이벤트 기반 아키텍처 EDA

이벤트 기반 아키텍처의 핵심은 이벤트, 프로듀서, 컨슈머라는 세 가지 기본 구성 요소 간의 상호작용이다. 이벤트는 시스템 내에서 발생한 중요한 상태 변화나 사건에 대한 사실 기록이다. 예를 들어, '주문 생성됨', '사용자 로그인', '재고 수량 변경' 등이 이벤트가 될 수 있다. 이벤트는 일반적으로 불변성을 가지며, 발생한 시점과 관련 데이터를 포함한다.

프로듀서(또는 발행자)는 이벤트를 생성하고 발행하는 주체이다. 프로듀서는 특정 비즈니스 로직을 수행한 후, 그 결과를 이벤트 형태로 내보낸다. 프로듀서는 이벤트를 발행한 후, 해당 이벤트를 누가 처리하는지, 혹은 처리되는지 여부를 알 필요가 없다. 이는 시스템 간의 느슨한 결합을 가능하게 하는 핵심 메커니즘이다.

컨슈머(또는 구독자)는 발행된 이벤트를 수신하고 처리하는 주체이다. 하나의 이벤트는 여러 컨슈머에 의해 독립적으로 처리될 수 있다. 컨슈머는 자신이 관심 있는 이벤트 유형을 구독하고, 이벤트가 발생하면 이를 감지하여 자신의 비즈니스 로직을 수행한다. 예를 들어, '주문 생성됨' 이벤트를 결제 서비스, 배송 서비스, 알림 서비스가 각각 구독하여 필요한 작업을 진행할 수 있다.

이 세 요소의 관계는 다음 표로 요약할 수 있다.

프로듀서와 컨슈머는 직접 통신하지 않으며, 일반적으로 이벤트 버스나 메시지 브로커를 매개로 연결된다. 이 분리는 시스템 컴포넌트의 독립적인 개발, 배포, 확장을 용이하게 한다.

이벤트 버스와 이벤트 브로커는 이벤트 기반 아키텍처에서 프로듀서와 컨슈머 사이의 통신을 중재하는 핵심 인프라 컴포넌트이다. 이벤트 버스는 시스템 내에서 이벤트를 라우팅하는 논리적 채널 또는 개념적 모델을 가리키는 경우가 많다. 반면 이벤트 브로커는 Apache Kafka, RabbitMQ, Amazon EventBridge와 같은 구체적인 소프트웨어 구현체를 의미한다. 이들의 주요 역할은 발행된 이벤트를 수신하고, 이를 구독한 컨슈머에게 전달하는 것이다.

이벤트 브로커는 일반적으로 메시지 큐나 발행-구독 모델을 구현한다. 이는 시스템 구성 요소 간의 직접적인 연결을 제거하여 느슨한 결합을 가능하게 한다. 프로듀서는 이벤트 브로커에 이벤트를 발행하기만 하면 되며, 어떤 컨슈머가 이를 처리할지 알 필요가 없다. 마찬가지로 컨슈머는 자신이 관심 있는 이벤트를 브로커에 구독하고, 해당 이벤트가 도착하면 비동기적으로 처리한다. 이 아키텍처는 시스템의 확장성과 회복 탄력성을 크게 향상시킨다.

선택한 브로커에 따라 다양한 기능과 보장 수준을 제공한다. 예를 들어, Apache Kafka는 높은 처리량과 내구성을 제공하는 분산 이벤트 스트리밍 플랫폼이며, RabbitMQ는 다양한 메시징 프로토콜을 지원하는 유연한 메시지 브로커이다. 적절한 이벤트 버스/브로커의 설계와 선택은 시스템의 성능, 신뢰성, 그리고 운영 복잡성에 직접적인 영향을 미친다.

이벤트 스키마는 시스템 내에서 교환되는 이벤트의 구조와 의미를 정의하는 공식적인 규약이다. 이는 프로듀서가 생성하는 이벤트의 데이터 형식과 컨슈머가 이를 해석하는 방식을 표준화하여, 서로 다른 서비스 간의 원활한 통신을 보장한다. 일반적으로 JSON, Avro, Protobuf와 같은 직렬화 형식을 사용하여 정의되며, 이벤트의 유형, 발생 시각, 페이로드 데이터 구조 등을 포함한다.

이벤트 스키마는 주로 이벤트 버스나 메시지 브로커와 함께 스키마 레지스트리에 등록되어 관리된다. 스키마 레지스트리는 스키마의 버전을 중앙에서 관리하고, 호환성 검사를 수행하여 이벤트의 형식이 변경되더라도 기존 컨슈머들이 중단 없이 동작할 수 있도록 돕는다[1]. 이는 이벤트 기반 시스템의 진화를 가능하게 하는 핵심 메커니즘이다.

잘 정의된 이벤트 스키마는 다음과 같은 이점을 제공한다.

• 상호 운용성: 서로 다른 팀이나 기술 스택으로 개발된 서비스 간에도 명확한 계약을 통해 데이터를 교환할 수 있다.

• 진화 가능성: 스키마 버전 관리와 호환성 규칙(예: 하위 호환성)을 통해 시스템을 중단 없이 업데이트할 수 있다.

• 데이터 품질: 이벤트 데이터의 유효성을 사전에 검증할 수 있어, 잘못된 형식의 데이터가 시스템에 유입되는 것을 방지한다.

• 문서화: 스키마 자체가 시스템에서 발생하는 모든 비즈니스 이벤트와 그 데이터 구조에 대한 명확한 문서 역할을 한다.

반면, 스키마 설계 시에는 이벤트의 의미를 명확히 전달할 수 있도록 명명 규칙을 정하고, 필요한 최소한의 데이터만 포함시키는 것이 중요하다. 과도하게 많은 데이터를 포함하거나 모호한 필드 이름을 사용하면 컨슈머의 복잡성을 증가시키고 시스템의 유연성을 저해할 수 있다.

메시지 브로커 패턴은 이벤트 기반 아키텍처의 핵심 패턴 중 하나로, 프로듀서와 컨슈머 사이에 중개자 역할을 하는 메시지 브로커를 도입하여 시스템 구성 요소 간의 직접적인 연결을 제거한다. 이 패턴에서 프로듀서는 특정 대상 컨슈머를 지정하지 않고 이벤트 버스나 브로커에 이벤트를 발행하기만 한다. 브로커는 수신한 이벤트를 적절한 토픽이나 큐에 담아두고, 해당 이벤트에 관심을 가진 컨슈머에게 전달하는 책임을 진다.

이 패턴의 주요 구성 요소와 흐름은 다음과 같다.

메시지 브로커 패턴을 적용하면 시스템의 결합도가 크게 낮아진다. 프로듀서는 컨슈머의 존재, 상태, 위치를 알 필요가 없으며, 오직 브로커에 이벤트를 전송하기만 하면 된다. 이는 새로운 컨슈머를 추가하거나 기존 컨슈머를 변경할 때 프로듀서 측 코드를 수정할 필요가 없음을 의미한다. 또한, 브로커는 이벤트의 버퍼링, 지속적 저장, 신뢰성 있는 전달, 부하 분산 등의 기능을 제공하여 시스템의 견고성을 높인다.

이 패턴은 비동기 통신을 기본으로 하기 때문에 컨슈머가 일시적으로 불능 상태이거나 처리 속도가 느려도 프로듀서의 작업이 차단되지 않는다. 이벤트는 브로커에 축적되었다가 컨슈머가 복구되면 다시 전달될 수 있다. 그러나 이로 인해 이벤트 순서 보장이나 멱등성 처리 같은 새로운 도전 과제가 발생하기도 한다. 널리 사용되는 아파치 카프카, RabbitMQ, Amazon SQS 등은 이러한 메시지 브로커 패턴을 구현한 대표적인 기술 도구이다.

이벤트 소싱은 애플리케이션의 상태 변화를 일련의 이벤트 객체의 스트림으로 기록하는 디자인 패턴이다. 전통적인 방식에서는 현재 상태만 데이터베이스에 저장하지만, 이벤트 소싱에서는 상태를 변경시키는 모든 사건(예: '주문생성됨', '수량변경됨', '주문취소됨')이 불변의 기록으로 영구 저장된다. 애플리케이션의 현재 상태는 이 이벤트 로그의 처음부터 끝까지 모든 이벤트를 재생(apply)함으로써 재구성할 수 있다.

이 패턴의 핵심은 상태 자체가 아닌 상태의 변화를 진실의 원천(source of truth)으로 삼는 것이다. 이를 통해 완전한 감사 추적이 가능해지며, 과거의 특정 시점으로 시스템 상태를 쉽게 되돌려볼 수 있다. 또한, 새로운 비즈니스 요구사항이 발생했을 때 저장된 이벤트 스트림을 재처리하여 새로운 뷰나 리포트를 생성하는 등 유연한 분석이 가능해진다.

이벤트 소싱을 구현할 때는 몇 가지 중요한 설계 결정이 필요하다. 이벤트의 스키마를 어떻게 버전 관리할지, 오래된 이벤트 스트림을 효율적으로 저장하기 위한 스냅샷 메커니즘을 도입할지, 그리고 이벤트를 발행하는 방식을 결정해야 한다. 이 패턴은 특히 복잡한 비즈니스 도메인과 높은 감사 요구사항을 가진 시스템, 예를 들어 금융 거래나 주문 처리 시스템에 적합하다.

CQRS 패턴은 명령(Command)과 조회(Query)의 책임을 분리하는 소프트웨어 아키텍처 패턴이다. 이 패턴은 데이터의 쓰기(명령) 작업과 읽기(조회) 작업을 위한 모델을 명시적으로 구분한다. 전통적인 CRUD 기반 아키텍처에서는 단일 데이터 모델이 생성, 읽기, 갱신, 삭제 모든 작업에 사용되지만, CQRS는 이러한 접근 방식을 분리하여 시스템의 유연성, 성능 및 확장성을 높인다.

명령 모델은 데이터의 상태를 변경하는 작업(예: 주문 생성, 사용자 정보 갱신)을 처리하며, 주로 도메인 모델과 복잡한 비즈니스 로직을 포함한다. 조회 모델은 데이터를 읽어 화면에 표시하거나 다른 시스템에 제공하는 작업에 최적화되어 있으며, 복잡한 조인이나 특정 뷰에 맞춘 데이터 프로젝션을 수행한다. 두 모델은 일반적으로 별도의 데이터 저장소를 가지거나, 동일한 저장소라도 물리적으로 다른 스키마나 뷰를 활용한다.

CQRS는 이벤트 기반 아키텍처 및 이벤트 소싱 패턴과 자연스럽게 결합된다. 명령 모델에서 상태 변경이 발생하면, 그 결과는 하나 이상의 이벤트로 발행된다. 조회 모델은 이러한 이벤트를 구독하여 자신의 최적화된 읽기 전용 데이터 저장소를 갱신한다. 이 구조는 아래 표와 같이 명령과 조회 흐름의 차이를 보여준다.

이 패턴의 주요 이점은 읽기와 쓰기 작업을 독립적으로 확장하고 최적화할 수 있다는 점이다. 예를 들어, 읽기 작업이 많은 시스템에서는 조회 모델을 위한 복제본 데이터베이스를 여러 개 구성하여 부하를 분산할 수 있다. 또한, 명령 모델의 복잡성과 조회 모델의 단순함이 분리되어 도메인 설계가 더욱 명확해진다. 그러나 단점으로는 두 개의 모델을 유지해야 하므로 시스템의 전반적인 복잡성이 증가하고, 명령 모델의 변경이 조회 모델에 반영되기까지의 지연 시간(최종 일관성)을 관리해야 하는 도전 과제가 존재한다[3].

메시지 브로커는 이벤트 기반 아키텍처의 핵심 인프라 구성 요소로, 이벤트의 생산자인 프로듀서와 소비자인 컨슈머 사이를 중개하는 역할을 한다. 이는 시스템 간의 직접적인 연결을 제거하고, 비동기적 통신과 확장성을 가능하게 한다. 대표적인 오픈소스 메시지 브로커로는 아파치 카프카와 RabbitMQ가 널리 사용되며, 각각의 설계 철학과 특징은 상이하다.

아파치 카프카는 고성능, 고가용성, 그리고 높은 처리량을 목표로 설계된 분산형 이벤트 스트리밍 플랫폼이다. 이벤트는 토픽이라는 카테고리로 분류되며, 지속적으로 분산 로그에 순차적으로 기록된다. 컨슈머는 자신의 오프셋을 관리하며 원하는 시점부터 메시지를 읽을 수 있다. 카프카의 설계는 데이터의 영속성과 대규모 실시간 데이터 파이프라인 구축에 최적화되어 있다. 반면, RabbitMQ는 AMQP 프로토콜을 구현한 전통적인 메시지 브로커로, 정교한 메시지 큐 모델을 제공한다. 익스체인지, 큐, 라우팅 키를 조합하여 유연한 메시지 라우팅(팬아웃, 다이렉트, 토픽 기반 등)이 가능하며, 메시지의 신뢰성 있는 전달을 보장하는 기능에 중점을 둔다.

두 기술의 주요 차이점은 다음과 같이 요약할 수 있다.

선택은 시스템 요구사항에 따라 달라진다. 초당 수십만 개 이상의 이벤트를 처리하는 대규모 실시간 스트림이나 이벤트 소싱이 필요한 경우 카프카가 적합하다. 복잡한 라우팅, 신뢰성 있는 작업 큐, 비교적 단순한 마이크로서비스 통신이 주요 목표라면 RabbitMQ가 유리한 선택이 될 수 있다.

이벤트 처리 프레임워크는 이벤트 기반 아키텍처를 구현할 때 애플리케이션 로직을 구조화하고, 이벤트의 생산, 소비, 라우팅, 변환을 효율적으로 관리하기 위한 소프트웨어 라이브러리 또는 플랫폼이다. 이러한 프레임워크는 개발자가 메시지 브로커와의 저수준 상호작용을 직접 처리하는 대신, 비즈니스 로직에 집중할 수 있도록 추상화 계층을 제공한다.

주요 프레임워크는 특정 언어나 런타임에 종속되거나, 특정 메시지 브로커와 통합되도록 설계된다. 예를 들어, 자바 생태계에서는 Spring Cloud Stream이나 Apache Camel이 널리 사용된다. Spring Cloud Stream은 카프카나 RabbitMQ와 같은 브로커를 바인딩하여 메시지 채널을 추상화하고, 함수형 프로그래밍 모델을 통해 이벤트 핸들러를 쉽게 정의할 수 있게 한다. Node.js 환경에서는 NestJS의 마이크로서비스 계층이나 RxJS를 활용한 반응형 스트림 처리가 일반적이다. 파이썬에서는 FastAPI와 Celery의 조합이나 Apache Airflow를 통한 워크플로 오케스트레이션이 이벤트 처리 파이프라인 구축에 활용된다.

이러한 프레임워크가 제공하는 공통 기능은 다음과 같다.

프레임워크 선택은 애플리케이션의 처리 모델(스트림 vs 배치), 개발 팀의 언어 선호도, 운영 환경의 요구사항에 따라 결정된다. 서버리스 환경에서는 AWS Lambda, Azure Functions와 같은 펑션 as 어 서비스 플랫폼 자체가 이벤트 기반 함수 실행을 위한 프레임워크 역할을 하기도 한다.

이벤트 기반 아키텍처의 가장 큰 장점은 시스템 구성 요소 간의 느슨한 결합을 가능하게 한다는 점이다. 프로듀서는 단지 이벤트를 발생시키기만 하며, 그 이벤트를 누가, 어떻게 처리할지 알 필요가 없다. 마찬가지로 컨슈머는 이벤트를 발행한 서비스의 상태나 위치에 의존하지 않고, 이벤트 버스나 메시지 브로커를 통해 전달되는 이벤트에만 반응한다. 이는 서비스 간의 직접적인 의존성을 제거하여, 한 서비스의 변경이나 장애가 다른 서비스로의 연쇄적 영향을 최소화한다.

이러한 결합도의 감소는 시스템의 확장성을 극대화하는 기반이 된다. 각 서비스는 독립적으로 확장될 수 있다. 예를 들어, 특정 이벤트의 처리량이 급증하면 해당 이벤트를 처리하는 컨슈머 서비스의 인스턴스 수만 수평적으로 증가시키면 된다. 반대로, 다른 서비스는 현재 부하에 맞춰 유지할 수 있다. 이는 마이크로서비스 아키텍처 환경에서 리소스를 효율적으로 관리하고, 변동하는 트래픽에 탄력적으로 대응할 수 있게 해준다.

아키텍처의 유연성도 크게 향상된다. 새로운 기능을 추가할 때는 기존 시스템을 크게 변경하지 않고도, 새로운 컨슈머를 개발하여 기존 이벤트 스트림에 구독시키기만 하면 된다. 마찬가지로 기존 프로듀서를 수정하지 않고도 새로운 유형의 이벤트를 발행할 수 있다. 이는 시스템의 진화와 유지보수를 용이하게 하며, 기술 스택의 다양성도 허용한다. 서로 다른 프로그래밍 언어나 프레임워크로 작성된 서비스들이 이벤트를 매개로 쉽게 협업할 수 있다.

이벤트 기반 아키텍처의 가장 큰 강점은 시스템이 발생하는 사건에 즉각적으로 반응하여 실시간 처리를 가능하게 한다는 점이다. 전통적인 폴링(polling) 방식과 달리, 상태 변화나 중요한 사건이 발생하는 즉시 이벤트가 생성되고 발행된다. 이를 구독하는 컨슈머는 거의 실시간에 가까운 지연 시간으로 해당 이벤트를 수신하고, 정의된 비즈니스 로직을 실행한다. 이는 사용자 경험 개선, 운영 효율성 증대, 빠른 의사 결정 지원 등에 직접적으로 기여한다.

실시간 처리 능력은 다양한 비즈니스 시나리오에서 결정적인 이점을 제공한다. 예를 들어, 금융 거래 시스템에서는 주문 체결, 가격 변동 같은 이벤트를 즉시 처리하여 시장 변화에 신속히 대응할 수 있다. 전자상거래 플랫폼에서는 주문 생성, 재고 감소, 배송 상태 업데이트 등의 이벤트 흐름을 통해 고객에게 실시간으로 정보를 제공할 수 있다. 또한, IoT 센서 데이터 스트림을 실시간으로 분석하여 이상을 감지하거나 예측 정비를 수행하는 데에도 적합한 아키텍처이다.

이러한 반응성은 시스템의 확장성과도 깊이 연관되어 있다. 트래픽이 급증하는 상황에서도 이벤트 브로커를 중심으로 프로듀서와 컨슈머를 독립적으로 수평 확장할 수 있다. 이벤트를 버퍼링하는 브로커의 특성은 순간적인 부하를 완화하고, 컨슈머가 자신의 처리 능력에 맞게 이벤트를 소비할 수 있게 하여 시스템 전체의 안정성과 응답성을 유지하도록 돕는다.

이벤트 기반 아키텍처는 시스템을 느슨하게 결합시키지만, 이로 인해 운영 복잡성이 증가하는 도전 과제를 안게 된다. 전통적인 모놀리식 아키텍처나 직접적인 API 호출 방식과 달리, 프로듀서와 컨슈머 간의 통신이 비동기적이고 중개자를 통해 이루어지기 때문에 전체 데이터 흐름을 추적하고 이해하기가 어렵다. 하나의 비즈니스 트랜잭션이 여러 개의 독립적인 이벤트로 분산되어 처리되므로, 트랜잭션의 시작부터 완료까지의 상태를 단일 로그나 데이터베이스 트랜잭션으로 확인할 수 없다.

이러한 분산 특성은 디버깅과 장애 추적을 매우 까다롭게 만든다. 문제가 발생했을 때, 어느 컨슈머에서 실패했는지, 이벤트 브로커의 메시지 전달 보장은 어떻게 되는지, 또는 이벤트 순서가 잘못되어 생긴 문제인지 등을 파악해야 한다. 이를 해결하기 위해 분산 추적 시스템을 도입하여 이벤트의 생애 주기를 모니터링하거나, 모든 이벤트를 중앙 집중식 로깅 플랫폼에 전송하는 방법이 사용된다.

또한, 시스템의 복잡성은 새로운 개발자가 아키텍처를 이해하고 기능을 추가하거나 수정하는 데 더 많은 시간이 소요되게 한다. 문서화가 철저히 이루어지지 않으면, 특정 이벤트가 어떤 비즈니스 로직을触发하는지 파악하는 것이 힘들어질 수 있다. 따라서 이벤트 카탈로그를 유지 관리하거나, 이벤트 스키마 레지스트리를 활용하여 시스템의 데이터 계약을 명확히 정의하는 것이 중요하다.

이벤트 기반 아키텍처에서 이벤트의 처리 순서와 멱등성은 시스템의 정확성과 신뢰성을 보장하기 위해 반드시 고려해야 하는 핵심 과제이다. 분산 환경에서 이벤트는 네트워크 지연, 장애 복구, 파티셔닝 등의 이유로 생성된 순서와 다른 순서로 도착하거나 중복 전달될 수 있다. 이로 인해 데이터 일관성이 깨지거나 비즈니스 로직에 오류가 발생할 수 있다.

이벤트 순서 보장은 특정 도메인 컨텍스트 내에서 중요하다. 예를 들어, 계좌 잔액 업데이트('잔액: 100원' -> '잔액: 200원')와 같은 이벤트는 순서가 바뀌면 최종 상태가 완전히 달라진다. 이를 해결하기 위해 단일 파티션 내에서 순서를 유지하는 아파치 카프카 같은 메시지 브로커를 사용하거나, 이벤트에 버전 번호나 타임스탬프를 포함시켜 순서를 추론하는 방법이 있다. 그러나 모든 이벤트에 전역적 순서를 강제하는 것은 성능과 확장성에 부정적 영향을 미칠 수 있어, 순서가 반드시 필요한 논리적 흐름에 대해서만 제한적으로 적용하는 것이 일반적이다.

멱등성은 동일한 이벤트가 여러 번 처리되더라도 시스템의 최종 상태가 한 번만 처리된 것과 동일하게 유지되는 속성을 말한다. 네트워크 재전송이나 컨슈머의 재시도 메커니즘으로 인해 이벤트 중복 수신은 흔히 발생한다. 멱등한 처리를 구현하는 일반적인 방법은 다음과 같다.

이벤트 순서와 멱등성은 종합적으로 고려되어야 한다. 순서가 잘못된 이벤트를 멱등하게 처리하더라도 원하는 비즈니스 결과를 얻지 못할 수 있다. 따라서 시스템 설계 시 이벤트의 중요도와 도메인 규칙에 따라 적절한 보장 수준(최소 한 번, 정확히 한 번, 최대 한 번 전달)과 처리 전략을 선택해야 한다[5].

이벤트 기반 아키텍처는 마이크로서비스 간 통신의 핵심 패러다임으로 자리 잡았다. 기존의 동기식 REST API 호출 방식은 서비스 간 강한 결합과 장애 전파, 확장성 제약 등의 문제를 야기한다. 반면, 이벤트 기반 통신은 프로듀서 서비스가 발생시킨 이벤트를 이벤트 브로커에 발행(publish)하면, 관심 있는 컨슈머 서비스들이 비동기적으로 이를 구독(subscribe)하여 처리하는 방식이다. 이를 통해 서비스는 서로의 존재나 상태를 직접 알 필요 없이, 오직 이벤트의 흐름만을 통해 소통한다.

이 방식의 가장 큰 장점은 서비스 간 느슨한 결합을 실현한다는 점이다. 예를 들어, 주문 서비스가 OrderCreated 이벤트를 발행하면, 결제 서비스, 재고 관리 서비스, 배송 준비 서비스, 고객 알림 서비스 등이 각자 독립적으로 이 이벤트를 수신하여 자신의 비즈니스 로직을 수행한다. 주문 서비스는 이들 컨슈머 서비스가 정상 동작하는지, 몇 개가 있는지 알 필요가 없다. 이는 시스템의 진화와 유지보수를 용이하게 한다. 새로운 기능(예: 포인트 적립 서비스)을 추가할 때, 기존 서비스를 수정하지 않고 새로운 컨슈머를 이벤트 스트림에 연결하기만 하면 된다.

또한, 이벤트 기반 통신은 시스템의 회복탄력성과 확장성을 높인다. 컨슈머 서비스에 장애가 발생하거나 일시적으로 과부하가 걸려도, 이벤트는 브로커에 안전하게 보관된다. 컨슈머가 복구되면 중단된 지점부터 이벤트를 다시 처리할 수 있다. 또한, 트래픽이 많은 특정 이벤트의 처리량을 늘리기 위해 해당 컨슈머 서비스의 인스턴스 수를 쉽게 확장할 수 있다.

이러한 특성으로 인해 이벤트 기반 아키텍처는 복잡한 마이크로서비스 생태계에서 서비스의 독립적인 배포와 확장을 가능하게 하는 근간이 된다.

실시간 데이터 파이프라인은 데이터가 생성되는 즉시 수집, 처리, 분석되어 소비자에게 전달되는 흐름을 구축하는 데 이벤트 기반 아키텍처가 핵심적으로 적용된다. 이 패러다임에서는 로그 파일, 센서 데이터, 사용자 활동 스트림, 금융 거래와 같은 연속적인 데이터 소스가 이벤트 스트림으로 취급된다. 프로듀서는 이러한 이벤트를 이벤트 브로커에 지속적으로 발행하고, 파이프라인의 다운스트림 컴포넌트들은 이를 실시간으로 구독하여 처리한다.

이 아키텍처는 일반적으로 여러 단계로 구성된다. 첫 번째 단계는 이벤트 수집으로, Apache Kafka나 Amazon Kinesis와 같은 고성능 메시지 브로커가 대량의 실시간 이벤트를 안정적으로 수집하고 버퍼링하는 역할을 한다. 이후 스트림 처리 엔진 단계에서는 Apache Flink, Apache Spark Streaming, ksqlDB와 같은 도구를 이용해 이벤트 스트림에 대한 필터링, 변환, 집계, 패턴 탐지 등의 연산을 수행한다. 처리된 결과는 다시 이벤트 스트림으로 발행되거나, 실시간 대시보드, 알림 시스템, 저장소로 직접 출력된다.

실시간 데이터 파이프라인의 주요 구성 요소와 흐름은 다음 표와 같다.

이러한 파이프라인을 통해 기업은 사기 탐지, 실시간 추천 시스템, IoT 모니터링, 로그 분석, 주식 시장 분석과 같은 시간에 민감한 비즈니스 요구사항을 해결할 수 있다. 이벤트 기반 아키텍처가 제공하는 느슨한 결합과 확장성은 각 처리 단계를 독립적으로 확장하거나 변경할 수 있게 하여, 복잡한 실시간 데이터 흐름을 유연하게 관리하는 토대를 마련해 준다.