AKKA를  JAVA(SCALA)로 이용했을때 이점

• 최근 서비스에 생산되는 메시지들을 바로 소비하여 분석에 용이한 데이터로 정제하는 방식으로 가고있음( 긴 주기의 배치선호되지 않음 )
• Akka Stream 은 Spark또는 Kafka와 실시간 연동처리에대한 고민을 많이하고 자료가 많음,궁극적으로 ReactiveStream이라는 표준인터페이스를 모두 준수 
• Spark와 AKKA는 각각 Scala언어의 장점을 살린 빅데이터분석기,대용량 분산처리 메시징시스템이라고 간단하게 정의하겠습니다. 이것은 SCALA의 장점을 잃겠지만 JAVA에서 활용가능합니다. 

AKKA는 웹플랫폼 종속적인 툴이 아니고 태생적으로 메시지처리의 상호연동을 위한 메시지 플랫폼으로, 조금더 폭넑게 사용하기위해 범용적인 아키텍쳐 구성으로 시도해보겠습니다.

• SCALA → JAVA ( SCALA의 이점이 있지만 JAVA 코드 범용성을 무시할순없습니다.  )
• PLAY → SPRING ( 모던웹으로 PLAY도 휼륭하나, SPRING의 범용성  )
• LAGOM → SPRING BOOT ( 마이크로서비스를 실현하기위한 선택지는 많으나, 역시 범용성)
• SBT,GRADLE → MAVEN ( 메이븐의 단점이 많이부각되어 GRADLE 를 사용하고 싶지만 역시 범용성 )
• SPARK,KAFKA,기타등등 ( AKKA STREAMS 을 통해 외부 리액티브 서비스와 상호운영하는방법 )