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Reactive Streams (JSR-266): Java 9부터 공식 지원 (
java.util.concurrent.Flow)Publisher / Subscriber / Processor / Subscription 인터페이스 정의
Backpressure 지원: 소비 속도 제어 가능
주요 프레임워크
| 기술 | 설명 |
|---|---|
| Reactor (Spring 진영) | Mono, Flux 타입 제공 (WebFlux, Cloud Gateway 등 핵심 구성) |
| RxJava (Netflix 주도) | 리액티브 프로그래밍 라이브러리로 API 반응형 구성 |
| Akka Streams | Actor 기반 스트리밍 처리, backpressure 포함 |
| Project Loom (미래) | 리액티브 대체 가능성 있는 경량 쓰레드 지원 예정 |
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✅ 3. 지능형 AI 아키텍처에서의 활용 위치와 이유
아래는 앞서 그린 아키텍처에서 Reactive 기술이 어디서 쓰이는지 설명한 것입니다:
| 적용 영역 | 활용 기술 | 왜 필요한가? |
|---|---|---|
| Context Gateway | Spring WebFlux, Akka HTTP | 수천 개의 동시 접속 처리 (논블로킹 I/O) |
| AI Request Router | Reactor + WebClient / RSocket | LLM 호출 및 AI 모듈과 연결할 때 backpressure 중요 |
| Event Bus | Kafka, NATS + Reactive Connector | 실시간 메시지 기반 흐름 처리 |
| AI Microservices | Kotlin Coroutines + Reactor | 가볍고 응답성 높은 AI 모듈 운영 |
| Function-as-a-Service | Vert.x + Quarkus + GraalVM | 빠른 cold-start, 리액티브 이벤트 처리 |
| Observability Layer | Micrometer + Reactive Metrics | 비동기 스트림 기반 지표 수집 |
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✅ 추가 활용 사례
LLM과 연동할 때 Timeouts와 Circuit Breaker 조절 → Resilience4j와 WebClient 조합
다수의 IoT 입력 처리 → RSocket (bi-directional stream) 사용
상태 기반 채널 관리 (WebSocket) → Spring WebFlux + SSE or WebSocket
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✅ 요약
| 구분 | 내용 |
|---|---|
| Reactive Summit | 리액티브 철학과 시스템 설계 방식 확산의 중심 |
| Java Reactive Streams | 비동기/논블로킹 처리 표준화를 리드하며 WebFlux, Akka 등에 적용 |
| 지능형 AI 아키텍처 활용 | 고부하 이벤트 처리, AI 호출의 backpressure 제어, 비동기 워크플로우에 필수적 |
| Info |
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리액티브 스트림을 반영해 지능형 AI 서비스 아키텍처를 보강해죠 |
