<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Streaming on nanta - 데이터 엔지니어링</title><link>https://nanta-data.dev/tags/streaming/</link><description>Recent content in Streaming on nanta - 데이터 엔지니어링</description><generator>Hugo -- gohugo.io</generator><language>ko</language><copyright>© 2026 nanta</copyright><lastBuildDate>Tue, 03 Mar 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://nanta-data.dev/tags/streaming/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>Flink on EKS에서 In-place 스케일링 적용기: 재시작 없이 TaskManager를 늘리고 줄이기</title><link>https://nanta-data.dev/posts/flink-in-place-scaling/</link><pubDate>Tue, 03 Mar 2026 00:00:00 +0000</pubDate><guid>https://nanta-data.dev/posts/flink-in-place-scaling/</guid><description>추천시스템의 Flink 어플리케이션은 지연시간 1분 미만이 요구되어 오토스케일링과 스팟 인스턴스를 적용하지 못하고 있었다. 오토스케일링이나 스팟 회수로 Flink 앱이 재시작되면 실제 처리 시작까지 2~3분이 걸리기 때문이다. Flink 1.18의 adaptive scheduler와 K8s operator 1.8을 활용해 in-place 스케일링을 적용하고, 스케일링 시 컨슈머 랙을 1/5로 줄인 과정을 정리한다.</description></item></channel></rss>