0) Overview

caution

📌 해당 파트는 01. Database 파트의 Source DB 를 이용합니다.
📌 해당 파트는 06. API Serving 파트의 API 서버를 이용합니다.
📌 해당 파트는 07. Kafka 파트의 Kafka System 및 Target DB 를 이용합니다.
📌 3가지 파트를 완료한 상태에서 해당 파트를 진행해 주세요.

이번 파트에서는 04. Model Deployment 파트에서 소개한 Event-Driven 방식을 구현해봅니다.07. Kafka 파트에서 생성된 Kafka System 과 Target DB 에 더하여, Consumer 를 통해 토픽으로부터 데이터를 읽어와서 06. API Serving 파트에서 생성된 API 서버의 입력으로 전달하고, inference 결과를 반환받아 Target DB 로 전달하는 Data Subscriber 를 구현합니다. 더 자세한 내용은 다음 챕터에서 알아보겠습니다.

또한, Stream Serving 뿐만 아니라 Grafana 를 이용하여 원본 데이터와 예측 결과 값을 실시간으로 시각화해주는 대시보드를 만듭니다. 대시보드를 통해 Stream Serving 이 잘 되고 있는지 확인합니다.

이번 파트를 통해 완성되는 workflow 는 다음과 같습니다.

[그림 8-1] Stream Serving Workflow