Event and Message Brokers

Event and Message Brokers

분산 시스템에서 애플리케이션 간의 효율적인 통신은 현대 소프트웨어 아키텍처의 중요한 측면이다. 이러한 통신을 관리하는 핵심 컴포넌트가 바로 메시지 브로커 (Message Broker) 와 이벤트 브로커 (Event Broker) 이다.

메시지 브로커 (Message Broker) 의 이해

메시지 브로커는 애플리케이션 간의 메시지 교환을 중재하며, 시스템 구성 요소 간의 결합도를 낮추는 역할을 합니다. 메시지 브로커는 주로 ’ 수행할 작업 ’ 에 초점을 맞추며, 명령 (Command) 이나 요청 (Request) 을 전달하는 데 사용됩니다.

메시지 브로커의 주요 특징

1. 포인트 - 투 - 포인트 통신: 특정 메시지가 하나의 생산자 (producer) 에서 하나의 소비자 (consumer) 로 직접 전달된다.
2. 메시지 큐: 메시지는 큐 (queue) 에 저장되며, 각 메시지는 일반적으로 하나의 소비자에 의해서만 처리된다. 한 번 처리되면 큐에서 제거된다.
3. 동기 또는 비동기 통신: 두 가지 모드 모두 지원할 수 있으나, 주로 비동기 통신에 사용된다.
4. 목적 지향적: 메시지는 특정 목적지 또는 수신자를 대상으로 한다.
5. 신뢰성 있는 전달: 메시지가 적어도 한 번은 성공적으로 전달되도록 보장하는 메커니즘을 제공한다.

일반적인 사용 사례

• 작업 분배 및 로드 밸런싱
• 비동기 처리 및 백그라운드 작업
• 마이크로서비스 간 통신
• 시스템 간 안정적인 데이터 전송

대표적인 메시지 브로커

• RabbitMQ: AMQP(Advanced Message Queuing Protocol) 를 구현한 견고한 메시지 브로커로, 다양한 메시징 패턴을 지원한다.
• ActiveMQ: Apache 에서 개발한 오픈 소스 메시지 브로커로, JMS(Java Message Service) API 를 지원한다.
• IBM MQ: 엔터프라이즈급 메시징 솔루션으로 높은 보안성과 안정성을 제공한다.

이벤트 브로커 (Event Broker) 의 이해

이벤트 브로커는 이벤트 주도 아키텍처 (Event-Driven Architecture) 의 핵심 구성 요소로, 이벤트 생산자 (Producer) 와 소비자 (Consumer) 간의 비동기 통신을 지원한다. 이벤트 브로커는 주로 ’ 발생한 일 ’ 에 초점을 맞추며, 시스템 내의 상태 변화나 중요한 비즈니스 사건을 이벤트로 전파한다.

이벤트 브로커의 주요 특징

1. 발행 - 구독 (Publish-Subscribe) 모델: 생산자는 이벤트를 발행 (publish) 하고, 관심 있는 소비자들은 해당 이벤트를 구독 (subscribe) 한다.
2. 다중 소비자: 하나의 이벤트가 여러 소비자에게 동시에 전달될 수 있다.
3. 토픽 기반 라우팅: 일반적으로 이벤트는 토픽 (topic) 으로 분류되며, 소비자는 관심 있는 토픽을 구독한다.
4. 상태 지향적: 시스템 상태의 변화를 표현하는 데 중점을 둔다.
5. 로그 기반 스토리지: 많은 이벤트 브로커는 지속성을 위해 로그 기반 스토리지를 사용한다.

일반적인 사용 사례

• 실시간 데이터 스트리밍
• 이벤트 소싱 (Event Sourcing) 아키텍처
• 비즈니스 이벤트 처리
• IoT 데이터 처리
• 실시간 분석 및 모니터링

대표적인 이벤트 브로커

• Apache Kafka: 고성능, 내구성이 강한 분산 스트리밍 플랫폼으로, 대규모 이벤트 처리에 적합하다.
• Amazon Kinesis: AWS 에서 제공하는 실시간 데이터 스트리밍 서비스이다.
• Google Pub/Sub: Google Cloud 의 완전 관리형 실시간 메시징 서비스이다.
• NATS: 클라우드 네이티브 애플리케이션을 위한 경량 메시징 시스템이다.
• Confluent Platform: Kafka 를 기반으로 한 완전한 이벤트 스트리밍 플랫폼이다.

메시지 브로커와 이벤트 브로커의 주요 차이점

이 두 유형의 브로커는 분산 시스템에서 중요한 역할을 하지만, 다음과 같은 핵심적인 차이점이 있다:

1. 통신 패턴:
   • 메시지 브로커: 주로 포인트 - 투 - 포인트 (Point-to-Point) 통신
   • 이벤트 브로커: 주로 발행 - 구독 (Publish-Subscribe) 통신
2. 메시지 소비:
   • 메시지 브로커: 메시지는 일반적으로 하나의 소비자에 의해 한 번만 처리됨
   • 이벤트 브로커: 이벤트는 여러 소비자에 의해 독립적으로 처리될 수 있음
3. 데이터 지속성:
   • 메시지 브로커: 메시지가 처리되면 일반적으로 제거됨
   • 이벤트 브로커: 이벤트 로그가 유지되어 재생 및 분석에 사용될 수 있음
4. 사용 목적:
   • 메시지 브로커: 작업 분배와 명령 처리에 중점
   • 이벤트 브로커: 상태 변화 통지와 데이터 스트리밍에 중점
5. 확장성과 처리량:
   • 메시지 브로커: 중간 정도의 규모와 처리량에 최적화
   • 이벤트 브로커: 대규모 데이터 스트림과 높은 처리량에 최적화

아키텍처 패턴과 통합

메시지 브로커 기반 아키텍처

1
2
3
4

[서비스 A] ---> [메시지 큐] ---> [서비스 B]
                   |
                   ↓
               [서비스 C]

메시지 브로커는 일반적으로 다음과 같은 패턴에서 사용된다:

1. 메시지 큐 (Message Queue): 작업을 비동기적으로 처리하기 위한 큐 기반 시스템이다.
2. 요청 - 응답 (Request-Reply): 클라이언트가 요청을 보내고 서버로부터 응답을 받는 패턴이다.
3. 경쟁 소비자 (Competing Consumers): 여러 소비자가 메시지 큐에서 작업을 가져와 처리하는 패턴이다.

이벤트 브로커 기반 아키텍처

1
2
3
4
5

                [이벤트 소비자 A]
                       ↑
[이벤트 생산자] ---> [이벤트 브로커] ---> [이벤트 소비자 B]
                       ↓
                [이벤트 소비자 C]

이벤트 브로커는 다음과 같은 패턴에서 주로 사용된다:

1. 이벤트 기반 아키텍처 (Event-Driven Architecture): 이벤트 생성, 감지, 소비 및 반응을 중심으로 설계된 아키텍처이다.
2. 이벤트 소싱 (Event Sourcing): 애플리케이션의 상태 변경을 이벤트 시퀀스로 저장하는 패턴이다.
3. CQRS(Command Query Responsibility Segregation): 명령과 쿼리 책임을 분리하는 패턴으로, 이벤트 소싱과 함께 자주 사용된다.
4. 스트림 처리 (Stream Processing): 연속적인 데이터 스트림을 실시간으로 처리하는 패턴이다.

구현 시 고려사항

메시지 브로커 선택 시 고려 사항

1. 메시지 보장 (Delivery Guarantee):
   • At-least-once delivery (최소 한 번 전달)
   • At-most-once delivery (최대 한 번 전달)
   • Exactly-once delivery (정확히 한 번 전달)
2. 트랜잭션 지원: 여러 메시지 작업을 하나의 트랜잭션으로 처리할 수 있는지 여부이다.
3. 메시지 우선순위: 중요한 메시지를 먼저 처리할 수 있는 우선순위 메커니즘이 있는지 여부이다.
4. 메시지 만료: 특정 시간이 지난 후 메시지가 만료되도록 설정할 수 있는지 여부이다.

이벤트 브로커 선택 시 고려 사항

1. 이벤트 순서 보장: 이벤트의 순서가 중요한 경우, 순서 보장 메커니즘이 있는지 확인해야 한다.
2. 확장성: 대량의 이벤트를 처리할 수 있는 수평적 확장성이 필요하다.
3. 내구성과 복제: 데이터 손실 방지를 위한 복제 및 내구성 기능이 중요하다.
4. 이벤트 저장 기간: 이벤트를 얼마나 오래 보관할 수 있는지가 중요한 고려 사항이다.
5. 실시간 처리 능력: 지연 시간이 낮은 실시간 처리가 필요한 경우 중요하다.

브로커 기술의 미래 동향

현대 분산 시스템에서 메시지 브로커와 이벤트 브로커의 중요성은 계속해서 증가하고 있으며, 다음과 같은 동향이 관찰된다:

1. 하이브리드 브로커 시스템: 메시지 브로커와 이벤트 브로커의 특성을 모두 갖춘 하이브리드 솔루션의 등장
2. 서버리스 이벤트 처리: 클라우드 제공업체들이 서버리스 이벤트 처리 서비스를 확장하고 개선
3. 실시간 분석 통합: 이벤트 브로커와 실시간 분석 도구의 통합 강화
4. IoT 와의 연계: IoT 기기의 증가로 인한 이벤트 및 메시지 브로커의 중요성 증대
5. 에지 컴퓨팅 지원: 에지 장치에서 작동할 수 있는 경량화된 브로커 시스템 개발

상세 비교 분석

1. 메시징 모델

   • 이벤트 브로커: 주로 발행/구독 (Publish/Subscribe) 모델을 따르며, 이벤트 스트림을 중심으로 설계된다. 생산자는 이벤트를 발행하고, 관심 있는 소비자는 이를 구독한다.
   • 메시지 브로커: 점대점 (Point-to-Point), 발행/구독, 요청/응답 (Request/Reply) 등 다양한 메시징 패턴을 지원한다. 주로 큐 중심의 아키텍처를 가진다.

2. 메시지 보존

   • 이벤트 브로커: 일반적으로 이벤트를 로그 형태로 저장하며, 장기간 보존하는 것이 일반적이다 (특히 Kafka, Pulsar).
   • 메시지 브로커: 메시지는 주로 소비자에게 전달될 때까지만 임시로 저장되며, 처리 후에는 삭제된다.

3. 확장성

   • 이벤트 브로커: 수평적 확장에 최적화되어 있으며, 대량의 이벤트를 처리하도록 설계되었다.
   • 메시지 브로커: 전통적으로는 수직적 확장에 더 적합했지만, 최신 메시지 브로커는 수평적 확장도 지원한다.

4. 주요 사용 사례

   • 이벤트 브로커: 실시간 데이터 파이프라인, 스트림 처리, 대규모 이벤트 처리, 데이터 통합, 이벤트 소싱
   • 메시지 브로커: 작업 큐, 비동기 처리, 부하 분산, 서비스 간 통신, RPC(원격 프로시저 호출)

5. 처리 보장

   • 이벤트 브로커: 일반적으로 최소 한 번 (at-least-once) 전달을 보장하며, Kafka 나 Pulsar 와 같은 시스템은 정확히 한 번 (exactly-once) 처리도 지원한다.
   • 메시지 브로커: 트랜잭션 메시징, 메시지 확인 (ACK), 데드 레터 큐 (DLQ) 등을 통해 메시지 전달 보장을 제공합니다.

6. 성능 특성

   • 이벤트 브로커: 높은 처리량 (throughput) 에 최적화되어 있으며, 초당 수백만 개의 이벤트를 처리할 수 있다.
   • 메시지 브로커: 일반적으로 낮은 지연 시간 (latency) 에 최적화되어 있으며, 복잡한 라우팅을 지원한다.

종합 비교

주요 제품별 세부 비교

실제 구현 사례

Apache Kafka 를 이용한 이벤트 브로커 구현 예시

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28

// 이벤트 생산자 코드 예시
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("key.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");
props.put("value.serializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringSerializer");

Producer<String, String> producer = new KafkaProducer<>(props);
ProducerRecord<String, String> record = new ProducerRecord<>("user-events", "user123", "login");
producer.send(record);
producer.close();

// 이벤트 소비자 코드 예시
Properties props = new Properties();
props.put("bootstrap.servers", "localhost:9092");
props.put("group.id", "user-event-consumer");
props.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");
props.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer");

KafkaConsumer<String, String> consumer = new KafkaConsumer<>(props);
consumer.subscribe(Arrays.asList("user-events"));

while (true) {
    ConsumerRecords<String, String> records = consumer.poll(Duration.ofMillis(100));
    for (ConsumerRecord<String, String> record : records) {
        System.out.printf("offset = %d, key = %s, value = %s%n", 
                          record.offset(), record.key(), record.value());
    }
}

RabbitMQ 를 이용한 메시지 브로커 구현 예시

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30

// 메시지 생산자 코드 예시
ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
factory.setHost("localhost");
try (Connection connection = factory.newConnection();
     Channel channel = connection.createChannel()) {
    channel.queueDeclare("task_queue", true, false, false, null);
    String message = "Task message";
    channel.basicPublish("", "task_queue",
                        MessageProperties.PERSISTENT_TEXT_PLAIN,
                        message.getBytes());
}

// 메시지 소비자 코드 예시
ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();
factory.setHost("localhost");
Connection connection = factory.newConnection();
Channel channel = connection.createChannel();

channel.queueDeclare("task_queue", true, false, false, null);
channel.basicQos(1); // 한 번에 하나의 메시지만 가져오도록 설정

DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {
    String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");
    try {
        processMessage(message);
    } finally {
        channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);
    }
};
channel.basicConsume("task_queue", false, deliverCallback, consumerTag -> { });

용어 정리

참고 및 출처

1. 주제의 분류 적합성

“Event and Message Brokers”(이벤트 및 메시지 브로커) 는 “Computer Science and Engineering > Backend Development” 분류에 매우 적합합니다. 메시지 브로커와 이벤트 브로커는 백엔드 시스템, 마이크로서비스 아키텍처, 실시간 데이터 처리, 시스템 간 통합 등 현대 백엔드 개발의 핵심 인프라로 자리잡고 있습니다 [2][3][17].

2. 200 자 요약

이벤트 및 메시지 브로커는 시스템 간 비동기 통신을 중개하여 서비스 간 결합도를 낮추고, 확장성과 신뢰성을 높입니다. 메시지 브로커는 메시지 큐 기반의 안정적 전달에, 이벤트 브로커는 실시간 이벤트 스트림과 Pub/Sub(발행 - 구독) 패턴에 특화되어, 대규모 분산 시스템에서 핵심 역할을 담당합니다 [2][3][17].

3. 전체 개요 (250 자 내외)

이벤트 및 메시지 브로커는 현대 백엔드 시스템에서 서비스 간 비동기 통신을 지원하는 미들웨어로, 마이크로서비스, IoT, 실시간 데이터 처리 등 다양한 환경에서 핵심 역할을 합니다. 메시지 브로커는 큐 기반의 신뢰성 높은 메시지 전달에, 이벤트 브로커는 이벤트 스트림과 Pub/Sub 패턴을 통해 실시간 데이터 분배에 최적화되어 있습니다. 이들은 시스템 간 결합도를 낮추고, 확장성, 장애 대응, 데이터 일관성, 실시간성 등 다양한 요구를 충족하며, RabbitMQ, Apache Kafka, AWS SNS/SQS, Google Pub/Sub 등이 대표적입니다 [2][3][5][17].

핵심 개념

• 메시지 브로커 (Message Broker):
  서로 다른 애플리케이션, 시스템, 서비스 간 메시지를 중개하고 전달하는 미들웨어. 메시지 큐, 라우팅, 저장, 변환, 보증된 전달 등 다양한 기능을 제공합니다 [2][4][14].

• 이벤트 브로커 (Event Broker):
  이벤트 기반 아키텍처에서 이벤트 (상태 변화, 특정 액션 등) 를 발행자 (Producer) 로부터 구독자 (Consumer) 에게 실시간으로 전달하는 미들웨어. Pub/Sub, 스트리밍, 이벤트 소싱 등 고급 기능을 지원합니다 [3][6][17].

• 비동기 통신 (Asynchronous Communication):
  서비스 간 직접 호출 대신, 메시지/이벤트를 브로커에 전달하고, 소비자는 필요 시 메시지를 받아 처리함으로써 결합도를 낮추고 확장성을 확보합니다 [2][3][6].

목적 및 필요성

• 서비스 간 결합도 (Dependency) 해소 및 유연한 확장성 확보
• 장애 격리 및 메시지 유실 방지, 신뢰성 있는 데이터 전달
• 실시간 데이터 처리 및 이벤트 기반 아키텍처 구현
• 다양한 언어/플랫폼 간 통신 지원 (이기종 시스템 통합)
• 대용량 트래픽 처리 및 로드 밸런싱, 워크로드 분산 [2][3][11][17]

주요 기능 및 역할

• 메시지 큐잉 및 저장, 라우팅, 전달, 변환
• Pub/Sub(발행 - 구독), Point-to-Point, 스트리밍 등 다양한 패턴 지원
• 메시지 순서 보장, 중복 방지, 재시도, 오류 처리, 트랜잭션 관리
• 인증, 보안, 접근 제어, 모니터링, 확장성 제공 [2][3][5][14][16]

특징

• 메시지 브로커: 큐 기반, 신뢰성, 순차적 전달, Point-to-Point 에 강점
• 이벤트 브로커: Pub/Sub, 실시간 스트림, 대규모 분산 환경에 강점
• 다양한 품질 보장 (Exactly once, At least once 등), 확장성 및 장애 복구 기능 [3][5][7][16]

핵심 원칙

• 서비스 간 느슨한 결합 (Loose Coupling)
• 신뢰성 있는 메시지/이벤트 전달
• 확장성, 장애 격리, 데이터 일관성 보장
• 표준화된 메시징 패턴 및 프로토콜 준수 [2][3][6][14]

주요 원리 및 작동 원리

• **Producer(발행자)**가 메시지/이벤트를 브로커에 전송
• **Broker(브로커)**가 메시지/이벤트를 저장, 라우팅, 전달 (큐 또는 토픽)
• **Consumer(소비자)**가 메시지/이벤트를 수신 및 처리
• 메시지 순서, 중복 방지, 오류 처리, 재시도 등 내부 로직 적용

주요 작동 원리 다이어그램

1

[Producer] --(Message/Event)--> [Broker(Queue/Topic)] --(Delivery)--> [Consumer]

• 메시지 브로커: Queue 중심, 1:1 또는 1:N
• 이벤트 브로커: Topic 중심, 1:N Pub/Sub

구조 및 아키텍처

필수 구성요소

• Producer(발행자): 메시지/이벤트 생성 및 전송
• Broker(브로커): 메시지/이벤트 저장, 라우팅, 전달
• Consumer(소비자): 메시지/이벤트 수신 및 처리

선택 구성요소

• 토픽/채널 (Topic/Channel): Pub/Sub 구조에서 논리적 분리
• 스키마 레지스트리 (Schema Registry): 메시지 구조 관리 및 호환성 보장
• 모니터링/관리 도구: 성능, 장애, 트래픽 모니터링 및 관리

구조 다이어그램 예시

1
2
3

[Producer] → [Broker (Queue/Topic/Channel)] → [Consumer]
         ↘︎         ↑
      [Schema Registry] (선택)

구현 기법

장점과 단점

도전 과제

• 메시지 순서 보장, 중복 방지, 트랜잭션 처리
• 장애 복구, 데이터 유실 방지, 확장성 관리
• 운영 복잡성, 모니터링 및 실시간 장애 탐지
• 스키마/버전 관리, 호환성, 보안 강화 [13][14][17]

분류에 따른 종류 및 유형

실무 적용 예시

활용 사례 (시나리오)

시나리오: 글로벌 이커머스 실시간 주문/알림 시스템

시스템 구성

• 주문 서비스 (Producer) → Kafka(이벤트 브로커, Topic: order-events) → 결제/알림/배송 서비스 (Consumer)
• 알림 서비스 → RabbitMQ(메시지 브로커, Queue: notification) → 이메일/SMS/푸시 서버

시스템 다이어그램

1
2

[주문 서비스] --(order 이벤트)--> [Kafka Topic] --(구독)--> [결제/알림/배송 서비스]
[알림 서비스] --(알림 메시지)--> [RabbitMQ Queue] --(수신)--> [이메일/SMS/푸시 서버]

Workflow

1. 주문 발생 시 order 이벤트를 Kafka 에 발행
2. 결제, 알림, 배송 서비스가 각자 필요한 이벤트만 구독
3. 알림 서비스는 RabbitMQ 를 통해 다양한 채널로 메시지 분배
4. 장애 발생 시 브로커가 메시지 임시 저장, 재시도

담당 역할

• Kafka: 대용량 이벤트 스트림, Pub/Sub, 실시간 처리
• RabbitMQ: 신뢰성 있는 큐잉, 다양한 채널로 메시지 분배

실무에서 효과적으로 적용하기 위한 고려사항 및 주의할 점

최적화하기 위한 고려사항 및 주의할 점

2025 년 기준 최신 동향

주제와 관련하여 주목할 내용

앞으로의 전망

하위 주제 및 추가 학습 필요 내용

용어 정리

참고 및 출처

• IBM Message Broker 개념
• Solace Event Broker 설명
• RabbitMQ vs Kafka 비교
• Azure 메시지 브로커 아키텍처
• EDA와 메시지 브로커 실무 동향
• Message Broker Best Practices
• 2025년 메시지 브로커 시장 동향
• Event-Driven Architecture 실무 적용 사례
• Event Broker 기능 및 비교
• Message Brokers: Queue-based vs Log-based
• EDA 개념 및 아키텍처

Citations:
[1] https://kth.diva-portal.org/smash/get/diva2:1801007/FULLTEXT01.pdf
[2] https://www.ibm.com/think/topics/message-brokers
[3] https://solace.com/what-is-an-event-broker/
[4] https://www.upsolver.com/blog/comparing-message-brokers-and-event-processing-tools
[5] https://www.koyeb.com/blog/rabbitmq-vs-apache-kafka-comparing-message-brokers-and-modern-event-streaming-platforms
[6] https://dev.to/stack-labs/serverless-day-10-principles-for-your-event-driven-architecture-2lb7
[7] https://dev.to/oleg_potapov/message-brokers-queue-based-vs-log-based-2f21
[8] https://estuary.dev/blog/event-driven-architecture-examples/
[9] https://codeopinion.com/real-world-event-driven-architecture-4-practical-examples/
[10] https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/example-scenario/integration/queues-events
[11] https://www.designgurus.io/answers/detail/use-cases-of-message-brokers
[12] https://www.infoq.com/articles/choosing-message-broker/
[13] https://www.site24x7.com/blog/troubleshooting-latency-issues-in-event-driven-architectures
[14] https://hevodata.com/learn/message-brokers/
[15] https://bridgingthegap.eu.com/articles/Event-Driven_One-way_point-to-point
[16] https://www.gartner.com/reviews/market/event-brokers
[17] https://www.nucamp.co/blog/coding-bootcamp-backend-with-python-2025-eventdriven-architectures-how-backend-systems-are-changing-in-2025
[18] https://pmarketresearch.com/product/worldwide-real-time-data-streaming-tool-market-research-2024-by-type-application-participants-and-countries-forecast-to-2030/worldwide-message-broker-platform-market-research-2024-by-type-application-participants-and-countries-forecast-to-2030
[19] https://solace.com/resources/pubsub-event-broker/why-pubsub-is-the-worlds-best-event-broker-2-video
[20] https://dev.to/jhonifaber/introduction-to-event-driven-architecture-eda-3ioj
[21] https://docs.solace.com/Features/features-lp.htm
[22] https://dzone.com/articles/top-5-considerations-when-selecting-an-event-broke
[23] https://en.wikipedia.org/wiki/Event-driven_architecture
[24] https://blog.emb.global/message-broker/
[25] https://moldstud.com/articles/p-optimize-event-driven-microservices-for-peak-performance
[26] https://www.businessresearchinsights.com/market-reports/message-broker-market-113346
[27] https://hevodata.com/learn/popular-message-broker/
[28] https://docs.solace.com/Get-Started/what-are-event-brokers.htm
[29] https://solace.com/blog/gartner-how-to-choose-an-event-broker/
[30] https://tsh.io/blog/message-broker/
[31] https://www.radissonhotels.com/en-us/blog/meetings/top-event-trends-for-planners-2025
[32] https://learn.g2.com/message-broker
[33] https://danieltammadge.com/2021/11/message-brokers-vs-event-brokers/
[34] http://abitdeployed.com/2023/04/21/top-5-considerations-when-selecting-an-event-broker/
[35] https://blog.devops.dev/roadmap-to-backend-programming-master-understanding-and-implementing-message-brokers-in-net-92fce8089203
[36] https://solace.com/blog/5-considerations-for-monitoring-your-event-broker/
[37] https://github.com/cheatsnake/backend-cheats
[38] https://www.turing.com/blog/software-architecture-patterns-types
[39] https://en.wikipedia.org/wiki/Publish%E2%80%93subscribe_pattern
[40] https://www.linkedin.com/pulse/practical-python-programming-tips-writing-high-quality-code-ekpue
[41] https://epub.jku.at/download/pdf/8092986.pdf
[42] https://careers.walmart.com/us/jobs/WD2086176-usa-senior-software-engineer
[43] https://nordicapis.com/whats-the-difference-between-event-brokers-and-message-queues/
[44] https://learn.microsoft.com/en-us/sql/relational-databases/event-classes/broker-message-classify-event-class?view=sql-server-ver16
[45] https://www.infobip.com/downloads/messaging-trends-report-2025
[46] https://slashdot.org/software/event-brokers/
[47] https://www.eventible.com/learning/event-trends/
[48] https://dev.to/binoy123/message-brokers-overview-42pe

Perplexity 로부터의 답변: pplx.ai/share

주제인 “Event and Message Brokers” 는 “Computer Science and Engineering > Backend Development” 분류에 적절합니다. 이는 분산 시스템, 마이크로서비스 아키텍처, 비동기 통신 등 백엔드 개발의 핵심 영역과 밀접한 관련이 있기 때문입니다.

✅ 요약 문장 (200 자 이내)

이벤트 및 메시지 브로커는 분산 시스템에서 구성 요소 간의 비동기 통신을 중개하여 확장성과 유연성을 높이는 핵심 인프라입니다.

🧭 개요 (250 자 이내)

이벤트 및 메시지 브로커는 분산 시스템에서 서비스 간의 비동기 메시지 전달을 중개하는 미들웨어로, 시스템의 결합도를 낮추고 확장성과 유연성을 향상시킵니다. 이들은 이벤트 기반 아키텍처의 핵심 구성 요소로, 실시간 데이터 처리와 마이크로서비스 통합에 필수적입니다.

1. 핵심 개념

• 메시지 브로커 (Message Broker): 생산자 (Producer) 와 소비자 (Consumer) 간의 메시지를 중개하여 비동기 통신을 가능하게 하는 미들웨어입니다.(GeeksforGeeks)

• 이벤트 브로커 (Event Broker): 시스템 내에서 발생하는 이벤트를 관리하고, 이를 구독한 서비스에 전달하는 역할을 합니다.(Confluent)

• 이벤트 기반 아키텍처 (Event-Driven Architecture): 이벤트를 중심으로 시스템이 동작하는 아키텍처로, 이벤트 브로커를 통해 구성 요소 간의 느슨한 결합을 실현합니다.

2. 목적 및 필요성

• 서비스 간 결합도 감소 (Slashdot)

• 비동기 통신 지원 (그리팅 블로그 | 채용에 경쟁력을 더하다)

• 확장성과 유연성 향상

• 실시간 데이터 처리 가능

• 장애 격리 및 복원력 강화

3. 주요 기능 및 역할

• 메시지 라우팅

• 메시지 저장 및 전달 보장

• 메시지 변환 및 필터링

• 트랜잭션 관리

• 모니터링 및 로깅

4. 특징

• 비동기성: 생산자와 소비자가 동시에 동작할 필요 없음

• 확장성: 수평 확장을 통해 처리량 증가 가능 (위키백과)

• 유연성: 다양한 프로토콜 및 데이터 형식 지원

• 신뢰성: 메시지 손실 없이 전달 보장

5. 핵심 원칙

• 느슨한 결합 (Loose Coupling): 서비스 간의 의존성을 최소화하여 독립적인 개발 및 배포 가능

• 비동기 메시징 (Asynchronous Messaging): 동기화된 호출 없이 메시지를 주고받음 (wallarm.com)

• 발행 - 구독 모델 (Publish-Subscribe Model): 생산자가 메시지를 발행하면, 이를 구독한 소비자들이 수신

6. 주요 원리 및 작동 원리

이벤트 및 메시지 브로커는 다음과 같은 흐름으로 동작합니다:

1. 생산자 (Producer): 메시지를 생성하여 브로커에 전송

2. 브로커 (Broker): 메시지를 수신하고, 설정된 규칙에 따라 큐나 토픽에 저장

3. 소비자 (Consumer): 브로커로부터 메시지를 수신하여 처리

이러한 구조는 시스템의 확장성과 유연성을 높이며, 장애 격리에도 유리합니다.

7. 구조 및 아키텍처

필수 구성 요소

• 생산자 (Producer): 메시지를 생성하여 브로커에 전송하는 컴포넌트

• 브로커 (Broker): 메시지를 수신하고, 큐나 토픽에 저장하며, 소비자에게 전달

• 소비자 (Consumer): 브로커로부터 메시지를 수신하여 처리하는 컴포넌트

선택 구성 요소

• 메시지 큐 (Message Queue): 메시지를 순서대로 저장하는 구조

• 토픽 (Topic): 발행 - 구독 모델에서 메시지를 분류하는 단위

• 라우터 (Router): 메시지를 특정 경로로 전달하는 역할

• 변환기 (Transformer): 메시지의 형식을 변환하는 컴포넌트

8. 구현 기법

8.1 메시지 큐 기반

• 정의: 메시지를 큐에 저장하고, 소비자가 순차적으로 처리

• 구성: 생산자, 메시지 큐, 소비자

• 목적: 처리량 조절, 비동기 처리

• 예시: RabbitMQ, Amazon SQS(InfoQ)

8.2 발행 - 구독 기반

• 정의: 생산자가 메시지를 발행하면, 구독한 소비자들이 수신

• 구성: 생산자, 브로커, 토픽, 소비자

• 목적: 다수의 소비자에게 메시지 전달

• 예시: Apache Kafka, Google Pub/Sub

9. 장점과 단점

10. 도전 과제

• 메시지 순서 보장: 분산 환경에서 메시지의 순서를 보장하는 것은 어려울 수 있습니다.

• 중복 메시지 처리: 메시지 중복 수신에 대한 처리 로직이 필요합니다.

• 보안: 메시지의 기밀성, 무결성, 인증을 보장해야 합니다.

• 모니터링 및 로깅: 시스템 상태를 실시간으로 모니터링하고, 로그를 분석할 수 있는 체계가 필요합니다.

11. 분류에 따른 종류 및 유형

12. 실무 적용 예시

12. 실무 적용 예시 (계속)

13. 활용 사례

🧪 시나리오: 마이크로서비스 기반 이커머스 플랫폼의 주문 처리

1. 상황 설명:
고객이 상품을 주문하면 여러 마이크로서비스(주문, 결제, 재고, 배송, 알림 등)가 비동기적으로 반응해야 함.

2. 사용된 시스템 구성:

• 이벤트 브로커: Apache Kafka

• 서비스: 주문 서비스, 결제 서비스, 재고 서비스, 배송 서비스, 알림 서비스

• 메시지 유형: OrderCreated, PaymentProcessed, InventoryReserved, ShipmentScheduled, NotificationSent

3. 시스템 아키텍처 다이어그램:

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12

[사용자]
   |
   v
[주문 서비스] -- OrderCreated --> [Kafka Topic: orders]
                                            |
                      ------------------------------------------------
                      |                      |                      |
            [결제 서비스]       [재고 서비스]       [알림 서비스]
                      |                      |
            PaymentProcessed     InventoryReserved
                      |
             --> Kafka Topic --> [배송 서비스]

4. Workflow:

1. 사용자 주문 → 주문 서비스가 OrderCreated 이벤트 생성

2. Kafka 토픽(orders)에 메시지 전송

3. 결제/재고/알림 서비스는 이 토픽을 구독하여 동시 처리

4. 결제 완료 후 PaymentProcessed 메시지 전송

5. 배송 서비스가 해당 메시지를 받아 배송 스케줄링 진행

5. 담당 역할:

• Kafka: 메시지 라우팅 및 전달

• 각 서비스: 독립적인 도메인 처리 및 이벤트 구독

• 알림 시스템: 이메일, 푸시 알림 등 사용자 피드백 전송

14. 실무에서 효과적으로 적용하기 위한 고려사항 및 주의할 점

15. 성능을 최적화하기 위한 고려사항 및 주의할 점

16. 추가로 알아야 할 하위 주제

17. 추가로 학습해야 할 내용

18. 2025년 기준 최신 동향

19. 주제와 관련하여 주목할 내용

20. 앞으로의 전망

용어 정리

참고 및 출처

• Apache Kafka 공식 문서

• RabbitMQ 아키텍처 설명

• AWS Messaging 서비스 소개

• Confluent Kafka 설명 문서

• AsyncAPI 공식 사이트

필요 시 각 요소에 대한 다이어그램, 시스템 설계 문서, 혹은 특정 브로커 비교 분석도 제공 가능합니다. 추가 요청해 주세요.

좋습니다. 아래에 시스템 설계 문서 샘플과 함께, 대표적인 메시지 브로커에 대한 비교 분석 표를 제공하겠습니다.

✅ 시스템 설계 문서 (샘플: 이벤트 기반 주문 처리 시스템)

🎯 목적

이커머스 플랫폼에서 주문 요청을 이벤트 기반으로 처리하여, 유연한 마이크로서비스 통신과 확장성을 확보.

🏗️ 시스템 구성 요소

📌 메시지 흐름 (워크플로우)

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11

[주문 서비스]
     └─ OrderCreated 이벤트
          └──> [Kafka: orders 토픽]
                    ├─> [결제 서비스]
                    ├─> [재고 서비스]
                    └─> [알림 서비스]

[결제 완료 시]
     └─ PaymentProcessed 이벤트
          └──> [Kafka: payments 토픽]
                    └─> [배송 서비스]

⚙️ 설계 고려 사항

✅ 대표 메시지 브로커 비교 분석

🔎 추가 비교 다이어그램 (브로커 선택 기준)

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15

            ┌─────────────┐
            │ 성능이 중요한가? │
            └─────┬───────┘
                  │ 예
                  ▼
           ┌─────────────┐
           │ Kafka or NATS │
           └─────┬───────┘
        아니오   │
        ┌────────┴────────┐
        ▼                 ▼
    설정이 단순한가?   서버리스가 필요한가?
        │ 예             │ 예
        ▼                 ▼
    RabbitMQ           AWS SQS / PubSub

이후 원하시면 다음 항목도 확장해 드릴 수 있습니다:

• 브로커 별 메시지 보장 전략 시나리오 비교

• Kafka vs Pulsar 심층 비교

• 실시간 vs 비실시간 메시지 처리 시스템 설계 차이

• IoT, 게임, 금융 등 산업별 브로커 활용 사례

필요한 항목을 말씀해 주세요.

실시간(Real-time) 메시지 처리 시스템과 비실시간(Batch 또는 Near Real-time) 메시지 처리 시스템은 설계 목적, 성능 요구사항, 아키텍처 구성에서 명확한 차이를 가집니다. 아래에 비교를 통해 설계 차이를 정리하고, 시스템 구조 예시를 포함해 설명드리겠습니다.

✅ 실시간 vs 비실시간 메시지 처리 시스템 비교

🏗️ 아키텍처 차이 도식

1. 실시간 메시지 처리 아키텍처

1
2
3
4
5
6
7

[이벤트 발생 (앱, IoT, 웹)]
        ↓
   [Message Broker (Kafka)]
        ↓
[실시간 처리 엔진 (Flink, Spark Streaming)]
        ↓
   [DB / 알림 시스템 / 추론 API]

• 특징: 메시지가 발생하는 즉시 소비자에게 전달 → 실시간 처리 후 알림 또는 결과 반환

2. 비실시간 메시지 처리 아키텍처

1
2
3
4
5
6
7

[로그, 이벤트 수집]
        ↓
[Message Queue (SQS, RabbitMQ)]
        ↓
[Batch Consumer (Lambda, ETL Job)]
        ↓
[Data Lake, RDS, 보고서 시스템]

• 특징: 일정 주기로 메시지를 수신하여 한번에 묶어 처리 → DB 적재 또는 정기 리포트 생성

📌 설계 시 고려할 점

🧪 사용 시나리오 예시

정리

• 실시간 처리 시스템은 반응성, 자동화, 사용자 경험 향상을 중시하는 분야에 적합하지만 복잡도와 비용이 증가합니다.

• 비실시간 처리 시스템은 대규모 데이터 처리에 안정성과 경제성을 제공하지만, 실시간 피드백이 필요한 시스템에는 부적합합니다.

• 실무에서는 혼합형 아키텍처(예: Kafka + S3 + Athena)로 실시간과 비실시간 처리를 병행하는 사례가 많습니다.

필요하시면 Kafka 기반 실시간 처리 구성도 혹은 SQS 기반 비실시간 처리 예제 코드도 추가로 제공해드릴 수 있습니다. 어떤 항목이 더 궁금하신가요?