Kubernetes 기반 IoT 데이터 파이프라인 프로젝트

1. 프로젝트 개요

본 프로젝트는 Kubernetes 환경에서 MQTT, Kafka, Spring Boot, AWS S3를 연동하여 IoT 메시지 수집 및 처리 파이프라인을 구성한 프로젝트입니다.

MQTT Broker 역할은 EMQX가 담당하고, Kafka Connect는 MQTT Source Connector를 통해 MQTT 메시지를 Kafka Topic으로 전달합니다. 이후 Spring Boot 기반 데이터 처리 애플리케이션이 Kafka 메시지를 소비하여 데이터를 가공하고, 처리 결과를 다시 MQTT로 발행하거나 AWS S3에 배치 저장하도록 구성했습니다.

전체 구성은 Kubernetes YAML 파일을 중심으로 배포되며, 각 구성 요소는 디렉터리별로 분리되어 있습니다.

MQTT Client
   |
   v
EMQX MQTT Broker
   |
   v
Kafka Connect MQTT Source Connector
   |
   v
Kafka Topic
   |
   v
Spring Boot Data Processing App
   |
   |-- Processed MQTT Publish
   |
   └── AWS S3 Batch Upload

2. 프로젝트 목표

Kubernetes 기반 메시지 처리 시스템 구성
MQTT Broker 클러스터 구성
Kafka 기반 메시지 스트리밍 구조 구현
Kafka Connect를 이용한 MQTT → Kafka 데이터 연동
Spring Boot 애플리케이션을 통한 Kafka 메시지 처리
처리된 데이터를 MQTT로 재발행
처리 데이터를 AWS S3에 배치 저장
HPA를 이용한 애플리케이션 Auto Scaling 구성
Kubernetes YAML 기반 인프라 구성 관리

3. 주요 기술 스택

구분	기술
Container Orchestration	Kubernetes
MQTT Broker	EMQX
Message Streaming	Apache Kafka
Kafka Connector	Kafka Connect, Camel MQTT Source Connector
Application	Spring Boot
Language	Java
Storage	AWS S3
Network / Proxy	HAProxy
CNI	Calico
Monitoring	Prometheus, Grafana
Deployment	Kubernetes Manifest, Helm Chart

4. 전체 아키텍처

[MQTT Publisher]
      |
      | MQTT Publish
      v
[EMQX MQTT Cluster]
      |
      | MQTT Topic: test
      v 
[Kafka Connect]
      |
      | MQTT Source Connector
      v
[Kafka Topic: mqtt]
      |
      | Kafka Consumer
      v
[Spring Boot Data Processing App]
      |
      | 1. 데이터 가공
      | 2. MQTT Topic 재발행
      | 3. S3 배치 업로드
      v
[AWS S3]

데이터 흐름

MQTT Client가 EMQX Broker의 test 토픽으로 메시지를 발행합니다.
Kafka Connect의 MQTT Source Connector가 EMQX에서 메시지를 구독합니다.
Connector는 수신한 MQTT 메시지를 Kafka의 mqtt 토픽으로 전달합니다.
Spring Boot 애플리케이션은 Kafka mqtt 토픽을 소비합니다.
애플리케이션은 메시지를 가공한 뒤 MQTT test1 토픽으로 재발행합니다.
일정 개수 또는 일정 크기 이상 메시지가 누적되면 AWS S3에 배치 업로드합니다.

5. 디렉터리 구조

school_project/
├── aws-s3/
│   └── aws-secret.yaml
│
├── calico-3.26.4/
│   ├── calico/
│   ├── calico-custom.yaml
│   └── calico.yaml
│
├── emqx/
│   ├── allow-coredns-tcp53.yaml
│   ├── emqx-core-k8s.yaml
│   ├── emqx-dashboard.yaml
│   ├── emqx-headless.yaml
│   ├── emqx-k8s-rbac.yaml
│   ├── emqx-listener.yaml
│   ├── emqx-replicant-hpa.yaml
│   └── emqx-replicant-k8s.yaml
│
├── haproxy/
│   ├── haproxy-configmap.yaml
│   ├── haproxy-deploy.yaml
│   └── haproxy-service.yaml
│
├── kafka/
│   ├── kafka-connect.yaml
│   ├── kafka-values.yaml
│   ├── mqtt-connector.yaml
│   └── mqttx-cli-linux-x64
│
├── monitoring/
│   └── ground/
│       └── k8s-1.27/
│
├── mqtt-cluster/
│   ├── templates/
│   ├── Chart.yaml
│   └── values.yaml
│
├── snap/
│
├── spring boot/
│   ├── app_hpa.yaml
│   ├── app_service.yaml
│   ├── data_processing_app.java
│   └── replicant_app.yaml
│
└── README.md

6. 구성 요소 설명

6.1 EMQX MQTT Broker

emqx/ 디렉터리에는 Kubernetes 환경에서 EMQX MQTT Broker를 배포하기 위한 YAML 파일들이 포함되어 있습니다.

주요 파일은 다음과 같습니다.

파일	설명
`emqx-core-k8s.yaml`	EMQX Core Node StatefulSet
`emqx-replicant-k8s.yaml`	EMQX Replicant Node 배포
`emqx-headless.yaml`	EMQX 클러스터 내부 DNS 탐색용 Headless Service
`emqx-listener.yaml`	MQTT Broker 외부/내부 접속용 Service
`emqx-dashboard.yaml`	EMQX Dashboard 접속용 Service
`emqx-k8s-rbac.yaml`	Kubernetes 기반 EMQX 클러스터 디스커버리를 위한 RBAC
`emqx-replicant-hpa.yaml`	Replicant Node Auto Scaling 설정
`allow-coredns-tcp53.yaml`	DNS 통신 허용을 위한 네트워크 정책

EMQX Core Node는 StatefulSet으로 구성되어 있으며, Kubernetes Service Discovery를 사용해 클러스터를 구성합니다.

EMQX_CLUSTER__DISCOVERY_STRATEGY = k8s
EMQX_CLUSTER__K8S__NAMESPACE = mqtt
EMQX_CLUSTER__K8S__SERVICE_NAME = emqx-headless

6.2 Kafka

kafka/ 디렉터리에는 Kafka 및 Kafka Connect 관련 설정이 포함되어 있습니다.

파일	설명
`kafka-values.yaml`	Kafka Helm 배포용 values 파일
`kafka-connect.yaml`	Strimzi KafkaConnect 리소스
`mqtt-connector.yaml`	MQTT Source KafkaConnector 리소스
`mqttx-cli-linux-x64`	MQTT 테스트용 CLI 바이너리

Kafka 설정에서는 my-kafka라는 이름을 사용하며, Kafka controller replica는 3개로 구성됩니다.

fullnameOverride: my-kafka

extraConfig: |
  num.partitions=5
  auto.create.topics.enable=true

controller:
  replicaCount: 3

listeners:
  client:
    protocol: PLAINTEXT

6.3 Kafka Connect

Kafka Connect는 MQTT Broker에서 메시지를 읽어 Kafka Topic으로 전달하는 역할을 합니다.

kafka-connect.yaml에서는 Strimzi KafkaConnect 리소스를 정의합니다.

주요 설정은 다음과 같습니다.

apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
kind: KafkaConnect

metadata:
  name: my-kafka-connect
  namespace: kafka
  annotations:
    strimzi.io/use-connector-resources: "true"

spec:
  replicas: 2
  image: jihwan77/kafka-connect-with-camel-mqtt:latest
  bootstrapServers: my-kafka.kafka:9092

Kafka Connect는 my-kafka.kafka:9092를 bootstrap server로 사용합니다.

6.4 MQTT Source Connector

mqtt-connector.yaml은 MQTT 메시지를 Kafka로 전달하는 Source Connector입니다.

apiVersion: kafka.strimzi.io/v1beta2
kind: KafkaConnector

metadata:
  name: mqtt-source
  namespace: kafka
  labels:
    strimzi.io/cluster: my-kafka-connect

spec:
  tasksMax: 1
  class: org.apache.camel.kafkaconnector.mqttsource.CamelMqttsourceSourceConnector
  config:
    topics: mqtt
    camel.kamelet.mqtt-source.topic: test
    camel.kamelet.mqtt-source.brokerUrl: tcp://emqx-listener.mqtt:1883
    camel.kamelet.mqtt-source.clientId: kafka-connector
    value.converter: org.apache.kafka.connect.converters.ByteArrayConverter

이 설정은 다음 의미를 가집니다.

항목	설명
MQTT Broker	`tcp://emqx-listener.mqtt:1883`
MQTT Topic	`test`
Kafka Topic	`mqtt`
Connector Class	Camel MQTT Source Connector
Converter	ByteArrayConverter

즉, EMQX의 test 토픽으로 들어온 MQTT 메시지를 Kafka의 mqtt 토픽으로 전달합니다.

6.5 Spring Boot Data Processing App

spring boot/data_processing_app.java는 Kafka 메시지를 소비하고 데이터를 처리하는 Spring Boot 애플리케이션입니다.

주요 기능은 다음과 같습니다.

1. Kafka Topic `mqtt` 메시지 소비
2. 메시지 문자열 변환 및 가공
3. 처리된 메시지를 MQTT Topic `test1`로 재발행
4. 메시지를 메모리 버퍼에 적재
5. 일정 조건 도달 시 AWS S3에 배치 업로드

Kafka Consumer 설정:

@KafkaListener(topics = "mqtt", groupId = "my-connect-consumer")
public void consumeAndPublish(ConsumerRecord<String, byte[]> record) {
    String input = new String(record.value());
    String processed = input.toUpperCase();
}

MQTT Broker 설정:

private final String mqttBroker = "tcp://emqx-listener.mqtt:1883";
private final String mqttTopic = "test";
private final String mqttTopic2 = "test1";

S3 업로드는 버퍼링 방식으로 동작합니다.

private static final int BATCH_SIZE = 100;
private static final long FLUSH_INTERVAL_MS = 60_000;
private static final int MAX_BUFFER_BYTES = 1024 * 1024;

처리된 데이터는 일정 개수 또는 크기 조건에 따라 S3에 업로드됩니다.

6.6 Spring Boot Kubernetes Deployment

spring boot/replicant_app.yaml은 데이터 처리 애플리케이션을 Kubernetes Deployment로 배포합니다.

주요 설정은 다음과 같습니다.

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment

metadata:
  name: data-processing-app
  namespace: processing

spec:
  replicas: 1

컨테이너 이미지는 다음을 사용합니다.

image: jihwan77/data-kafka-app:3.0

AWS S3 접근을 위해 Kubernetes Secret에서 환경 변수를 주입합니다.

env:
  - name: AWS_ACCESS_KEY_ID
    valueFrom:
      secretKeyRef:
        name: aws-credentials
        key: AWS_ACCESS_KEY_ID

  - name: AWS_SECRET_ACCESS_KEY
    valueFrom:
      secretKeyRef:
        name: aws-credentials
        key: AWS_SECRET_ACCESS_KEY

  - name: AWS_REGION
    valueFrom:
      secretKeyRef:
        name: aws-credentials
        key: AWS_REGION

6.7 Application Service

spring boot/app_service.yaml은 Spring Boot 애플리케이션을 NodePort로 노출합니다.

apiVersion: v1
kind: Service

metadata:
  name: data-processing-service
  namespace: processing

spec:
  type: NodePort
  ports:
    - port: 8080
      targetPort: 8080
      nodePort: 30080

외부에서는 Kubernetes Node IP와 NodePort 30080을 통해 접근할 수 있습니다.

curl http://<NODE_IP>:30080

6.8 HPA

spring boot/app_hpa.yaml은 데이터 처리 애플리케이션의 Horizontal Pod Autoscaler 설정입니다.

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler

metadata:
  name: data-processing-app-hpa
  namespace: processing

spec:
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 4
  metrics:
    - type: Resource
      resource:
        name: cpu
        target:
          type: Utilization
          averageUtilization: 30

CPU 사용률 평균 30%를 기준으로 Pod 수를 1개에서 최대 4개까지 자동 확장하도록 구성했습니다.

6.9 AWS S3 Secret

aws-s3/aws-secret.yaml은 Spring Boot 애플리케이션에서 AWS S3에 접근하기 위한 인증 정보를 Kubernetes Secret으로 관리하기 위한 파일입니다.

6.10 HAProxy

haproxy/ 디렉터리에는 HAProxy 배포를 위한 Kubernetes Manifest가 포함되어 있습니다.

파일	설명
`haproxy-configmap.yaml`	HAProxy 설정 파일 관리
`haproxy-deploy.yaml`	HAProxy Deployment
`haproxy-service.yaml`	HAProxy Service

HAProxy는 Kubernetes 내부 서비스 앞단에서 트래픽을 분산하거나 특정 서비스 접근 경로를 구성하는 용도로 사용할 수 있습니다.

6.11 Calico

calico-3.26.4/ 디렉터리에는 Kubernetes CNI로 사용할 Calico 관련 Manifest가 포함되어 있습니다.

파일	설명
`calico.yaml`	Calico 기본 설치 Manifest
`calico-custom.yaml`	Calico 커스텀 설정
`calico/`	Calico 관련 추가 리소스

Calico는 Pod 간 네트워크 통신과 NetworkPolicy 적용을 담당합니다.

6.12 mqtt-cluster Helm Chart

mqtt-cluster/ 디렉터리는 MQTT 클러스터 구성을 Helm Chart 형태로 관리하기 위한 구조입니다.

mqtt-cluster/
├── templates/
├── Chart.yaml
└── values.yaml

YAML을 직접 적용하는 방식 외에도 Helm Chart 기반으로 MQTT 클러스터를 템플릿화하여 배포할 수 있도록 구성한 것으로 볼 수 있습니다.

7. Namespace 구성 예시

프로젝트 구성상 다음 namespace를 사용합니다.

kubectl create namespace mqtt
kubectl create namespace kafka
kubectl create namespace processing

Namespace	역할
`mqtt`	EMQX MQTT Broker
`kafka`	Kafka, Kafka Connect, KafkaConnector
`processing`	Spring Boot 데이터 처리 애플리케이션

8. 배포 순서

아래 순서로 배포하는 것을 권장합니다.

1. Namespace 생성
2. Calico CNI 적용
3. EMQX MQTT Broker 배포
4. Kafka 배포
5. Kafka Connect 배포
6. MQTT Source Connector 배포
7. AWS S3 Secret 생성
8. Spring Boot Data Processing App 배포
9. Service / HPA 적용
10. 메시지 송수신 테스트

9. 배포 방법

9.1 Namespace 생성

kubectl create namespace mqtt
kubectl create namespace kafka
kubectl create namespace processing

9.2 Calico 적용

kubectl apply -f calico-3.26.4/calico.yaml
kubectl apply -f calico-3.26.4/calico-custom.yaml

9.3 EMQX 배포

kubectl apply -f emqx/emqx-k8s-rbac.yaml
kubectl apply -f emqx/emqx-headless.yaml
kubectl apply -f emqx/emqx-core-k8s.yaml
kubectl apply -f emqx/emqx-replicant-k8s.yaml
kubectl apply -f emqx/emqx-listener.yaml
kubectl apply -f emqx/emqx-dashboard.yaml
kubectl apply -f emqx/emqx-replicant-hpa.yaml

배포 확인:

kubectl get pods -n mqtt -o wide
kubectl get svc -n mqtt

9.4 Kafka 배포

Kafka는 Helm values 파일을 사용합니다.

helm install my-kafka bitnami/kafka \
  -n kafka \
  -f kafka/kafka-values.yaml

배포 확인:

kubectl get pods -n kafka -o wide
kubectl get svc -n kafka

9.5 Kafka Connect 배포

kubectl apply -f kafka/kafka-connect.yaml

배포 확인:

kubectl get kafkaconnect -n kafka
kubectl get pods -n kafka

9.6 MQTT Source Connector 배포

kubectl apply -f kafka/mqtt-connector.yaml

Connector 상태 확인:

kubectl get kafkaconnector -n kafka
kubectl describe kafkaconnector mqtt-source -n kafka

9.7 AWS Secret 생성

aws-s3/aws-secret.yaml 파일을 적용합니다.

kubectl apply -f aws-s3/aws-secret.yaml

Secret 확인:

kubectl get secret -n processing

9.8 Spring Boot 애플리케이션 배포

kubectl apply -f "spring boot/replicant_app.yaml"
kubectl apply -f "spring boot/app_service.yaml"
kubectl apply -f "spring boot/app_hpa.yaml"

배포 확인:

kubectl get pods -n processing -o wide
kubectl get svc -n processing
kubectl get hpa -n processing

10. 테스트 방법

10.1 MQTT 메시지 발행

MQTT 테스트 클라이언트를 이용해 EMQX Broker의 test 토픽으로 메시지를 발행합니다.

mqttx pub -h <EMQX_SERVICE_IP> -p 1883 -t test -m "hello kubernetes"

또는 Kubernetes 내부에서 테스트 Pod를 생성하여 MQTT 메시지를 발행할 수 있습니다.

10.2 Kafka Topic 확인

Kafka에 mqtt 토픽이 생성되었는지 확인합니다.

kubectl exec -it -n kafka <kafka-pod-name> -- \
  kafka-topics.sh --bootstrap-server my-kafka.kafka:9092 --list

Kafka 메시지 확인:

kubectl exec -it -n kafka <kafka-pod-name> -- \
  kafka-console-consumer.sh \
  --bootstrap-server my-kafka.kafka:9092 \
  --topic mqtt \
  --from-beginning

10.3 Spring Boot 로그 확인

kubectl logs -n processing deploy/data-processing-app -f

정상 동작 시 다음 흐름의 로그를 확인할 수 있습니다.

Kafka 메시지 수신
데이터 처리
MQTT 메시지 재발행
S3 배치 업로드

10.4 S3 업로드 확인

AWS S3 버킷에서 다음 경로 형태로 파일이 업로드되는지 확인합니다.

s3://<bucket-name>/test/<timestamp>.txt

11. Prometheus, Grafana를 통한 로드밸런싱 및 오토 스케일링 확인

테스트 진행 후, Grafana를 통해 확인합니다.

11.1. CPU 사용량 확인

Pod들의 CPU 사용량 결과, 부하 테스트 시점을 기준으로 HPA에 의해 개수가 증가합니다.

11.2 패킷 전송 비율 확인

Grafana를 통해 Pod들의 전송 받는 패킷 비율을 확인합니다.

부하 테스트를 기점으로, 늘어난 Pod로도 패킷이 분산되는 것을 확인합니다.

12. 주요 포트

구성 요소	포트	설명
EMQX MQTT	1883	MQTT 메시지 송수신
EMQX Dashboard	18083	EMQX 관리 UI
Kafka Client	9092	Kafka Client 접속
Spring Boot App	8080	애플리케이션 내부 포트
Spring Boot NodePort	30080	외부 접근 포트

13. 운영 및 확인 명령어

전체 Pod 확인

kubectl get pods -A -o wide

EMQX 확인

kubectl get pods -n mqtt
kubectl get svc -n mqtt

Kafka 확인

kubectl get pods -n kafka
kubectl get svc -n kafka
kubectl get kafkaconnector -n kafka

Processing App 확인

kubectl get pods -n processing
kubectl get svc -n processing
kubectl get hpa -n processing
kubectl logs -n processing deploy/data-processing-app -f

14. 트러블슈팅

14.1 MQTT Connector가 메시지를 가져오지 못하는 경우

확인할 항목:

kubectl describe kafkaconnector mqtt-source -n kafka
kubectl logs -n kafka <kafka-connect-pod-name>
kubectl get svc -n mqtt

점검 포인트:

- emqx-listener.mqtt 서비스가 존재하는지 확인
- MQTT Broker 포트 1883이 열려 있는지 확인
- MQTT Topic 이름이 test로 일치하는지 확인
- Kafka Topic mqtt가 생성되었는지 확인

14.2 Spring Boot 앱에서 S3 업로드가 실패하는 경우

확인할 항목:

kubectl logs -n processing deploy/data-processing-app -f
kubectl get secret -n processing
kubectl describe secret aws-credentials -n processing

점검 포인트:

- AWS_ACCESS_KEY_ID 존재 여부
- AWS_SECRET_ACCESS_KEY 존재 여부
- AWS_REGION 존재 여부
- aws.bucket.name 설정 여부
- S3 Bucket 권한 확인

14.3 Kafka Connect Pod가 실행되지 않는 경우

확인할 항목:

kubectl get pods -n kafka
kubectl describe pod -n kafka <kafka-connect-pod-name>
kubectl logs -n kafka <kafka-connect-pod-name>

점검 포인트:

- KafkaConnect 이미지가 정상 pull 되는지 확인
- jihwan77/kafka-connect-with-camel-mqtt:latest 이미지에 MQTT Source Connector 플러그인이 포함되어 있는지 확인
- bootstrapServers 주소가 my-kafka.kafka:9092와 일치하는지 확인

14.4 EMQX 클러스터가 정상 구성되지 않는 경우

확인할 항목:

kubectl get pods -n mqtt -o wide
kubectl logs -n mqtt <emqx-pod-name>
kubectl get svc -n mqtt

점검 포인트:

- emqx-headless 서비스 존재 여부
- EMQX_CLUSTER__K8S__SERVICE_NAME 값 확인
- EMQX_CLUSTER__K8S__NAMESPACE 값 확인
- emqx-k8s-rbac.yaml 적용 여부

14.5 HPA가 동작하지 않는 경우

확인할 항목:

kubectl get hpa -n processing
kubectl top pods -n processing

점검 포인트:

- Metrics Server 설치 여부
- Deployment에 resources.requests.cpu 설정 여부
- HPA target CPU averageUtilization 설정 확인

15. 개선 방향

CI/CD 파이프라인 추가
Dockerfile 및 Spring Boot 빌드 과정 정리
Kafka Connect 이미지 빌드 과정 문서화
EMQX 인증 기능 추가
Kafka SASL/TLS 적용
AWS S3 업로드 실패 재시도 로직 개선
Prometheus/Grafana 기반 모니터링 강화
Helm Chart 기반 배포 방식 통합
Kustomize 또는 Helm으로 환경별 설정 분리
NetworkPolicy 기반 namespace 간 통신 제어
Argo CD를 이용한 GitOps 배포 구조 확장

16. 프로젝트를 통해 학습한 내용

Kubernetes Manifest 기반 서비스 배포
EMQX MQTT Broker 클러스터 구성
Kafka 및 Kafka Connect 연동 구조
MQTT Source Connector를 이용한 MQTT → Kafka 데이터 전달
Spring Boot Kafka Consumer 구현
MQTT 재발행 구조 구현
AWS S3 SDK를 이용한 배치 업로드
Kubernetes Secret 기반 환경 변수 주입
HPA를 이용한 Pod Auto Scaling 구성
Kubernetes namespace 단위 서비스 분리

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 18 Commits
aws-s3		aws-s3
calico-3.26.4		calico-3.26.4
emqx		emqx
haproxy		haproxy
kafka		kafka
monitoring/ground/k8s-1.27		monitoring/ground/k8s-1.27
mqtt-cluster		mqtt-cluster
picture		picture
snap		snap
spring boot		spring boot
README.md		README.md

Folders and files

Latest commit

History

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Kubernetes 기반 IoT 데이터 파이프라인 프로젝트

1. 프로젝트 개요

2. 프로젝트 목표

3. 주요 기술 스택

4. 전체 아키텍처

데이터 흐름

5. 디렉터리 구조

6. 구성 요소 설명

6.1 EMQX MQTT Broker

6.2 Kafka

6.3 Kafka Connect

6.4 MQTT Source Connector

6.5 Spring Boot Data Processing App

6.6 Spring Boot Kubernetes Deployment

6.7 Application Service

6.8 HPA

6.9 AWS S3 Secret

6.10 HAProxy

6.11 Calico

6.12 mqtt-cluster Helm Chart

7. Namespace 구성 예시

8. 배포 순서

9. 배포 방법

9.1 Namespace 생성

9.2 Calico 적용

9.3 EMQX 배포

9.4 Kafka 배포

9.5 Kafka Connect 배포

9.6 MQTT Source Connector 배포

9.7 AWS Secret 생성

9.8 Spring Boot 애플리케이션 배포

10. 테스트 방법

10.1 MQTT 메시지 발행

10.2 Kafka Topic 확인

10.3 Spring Boot 로그 확인

10.4 S3 업로드 확인

11. Prometheus, Grafana를 통한 로드밸런싱 및 오토 스케일링 확인

11.1. CPU 사용량 확인

11.2 패킷 전송 비율 확인

12. 주요 포트

13. 운영 및 확인 명령어

전체 Pod 확인

EMQX 확인

Kafka 확인

Processing App 확인

14. 트러블슈팅

14.1 MQTT Connector가 메시지를 가져오지 못하는 경우

14.2 Spring Boot 앱에서 S3 업로드가 실패하는 경우

14.3 Kafka Connect Pod가 실행되지 않는 경우

14.4 EMQX 클러스터가 정상 구성되지 않는 경우

14.5 HPA가 동작하지 않는 경우

15. 개선 방향

16. 프로젝트를 통해 학습한 내용

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