네이버 면접관이 사용하는 실시간 초저지연 Platform Apache Flink

대부분의 개발자는 데이터 처리를 이야기할 때 여전히 Batch와 CronJob에 머물러 있습니다. 하지만 실제 서비스 환경에서는 데이터가 끊임없이 생성되고, 그 흐름을 즉시 처리하지 못하면 지연·병목·정합성 문제로 이어집니다. 저 역시 대규모 트래픽 환경에서 실시간 추천, 상태 동기화, 이벤트 지연 문제를 직접 겪으며 “이걸 배치로 처리하는 게 맞나?”라는 고민을 수없이 했습니다. 이 강의는 바로 그 질문에서 출발합니다. Apache Flink를 활용해 데이터가 흘러가는 순간에 연산하고, 상태를 안전하게 관리하며, Event Time 기반으로 정확한 결과를 만들어내는 방법을 실무 관점에서 풀어냅니다. 단순한 이론 설명이 아니라, 실제 소스 코드와 구조를 통해 실시간 스트림 처리 시스템이 어떻게 설계되고 운영되는지를 경험할 수 있습니다. 실시간 처리가 막연하게 느껴졌던 분들, 메시징 이후의 세계가 궁금했던 분들께 이 강의는 분명한 방향을 제시해줄 것입니다.