애점을 제거한다. 한 노드에 장애가 발생하더라도 다른 노드가 서비스를 이어받고 복제본 데이터를 통해 무결성을 유지함으로써 시스템 전체의 중단 없이 운영을 지속할 수 있다.

이러한 설계는 특히 마이크로서비스 아키텍처 환경에서 중요하다. 수십, 수백 개의 서비스가 분리되어 운영될 때, 특정 서비스의 장애나 부하 증가가 연쇄적으로 전체 시스템을 마비시키는 것을 방지한다. 이벤트는 큐에 대기하고, 소비자는 자신의 처리 능력에 맞춰 이벤트를 소비하며, 장애 복구 후에도 손실 없이 작업을 재개할 수 있어 시스템의 전반적인 신뢰도와 가용성을 크게 향상시킨다.

분산 이벤트 시스템의 핵심 장점 중 하나는 비동기 처리를 가능하게 한다는 점이다. 이는 이벤트를 발생시키는 이벤트 생산자와 이를 처리하는 이벤트 소비자가 서로의 작업 완료를 기다리지 않고 독립적으로 운영될 수 있음을 의미한다. 이벤트 브로커가 중간 매개체 역할을 하여, 생산자는 이벤트를 발행한 후 즉시 다음 작업을 계속할 수 있고, 소비자는 자신의 처리 속도에 맞춰 이벤트를 가져와 처리한다. 이 방식은 마이크로서비스 아키텍처에서 서비스 간의 직접적인 동기 호출을 제거하여 전체 시스템의 응답성을 높인다.

비동기 처리는 특히 처리에 시간이 오래 걸리거나, 부하가 변동적이거나, 특정 서비스가 일시적으로 불가능한 상황에서 유용하다. 예를 들어, 주문 완료 이벤트를 발행한 주문 서비스는 결제나 배송 처리 결과를 기다리지 않아도 되며, 해당 이벤트는 이벤트 브로커에 큐잉되어 결제 서비스나 배송 서비스가 준비되었을 때 비동기적으로 소비된다. 이는 시스템의 부분 장애가 전체 흐름을 차단하는 것을 방지하는 회복성을 제공하며, 피크 시간대의 트래픽을 버퍼링하여 시스템 안정성을 유지하는 데 기여한다.

이러한 비동기 통신 모델은 이벤트 주도 아키텍처의 근간이 된다. 각 마이크로서비스는 명시적으로 다른 서비스를 호출하지 않고, 이벤트의 발행과 구독을 통해 간접적으로 상호작용한다. 이는 시스템 구성 요소 간의 느슨한 결합을 극대화한다. 결과적으로, 새로운 기능을 추가하거나 기존 서비스를 변경할 때 다른 서비스에 미치는 영향을 최소화하면서, 시스템의 진화와 유지 보수를 용이하게 만든다.

이벤트 순서 보장은 분산 이벤트 시스템에서 발생하는 주요 도전 과제 중 하나이다. 여러 개의 이벤트 생산자가 동시에 이벤트를 발행하거나, 단일 생산자라도 네트워크 지연이나 재시도로 인해 이벤트가 이벤트 브로커에 도착하는 순서가 뒤섞일 수 있다. 또한, 이벤트 소비자가 여러 인스턴스로 확장되어 병렬로 메시지를 처리할 때, 처리 완료 순서가 원래 발생 순서와 다를 수 있다. 이러한 순서의 불일치는 금융 거래나 재고 관리, 사용자 세션 추적과 같이 이벤트 간의 인과 관계가 중요한 비즈니스 로직에서 치명적인 오류를 초래할 수 있다.

이 문제를 해결하기 위한 일반적인 접근법은 파티셔닝 또는 샤딩을 활용하는 것이다. Apache Kafka에서는 특정 키를 기준으로 이벤트를 파티션에 할당하며, 동일한 키를 가진 모든 이벤트는 동일한 파티션에 순차적으로 저장된다. 이를 통해 하나의 파티션 내에서는 순서가 보장된다. RabbitMQ의 경우, 단일 큐를 사용하거나 컨슈머의 프리페치 카운트를 1로 설정하여 병렬 처리를 제한하는 방식으로 순서를 유지할 수 있다. AWS Kinesis Data Streams나 Google Cloud Pub/Sub의 순서 키 기능도 유사한 원리로 동작한다.

그러나 순서 보장과 시스템의 처리량 및 가용성은 트레이드오프 관계에 있다. 강한 순서 보장을 위해 단일 파티션이나 단일 컨슈머 인스턴스에 의존하면 처리 병목이 발생하여 시스템의 확장성이 제한될 수 있다. 따라서 시스템 설계 시, 애플리케이션의 요구사항을 정확히 분석하여 특정 애그리게이트나 엔티티 범위 내에서만 순서를 보장하는 것과 같이 적절한 수준의 보장을 선택하는 것이 중요하다. 완벽한 전역 순서 보장은 구현이 매우 복잡하고 비용이 크기 때문에, 대부분의 실용적인 시스템은 제한된 범위 내에서의 순서 보장을 목표로 한다.

정확히 한 번 전달(Exactly-once delivery)은 분산 시스템에서 메시지나 이벤트가 중복 없이, 누락 없이 정확히 한 번만 소비자에게 전달되는 것을 보장하는 것을 목표로 하는 메시지 전달 의미론(semantics)이다. 이는 이벤트 브로커나 메시지 큐 시스템이 제공해야 하는 핵심적인 신뢰성 보장 수준 중 하나로, 금융 거래나 재고 관리와 같이 데이터의 정확성이 매우 중요한 비즈니스 로직을 처리할 때 필수적이다.

이를 구현하는 것은 기술적으로 매우 어려운 과제이다. 네트워크 지연, 시스템 장애, 재시도 메커니즘 등으로 인해 메시지가 중복 전송되거나(적어도 한 번 전달, At-least-once) 유실될 수 있기(최대 한 번 전달, At-most-once) 때문이다. 정확히 한 번 전달을 보장하기 위해서는 일반적으로 생산자 측의 멱등성(멱등성) 있는 전송, 브로커 내의 중복 제거, 그리고 소비자 측의 멱등성 있는 처리와 트랜잭션 로그 또는 오프셋 커밋을 통한 상태 추적이 복합적으로 결합되어야 한다.

주요 메시징 플랫폼들은 이 문제를 해결하기 위한 다양한 접근 방식을 제공한다. 예를 들어, Apache Kafka는 생산자의 멱등성 옵션과 트랜잭션 API를 결합하여 정확히 한 번 처리를 지원한다. RabbitMQ는 소비자 확인 응답과 트랜잭션 채널을 활용하며, Google Cloud Pub/Sub는 메시지의 고유 식별자를 기반으로 한 중복 제거를 제공한다. 그러나 이러한 보장은 종종 시스템의 처리량이나 지연 시간에 일부 트레이드오프를 수반하며, 애플리케이션 수준에서의 멱등성 처리는 여전히 중요한 설계 원칙으로 남아 있다.

분산 이벤트 시스템을 도입하면 시스템의 전반적인 복잡성이 증가하는 도전 과제에 직면하게 된다. 단일하고 중앙 집중화된 애플리케이션에 비해, 이벤트 생산자, 이벤트 브로커, 이벤트 소비자 등 여러 독립적인 구성 요소가 네트워크를 통해 상호작용하는 분산 시스템을 설계하고 운영해야 한다. 이는 네트워크 지연, 장애 처리, 메시지 포맷의 일관성 유지 등 새로운 차원의 고려 사항을 필요로 한다.

특히, 시스템의 상태가 여러 서비스에 걸쳐 분산되고 비동기적으로 전파되기 때문에, 전체 시스템의 현재 상태를 이해하거나 특정 시점의 상태를 명확히 파악하는 것이 어려워진다. 이는 디버깅과 문제 추적을 매우 복잡하게 만든다. 또한, 이벤트 순서 보장이나 정확히 한 번 전달 같은 메시지 전송의 신뢰성을 보장하기 위한 추가적인 메커니즘(예: 멱등성 처리, 트랜잭션 관리)을 구현해야 하며, 이는 개발과 테스트 부담을 가중시킨다.

운영 측면에서도 복잡성이 커진다. Apache Kafka나 RabbitMQ와 같은 이벤트 브로커 클러스터의 모니터링, 성능 튜닝, 장애 복구를 관리해야 한다. 각 마이크로서비스는 독립적인 배포 주기와 데이터 저장소를 가지므로, 데이터의 일관성과 이벤트 스키마의 진화를 관리하는 전략(예: 스키마 레지스트리)이 필수적이다.

결국, 분산 이벤트 시스템이 제공하는 확장성과 느슨한 결합이라는 장점은 시스템의 설계, 개발, 운영, 관측 가능성 전반에 걸친 복잡성의 증가라는 대가를 치르고 얻는 것이다. 따라서 이러한 복잡성을 효과적으로 관리할 수 있는 도구와 운영 노하우, 그리고 명확한 아키텍처 원칙이 성공적인 도입에 필수적이다.

분산 이벤트 시스템에서 디버깅과 모니터링은 전통적인 모놀리식 애플리케이션에 비해 복잡한 과제를 제시한다. 시스템이 여러 독립적인 서비스로 분리되고, 통신이 비동기적으로 이루어지며, 데이터 흐름이 중앙 집중식이 아니기 때문이다. 이로 인해 특정 비즈니스 트랜잭션이 시스템을 통과하는 전체 경로를 추적하거나, 이벤트 전달 실패의 근본 원인을 파악하는 것이 어려워진다.

효과적인 모니터링을 위해서는 시스템의 건강 상태를 실시간으로 파악할 수 있는 관측 가능성이 확보되어야 한다. 이는 로그, 메트릭, 분산 추적이라는 세 가지 핵심 기둥을 통해 달성된다. 특히 분산 추적은 하나의 요청이나 트랜잭션이 여러 마이크로서비스와 이벤트 브로커를 거치는 경로를 식별할 수 있게 해주며, OpenTelemetry와 같은 표준화된 도구가 널리 사용된다. 또한 Apache Kafka나 RabbitMQ와 같은 이벤트 브로커 자체의 메트릭(예: 대기열 길이, 소비 지연 시간, 처리량)을 지속적으로 수집하고 시각화하는 것이 중요하다.

디버깅 측면에서는 이벤트의 흐름과 상태를 추적하는 것이 핵심이다. 이벤트가 손실되었는지, 중복 전송되었는지, 순서가 뒤바뀌었는지, 아니면 소비자 측에서 처리 중 예외가 발생했는지를 확인해야 한다. 이를 위해 이벤트 소싱 패턴을 적용하면 시스템 상태의 변경 이력을 모두 이벤트 로그로 보관하여, 문제 발생 시 과거의 특정 시점으로 상태를 재생성하고 분석할 수 있다. 또한 데드 레터 큐를 활용하여 처리에 반복적으로 실패하는 이벤트를 별도로 격리시켜 검토할 수 있도록 하는 것이 일반적인 관행이다.

종합적으로, 분산 이벤트 시스템의 운영 안정성을 보장하려면 사전에 강력한 모니터링 인프라를 구축하고, 문제 발생 시 신속한 원인 분석을 가능하게 하는 진단 도구와 패턴을 설계에 반영해야 한다. 이는 시스템의 복잡성을 관리하고 회복성을 높이는 데 필수적인 요소이다.

실시간 데이터 파이프라인은 분산 시스템에서 데이터가 생성되는 즉시 수집, 처리, 변환 및 전달되는 흐름을 구축하는 데 분산 이벤트 패턴이 핵심적으로 활용되는 대표적인 사용 사례이다. 이는 배치 처리와 대비되는 개념으로, 데이터 스트리밍을 통해 낮은 지연 시간으로 연속적인 데이터 처리를 가능하게 한다. 이벤트 브로커는 이러한 파이프라인의 중추 역할을 하여, 다양한 소스에서 발생하는 이벤트를 안정적으로 중계하고 버퍼링한다.

이 파이프라인은 일반적으로 다단계로 구성된다. 첫 단계인 수집 계층에서는 웹 서버 로그, IoT 센서 데이터, 애플리케이션 이벤트, 데이터베이스 변경 사항 등 다양한 소스로부터 실시간 데이터를 끌어오거나 데이터가 직접 발행되도록 한다. 이후 처리 계층에서는 스트림 처리 엔진을 사용해 필터링, 집계, 강화 또는 변환과 같은 연산을 데이터 스트림에 적용한다. 최종적으로 처리된 결과는 분석을 위한 데이터 웨어하우스, 실시간 대시보드, 다른 마이크로서비스, 또는 저장소 시스템으로 전달된다.

이러한 실시간 파이프라인은 금융 사기 탐지, 실시간 추천 시스템, 모니터링 및 알림, 로그 집계 등 즉각적인 인사이트나 대응이 필요한 다양한 비즈니스 시나리오에서 필수적이다. 분산 이벤트의 비동기 및 확장 가능한 특성은 대량의 데이터 스트림을 효율적으로 처리하는 기반을 제공한다.

분산 이벤트는 마이크로서비스 아키텍처에서 서비스 간 통신을 구현하는 핵심적인 방법이다. 전통적인 동기식 API 호출 방식과 달리, 이벤트를 통한 통신은 비동기적이며 느슨한 결합을 실현한다. 한 서비스가 특정 작업을 완료하거나 상태 변화가 발생하면, 이는 이벤트라는 메시지로 변환되어 이벤트 브로커에 발행된다. 이벤트에 관심이 있는 다른 서비스들은 해당 이벤트를 구독하여 자율적으로 반응한다. 이 방식은 서비스들이 서로의 존재나 네트워크 위치를 직접 알 필요 없이, 오직 이벤트의 내용만을 통해 소통하게 만든다.

이를 통해 시스템의 결합도가 크게 감소하고 확장성과 복원력이 향상된다. 예를 들어, 주문 서비스가 '주문 생성됨' 이벤트를 발행하면, 재고 관리 서비스, 결제 서비스, 배송 준비 서비스 등이 각자 독립적으로 이 이벤트를 수신하여 필요한 비즈니스 로직을 수행할 수 있다. 한 서비스가 일시적으로 다운되더라도, 이벤트는 브로커에 안전하게 보관되어 서비스가 복구된 후 처리될 수 있어 데이터 유실을 방지한다. 이 통신 모델은 이벤트 주도 아키텍처의 근간을 이루며, Apache Kafka나 RabbitMQ 같은 메시징 플랫폼이 이벤트 브로커 역할을 담당한다.

분산 이벤트를 통한 마이크로서비스 통신은 몇 가지 설계상의 고려사항을 동반한다. 이벤트의 순서를 보장해야 하는지, 정확히 한 번 전달이 필요한지 아니면 최소 한 번 전달로 충분한지와 같은 요구사항을 명확히 해야 한다. 또한 시스템이 이벤트 흐름에 의존하게 되므로, 이벤트 스키마의 버전 관리와 호환성 유지가 중요해진다. 디버깅과 모니터링도 복잡해질 수 있어, 분산 추적 시스템을 도입하여 하나의 비즈니스 트랜잭션이 여러 서비스를 걸쳐 흐르는 과정을 추적할 수 있어야 한다.

로그 집계는 분산 시스템의 여러 서비스나 애플리케이션에서 생성되는 방대한 양의 로그 데이터를 중앙에서 수집, 저장 및 분석하기 위한 주요 사용 사례이다. 전통적으로 각 서버나 서비스에 산재해 있는 로그 파일을 수동으로 확인하는 방식은 확장성과 실시간 분석에 한계가 있었다. 분산 이벤트 시스템은 이벤트 생산자로서의 각 서비스가 로그 메시지를 이벤트로 변환하여 이벤트 브로커에 지속적으로 발행하도록 한다. 이를 통해 애플리케이션 로그, 시스템 메트릭, 감사 추적, 오류 리포트 등 다양한 형태의 로그 데이터가 하나의 통합된 데이터 파이프라인으로 흘러들어가게 된다.

이러한 아키텍처의 핵심 장점은 실시간 처리와 중앙 집중화된 분석에 있다. 이벤트 소비자는 Apache Kafka나 Amazon Kinesis와 같은 브로커에서 로그 이벤트를 구독하여 실시간으로 처리할 수 있다. 수집된 로그 데이터는 Elasticsearch, Splunk, 데이터 웨어하우스와 같은 저장소로 전달되어 인덱싱되고, 이를 기반으로 대시보드 구축, 이상 탐지, 성능 모니터링, 보안 분석 등이 이루어진다. 특히 마이크로서비스 아키텍처 환경에서는 서비스 간의 통신 흐름을 종합적으로 추적하는 분산 트레이싱에 로그 집계가 필수적이다.

로그 집계를 구현할 때는 몇 가지 설계 고려사항이 있다. 첫째, 매우 높은 볼륨의 로그 데이터를 처리해야 하므로 이벤트 브로커와 소비자 시스템의 확장성이 중요하다. 둘째, 로그 데이터의 신뢰성 있는 전달을 보장해야 하며, 데이터 유실 방지를 위한 내구성 있는 저장이 필요하다. 셋째, 다양한 포맷의 로그를 표준화된 이벤트 형식으로 변환하는 과정이 수반되며, 이를 위해 로그 파서나 ETL 프로세스가 활용된다. 이러한 체계적인 로그 관리 방식을 통해 운영 팀은 시스템의 건강 상태를 효과적으로 파악하고 장애 발생 시 빠르게 근본 원인을 분석할 수 있다.

사용자 활동 추적은 분산 이벤트 시스템의 대표적인 사용 사례이다. 웹사이트나 모바일 애플리케이션에서 사용자가 수행하는 클릭, 페이지 뷰, 검색, 구매, 로그인 등의 모든 상호작용은 이벤트로 변환되어 실시간으로 수집된다. 이러한 이벤트들은 이벤트 생산자 역할을 하는 클라이언트 측 코드에 의해 생성되고, 이벤트 브로커를 통해 다양한 이벤트 소비자에게 비동기적으로 전달된다.

이벤트 기반의 추적 방식은 기존의 직접적인 API 호출 방식에 비해 몇 가지 장점을 가진다. 사용자 활동이 폭증하더라도 이벤트 브로커가 버퍼 역할을 하여 백엔드 시스템에 부하를 직접 전가하지 않으므로 시스템의 확장성이 향상된다. 또한, 활동 데이터를 처리하는 분석 시스템, 추천 시스템, 실시간 알림 시스템 등은 각자 독립적으로 이벤트를 구독하여 필요한 데이터만 처리할 수 있어, 시스템 간 결합도가 낮아진다.

이를 구현하기 위해 Apache Kafka, AWS Kinesis, Google Cloud Pub/Sub과 같은 분산 이벤트 스트리밍 플랫폼이 널리 사용된다. 이러한 플랫폼은 대량의 이벤트 데이터를 안정적으로 수집하고, 지속적으로 저장하며, 여러 소비자 그룹이 각자의 속도로 데이터를 처리할 수 있도록 한다. 수집된 이벤트 데이터는 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크에 저장되어 배치 처리를 통해 심층 분석에 활용되거나, 스트림 처리 엔진을 통해 실시간 대시보드 구축에 사용된다.

사용자 활동 추적은 개인화, 행동 분석, 사기 탐지, A/B 테스트 등 다양한 비즈니스 인텔리전스 및 사용자 경험 개선 활동의 기초 데이터를 제공한다. 분산 이벤트 아키텍처는 이러한 실시간이고 대규모인 데이터 흐름을 관리하는 데 필수적인 인프라가 된다.