스키마 레지스트리 퀴즈

이 퀴즈는 스키마 레지스트리가 필요한 이유, Avro/Protobuf 직렬화 포맷, 4가지 호환성 모드, 주요 구현체(Karapace, Apicurio, Confluent)의 라이선스 차이에 대한 이해도를 테스트합니다.

객관식 문제

1. Kafka 브로커가 메시지의 내용을 검증하지 않는다는 사실이 야기하는 가장 근본적인 문제는 무엇인가요?
   • A) 브로커의 처리량이 낮아짐
   • B) 프로듀서와 컨슈머가 서로의 스키마 변경을 인지하지 못해 역직렬화 실패가 발생할 수 있음
   • C) 토픽을 여러 개 만들 수 없음
   • D) 파티션 리밸런싱이 불가능해짐

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정답: B) 프로듀서와 컨슈머가 서로의 스키마 변경을 인지하지 못해 역직렬화 실패가 발생할 수 있음

설명: Kafka는 메시지를 바이트 배열로만 다루므로 데이터 형식을 강제하지 않습니다. 프로듀서와 컨슈머는 독립적으로 배포되는 별도 애플리케이션이기 때문에, 한쪽이 스키마를 바꾸면 다른 쪽이 이를 모른 채 역직렬화에 실패하거나 잘못된 값을 읽을 위험이 있습니다. 스키마 레지스트리는 이 계약을 중앙에서 관리하고 호환성을 강제하여 이 문제를 해결합니다.

2. 스키마가 없는 JSON 페이로드와 비교했을 때 Avro/Protobuf 같은 바이너리 포맷 + 스키마 레지스트리 조합의 가장 큰 장점은 무엇인가요?
   • A) 사람이 읽기 더 쉬워짐
   • B) 페이로드가 작아지고 스키마 변경이 중앙에서 검증됨
   • C) 파티션 수를 자동으로 조절함
   • D) 컨슈머 그룹이 필요 없어짐

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정답: B) 페이로드가 작아지고 스키마 변경이 중앙에서 검증됨

설명: Avro/Protobuf는 필드명을 반복하지 않는 컴팩트 바이너리 인코딩을 사용하므로 JSON보다 페이로드가 작습니다. 또한 메시지에는 스키마 전체가 아니라 스키마 ID만 포함되고, 실제 스키마는 레지스트리가 관리하며 새 버전 등록 시 호환성을 검증합니다. 반면 사람이 직접 읽기는 JSON이 더 쉽습니다.

3. 스키마 레지스트리를 사용할 때 실제로 전송되는 메시지에 포함되는 것은 무엇인가요?
   • A) 스키마 전체 정의
   • B) 스키마 ID를 포함한 짧은 헤더와 바이너리 인코딩된 데이터
   • C) 스키마 레지스트리의 URL
   • D) 컨슈머 그룹 ID

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정답: B) 스키마 ID를 포함한 짧은 헤더와 바이너리 인코딩된 데이터

설명: 프로듀서는 스키마를 레지스트리에 등록(또는 조회)하고 반환된 스키마 ID를 magic byte와 함께 메시지 앞에 붙입니다. 실제 스키마 정의 자체는 메시지에 포함되지 않고 레지스트리에만 저장되므로 페이로드 크기가 크게 줄어듭니다. 컨슈머는 이 ID로 레지스트리에서 스키마를 조회해 역직렬화합니다.

4. 다음 중 Apache License 2.0으로 배포되는 스키마 레지스트리 구현체는 무엇인가요?
   • A) Confluent Schema Registry
   • B) Karapace와 Apicurio Registry
   • C) Karapace만
   • D) Apicurio Registry만

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정답: B) Karapace와 Apicurio Registry

설명: Karapace(Aiven)와 Apicurio Registry(Red Hat)는 모두 Apache License 2.0으로 배포되는 순수 오픈소스 프로젝트입니다. Confluent Schema Registry는 2018년 이후 Confluent Community License를 적용하고 있어 특정 상용 이용 제한이 있는, 완전한 오픈소스는 아닙니다.

5. 자체 관리(self-managed) EKS + Strimzi 스택에서 라이선스 마찰을 피하기 위해 권장되는 스키마 레지스트리 조합은 무엇인가요?
   • A) Confluent Schema Registry 단독
   • B) Karapace 또는 Apicurio Registry
   • C) 스키마 레지스트리 없이 JSON만 사용
   • D) AWS Glue Schema Registry만 사용 가능

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정답: B) Karapace 또는 Apicurio Registry

설명: Karapace와 Apicurio Registry는 Apache-2.0 라이선스로 제약 없이 자체 호스팅할 수 있습니다. Confluent Schema Registry는 Confluent Community License의 제약 때문에 자체 관리 환경에서 라이선스 검토가 필요합니다. 두 오픈소스 구현체 모두 Confluent REST API와 호환되므로 클라이언트 코드 변경 없이 대체할 수 있습니다.

6. Avro 직렬화의 스키마 진화(schema evolution)를 가능하게 하는 핵심 메커니즘은 무엇인가요?
   • A) 필드 번호 기반 매핑
   • B) writer 스키마와 reader 스키마 간의 해석(resolution) 규칙
   • C) JSON Schema의 $ref 참조
   • D) 컴파일 타임 코드 생성

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정답: B) writer 스키마와 reader 스키마 간의 해석(resolution) 규칙

설명: Avro는 데이터를 쓸 때 사용한 writer 스키마와 읽을 때 사용하는 reader 스키마가 정확히 같지 않아도, 정의된 해석 규칙(필드 매칭, 기본값 적용 등)에 따라 데이터를 올바르게 읽어낼 수 있습니다. 필드 번호 기반 매핑은 Protobuf의 특징입니다.

7. Protobuf가 Avro에 비해 상대적으로 강점을 갖는 부분은 무엇인가요?
   • A) 페이로드가 항상 더 작음
   • B) 명시적 필드 번호와 강한 타입 시스템으로 인한 우수한 다중 언어 코드 생성
   • C) 스키마 레지스트리가 필요 없음
   • D) JSON보다 사람이 읽기 쉬움

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정답: B) 명시적 필드 번호와 강한 타입 시스템으로 인한 우수한 다중 언어 코드 생성

설명: Protobuf는 .proto IDL에서 필드마다 명시적인 번호를 부여하고 엄격한 타입 시스템을 가지고 있어, protoc로 생성하는 다중 언어 클라이언트 코드의 품질이 우수한 편입니다. 페이로드 크기는 Avro와 대체로 비슷한 수준이며, Protobuf도 스키마 레지스트리와 함께 사용하는 경우가 많습니다.

8. 호환성 모드가 BACKWARD로 설정된 토픽에서 안전하게 먼저 업그레이드해야 하는 쪽은 어디인가요?
   • A) 프로듀서
   • B) 컨슈머
   • C) 브로커
   • D) ZooKeeper 또는 KRaft 컨트롤러

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정답: B) 컨슈머

설명: BACKWARD 호환성은 "새 스키마로 만든 리더가 이전 스키마로 쓰여진 데이터를 읽을 수 있어야 한다"는 뜻입니다. 즉 새 스키마를 사용하는 컨슈머를 먼저 배포해도, 아직 이전 스키마로 데이터를 쓰고 있는 프로듀서와 안전하게 공존할 수 있습니다. 반대로 FORWARD는 프로듀서를 먼저 업그레이드하는 순서에 안전합니다.

9. 다음 중 FORWARD 호환성 모드에 대한 올바른 설명은 무엇인가요?
   • A) 새 스키마로 쓰여진 데이터를 이전 스키마의 리더가 읽을 수 있어야 한다
   • B) 이전 스키마로 쓰여진 데이터를 새 스키마의 리더가 읽을 수 있어야 한다
   • C) 호환성 검사를 전혀 수행하지 않는다
   • D) 컨슈머를 항상 먼저 업그레이드해야 한다

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정답: A) 새 스키마로 쓰여진 데이터를 이전 스키마의 리더가 읽을 수 있어야 한다

설명: FORWARD는 "옛 스키마(리더 기준)가 새 데이터를 읽을 수 있어야 한다"는 의미입니다. 이 모드에서는 프로듀서가 새 스키마로 먼저 업그레이드되어도, 아직 이전 스키마를 사용하는 컨슈머가 문제없이 데이터를 읽을 수 있습니다. B는 BACKWARD의 정의이며, C는 NONE, D는 BACKWARD에서의 안전한 순서에 해당합니다.

10. 다음 중 BACKWARD 호환성을 위반하는 스키마 변경은 무엇인가요?
    • A) 기본값이 있는 선택적 필드 추가
    • B) 기본값 없이 필수 필드를 추가
    • C) 필드에 문서 주석(doc) 추가
    • D) 필드 순서만 재배치(이름·타입 변경 없이)

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정답: B) 기본값 없이 필수 필드를 추가

설명: 새 스키마에 기본값 없는 필수 필드를 추가하면, 그 새 스키마로 옛 데이터(해당 필드가 아예 없던 데이터)를 읽을 때 리더가 값을 기대하지만 데이터에는 존재하지 않아 읽기가 실패합니다. 반대로 필드를 제거하는 것은 BACKWARD 호환입니다 — 새 스키마의 리더는 애초에 그 필드를 찾지 않기 때문입니다(다만 FORWARD는 깨뜨립니다). 기본값이 있는 선택적 필드 추가는 대표적인 BACKWARD 호환 변경이며, 문서 주석 추가나 필드 재배치(Avro는 이름 기반 매칭)는 데이터 구조에 영향을 주지 않습니다.

단답형 문제

11. 컨슈머가 메시지를 역직렬화할 때 사용할 스키마를 찾기 위해 메시지에서 읽어내는 정보는 무엇인가요?

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정답: 스키마 ID (Schema ID)

설명: 프로듀서는 메시지를 직렬화할 때 스키마 전체가 아니라 레지스트리에서 발급받은 스키마 ID(보통 magic byte와 함께 앞부분에 인코딩)만 포함시킵니다. 컨슈머는 이 ID를 읽어 레지스트리에 조회 요청을 보내고, 반환된 스키마 정의로 나머지 바이너리 데이터를 역직렬화합니다.

12. BACKWARD와 FULL을 동시에 만족하는, 즉 양방향 호환성을 모두 요구하는 호환성 모드의 이름은 무엇인가요?

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정답: FULL

설명: FULL 모드는 BACKWARD(새 리더가 옛 데이터를 읽음)와 FORWARD(옛 리더가 새 데이터를 읽음)를 동시에 요구합니다. 이 모드에서는 프로듀서와 컨슈머의 업그레이드 순서에 관계없이 안전하지만, 그만큼 스키마 변경에 가장 엄격한 제약이 걸립니다.

13. Apicurio Registry가 지원하는 두 가지 스토리지 백엔드 종류는 무엇인가요?

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정답: Kafka 토픽 기반(kafkasql)과 SQL 기반(sql, 예: PostgreSQL)

설명: Apicurio Registry는 APICURIO_STORAGE_KIND 환경변수로 kafkasql(Kafka 토픽에 저장) 또는 sql(PostgreSQL 등 관계형 DB에 저장) 백엔드를 선택할 수 있습니다. Karapace는 이와 달리 항상 Kafka 토픽(_schemas)만 스토리지로 사용합니다.

14. Confluent Schema Registry가 2018년 이후 완전한 오픈소스가 아니게 된 이유는 어떤 라이선스로 전환했기 때문인가요?

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정답: Confluent Community License

설명: Confluent는 2018년경 여러 핵심 컴포넌트(Schema Registry 포함)를 Confluent Community License로 전환했습니다. 이 라이선스는 소스 코드를 볼 수 있게 하지만, 이를 이용해 Confluent와 경쟁하는 관리형 서비스를 제공하는 것을 금지하는 등 OSI 승인 오픈소스 라이선스보다 제약이 많습니다.

15. Kafka 클라이언트에서 Avro 직렬화기가 스키마 레지스트리의 위치를 알기 위해 설정하는 속성 이름은 무엇인가요?

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정답: schema.registry.url

설명:schema.registry.url 속성은 KafkaAvroSerializer/KafkaAvroDeserializer 등이 스키마를 등록하거나 조회할 레지스트리의 REST 엔드포인트를 지정합니다. 이 속성만 Karapace, Apicurio, Confluent 중 원하는 구현체의 엔드포인트로 바꾸면 애플리케이션 코드 변경 없이 레지스트리를 교체할 수 있습니다.

실습 문제

16. discountCode라는 선택적 필드를 기존 Avro Order 스키마에 BACKWARD 호환 방식으로 추가하는 필드 정의를 작성하세요.

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정답:

{ "name": "discountCode", "type": ["null", "string"], "default": null }

설명: 유니온 타입 ["null", "string"]과 default: null을 함께 지정하면, 새 스키마로 만든 리더가 이 필드가 없는 옛 데이터를 읽을 때 자동으로 null이 채워집니다. 기본값이 없는 필수 필드를 추가하면 BACKWARD 호환성이 깨지므로, 기존 데이터와의 호환을 유지하려면 항상 기본값을 지정해야 합니다.

17. Order-value 서브젝트에 새로운 Avro 스키마를 등록하는 Confluent 호환 REST API 호출을 curl로 작성하세요.

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정답:

curl -X POST http://apicurio-registry.kafka.svc:8080/apis/ccompat/v6/subjects/orders-value/versions \
  -H "Content-Type: application/vnd.schemaregistry.v1+json" \
  -d '{"schema": "{\"type\":\"record\",\"name\":\"Order\",\"fields\":[{\"name\":\"orderId\",\"type\":\"string\"}]}"}'

설명:/subjects/<subject>/versions에 POST 요청을 보내면 스키마가 등록됩니다. <topic>-value는 해당 토픽의 값(value) 페이로드에 대한 스키마를 지정하는 Confluent의 표준 서브젝트 명명 규칙입니다. 요청 본문의 schema 필드는 실제 Avro 스키마 JSON을 문자열로 이스케이프하여 전달합니다. 등록 시 레지스트리는 설정된 호환성 모드에 따라 이전 버전과 검증을 수행합니다.

18. Strimzi Kafka 클러스터와 같은 네임스페이스에서, Kafka 토픽을 스토리지 백엔드로 사용하는 Apicurio Registry Deployment의 핵심 컨테이너 스펙(이미지, 환경변수)을 작성하세요.

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정답:

containers:
  - name: apicurio-registry
    image: quay.io/apicurio/apicurio-registry:3.0.6
    ports:
      - containerPort: 8080
    env:
      - name: APICURIO_STORAGE_KIND
        value: "kafkasql"
      - name: APICURIO_KAFKASQL_BOOTSTRAP_SERVERS
        value: "my-kafka-cluster-kafka-bootstrap.kafka.svc:9092"

설명:APICURIO_STORAGE_KIND=kafkasql은 Apicurio가 스키마 메타데이터를 별도 DB 없이 Kafka 토픽에 저장하도록 지정합니다. APICURIO_KAFKASQL_BOOTSTRAP_SERVERS는 Strimzi가 생성한 부트스트랩 서비스(<cluster-name>-kafka-bootstrap)를 가리켜야 합니다. SQL 백엔드를 사용하려면 APICURIO_STORAGE_KIND=sql과 데이터소스 연결 정보를 대신 설정합니다.

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