데이터 엔지니어로 살아가기 101일(장애공유, Spark Kafka Streaming)

데이터 엔지니어로 살아가기 101일 째

어제(0609 금요일) 하루는 최근 회사 내에서  IDC 네트워크 장애에 대해 공유하는 시간을 가졌다. 

서버룸중 특저 서버룸의 스위치가 문제를 일으키며 해당 룸의 서버들의 네트워크 통신이 정상적으로 되지 않았다. 

사내에서 서비스하는 서비스들 모두가 장애시간동안 정상동작 하지 않았던 대형 이슈였다.

큰 장애가 터진 문제의 시발점은 access switch OS 버그에서 기인했다고 설명해주셨다. 

네트워크적인 지식이 많이 부족해 공유된 내용 모두를 이해하진 못했지만 사소한 버그들이 맞물려 큰 사고로 이어졌고 이에 대한 대응책등을 공유하는 시간을 가졌다.

오후에 저번주 리타겟팅 시스템 장애로 작업이 진행되지 못했던 실시간 모니터링 시스템에 대한 작업을 진행하였다.

실시간으로 처리되고 있는 데이터들이 정상적으로 데이터를 카산드라에 적재하고 있는지 모니터링 하기 위한 시스템이다.

작업을 하면서 어려움을 느꼈던 부분은 현재 알파 클러스터와 리얼클러스터에서 스파크 버전이 1.5에 맞춰져 있어 kafka stream, spark의 maven dependency버전 맞추는 부분에서 시간을 많이 빼앗겼다. 스칼라로 작업했으면 훨씬 빠르게 했을 것을 다른 시스템과의 연동이 많이 필요할 것 같아 자바(java8 이 아닌 java7)로 스파크 작업을 하다보니 시행착오를 많이 겪었다.

알파 클러스터에는 실시간으로 데이터들이 적재되지 않고 있기 때문에 curl을 통해 실시간으로 로그를 쏴주는 스크립트를 작성 후 

카프카에서 실시간 처리하는 시스템 작업으로 생각보다 고려할점들이 많았다.

간만에 시스템 설계부터 코딩작업에 시간은 잘갔던 것 같다. 

시행착오들, 경험들이 쌓여 이후 작업에서는 시스템 설계와 구현시 같은 이유로 시간을 많이 빼앗기지 않도록 열심히 배우고 공부하자.