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Cruise Control

Strimzi는 LinkedIn에서 개발한 Cruise Control을 지원합니다. Cruise Control은 Kafka 클러스터의 성능 모니터링, 로드 밸런싱, 스케일링 및 장애 복구 등을 자동화하는 도구로, Kafka 클러스터의 운영을 크게 단순화하고 최적화합니다. Strimzi를 사용하면 Cruise Control을 Kafka 클러스터와 쉽게 통합하여 다음과 같은 기능을 활용할 수 있습니다.

로드 밸런싱
Cruise Control은 클러스터 전체의 워크로드 분포를 지속적으로 모니터링하고, 필요에 따라 파티션을 다시 분배하여 로드 밸런싱을 수행합니다. 이를 통해 리소스 사용률을 최적화하고, 클러스터의 처리량과 성능을 극대화할 수 있습니다.

Broker 추가 및 제거
클러스터의 워크로드 요구사항이 변경될 때, Cruise Control을 사용하면 Kafka 브로커를 자동으로 추가하거나 제거할 수 있습니다.

장애 복구
브로커 장애가 발생할 경우, Cruise Control은 자동으로 장애 복구 프로세스를 수행하여, 영향을 받은 파티션을 다른 브로커로 재할당합니다. 이는 클러스터의 가용성과 내구성을 유지하는 데 중요합니다.

위와 같이 Cruise Control에서는 여러가지 기능을 제공하지만 이번 문서 실습에서는 Broker의 추가 및 제거에 중점으로 실습을 진행하였습니다.

Cruise Control Goal

Cruise Control은 Kafka 클러스터의 최적화와 관리를 위해 다양한 목표(Goals)를 사용합니다. 목표는 goals, default.goals, hard.goals로 구분되어 있습니다. goals에서는 default.goals에서 사용할 목표를 정의합니다. default.goals은 Cruise Control의 작업 중에 기본적으로 사용되는 목표들의 집합을 정의하며 반드시 goals에 정의된 목표만 사용할 수 있습니다. hard.goals 설정은 반드시 만족해야 하는 목표들의 집합을 정의합니다. 이 목표들은 Cruise Control이 어떤 상황에서도 위반해서는 안 되는 필수 조건으로 작용합니다.

goals, default.goals, hard.goals 기본값

# goal 기본값
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.RackAwareGoal
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.RackAwareDistributionGoal
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.MinTopicLeadersPerBrokerGoal
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.ReplicaCapacityGoal
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.DiskCapacityGoal
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.NetworkInboundCapacityGoal
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.NetworkOutboundCapacityGoal
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.CpuCapacityGoal
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.ReplicaDistributionGoal
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.PotentialNwOutGoal
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.DiskUsageDistributionGoal
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.NetworkInboundUsageDistributionGoal
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.NetworkOutboundUsageDistributionGoal
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.CpuUsageDistributionGoal
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.TopicReplicaDistributionGoal
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.LeaderReplicaDistributionGoal
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.LeaderBytesInDistributionGoal
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.kafkaassigner.KafkaAssignerDiskUsageDistributionGoal
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.kafkaassigner.KafkaAssignerEvenRackAwareGoal
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.PreferredLeaderElectionGoal

# default.goal 기본값
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.RackAwareGoal
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.MinTopicLeadersPerBrokerGoal
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.ReplicaCapacityGoal
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.DiskCapacityGoal
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.NetworkInboundCapacityGoal
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.NetworkOutboundCapacityGoal
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.CpuCapacityGoal
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.ReplicaDistributionGoal
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.PotentialNwOutGoal
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.DiskUsageDistributionGoal
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.NetworkInboundUsageDistributionGoal
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.NetworkOutboundUsageDistributionGoal
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.CpuUsageDistributionGoal
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.TopicReplicaDistributionGoal
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.LeaderReplicaDistributionGoal
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.LeaderBytesInDistributionGoal

# hard.goal 기본값
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.RackAwareGoal
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.MinTopicLeadersPerBrokerGoal
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.ReplicaCapacityGoal
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.DiskCapacityGoal
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.NetworkInboundCapacityGoal
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.NetworkOutboundCapacityGoal
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.CpuCapacityGoal

goal 목표의 의미

# 클러스터의 복제본이 랙 고장에 대해 내성을 가지도록 보장합니다.
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.RackAwareGoal

# 랙을 고려하여 파티션의 복제본이 분산되도록 합니다.
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.RackAwareDistributionGoal

# 브로커 당 최소한의 토픽 리더를 유지하여 리더 분포의 균형을 맞춥니다.
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.MinTopicLeadersPerBrokerGoal

# 모든 브로커가 설정된 복제본 용량을 초과하지 않도록 합니다.
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.ReplicaCapacityGoal

# 모든 브로커의 디스크 사용량이 설정된 임계값을 넘지 않도록 합니다.
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.DiskCapacityGoal

# 네트워크 입력 용량의 임계값을 넘지 않도록 합니다.
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.NetworkInboundCapacityGoal

# 네트워크 출력 용량의 임계값을 넘지 않도록 합니다.
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.NetworkOutboundCapacityGoal

# CPU 사용량이 설정된 임계값을 넘지 않도록 합니다.
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.CpuCapacityGoal

# 전체 클러스터에 걸쳐 복제본이 고르게 분포되도록 합니다.
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.ReplicaDistributionGoal

# 네트워크 출력 잠재력을 기준으로 최적화를 수행합니다.
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.PotentialNwOutGoal

# 디스크 사용량이 브로커 간에 균일하게 분포되도록 합니다.
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.DiskUsageDistributionGoal

# 네트워크 입력 사용량이 브로커 간에 균일하게 분포되도록 합니다.
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.NetworkInboundUsageDistributionGoal

# 네트워크 출력 사용량이 브로커 간에 균일하게 분포되도록 합니다.
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.NetworkOutboundUsageDistributionGoal

# CPU 사용량이 브로커 간에 균일하게 분포되도록 합니다.
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.CpuUsageDistributionGoal

# 특정 토픽의 복제본이 클러스터에 걸쳐 고르게 분포되도록 합니다.
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.TopicReplicaDistributionGoal

# 리더 복제본이 브로커 간에 고르게 분포되도록 합니다.
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.LeaderReplicaDistributionGoal

# 리더 복제본의 입력 데이터가 브로커 간에 고르게 분포되도록 합니다.
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.LeaderBytesInDistributionGoal

# Kafka Assigner 도구와 유사한 방식으로 디스크 사용량을 최적화합니다.
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.kafkaassigner.KafkaAssignerDiskUsageDistributionGoal

# Kafka Assigner 도구와 유사한 방식으로 랙 인식 복제본 배치를 최적화합니다.
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.kafkaassigner.KafkaAssignerEvenRackAwareGoal

# 리더 복제본의 선출을 최적화하여 특정 조건에서 리더의 선출을 선호합니다.
com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.PreferredLeaderElectionGoal

Strimzi를 이용한 Cruise Control 배포

Strimzi에서는 Cruise Control를 배포하는 방법으로는 별도의 리소스를 정의하는 것이 아닌 kafkas.kafka.strimzi.io 리소스에 cruiseControl: {}를 정의하면 카프카 클러스터와 함께 Deployment 형식으로 배포됩니다.

---
apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
kind: Kafka
metadata:
  name: my-cluster
  namespace: kafka
  annotations:
    strimzi.io/node-pools: enabled
spec:
  kafka:
    version: 3.6.1
    listeners:
      - name: plain
        port: 9092
        type: internal
        tls: false
      - name: tls
        port: 9093
        type: internal
        tls: false
    readinessProbe:
      initialDelaySeconds: 15
      timeoutSeconds: 5
    livenessProbe:
      initialDelaySeconds: 15
      timeoutSeconds: 5
    config:
      default.replication.factor: 2
      min.insync.replicas: 1
      inter.broker.protocol.version: "3.6"
      num.partitions: 3
    resources:
      limits:
        cpu: 1
        memory: 1Gi
      requests:
        cpu: 500m
        memory: 1Gi
    logging:
      type: inline
      loggers:
        kafka.root.logger.level: INFO
        kafka.request.logger.level: INFO
  zookeeper:
    replicas: 3
    storage:
      type: persistent-claim
      size: 1Gi
      deleteClaim: true
  entityOperator:
    topicOperator: {}
    userOperator: {}
  cruiseControl:
    config:
      default.goals: >
        com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.MinTopicLeadersPerBrokerGoal,
        com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.TopicReplicaDistributionGoal,
        com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.LeaderReplicaDistributionGoal,
        com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.LeaderBytesInDistributionGoal
      hard.goals: >
        com.linkedin.kafka.cruisecontrol.analyzer.goals.MinTopicLeadersPerBrokerGoal

Kafka 리소스를 생성하게 되면 zookeeper, kafka와는 다르게 Cruise Control은 Deployment 리소스로 배포됩니다.

KafkaRebalance

Strimzi에서 최적화 작업을 제안하기 위해서는 KafkaRebalance라는 리소스를 생성하는 것으로 제안을 할 수 있습니다. kafkaRebalance는 Cruise Control에 의해 제안을 확인하고 해당 제안을 적용하게 됩니다. KafkaRebalance로 제안할 수 있는 종류는 다음과 같습니다.

full 기본값

Cruise Control에 정의된 goal을 기반으로 클러스터의 모든 브로커에 rebalance를 수행합니다. KafkaRebalance의 기본값으로 KafkaRebalance에 아무런 정보를 기입하지 않으면 full 모드로 동작하지만 사용자는 KafkaRebalance 리소스를 생성할 때 mode 필드를 통해 리밸런싱의 모드를 직접 지정할 수 있습니다. full 모드를 명시적으로 지정하면, Cruise Control은 클러스터 전체에 대한 종합적인 리밸런싱 작업을 수행할 수 있습니다.

apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
kind: KafkaRebalance
metadata:
  name: my-rebalance
  namespace: kafka
  labels:
    strimzi.io/cluster: my-cluster
spec:
  mode: full

add-brokers

add-brokers 옵션은 Kafka 클러스터에 브로커를 추가할 때 사용되며, Cruise Control을 통해 이러한 작업을 자동화하고 최적화할 수 있습니다. Kafka 클러스터의 확장 과정에서 단순히 새로운 브로커를 추가하는 것만으로는 기존에 생성된 토픽의 파티션 복제본이 자동으로 새 브로커로 재할당되지 않습니다. 이 경우, 새 브로커는 앞으로 생성될 토픽의 파티션에만 사용될 수 있습니다.

add-brokers 옵션을 사용하여 Kafka 클러스터에 새로 추가된 브로커들에게 기존 토픽의 파티션 복제본을 자동으로 할당할 수 있습니다. 이는 클러스터의 리소스 사용을 최적화하고, 전체적인 부하 분산을 개선하는 데 도움이 됩니다. add-brokers 작업을 통해 새 브로커는 기존 토픽의 파티션 복제본을 할당받게 되며, 이는 클러스터의 부하를 보다 균등하게 분산시키고, 특정 브로커에 과부하가 집중되는 것을 방지합니다. 

파티션 복제본의 재할당 과정은 클러스터의 크기와 상태, 네트워크 속도 등에 따라 시간이 다소 소요될 수 있습니다.

apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
kind: KafkaRebalance
metadata:
  name: my-rebalance
  namespace: kafka
  labels:
    strimzi.io/cluster: my-cluster
spec:
  mode: add-brokers
  brokers: [2, 3]

remove-brokers

Kafka Cluster를 축소학 위해 Broker를 제거할 때 사용됩니다. KafkaRebalance를 사용하지 않고 브로커를 제거할 경우 파티션의 메시지가 정상적으로 Replication 되지 않고 Broker가 드랍되어 메시지 손실이 발생할 수 있습니다. 이러한 문제를 방지하기 위해 remove-broker를 사용하여 파티션을 이동하고 안전하게 Broker를 제거할 수 있습니다. remove-brokers 명령을 실행할 때, 제거하려는 브로커의 ID를 지정합니다. Cruise Control은 이 정보를 바탕으로 해당 브로커에 할당된 파티션 복제본을 다른 브로커로 이동시키는 최적의 계획을 생성하고 실행합니다.

브로커를 제거하는 과정에서 파티션의 리밸런싱이 발생합니다. 이 과정은 네트워크 트래픽과 I/O 부하를 증가시킬 수 있으므로, 클러스터의 성능에 일시적인 영향을 줄 수 있습니다.

apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
kind: KafkaRebalance
metadata:
  name: my-rebalance
  namespace: kafka
  labels:
    strimzi.io/cluster: my-cluster
spec:
  mode: remove-brokers
  brokers: [2, 3]

KafkaRebalance 수락하기

KafkaRebalance 리소스를 통해 Cruise Control을 사용하여 Kafka 클러스터의 리밸런싱을 관리할 때, 작업의 상태는 여러 단계를 거칩니다. 이 과정은 사용자가 제안된 리밸런싱 계획을 검토하고 사용자가 승인하는 방식으로 리밸런싱을 수행하는 방식으로 클러스터의 변경 사항을 보다 안전하게 관리할 수 있습니다.

# 리소스 상태 확인
> kubectl get kafkarebalances.kafka.strimzi.io -n kafka
NAME           CLUSTER    PENDINGPROPOSAL  PROPOSALREADY   REBALANCING   READY   NOTREADY
my-rebalance   my-cluster                                  true

KafkaRebalance 리소스 상태

PENDINGPROPOSAL
KafkaRebalance 리소스가 생성된 직후, Cruise Control이 리밸런싱 작업의 계획을 작성하고 있는 단계를 나타냅니다.

PROPOSALREADY
작업 계획이 완료되었고 사용자의 검토를 기다리고 있는 상태입니다.

REBALANCING
사용자가 리밸런싱 계획을 승인한 후, Cruise Control이 실제로 리밸런싱 작업을 수행하고 있는 상태입니다.

READY
리밸런싱 작업이 성공적으로 완료되어, KafkaRebalance 리소스가 최종 상태에 도달한 것입니다.

NOTREADY
리밸런싱 작업에 문제가 발생하여 계획이 성공적으로 수행되지 않았음을 나타내는 상태입니다. 이 경우, 문제의 원인을 분석하고 해결한 후 리밸런싱을 다시 시도해야 할 수 있습니다.

KafkaRebalance 리소스가 정상적으로 생성되었다면 describe를 이용하여 작업의 계획을 확인할 수 있습니다.

# 작업 계획 확인
> kubectl describe kafkarebalances.kafka.strimzi.io -n kafka my-rebalance
Name:         my-rebalance
Namespace:    kafka
Labels:       strimzi.io/cluster=my-cluster
Annotations:  <none>
API Version:  kafka.strimzi.io/v1beta2
Kind:         KafkaRebalance
Metadata:
  Creation Timestamp:  2024-03-17T06:48:41Z
  Generation:          3
  Resource Version:    179034
  UID:                 00ff25be-fb27-4f99-a9bb-2722560dfddd
Spec:
  Goals:
    LeaderReplicaDistributionGoal
    TopicReplicaDistributionGoal
  Skip Hard Goal Check:  true
Status:
  Conditions:
    Last Transition Time:  2024-03-17T07:01:35.511905341Z
    Status:                True
    Type:                  ProposalReady
  Observed Generation:     3
  Optimization Result:
    After Before Load Config Map:  my-rebalance
    Data To Move MB:               0
    Excluded Brokers For Leadership:
    Excluded Brokers For Replica Move:
    Excluded Topics:
    Intra Broker Data To Move MB:         0
    Monitored Partitions Percentage:      100
    Num Intra Broker Replica Movements:   0
    Num Leader Movements:                 0
    Num Replica Movements:                0
    On Demand Balancedness Score After:   100
    On Demand Balancedness Score Before:  100
    Provision Recommendation:
    Provision Status:                     UNDECIDED
    Recent Windows:                       1
  Session Id:                             b31d2057-273f-4666-9565-51ce304e95db
Events:                                   <none>

작업의 계획을 확인하고 annotate 주석을 이용하여 작업을 승인합니다.

# 작업 승인
> kubectl annotate kafkarebalance -n kafka my-rebalance strimzi.io/rebalance="approve"

# 작업을 중지할 때 stop 수행
# kubectl annotate kafkarebalance -n kafka --overwrite my-rebalance strimzi.io/rebalance="stop"

# 완료된 작업을 나중에 재사용할 때 refresh 수행 후 approve
# kubectl annotate kafkarebalance -n kafka --overwrite my-rebalance strimzi.io/rebalance="refresh"
# kubectl annotate kafkarebalance -n kafka --overwrite my-rebalance strimzi.io/rebalance="approve"

Cruise Control과 KafkaRebalance 실습

지금까지 Cruise Control과 KafkaRebalance에 대해서 알아봤습니다. 이제는 Broker 추가 및 제거하는 방법으로 직접 실습을 진행하겠습니다.

Cluster 구성

실습 진행을 위해 테스트용 클러스터를 구축합니다. 이번 실습에서는 별다른 설정 없이 cruiseControl 기본 값 만으로 테스트를 진행하였습니다.

---
apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
kind: KafkaNodePool
metadata:
  name: pool-a
  namespace: kafka
  labels:
    strimzi.io/cluster: my-cluster
spec:
  replicas: 2
  roles:
    - broker
  storage:
    type: jbod
    volumes:
      - id: 0
        type: persistent-claim
        size: 5Gi
        deleteClaim: true
        
---
apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
kind: Kafka
metadata:
  name: my-cluster
  namespace: kafka
  annotations:
    strimzi.io/node-pools: enabled
spec:
  kafka:
    version: 3.6.1
    listeners:
      - name: plain
        port: 9092
        type: internal
        tls: false
      - name: tls
        port: 9093
        type: internal
        tls: false
    readinessProbe:
      initialDelaySeconds: 15
      timeoutSeconds: 5
    livenessProbe:
      initialDelaySeconds: 15
      timeoutSeconds: 5
    config:
      default.replication.factor: 2
      min.insync.replicas: 1
      inter.broker.protocol.version: "3.6"
      num.partitions: 3
    resources:
      limits:
        cpu: 1
        memory: 1Gi
      requests:
        cpu: 500m
        memory: 1Gi
    logging:
      type: inline
      loggers:
        kafka.root.logger.level: INFO
        kafka.request.logger.level: INFO
  zookeeper:
    replicas: 3
    storage:
      type: persistent-claim
      size: 1Gi
      deleteClaim: true
  entityOperator:
    topicOperator: {}
    userOperator: {}
  cruiseControl:
    {}

Topic 생성

토픽 a-topic, b-topic을 생성하고 나서 토픽 파티션의 할당된 브로커를 확인하면 0, 1번 브로커에 배포된 것을 확인할 수 있습니다.

apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
kind: KafkaTopic
metadata:
  name: a-topic
  namespace: kafka
  labels:
    strimzi.io/cluster: my-cluster
spec:
  partitions: 4
  replicas: 2
  config:
    retention.ms: 7200000
    segment.bytes: 1073741824
---
apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
kind: KafkaTopic
metadata:
  name: b-topic
  namespace: kafka
  labels:
    strimzi.io/cluster: my-cluster
spec:
  partitions: 4
  replicas: 2
  config:
    retention.ms: 7200000
    segment.bytes: 1073741824

kcat 파드를 이용하여 토픽 생성 결과 확인

> ❯ kubectl exec -it -n kafka kcat -- kcat -L -b my-cluster-kafka-bootstrap:9092
Metadata for all topics (from broker -1: my-cluster-kafka-bootstrap:9092/bootstrap):
 2 brokers:
  broker 0 at my-cluster-pool-a-0.my-cluster-kafka-brokers.kafka.svc:9092
  broker 1 at my-cluster-pool-a-1.my-cluster-kafka-brokers.kafka.svc:9092 (controller)
 5 topics:
  ( ... 생략 ... )
  topic "a-topic" with 4 partitions:
    partition 0, leader 0, replicas: 0,1, isrs: 0,1
    partition 1, leader 1, replicas: 1,0, isrs: 1,0
    partition 2, leader 0, replicas: 0,1, isrs: 0,1
    partition 3, leader 1, replicas: 1,0, isrs: 1,0
  topic "b-topic" with 4 partitions:
    partition 0, leader 1, replicas: 1,0, isrs: 1,0
    partition 1, leader 0, replicas: 0,1, isrs: 0,1
    partition 2, leader 1, replicas: 1,0, isrs: 1,0
    partition 3, leader 0, replicas: 0,1, isrs: 0,1

Broker 확장

KafkaNodePool의 개수를 증가 시켜 브로커를 추가합니다.

apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
kind: KafkaNodePool
metadata:
  name: pool-a
  namespace: kafka
  labels:
    strimzi.io/cluster: my-cluster
spec:
  replicas: 4
  roles:
    - broker
  storage:
    type: jbod
    volumes:
      - id: 0
        type: persistent-claim
        size: 5Gi
        deleteClaim: true

브로커를 추가하여 파드가 생성되었지만 카프카 클러스터를 확인하면 추가된 브로커는 클러스터에 합류하지 못한 것을 알 수 있습니다.

kcat을 이용하여 확인하면 클러스터에 변화가 없는 것을 알 수 있습니다.

> kubectl exec -it -n kafka kcat -- kcat -L -b my-cluster-kafka-bootstrap:9092
Metadata for all topics (from broker -1: my-cluster-kafka-bootstrap:9092/bootstrap):
 2 brokers:
  broker 0 at my-cluster-pool-a-0.my-cluster-kafka-brokers.kafka.svc:9092
  broker 1 at my-cluster-pool-a-1.my-cluster-kafka-brokers.kafka.svc:9092 (controller)
 5 topics:
  ( ... 생략 ... )
  topic "a-topic" with 4 partitions:
    partition 0, leader 0, replicas: 0,1, isrs: 0,1
    partition 1, leader 1, replicas: 1,0, isrs: 1,0
    partition 2, leader 0, replicas: 0,1, isrs: 0,1
    partition 3, leader 1, replicas: 1,0, isrs: 1,0
  topic "b-topic" with 4 partitions:
    partition 0, leader 1, replicas: 1,0, isrs: 1,0
    partition 1, leader 0, replicas: 0,1, isrs: 0,1
    partition 2, leader 1, replicas: 1,0, isrs: 1,0
    partition 3, leader 0, replicas: 0,1, isrs: 0,1

KafkaRebalance add-brokers

2, 3번 브로커를 추가합니다.

apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
kind: KafkaRebalance
metadata:
  name: rebalance-add
  namespace: kafka
  labels:
    strimzi.io/cluster: my-cluster
spec:
  mode: add-brokers
  brokers: [2, 3]

KafkaRebalance 리소스 상태 확인

작업 계획 확인

작업 승인

결과 확인

> kubectl exec -it -n kafka kcat -- kcat -L -b my-cluster-kafka-bootstrap:9092
Metadata for all topics (from broker -1: my-cluster-kafka-bootstrap:9092/bootstrap):
 4 brokers:
  broker 0 at my-cluster-pool-a-0.my-cluster-kafka-brokers.kafka.svc:9092
  broker 2 at my-cluster-pool-a-2.my-cluster-kafka-brokers.kafka.svc:9092
  broker 3 at my-cluster-pool-a-3.my-cluster-kafka-brokers.kafka.svc:9092
  broker 1 at my-cluster-pool-a-1.my-cluster-kafka-brokers.kafka.svc:9092 (controller)
 5 topics:
 (... 생략 ...)
  topic "a-topic" with 4 partitions:
    partition 0, leader 3, replicas: 3,2, isrs: 2,3
    partition 1, leader 3, replicas: 3,2, isrs: 2,3
    partition 2, leader 3, replicas: 3,2, isrs: 2,3
    partition 3, leader 2, replicas: 2,3, isrs: 3,2
  topic "b-topic" with 4 partitions:
    partition 0, leader 1, replicas: 1,0, isrs: 1,0
    partition 1, leader 3, replicas: 3,2, isrs: 2,3
    partition 2, leader 3, replicas: 3,2, isrs: 2,3
    partition 3, leader 0, replicas: 0,1, isrs: 0,1

결과를 확인하면 기존 토픽의 파티션이 새롭게 추가된 브로커에도 할당된 것을 확인할 수 있습니다.

KafkaRebalance remove-brokers 생성

이제는 반대로 추가한 브로커를 제거하는 방법을 수행합니다.

apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
kind: KafkaRebalance
metadata:
  name: rebalance-remove
  namespace: kafka
  labels:
    strimzi.io/cluster: my-cluster
spec:
  mode: remove-brokers
  brokers: [2, 3]

remove-brokers 작업 수행

KafkaNodePool의 개수를 줄여 자원 반납

apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
kind: KafkaNodePool
metadata:
  name: pool-a
  namespace: kafka
  labels:
    strimzi.io/cluster: my-cluster
spec:
  replicas: 2
  roles:
    - broker
  storage:
    type: jbod
    volumes:
      - id: 0
        type: persistent-claim
        size: 5Gi
        deleteClaim: true

참고문서

https://strimzi.io/docs/operators/latest/deploying#cruise-control-concepts-str

KafkaTopic

Strimzi를 사용하면 Kubernetes 환경에서 Kafka Topic을 쉽고 효율적으로 관리할 수 있습니다. Strimzi의 Topic Operator를 통해 Kafka Topic을 Kubernetes의 Custom Resource로 선언적으로 생성, 수정, 삭제할 수 있으며, 이는 접근 권한 문제와 같은 다양한 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

KafkaTopic 생성하기

먼저 Strimzi를 이용하여 KafkaTopic을 생성하기 위해서는 Kafka Cluster가 Kubernetes 환경에 Strimzi Cluster Operator로 이미 배포되어 있어야 합니다. Strimzi를 이용한 Kafka Cluster 구축은 아래 링크를 통해 진행할 수 있습니다.

Strimzi를 이용한 Kafka Cluster 배포

https://stdhsw.tistory.com/entry/Strimzi-2-Cluster-Operator%EB%A5%BC-%EC%9D%B4%EC%9A%A9%ED%95%9C-Kafka-Cluster-%EB%B0%B0%ED%8F%AC

my-topic.yml 파일 작성

apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
kind: KafkaTopic
metadata:
  name: my-topic
  namespace: kafka
  labels:
    strimzi.io/cluster: my-cluster
spec:
  partitions: 3
  replicas: 2
  config:
    retention.ms: 7200000
    segment.bytes: 1073741824

strimzi.io/cluster 라벨을 이용하여 my-cluster 이름의 카프카 클러스터에 my-topic을 생성합니다. spec에는 토픽의 세부 사항을 정의할 수 있습니다. 여기에는 파티션의 수(partitions), 각 파티션의 복제본 수(replicas)를 설정하였으며, 토픽에 적용할 추가적인 설정은 config에 기록하여 정의할 수 있습니다.

Strimzi에서는 Topic을 생성할 때 63글자 미만이며, 소문자와 hyphen을 이용하여 토픽명을 정의하는 것을 권장하고 있습니다. (특수문자, 공백, 기호는 사용하지 마세요)

Topic 생성

kubectl apply -f my-topic.yml

kafkaTopic 리소스를 생성하게 되면 my-cluster의 카프카 클러스터로 생성된 Entity Operator의 Topic Operator가 my-cluster 카프카에 토픽을 생성합니다.

만약 KafkaTopic 리소스가 아닌 다른 방법으로 토픽을 생성되었다면 ?

Kafka Streams 또는 auto.create.topics.enable 옵션으로 생성된 토픽은 기존 토픽명에 해시값이 붙어 "my-topic---c55e57fe2546a33f9e603caf57165db4072e827e"와 같은 이름으로 KafkaTopic 리소스가 생성됩니다. 이렇게 생성된 KafkaTopic리소스로도 해당 토픽을 관리할 수 있습니다.

kcat으로 Topic에 메시지 전송(Producer) 및 수신(Consumer)

Kafka 토픽이 성공적으로 생성된 후, 그 토픽이 정상적으로 동작하는지 확인하기 위해 kcat (이전 명칭: kafkacat)을 사용하여 메시지를 전송하고 수신하여 정상 동작을 확인합니다.

kafka-kcat.yml

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: kcat
  namespace: kafka
spec:
  containers:
    - name: kcat
      image: edenhill/kcat:1.7.1
      command: ["tail"]
      args: ["-f", "/dev/null"]
  terminationGracePeriodSeconds: 0

kcat 파드 생성

kubectl apply -f kafka-kcat.yml

kcat을 이용한 메시지 전송

# kcat으로 카프카 클러스터 확인
> kubectl exec -it -n kafka kcat -- kcat -L -b my-cluster-kafka-bootstrap:9092
Metadata for all topics (from broker -1: my-cluster-kafka-bootstrap:9092/bootstrap):
 4 brokers:
  broker 0 at my-cluster-pool-a-0.my-cluster-kafka-brokers.kafka.svc:9092
  broker 2 at my-cluster-pool-b-2.my-cluster-kafka-brokers.kafka.svc:9092
  broker 3 at my-cluster-pool-b-3.my-cluster-kafka-brokers.kafka.svc:9092
  broker 1 at my-cluster-pool-a-1.my-cluster-kafka-brokers.kafka.svc:9092 (controller)
 1 topics:
  topic "my-topic" with 3 partitions:
    partition 0, leader 1, replicas: 1,0, isrs: 1,0
    partition 1, leader 0, replicas: 0,2, isrs: 0,2
    partition 2, leader 2, replicas: 2,3, isrs: 2,3

# kcat으로 메시지 전송 메시지를 전부 입력하였다면 ctrl+d로 나옵니다.
> kubectl exec -it -n kafka kcat -- kcat -P -b my-cluster-kafka-bootstrap:9092 -t my-topic -K:
> 1:a
> 2:b
> 3:c
> 1:aa
> 2:bb
> 3:cc

kcat을 이용한 메시지 수신

# kcat을 이용하여 메시지는 수신합니다.
> kubectl exec -it -n kafka kcat -- kcat -C -b my-cluster-kafka-bootstrap:9092 -t my-topic
b
c
bb
cc
a
aa
% Reached end of topic my-topic [1] at offset 4
% Reached end of topic my-topic [2] at offset 2
% Reached end of topic my-topic [0] at offset 0

참고문서

https://strimzi.io/docs/operators/latest/deploying

Cluster Operator를 이용한 Kafka Cluster 배포

Strimzi를 사용하여 Kafka 클러스터를 배포하는 것은 Kubernetes 환경에서 매우 간단합니다. Strimzi의 Custom Resource Definitions (CRD)인 Kafka 리소스를 활용하여 Kafka Broker와 Zookeeper 앙상블을 포함한 Kafka 클러스터를 구성할 수 있습니다.

Strimzi 설치를 진행하지 않으셨다면 아래 링크를 통해 Strimzi 설치를 먼저 진행하여 주시기 바랍니다.

https://stdhsw.tistory.com/entry/Strimzi-1-Strimzi-Cluster-Operator-%EC%84%A4%EC%B9%98-in-Kubernetes

Zookeeper 모드 Kafka Cluster 배포

Strimzi의 Custom Resource인 Kafka 리소스를 사용하여 간단하게 Kafka 클러스터를 배포하는 방법은 다음과 같습니다.

my-cluster.yml 파일 작성

apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
kind: KafkaNodePool
metadata:
  name: pool-a
  namespace: kafka
  labels:
    strimzi.io/cluster: my-cluster
spec:
  replicas: 2
  roles:
    - broker
  storage:
    type: jbod
    volumes:
      - id: 0
        type: persistent-claim
        size: 5Gi
        deleteClaim: true
---
apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
kind: KafkaNodePool
metadata:
  name: pool-b
  namespace: kafka
  labels:
    strimzi.io/cluster: my-cluster
spec:
  replicas: 2
  roles:
    - broker
  storage:
    type: jbod
    volumes:
      - id: 0
        type: persistent-claim
        size: 5Gi
        deleteClaim: true

---
apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
kind: Kafka
metadata:
  name: my-cluster
  namespace: kafka
  annotations:
    strimzi.io/node-pools: enabled
spec:
  kafka:
    version: 3.6.1
    listeners:
      - name: plain
        port: 9092
        type: internal
        tls: false
      - name: tls
        port: 9093
        type: internal
        tls: false
    readinessProbe:
      initialDelaySeconds: 15
      timeoutSeconds: 5
    livenessProbe:
      initialDelaySeconds: 15
      timeoutSeconds: 5
    config:
      default.replication.factor: 2
      min.insync.replicas: 1
      inter.broker.protocol.version: "3.6"
      num.partitions: 3
    resources:
      limits:
        cpu: 1
        memory: 1Gi
      requests:
        cpu: 500m
        memory: 1Gi
    logging:
      type: inline
      loggers:
        kafka.root.logger.level: INFO
        kafka.request.logger.level: INFO
  zookeeper:
    replicas: 3
    storage:
      type: persistent-claim
      size: 1Gi
      deleteClaim: true
  entityOperator:
    topicOperator: {}
    userOperator: {}

KafkaNodePool은 카프카 브로커의 특성을 정의하고 해당 특성을 카프카 클러스터에 브로커로 등록해 주는 역할을 수행합니다. KafkaNodePool을 이용하여 브로커 노드 관리를 효율적으로 수행할 수 있습니다. 카프카 브로커는 KafkaNodePool 마다 2개씩 구성하여 총 4대의 브로커로 구성되었으며, Zookeeper는 3대로 구성하였습니다.

Kafka 리소스 생성

kubectl apply -f my-cluster.yml

kafka 리소스를 생성하였다면 StrimziPodSet리소스가 생성됩니다. 기존에는 StatefulSet을 통하여 파드가 관리되었지만 현재는 Strimzi에서 정의한 StrimziPodSet으로 파드가 관리됩니다. 위와 같이 카프카 클러스터를 구축하였다면 다음과 같이 StrimziPodSet이 생성된 것을 확인할 수 있습니다.

그리고 my-cluster 카프카 설정으로 Deployment 워크로드로 EntityOperator가 생성됩니다. EntityOperator는 TopicOperator와 UserOperator로 구성되며 Topic과 User를 생성 및 관리하는 역할을 수행합니다. 하나의 카프카 클러스터에 최대 하나의 EntityOperator가 생성될 수 있습니다.

StrimziPodSet과 EntityOperator가 모두 정상적으로 배포가 되었고 이를 통해 다음과 같이 파드가 생성된 것을 확인할 수 있습니다.

KRAFT 모드는 현재

이글을 작성하고 다음날... Strimzi에서 Kraft모드 사용 정식 버전이 나왔습니다. Strimzi 버전 0.40.0으로 Upgrade를 진행하시면 정식 Kraft 모드로 카프카 클러스터 배포를 진행하실 수 있습니다.

kraft-cluster.yml

apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
kind: KafkaNodePool
metadata:
  name: dual-role
  namespace: kafka
  labels:
    strimzi.io/cluster: kraft-cluster
spec:
  replicas: 4
  roles:
    - controller
    - broker
  storage:
    type: jbod
    volumes:
      - id: 0
        type: persistent-claim
        size: 10Gi
        deleteClaim: false
---

apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
kind: Kafka
metadata:
  name: kraft-cluster
  namespace: kafka
  annotations:
    strimzi.io/node-pools: enabled
    strimzi.io/kraft: enabled
spec:
  kafka:
    version: 3.6.1
    metadataVersion: 3.6-IV2
    replicas: 3
    listeners:
      - name: plain
        port: 9092
        type: internal
        tls: false
      - name: tls
        port: 9093
        type: internal
        tls: false
    config:
      offsets.topic.replication.factor: 3
      transaction.state.log.replication.factor: 3
      transaction.state.log.min.isr: 2
      default.replication.factor: 3
      min.insync.replicas: 2
    resources:
      limits:
        cpu: 1
        memory: 1Gi
      requests:
        cpu: 500m
        memory: 1Gi
    storage:
      type: jbod
      volumes:
        - id: 0
          type: persistent-claim
          size: 5Gi
          deleteClaim: false
  zookeeper:
    replicas: 3
    storage:
      type: persistent-claim
      size: 1Gi
      deleteClaim: false
  entityOperator:
    userOperator: {}

KafkaNodePool은 Strimzi Kafka Operator에서 제공하는 리소스 중 하나로, Kafka 브로커의 구성 및 성질을 정의하는 리소스입니다. KRaft 모드(즉, Zookeeper 없이 Kafka를 운영하는 모드)에서 KafkaNodePool을 사용하면 브로커의 역할을 보다 세밀하게 설정할 수 있습니다. KRaft 모드에서 브로커는 다음과 같은 역할을 가질 수 있습니다.

• Controller: Kafka 클러스터 내에서 메타데이터를 관리하는 중앙 제어 노드의 역할을 합니다. 컨트롤러는 클러스터의 전반적인 상태를 관리하고, 토픽 생성, 삭제, 파티션 리밸런싱과 같은 작업을 총괄합니다. KRaft 모드에서는 단일 컨트롤러 또는 컨트롤러 세트가 이러한 역할을 담당합니다.
• Broker: 실제 메시지를 저장하고 클라이언트 요청을 처리하는 노드의 역할을 합니다. 브로커는 프로듀서로부터 메시지를 받아 저장하고, 컨슈머의 요청에 따라 메시지를 제공합니다.
• Controller와 Broker 모두: 하나의 노드가 컨트롤러 역할과 브로커 역할을 동시에 수행할 수도 있습니다. 이 경우, 노드는 메타데이터 관리와 메시지 저장 및 처리의 책임을 모두 갖게 됩니다.

KafkaNodePool 리소스를 사용하여 각 브로커 노드의 역할을 구성함으로써, Kafka 클러스터의 성능과 안정성을 최적화하고, 특정 운영 요구사항에 맞춰 클러스터를 조정할 수 있습니다.

YAML파일을 보시면 zookeeper가 선언된 것을 확인할 수 있는데 아직까지 Strimzi 0.40.0 버전에서는 Kafka CRD에 zookeeper가 반듯이 선언되도록 정의가 되어 있어 zookeeper를 선언해야 되지만 실제로 zookeeper가 배포되지는 않습니다.

참고문서

https://strimzi.io/docs/operators/latest/deploying

Strimzi 란

Strimzi는 Apache Kafka 및 기타 Apache Kafka 생태계 프로젝트를 Kubernetes 및 Red Hat OpenShift와 같은 컨테이너 오케스트레이션 플랫폼에서 쉽게 배포, 관리 및 운영할 수 있도록 도와주는 오픈 소스 프로젝트입니다. Strimzi를 통하여 Kafka를 Kubernetes에 배포하면 Kafka 클러스터를 쉽게 확장하고 Kafka 클러스터를 쉽게 백업하고 Kafka 클러스터를 쉽게 업그레이드할 수 있습니다. 또한 Strimzi는 Prometheus, Grafana 등과 같은 모니터링 도구와 통합되어 Kafka 클러스터의 상태와 성능을 지속적으로 모니터링할 수 있도록 하며, Kafka 클러스터를 쉽게 재구성하고 Kafka 클러스터를 쉽게 보안할 수 있습니다.

또한, Strimzi는 Zookeeper, Kafka Connect, Kafka MirrorMaker, Kafka Bridge, Kafka Exporter, Cruise Control, Strimzi UI와 같은 Kafka 생태계 프로젝트를 Kubernetes에 통합 배포할 수 있도록 지원합니다. 이는 Kafka 기반 애플리케이션과 시스템을 효율적으로 구축, 확장 및 관리하는 데 큰 도움이 됩니다. 이번 실습을 통하여 Kubernetes 환경에서 Strimzi Cluster Operator 배포와 각 리소스의 기능에 대하여 알아보겠습니다.

Strimzi 동작 방식

이미지 출처 : https://strimzi.io/docs/operators/latest/overview#kafka-components_str

Strimzi 설치

Kubernetes 환경에 Strimzi를 설치하는 방법은 대표적으로 3가지 방법이 있습니다. YAML을 통한 설치 방법, OperatorHub을 이용한 설치 방법, Helm을 이용한 설치방법이 있습니다. 이번 문서에서는 YAML 방식과, Helm 방식에 대하여 정리하였습니다. 둘 중 하나의 방법을 선택하여 진행하여 주시기 바랍니다.

YAML 설치 방법

Strimzi 클러스터를 Kubernetes 환경에 배포하는 과정에서는 기본적인 Kubernetes 명령어와 개념에 대한 이해가 필요합니다. YAML을 이용하여 배포를 진행할 때는 Kubernets 명령어 습득 만으로도 Strimzi 클러스터를 배포할 수 있는 이점이 있지만 다수의 설정이나 복잡한 구성을 변경하고자 할 때 번거롭고 오류가 발생할 수 있는 불편함이 있습니다.

GitHub에서 양식 가져오기

`https://github.com/strimzi/strimzi-kafka-operator` GitHub주소를 가져와 해당 디렉토리로 이동하여 다음 명령어를 통하여 간편하게 Strimzi Cluster Operator를 배포할 수 있습니다.

kubectl apply -f install/cluster-operator -n 네임스페이스

Helm을 이용한 설치 방법

Helm을 사용하여 Strimzi Kafka 클러스터를 Kubernetes 환경에 배포하는 방법은 Kubernetes 명령어뿐만 아니라 Helm의 기본 사용법에 대한 이해도 필요하게 합니다. 이러한 접근 방식은 초기 학습해야 되는 단점이 있을 수 있지만, Helm의 기본 사용법을 숙지하면 Helm은 Kubernetes 애플리케이션의 패키지 관리자 역할을 수행하여 다양한 설정을 values.yaml 파일을 통해 간단하게 수정할 수 있으며, 업그레이드, 롤백, 삭제 등의 작업을 간단한 명령어로 수행할 수 있습니다. 뿐만 아니라 values.yaml 파일을 공유함으로써 협업하는 팀원들에게 현재의 설정 값을 간편하게 공유할 수 있습니다.

values.yml 설정 변경

Kubernets Cluster내에 모든 Namespace에 접근할 수 있도록 설정을 변경합니다.

watchAnyNamespace: true

Helm을 이용한 Strimzi 설치

# helm repo 추가
helm repo add strimzi https://strimzi.io/charts

# helm으로 Strimzi 설치 진행
helm upgrade --install -n kafka --create-namespace strimzi-kafka-operator strimzi/strimzi-kafka-operator --version 0.40.0 -f values.yml

정상 동작 확인

위와 같이 둘중 하나의 방식으로 Strimzi를 정상적으로 설치되었다면 Kubernetes 클러스터에 CRD(CustomResourceDefinitions)가 정의되고 Strimzi Cluster Operator가 배포된 것을 확인할 수 있습니다.

Strimzi CRD 확인

❯ kubectl api-resources  | grep strimzi
strimzipodsets             sps        core.strimzi.io/v1beta2         true       StrimziPodSet
kafkabridges               kb         kafka.strimzi.io/v1beta2        true       KafkaBridge
kafkaconnectors            kctr       kafka.strimzi.io/v1beta2        true       KafkaConnector
kafkaconnects              kc         kafka.strimzi.io/v1beta2        true       KafkaConnect
kafkamirrormaker2s         kmm2       kafka.strimzi.io/v1beta2        true       KafkaMirrorMaker2
kafkamirrormakers          kmm        kafka.strimzi.io/v1beta2        true       KafkaMirrorMaker
kafkanodepools             knp        kafka.strimzi.io/v1beta2        true       KafkaNodePool
kafkarebalances            kr         kafka.strimzi.io/v1beta2        true       KafkaRebalance
kafkas                     k          kafka.strimzi.io/v1beta2        true       Kafka
kafkatopics                kt         kafka.strimzi.io/v1beta2        true       KafkaTopic
kafkausers                 ku         kafka.strimzi.io/v1beta2        true       KafkaUser

Strimzi Operator 확인

❯ k get po -n kafka | grep strimzi
strimzi-cluster-operator-95d88f6b5-mmc7q    1/1     Running   1 (30m ago)   70m

Strimzi Cluster Operator

Strimzi Cluster Operator는 Kubernetes 환경에서 Strimzi CRD(CustomResourceDefinitions) 관련 리소스를 관리하는 역할을 수행합니다. 주요 기능으로는 Kafka Cluster 배포 및 관리, 구성 관리, 스케일링, 업데이트 및 업그레이드, 모니터링 및 로깅, 보안 관리, 복구, 토픽 생성 관리 및 사용자 생성 관리, 그리고 커넥터 생성 관리를  포함됩니다. 이를 통해 Kafka 클러스터의 성능, 보안, 효율성을 향상하며 Kubernetes 환경에서의 관리를 용이하게 합니다.

Strimzi 공식 문서에서는 Kubernetes 클러스터에 하나의 Cluster Operator만 배포하는 것을 권장하는데, 이는 여러 Operator가 동일한 리소스를 관리하려고 할 때 발생할 수 있는 충돌과 관련된 문제를 방지하기 위함입니다. Cluster Operator는 Strimzi에서 생성된 Custom Resource Definitions(CRD)에 대한 감시로 리소스 관리 및 조정 작업을 수행합니다. Cluster Operator가 동일한 CRD 인스턴스를 관리하려고 하면 예상치 못한 동작이나 데이터 불일치가 발생할 수 있습니다.

Strimzi Cluster 구조

Kubernetes Cluster 내에서 단 하나의 Strimzi Cluster Operator만 존재하며 이 Operator를 통해 Kubernetes Cluster 내에서 여러 개의 Kafka Cluster를 구축하고 관리할 수 있습니다.

Strimzi CustomResource

Strimzi를 설치하면, Kafka 클러스터 및 관련 리소스를 Kubernetes에서 관리할 수 있도록 여러 CRD(CustomResourceDefinitions) 를 생성합니다. 각 CRD는 Kafka 생태계의 특정 구성 요소를 나타내며, Strimzi Cluster Operator를 통해 관리됩니다. 주요 CRD와 그 기능은 다음과 같습니다

• kafka : Kafka 클러스터의 생성, 구성, 관리를 위한 리소스를 정의합니다. 사용자는 이 리소스를 사용하여 Kafka 브로커, ZooKeeper 앙상블, Entity Operator를 포함한 전체 Kafka 클러스터를 정의하고 배포할 수 있습니다.
• KafkaTopic : Kafka 클러스터 내의 개별 토픽을 관리하기 위해 사용됩니다. 이를 통해 토픽의 생성, 삭제, 구성 변경 등을 Kubernetes 네이티브 방식으로 수행할 수 있습니다.
• KafkaUser : Kafka 클러스터의 사용자와 인증 정보를 관리합니다. 이 리소스를 사용하여 사용자 인증서 및 액세스 권한을 설정하고 관리할 수 있습니다.
• KafkaConnect : Kafka Connect 클러스터를 배포하고 관리하는 CRD입니다. 데이터 소스와 싱크를 Kafka 토픽과 연결하는 커넥터를 배포 및 관리할 수 있습니다.
• KafkaConnectors : Kafka Connect 클러스터 내에서 실행되는 개별 커넥터를 정의하고 관리합니다.
• KafkaBridge : Kafka 클러스터에 접근할 수 있는 REST 인터페이스를 제공하는 Kafka Bridge 인스턴스를 배포 및 관리합니다. 이는 외부 애플리케이션이 Kafka 클러스터와 통신할 수 있게 해 줍니다.
• KafkaMirrorMaker : 토픽의 데이터를 미러링 하는 데 사용되지만 현재는 사용하지 않습니다.
• KafkaMirrorMaker2 : KafkaMirrorMaker의 더 발전된 버전으로, 더 복잡한 미러링 및 리패키징 요구사항을 지원합니다. 이를 통해 다양한 클러스터 간에 토픽, 메시지, 파티션 등을 더 효율적으로 미러링 할 수 있습니다.
• KafkaRebalance : Kafka 클러스터 내에서 파티션의 리밸런싱을 관리하는 CRD입니다. 클러스터의 부하 분산 및 성능 최적화를 위한 자동 리밸런싱 작업을 지원합니다.
• StrimziPodSet : 기존에는 StatefulSet을 이용하여 Kafka Broker가 관리되었지만 현재는 StatefulSet 대신 StrimziPodSet을 이용하여 관리됩니다. Kafka리소스로 생성된 Kafka Broker, Zookeeper 모두 StrimziPodSet으로 관리됩니다.
• KafkaNodePool : 각 특성에 맞는 Kafka Broker의 특성과 Storage를 관리합니다.

참고문서

https://strimzi.io/docs/operators/latest/deploying