Lyan
- 일본에서 개발자로 재직
- 라인, NC 개발자
- 유명 오픈소스 컨트리뷰터
- 다수 유튜브 채널 출연
- 오픈소스 컨트리뷰터
- 해외 근무 경험
- 빅테크
- 실력 검증
F5: 커리어 새로고침Kafka Deep Dive
분산 락 다음 단계로,
Kafka가 트래픽과 이벤트 복잡도가 큰 서비스에서 왜 쓰이는지까지 깊게 다룹니다.
사용 기술 스택
- Kafka
- RabbitMQ
- Spring Boot
- Kotlin
- Consumer Group
- Retry / DLQ
- CDC / Outbox
- Schema Registry
- Monitoring
이런 분들이 특히 잘 맞습니다
- Kafka 활용도가 높은 팀 환경에서 대응할 수 있는 실무 역량을 갖추고 싶은 백엔드 개발자
- Kafka를 사용하고는 있지만 컨슈머 랙·파티션 설계를 감으로 하고 있는 개발자
- 대용량 트래픽 환경에서도 더 자신 있게 판단하고 대응할 수 있는 기준을 갖추고 싶은 분
이런 고민이 있다면
- Kafka 역량이 필요한 순간마다 늘 뒷걸음질치는 백엔드 개발자
- 더 큰 트래픽 환경에서도 통하는 실전 감각을 갖추고 싶은 현직 백엔드 개발자
- 보다 잘하는 사수가 없어 성장 방향을 못 잡은 서비스 개발자
이런 환경을 목표로 한다면
- 토스, 쿠팡, 당근, 카카오페이, 우아한형제들처럼 대규모 트래픽과 실시간 이벤트 흐름을 다루는 서비스 조직의 문제를 이해하고 싶은 분
- 트래픽·복잡도 높은 서비스 기업을 목표로 준비하고 싶은 분
실무에서 이런 변화가 생깁니다
- 지식이 아니라 트래픽 환경에서 통하는 실무 스토리로 설명할 수 있게 됩니다.
- Why Kafka?에 대해 도입 이유, 안 쓰는 이유, 운영 포인트까지 말할 수 있게 됩니다.
🤔Kafka를 배워도
Kafka를 배워도
왜 트래픽 감각은 안 생길까요?
- Kafka 개념은 아는데 우리 회사 문제에 왜 필요한지 설명하기 어려워요.
- Redis, 배치, 폴링, 웹훅 대신 언제 메시지 시스템을 써야 하는지 판단이 안 서요.
- 중복 소비, 유실, 지연, 재처리 같은 운영 이슈를 말로만 알고 있어요.
- 면접에서 Kafka를 왜 선택했고 왜 안 쓸 수도 있는지까지 답하기 어려워요.
- AI나 강의는 많은데 트래픽이 큰 서비스에서 어떻게 쓰이는지는 감이 안 와요.
- 아키텍처를 설명해도 그래서 어떤 트레이드오프를 감수했는지에서 막혀요.
- 단순 구현이 아니라 운영 가능한 시스템으로 말할 수 있는 포트폴리오가 필요해요.
- 결국 배우고도 남는 게 지식뿐이라 실무 스토리가 안 쌓여요.
문제는 "지식 부족"보다
"실무 스토리 부족" 입니다.
Kafka 지식 자체는 이제 AI나 강의로도 충분히 얻을 수 있습니다.
하지만 채용과 실무에서 더 중요하게 보는 것은
트래픽과 이벤트 복잡도가 높은 서비스 환경에서 왜 이 선택을 했는지,
어떤 장애를 어떻게 다뤘는지 설명할 수 있는 사람인가입니다.
Kafka를 배우는 것을 넘어
"실무에서 왜 쓰고, 어떻게 운영하는지 설명할 수 있는 능력"
까지 만듭니다.
시작 전
락 vs 메시지 판단- 락으로 풀 문제 / 메시지로 풀 문제
- 이벤트 흐름 / 병목 먼저 보기
1주
MQ가 필요한 순간- 주문·알림·정산·로그 사례
- Kafka 대신 다른 선택이 나은 순간
2주
Kafka 구조 읽기- Topic / Partition / Offset의 운영 의미
- Producer / Consumer 흐름 연결
3주~4주
중복·유실·지연 설계- Retry / DLQ / Idempotency
- Consumer Group / Rebalancing
5주
메시지 기반 재설계- 이벤트 드리븐 아키텍처의 장점과 함정
- 정합성 문제와 점진적 확장
6주
운영자 관점 Kafka- Lag / Error / Retention / Replication
- 장애·튜닝·스키마 변경
7주~8주
실무 스토리 완성- 도입 이유·트레이드오프 정리
- 트래픽 서비스 조직이 공감할 답변
"트래픽과 이벤트가 커질수록 왜 Kafka인가?"
까지 끌고 갑니다.
중요한 것은 기능 암기가 아니라 판단 근거입니다.
실제 서비스 상황과 운영 스토리부터 시작하기에
왜 이런 설계를 했는지 끝까지 설명할 수 있게 됩니다.
교육 방식 첫 번째
실무 상황부터 시작하는 학습
주문 폭주, 알림 지연, 데이터 정합성, 재처리, 장애 대응처럼 실제 현업에서 마주치는 상황을 먼저 던집니다. 그 뒤 Kafka가 왜 필요하고, 왜 때로는 다른 선택이 더 나은지까지 연결해서 이해합니다.
교육 방식 두 번째
멘토님의 실제 선택 기준
멘토님이 현업에서 Kafka를 언제 도입했고, 언제 굳이 쓰지 않았는지까지 함께 다룹니다. 기술 자랑이 아니라 선택 기준과 운영 관점을 배우기 때문에 실무 감각이 빠르게 붙습니다.
교육 방식 세 번째
실무 스토리 완성
수업이 끝날 때 남아야 하는 것은 지식 요약본이 아니라 설명할 수 있는 실무 스토리입니다. 도입 이유, 트레이드오프, 장애 대응, 운영 포인트까지 스스로 말할 수 있게 정리합니다.
멘토 소개
글로벌 대규모 서비스와 오픈소스를 함께 경험한 멘토이기에,
Kafka를 단순 기술이 아니라 실제 서비스 구조의 언어로 풀어낼 수 있습니다.
교육 진행 후
이렇게 성장하게 됩니다
- 1
깊게 학습하는 방법을 익혀
스스로 성장할 수 있습니다.무언가를 계속 하고있지만 좋은 결과가 나오지 못하는 이유는 깊게 학습하는 방법을 몰라서입니다.
F5에서는 한 가지 주제로 기본기 레벨까지 파고드는 방법을 익히기 때문에 교육이 끝나고 나서도 스스로 성장하는 방법을 익히게 됩니다. - 2
기술 경험을 테크 블로그에
녹이는 방법에 대해 알게 됩니다."개발자는 블로그를 해야 한다"라는 말 때문에 많은 개발자분들이 블로그를 하고 계시지만, 단순히 기술 지식만 나열하는 수준의 글은 크게 매력이 없어 큰 효과를 보지 못하고 있습니다.
F5에서는 기술을 깊게 경험해보는 것뿐만 아니라 테크 블로그에 정리하는 방법을 정기 세션으로 만들어 제공하고 있습니다. 이를 통해 좋은 개발자로 성장하며 팀 안팎에서 기술을 설명하는 힘까지 함께 기를 수 있습니다. - 3
기술력 있는 회사에서 코어 인재로 성장하기 위한
명확한 방향성을 알게 됩니다."그래서 그걸 어떻게 익혀야하는데?"
"기술", "커뮤니케이션", "컬처핏" 등 다양한 키워드가 있지만, 실제로 어떤 경험을 쌓고 어떤 깊이까지 설명할 수 있어야 코어 인재로 성장할 수 있는지는 알기 어려워 방향을 몰라 헤매는 분들이 많습니다.
F5의 멘토님은 빅테크 출신 중에서도 30%만 합격하신 검증된 분들이기 때문에, 정규 커리큘럼 외에도 어떤 문제를 어떤 관점으로 해결해야 하는지까지 구체적인 성장 방향성을 제시해줄 수 있습니다.
채용 혹한기에도
꾸준히 좋은 성과를
내고 있습니다
수료생 평균 연봉 상승률
27.8%
수료생 평균 연봉
5,198만원
멘토링 누적 수강생
1,500+명
2025년 입사자 평균 연봉 5,700만원
채용 혹한기에도 F-Lab 수료생들은 높은 합격률로 고연봉 개발자로 활약하고 있습니다.
(신입/경력 전체 포함)
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