전체교육일정
교육개요
이 강의는 모노리스에서 마이크로서비스로의 전환을 고려하는 개발자와 아키텍트를 위한 첫걸음입니다. Saga 패턴과 같은 전략을 통해 장애 전파 차단과 서비스 간 결합도를 관리하는 방법을 학습합니다.
동기호출(Request/Response) 방식의 연동과 장애 전파 차단 방법을 배웁니다. Kafka를 소개하고 기본 사용법부터 동적 확장, 동시성 처리까지 실습을 통해 이벤트 스토어와 Pub/Sub 방식의 인터 커뮤니케이션을 깊이 있게 이해합니다.
Kafka의 확장성과 CDC(Change Data Capture)를 통한 데이터 동기화 방법을 학습합니다. 이 강의는 실제 비즈니스 사례를 중심으로 Kafka와 Pub/Sub 모델을 활용하여, 분산 시스템에서의 데이터 일관성과 고가용성을 달성하는 방법을 실습합니다.
교육목표
비동기 및 동기호출 방식을 포함한 인터 커뮤니케이션 기술을 이해하고 구현하여 다양한 애플리케이션 간 효율적인 데이터 교환을 가능하게 하는 기술을 학습합니다.
강의내용
[Chapter 1: 모노리스에서 마이크로서비스 전환시 고려요소]
· 학습 목표:
마이크로서비스 아키텍처로의 전환 시 모노리스에서의 고려 사항을 이해하고, 이를 해결하기 위한 전략 및 방법을 학습합니다.
· 주요 내용:
1. 모노리스에서 마이크로서비스 전환시 고려요소
[Chapter 2: 동기호출(Request/Response) 방식의 연동]
· 학습 목표:
동기호출(Request/Response) 방식을 활용하여 서비스 간 효율적이고 안정적인 통신을 구현하고 이해합니다.
· 주요 내용:
1. 동기호출(Request/Response) 방식의 연동 1
2. 동기호출(Request/Response) 방식의 연동 2
3. 동기호출(Request/Response) 방식의 연동 3
4. 동기호출(Request/Response) 방식의 연동 4
[Chapter 3: 동기호출(Request/Response) 방식에서의 장애전파차단]
· 학습 목표:
에러 처리 및 복구 전략, 회로 차단기(Circuit Breaker), 타임아웃 등의 기술적인 도구들을 이해하고 적용하는 방법을 학습합니다.
· 주요 내용:
1. 동기호출(Request/Response) 방식에서의 장애전파차단 1
2. 동기호출(Request/Response) 방식에서의 장애전파차단 2
3. 동기호출(Request/Response) 방식에서의 장애전파차단 3
[Chapter 4: 모노리스에서 마이크로서비스 전환시 고려요소 - Saga 패턴]
· 학습 목표:
Saga 패턴을 이용하여 데이터 일관성을 유지하는 방법을 이해합니다.
· 주요 내용:
1. 모노리스에서 마이크로서비스 전환시 고려요소 - Saga 패턴
[Chapter 5: 이벤트 스토어 - Kafka 소개]
· 학습 목표:
이벤트 스토어를 이해하고 Kafka를 이용하여 이벤트 기반 아키텍처를 구축하고 활용하는 방법을 학습합니다.
· 주요 내용:
1. 이벤트 스토어 - Kafka 소개 1
2. 이벤트 스토어 - Kafka 소개 2
3. 이벤트 스토어 - Kafka 소개 3
[Chapter 6: Kafka 기본 사용 실습]
· 학습 목표:
Kafka를 로컬 환경에 설치하고 서버를 기동하는 방법을 익히고, Kafka의 기본 명령어를 사용하여 실습을 진행하여 Kafka를 효율적으로 관리하는 방법을 습득합니다.
· 주요 내용:
1. Kafka 로컬 설치 및 서버 기동하기
2. Kafka 기본 명령어 실습
[Chapter 7: Pub/Sub 방식의 인터 커뮤니케이션 실습]
· 학습 목표:
Pub/Sub 방식을 이용하여 인터 커뮤니케이션을 구현하고, 이를 통해 이벤트 기반 시스템을 구축하는 방법을 학습합니다.
· 주요 내용:
1. Pub/Sub 방식의 인터 커뮤니케이션 실습 1
2. Pub/Sub 방식의 인터 커뮤니케이션 실습 2
3. Pub/Sub 방식의 인터 커뮤니케이션 실습 3
4. Pub/Sub 방식의 인터 커뮤니케이션 실습 4
5. Pub/Sub 방식의 인터 커뮤니케이션 실습 5
6. Pub/Sub 방식의 인터 커뮤니케이션 실습 6
[Chapter 8: Kafka 동적 확장(Scaling)]
· 학습 목표:
Kafka를 동적으로 확장하여 시스템의 성능을 향상시키는 방법을 이해하고, 실습을 통해 Scaling 프로세스를 체험합니다.
· 주요 내용:
1. Kafka 동적 확장(Scaling) 1
2. Kafka 동적 확장(Scaling) 2
[Chapter 9: Kafka 확장과 동시성 처리(Concurrency Handling)]
· 학습 목표:
Kafka를 확장하고 동시성 처리를 다루는 방법을 이해하고, 실습을 통해 효율적인 메시지 처리와 동시성을 보장하는 기술을 습득합니다.
· 주요 내용:
1. Kafka 확장과 동시성 처리(Concurrency Handling) 1
2. Kafka 확장과 동시성 처리(Concurrency Handling) 2
3. Kafka 확장과 동시성 처리(Concurrency Handling) 3
4. Kafka 확장과 동시성 처리(Concurrency Handling) 4
[Chapter 10: CDC(Change Data Capture)]
· 학습 목표:
CDC(Change Data Capture)를 활용하여 데이터의 변경 사항을 실시간으로 감지하고 Kafka를 통해 이벤트 기반의 인터 커뮤니케이션을 구현하는 방법을 학습합니다.
· 주요 내용:
1. CDC(Change Data Capture) with Kafka