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본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.
https://bit.ly/4hTSJNB

I. 학습 인증샷 4장 이상 포함

1. 공부시작: 날짜, 시각 다 나오도록

2. 공부 종료: 날짜 시각 다 나오도록

3. 1개 클립 수강 (강의장 목록 캡쳐, 수강화면이 보이지 않도록) 1장

4. 학습 인증샷 1장(필기 촬영이나 작업물 촬영)

II. 학습 후기 700자 이상 (공백 제외) 

• 강의를 보기 전에는 아무래도 activemq나 rabbitmq같은  ‘메시징 시스템’이라는 개념으로 와닿았었음.
• 데이터 파이프라인과 실시간 분석 사례들을 보니 이건 완전히 새로운 영역임.
• 카프카가 단순한 데이터 전달 도구가 아닌 전사적 데이터 플랫폼을 구성할 수 있다는 새로운 사실!
  SIEM 최적화, AI/ML 분석, 하이브리드 클라우드 통합등은 mq레벨이 아님 
• 스트리밍 ETL이  기존 ETL 시스템과 어떻게 차이가 나는지 궁금한데, 해당부분은 설명 안함.
  나중에 하겠지?
• 커넥터 보고 와 했음..지금 회사의 전자 세금계산서에서도  커넥터용 프로그램 만드는데 시간이 다 가고 있음.
  강사님은 네트워크 트래픽, 방화벽 로그, RDBMS 데이터 등 이기종 시스템 간 실시간 연동이 3-6개월의 개발 기간 없이 가능하다고 하셨는데 우리 회사는 2년이 지났고 아직도 오류 범벅임. 2.0을 새로 만들고 QA중인데 그것도 오류 범벅 ㅜㅜ
• 특히 우리 회사도 엘라스틱 개열과 spulnk 개열이 따로 놀고 있음. 해당 부분을  Confluent Platform의 커넥터로 바로 통합할 수 있다는 부분은... 아 이거 보고서 써야지라고 생각함. ㅋ
•  
• ksqlDB라는  것을 처음 들었음
  • 스트리밍 DB라는 개념에  충격 받음
  • SQL 문법으로 스트림 처리가 가능하다는 부분에서 더 충격 받음. SQL을 쓴다는 점에서 러닝커브도 낮아진 부분에 관심있음.
  • ksqlDB가 스트리밍이면 트랜잭션은 어떻게 처리 되는지 존나 궁금하고 gpt에게 물어보면 알려주겠지만
    강의에서 나올테니 걍 참음
  • 스트리밍시 장애가 나면 어떻게 데이터 일관성을 맞추는거지?? 이걸 모르면 설계를 못할 거 같음.. 

여튼  카프카가 단순한 기술 도구를 넘어 데이터 인프라의 중추 역할을 수행한다는 점을 체계적으로 이해할 수 있었음

특히 회사에서 클라우드네이티브화를 신경 쓰는 만큼 강의를 보면서  특히 스트리밍 ETL과 실시간 모니터링 구현하는 부분을
잘보고 버무리면... 보고서가 뚝딱 되지 않을까 싶음