실시간 파생 데이터 생성 : Kafka + Spark로 하루를 앞당기다

Pinterest의 CDC 기반 DB 수집 파이프라인은 MySQL에서 Kafka, Flink, Spark, Iceberg를 거치는 다층 구조다. 스키마 변경이 생기면 모든 계층을 동시에 업데이트해야 해 드리프트, 배포 실패, 데이터 불일치가 반복됐다. Pinterest 엔지니어링 팀은 이를 해결하기 위해 가산적 변경만 자동화하는 스키마 진화 프레임워크를 구축하고, PR 기반 롤아웃과 SLA 기반 일관성 모델을 도입했다.

Aurora MySQL 클러스터에서 HikariCP keepaliveTime(30초) 설정에도 불구하고 주기적으로 "Failed to validate connection" 경고가 발생하며 연결이 먼저 끊어졌다.

200개 이상 DB의 파이프라인 설정과 실행 코드가 단일 레포에 결합되어 서비스팀이 테이블 추가 시 복잡한 코드베이스를 직접 익혀야 했다.