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이름:윌리엄 베젝 (William P. Bejeck Jr)

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2019년 7월 <Kafka Streams in Action>

윌리엄 베젝(William P. Bejeck Jr)

카프카 컨트리뷰터이며, 컨플루언트(Confluent)의 카프카 스트림즈 팀에서 근무한다. 소프트웨어 개발 분야에서 15년 이상 근무했으며, 8년간 백엔드, 특히 다운스트림 고객의 데이터 흐름을 향상하기 위해 카프카를 사용하는 데이터 처리 ingestion 팀에서 대용량 데이터 처리에 초점을 맞춰왔다. 『Getting Started with Google Guava』(Packt, 2013)의 저자이며, 'Random Thoughts on Coding'(http://codingjunkie.net)의 블로거다.  

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저자의 말

<Kafka Streams in Action> - 2019년 7월  더보기

소프트웨어 개발자로서 일하는 동안 흥미로운 프로젝트에서 현재 소프트웨어로 작업할 수 있었던 것은 행운이었다. 처음에는 클라이언트와 백엔드 작업을 함께 시작했다. 하지만 내가 백엔드 작업을 전적으로 좋아한다는 사실을 깨달은 다음에는 백엔드를 내 홈으로 만들었다. 그리고 시간이 지날수록 하둡(pre-1.0 릴리스)에서 시작해 분산 시스템 작업으로 전환했다. 새로운 프로젝트로 넘어가자 카프카를 사용할 기회가 있었다. 카프카에 대한 첫 인상은 매우 간단하게 작업할 수 있고, 굉장한 파워와 유연성을 갖고 있다는 점이었다. 나는 프로젝트 데이터를 전달하기 위해 카프카를 통합하는 방법을 점점 더 많이 찾아냈다. 프로듀서와 컨슈머 작성은 간단했고, 카프카는 시스템의 품질을 향상했다. 그런 다음 카프카 스트림즈에 대해 배웠다. 카프카에서 데이터를 읽기 위해 다른 처리 클러스터가 필요한 이유는 무엇일까? API를 살펴봤을 때 스트림 처리에 필요한 모든 항목(조인, 값 매핑, 리듀스 및 group-by)을 발견했다. 더 중요한 것은 상태를 추가하는 접근법이 내가 그 시점까지 작업한 모든 것보다 우월하다는 점이다. 나는 사람들에게 개념을 간단하고 이해하기 쉬운 방식으로 설명하는 데 열정이 있다. 카프카 스트림즈에 관해 글을 쓸 기회가 왔을 때, 힘들기는 해도 가치 있는 일이라는 사실을 알았다. 카프카 스트림즈가 스트림 처리를 수행하는 간단하지만 우하하고 강력한 방법임을 보여주기 위해 열심히 노력했다.

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