SCDF(=Spring Cloud Data Flow) - 1편

SCDF 란

Spring Cloud Data Flow 는 Cloud Foundry 및 Kubernetes에서 스트리밍 및 일괄 데이터 처리 파이프라인을 구축하기 위한 마이크로서비스 기반 툴킷이다. 공식문서

우선 SCDF 로 검색해보면 아래 3가지의 단어를 많이 볼 수 있다. 내용은 아래와 같다.

• Data MicroService
  • 데이터를 Function 단위의 비즈니스 로직이 들어 있는 Application 으로 DataPipeLine 을 구성
• Orchestrator
  • Stream 을 구성하는 Application 과 Application 간의 Channel 을 관리(Ex: Kafka topic, group, partition..) 즉, Message MiddleWare 의 Channel 을 알아서 관리
• Deployer
  • 앱을 통해 만든 Stream 이나 Task 를 배포를 해줘야 동작한다. 즉, Target Platform 에 따라 Application 을 배포

SCDF 특징

• 웹 대시보드, REST API, JAVA DSL, console shell 다양한 인터페이스로 제공
• 로컬, Cloud Foundry 및 Kubernetes 위에서 설치 및 운영 가능
• 스케줄링 기능은 Cloud Foundry 및 Kubernetes에서만 사용 가능, 일반 서버에서는 X
• SCDF의 상태 및 데이터 관리는 관계형 DB 에서 관리 및 다양한 DB 지원 (CDC 기술도 지원)

SCDF 는 왜 사용하나?

• 빠른 개발과 빠른 수정
  • 익숙한 Spring Boot 로 Function 단위의 Application 을 만들어 유지보수가 용이하고 복잡하지 않는 구조로 Stream 을 생성
  • Application 과 Application 간의 Message 통신을 Message Middleware 에서 담당
• 무중단 배포
  • Cloud Platform 에서 제공하는 배포정책으로 Downtime 과 데이터 유실없이 Stream 을 배포
• 분산처리
  • Application 분산처리를 Cloudplatform 에 맞게 Intance 를 늘리고 MessageBroker 의 Partition 을 조정
• 확장성
  • 실행되고 있는 Stream 에 다른 Stream 을 연결하여 Stream 의 확장이 쉽다.

Require Platform

• Docker
• SCDF Server (SCDF Dataflow Dashboard)
• Skipper (SCDF Deployer)

• DataBase (Metadata Save)
  

• MessageMiddleware (Kafka, RabbitMQ, Kafka Streams, Amazon Kinesis, Google Pub/Sub, Solace PubSub+, Azure Event Hubs)
  • Kafka, RabbitMQ 가 문서가 제일 많고 스타트업을 제공해준다.
  • 또한 처리할 내용들이 Message Middleware 계속 쌓이므로 Consumer 는 Application 이 죽었다 다시 살아나면 누락된 데이터까지 처리하는 이점이 있음
• Monitoring (Optional)
  • Monitoring Metric Data 를 수집하는 시계열 데이터베이스인 TSDB(=Time Series DB) 필요 (Prometheus, InfluxDB)
  • Dashboard (Grafana, Wavefront)

설치 환경별 설명

Local 환경

Local 환경에서는 docker-compose 파일을 다운받아서 DATAFLOW_VERSION, SKIPPER_VERSION 버전들을 명시하고 docker-compose up 명령을 통하면 패키지 설치가 가능하다. (꼭 이 방법이 아니래도 검색하여 나오는 방법으로 해도 된다.)

$ wget -O docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/spring-cloud-dataflow/v2.7.1/spring-cloud-dataflow-server/docker-compose.yml;
$ DATAFLOW_VERSION=2.7.1 SKIPPER_VERSION=2.6.1
$ docker-compose up

Local 버전은 Cloud Platform 환경과 사용방법이 많이 틀려서 결국은 Local 버전을 사용하다가 Cloud Platform 으로 변경하게 된다. 즉, 처음부터 Cloud Platform 사용을 권장한다.

Cloud Platform 환경

Cloud Platform 에서는 Helm 을 통해서 설치할 수 있다.

// Helm Chart: https://bitnami.com/stack/spring-cloud-dataflow/helm
// Reference: https://dataflow.spring.io/docs/installation/kubernetes/helm
$ helm repo add bitnami https://charts.bitnami.com/bitnami
$ helm install my-release bitnami/spring-cloud-dataflow

SCDF Dashboard

SCDF 는 크게 Stream 과 Task 로 크게 둘로 나뉘어진다.

• Stream
  • 마이크로한 앱을 통해 Data Pipeline 으로 구성하는 것
• Task
  • Spring Batch 로 만든 Batch 관리에 대한 기능을 제공

SCDF Dashboard 좌측 메뉴의 각 의미하는 내용을 설명한다.

Applications

Application 목록

• Stream 이나 Task 에서 사용할 Application 을 등록, 삭제, 변경
• 등록된 Application 목록 확인
• 같은 이름의 버전이 다른 Application 을 등록하면 버전관리도 가능하다.
  

Application 등록

• Application 의 name 과 type 을 작성하고 Source Repository 를 지정하면 Application 을 등록할 수 있다. (그 외에도 다른 방법들이 있으며 어렵지 않는 내용이니 직접 해보자.)

StarterApp (Stream or Task)

• SCDF 에서는 Message Middleware 를 Kafka 와 RabbitMQ 를 사용할 경우 Starter App 을 제공(Source, Processor, Sink) 해주므로 잘 사용하면은 코딩없이 Stream 을 빠르게 만들 수 있다.

Streams

Stream 목록

• 기 등록된 Stream 목록을 확인하고 해당 Stream 을 Deploy, Undeploy, Destroy 를 할 수 있다.
• 간략하게 Stream 의 구성정보나 status 정보도 확인이 가능하다.
  

Stream Deploy 화면

• 아래 이미지는 Stream 을 실제 배포하기전에 Properties 를 구성한 화면이다. 해당 화면에서 Properties 를 작성하고 Deploy Stream 을 하면 실제로 Stream 이 배포된다. (원하는 Stream 을 클릭 후 상세 페이지에서 DEPLOY STREAM 을 클릭한 화면이다.)
  

Stream 등록화면

• 하기 이미지의 좌측을 보면 Application 에 이미 등록된 내용들을 확인할 수 있다. 해당 Application 을 드래그 앤 드롭해서 Stream 을 생성할 수 있다.

  Stream 을 생성할 때, Source 와 Sink 는 필수 요소이고 Processor 는 Optional 이다.
  

Runtime

Runtime 이란

• Stream 에서 실행하고 있는 Application 의 디테일한 정보를 조회할 수 있는 메뉴
  상기 화면에서 VIEW DETAILS 를 클릭하면 팝업에 정보가 표시되는데 내용은 container.restartCount, service.name, host.ip, pop.name 등의 Instance 에 대한 정보를 제공한다. (여기서 확인하기 보다는 Platform 의 Monitoring 툴을 통해서 확인하는걸 추천한다.)

Tasks / Jobs

Task 란

• Task 는 Spring Batch 로 만든 Batch 를 의미하는 것이며 또한 Batch 를 만들 때 Spring Batch 에 Spring Cloud Task 의 Dependency 가 추가되어야 한다. (Dependency 에 추가되지 않으면 동작 X)
• 해당 화면은 등록된 Task 의 목록을 확인하는 화면이고 Status 정보 확인이 가능하다.
  

등록된 Task 화면

• 등록된 Task 에 대한 정보를 조회하고, Task 를 실행, 삭제할 수 있는 화면이다. 또한 Schdule 을 설정이 가능하다. (실제 Schduling 을 SCDF 에서 관리해 주는 건 아니고 Kubernetes 기준으로 Kubernetes 의 CronJob 으로 등록되어서 관리가 된다.)
• LAST EXECUTION 에서 Task 에 대한 실행내역 확인이 가능하다. (Arguments 나 Properties 에 대한 값을 확인할 수 있다.)

Task 생성 화면

• 좌측에 Task 로 등록된 Application 목록을 확인할 수 있고, 우측으로 드래그 앤 드롭을 하여 Task 를 생성할 수 있다.

Task Executions

• Task Executions 에서는 Task 실행에 대한 History 를 조회하는 화면이며 시작시간, 종료시간 등을 확인할 수 있으다.

Jobs Executions

• Jobs Executions 에서는 Batch 에서 실행된 Job 에 대한 실행 내용을 조회할 수 있다.

Schedules

• 해당 페이지는 Task 를 Scheduling 하는 화면인데 한 가지 이슈가 존재한다고 한다. (해결되었다고 한다. 그래도 혹시 모르니 테스트로 확인해보자.)
  • CronExpression 이슈
    • SCDF 의 Server 와 Skipper 의 Timezone 이 한국시간이더라도 Cron Expression 은 Target Platform(k8s) 의 Timezone 을 적용
    • SCDF 의 Timezone 이 UTC+9 이고 K8S 의 Timezone 이 UTC 면 SCDF 에서 UTC 기준으로 CronExpression 을 적용

Audit Records

• 해당 화면은 Stream 이나 Task 에서 사용한 Application 을 등록, 삭제, 변경 이력에 대한 History 를 확인할 수 있는 화면이다.

Tools

• 해당 화면은 기존에 등록된 Stream 이나 Task 를 Import / Export 를 할 수 있는 기능이 있다. (JSON File 형태)
• 또한 Task 및 Job 에 대한 이력들을 Clean up 하는 기능도 있다.

참고

• https://docs.spring.io/spring-cloud-dataflow/docs/current/reference/htmlsingle/
• https://www.devkuma.com/docs/spring-cloud-data-flow/
• https://www.youtube.com/@workerksug7409
• https://sgitario.github.io/introduction-spring-data-flow/
• https://www.confluent.io/blog/spring-for-apache-kafka-deep-dive-part-3-apache-kafka-and-spring-cloud-data-flow/

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