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패브릭 Real-Time 허브에서 Apache Kafka를 원본으로 추가(미리 보기)

이 문서에서는 패브릭 Real-Time 허브에서 Apache Kafka를 이벤트 원본으로 추가하는 방법을 설명합니다.

필수 조건

  • Fabric의 용량 라이선스 모드 또는 평가판 라이선스 모드에서 참가자 이상의 권한으로 작업 공간에 액세스합니다.
  • 실행 중인 Apache Kafka 클러스터입니다.
  • Apache Kafka는 공개적으로 액세스할 수 있어야 하며 방화벽 뒤에 있거나 가상 네트워크에서 보호되지 않아야 합니다. 

데이터 원본 페이지

  1. Microsoft Fabric에 로그인합니다.

  2. 페이지의 왼쪽 아래에 Power BI이 표시되는 경우, Power BI을 선택한 다음 Fabric을 선택하여 Fabric 워크로드로 전환하십시오.

    패브릭 워크로드로 전환하는 방법을 보여 주는 스크린샷

  3. 왼쪽 탐색 모음에서 실시간을 선택합니다.

    데이터 원본 연결 환경을 시작하는 방법을 보여주는 스크린샷

  4. 실시간 허브 페이지의 왼쪽 탐색 메뉴에서 연결하기 아래에 있는 + 데이터 원본을 선택합니다.

    Real-Time 허브의 데이터 원본 페이지를 보여 주는 스크린샷

    오른쪽 위 모서리에 있는 + 데이터 추가 단추를 선택하여 Real-Time 허브 페이지에서 데이터 원본 페이지로 가져올 수도 있습니다.

    데이터 원본 연결 단추를 보여 주는 스크린샷

Apache Kafka를 원본으로 추가

데이터 원본 페이지에서 Apache Kafka를 선택합니다.

Apache Kafka를 선택하는 스크린샷.

Apache Kafka 커넥터 구성

  1. 연결 페이지에서 새 연결을 선택합니다.

    이벤트 가져오기 마법사의 연결 페이지에서 새 연결 링크의 선택을 보여 주는 스크린샷

  2. 연결 설정 섹션의 부트스트랩 서버에 대해 Apache Kafka 서버 주소를 입력합니다.

    이벤트 가져오기 마법사의 연결 페이지에서 Apache Kafka 부트스트랩 서버 필드의 선택을 보여 주는 스크린샷

  3. 연결 자격 증명 섹션의 Apache Kafka 클러스터에 대한 기존 연결이 있는 경우 연결에 대한 드롭다운 목록에서 선택합니다. 그렇지 않으면 다음 단계를 따릅니다.

    1. 연결 이름에 연결 이름을 입력합니다.
    2. 인증 종류의 경우 API 키가 선택되어 있는지 확인합니다.
    3. 비밀의 경우 API 키와 키 비밀을 입력합니다.
  4. 연결을 선택합니다. 

  5. 이제 연결 페이지에서 다음 단계를 수행합니다.

    1. 토픽의 경우 Kafka 토픽을 입력합니다.

    2. 소비자 그룹의 경우 Apache Kafka 클러스터의 소비자 그룹을 입력합니다. 이 필드는 이벤트를 가져오기 위한 전용 소비자 그룹을 제공합니다.

    3. 자동 오프셋 재설정을 선택하여 커밋이 없는 경우 오프셋 읽기를 시작할 위치를 지정합니다.

    4. 새로 추가된 Apache Kafka 원본의 경우 지원되는 유일한 보안 프로토콜SASL_SSL. SASL_SSL 사용하는 경우 신뢰할 수 있는 CA 목록에 포함된 CA(인증 기관)에서 서버 인증서에 서명해야 합니다.

    5. 그렇지 않으면 구성하지 않는 한 기본 SASL 메커니즘 은 일반적으로 PLAIN입니다. 보안 요구 사항에 맞는 SCRAM-SHA-256 또는 SCRAM-SHA-512 메커니즘을 선택할 수 있습니다.

      Apache Kafka 연결 설정의 첫 번째 페이지를 보여 주는 스크린샷

  6. 다음을 선택합니다. 검토 및 만들기 화면에서 요약을 검토한 다음 추가를 선택합니다.

데이터 스트림 세부 정보 보기

  1. 검토 + 연결 페이지에서 이벤트 스트림 열기를 선택하면 마법사에서 선택한 Apache Kafka 원본을 사용하여 만든 이벤트 스트림을 엽니다. 마법사를 닫으려면 페이지 아래쪽에서 닫기를 선택합니다.
  2. Real-Time 허브 홈페이지의 최근 스트리밍 데이터 섹션에 스트림이 표시됩니다. 자세한 단계는 Fabric 실시간 허브에서 데이터 스트림의 세부 정보 보기를 참조하세요.

데이터 스트림을 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 다음 문서를 참조하세요.