데이터 스트리밍 혁명: Kafka + Flink의 깨어난 포스

신발 소매업체 NewLimits가 연중 가장 큰 스포츠 이벤트인 V Games를 준비할 수 있도록 스트림 처리의 어려움을 헤쳐나가는 Ada와 Jax, 데이터 아키텍처 팀의 여정을 따라가 보세요.

NewLimits는 지난 몇 달 동안 전례 없는 성장을 이루었으며, 그 결과 여러 팀에서 동일한 데이터 스트림을 처리하게 되었습니다. 이러한 중복으로 인해 데이터 품질과 일관성에 문제가 발생하여 V Games에서 한정판 신발 디자인 출시가 위태로워졌습니다. 신뢰할 수 있는 최신 정보가 없으면 팀은 각 지역에 필요한 신발 디자인, 생산량, 출고 일정을 계획할 수 없습니다.

Ada와 Jax는 V Games 일정에 맞춰 시기적절하고 관리 가능하며 비용 효율적인 스트림 처리 기술을 배포할 수 있을까요?

Apache Flink®가 정답일 수도 있지만, 다른 오픈 소스 도구와 마찬가지로 자체 관리는 어려울 수 있습니다. Ada와 Jax는 스트림 처리의 강력한 힘을 활용하는 비밀을 알아낼 수 있을까요? 또는 운영 복잡성, 가파른 학습 곡선, 높은 사내 지원 부담으로 좌절할까요? 어쩌면 그들에게 필요한 건 간단한 서버리스 Flink 솔루션인지도 모릅니다...

StreamScape로 돌아간 이들의 모험에 합류해 Flink와 Kafka를 함께 활용하는 방법을 알아보세요. 함께하면 효과도 커지니까요.

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