Kafka를 위한 데스크톱 도구

Kafka 메시지를 빠르게 찾고,
깊이 살펴보고, 계속 지켜보세요.

선택한 토픽을 로컬에 인덱싱해, 수백만 건에서도 필요한 메시지를 빠르게 찾습니다. 키워드·상세 조건으로 검색하고, 메시지 내용을 살펴보고, 새로 들어오는 메시지를 Watch하세요. 별도 검색 서버는 필요 없습니다.

macOSApple Silicon macOSIntel Windowsx64 설치 파일

macOS 11+ · Windows 10+ — 무료, 계정 없이 사용

앱에서도 한국어로 사용할 수 있습니다.

연결할 Kafka 클러스터가 없으신가요? 위 버튼을 데모 빌드로 바꿉니다 — 샘플 토픽 7개, 연결 없이 동작합니다.

전체 릴리스 · 체크섬 GitHub에서 보기 ↗

실제 제품 화면선택한 토픽을 로컬에 인덱싱

400만 건 토픽에서 조건을 바꿔가며 반복 검색 — 매번 로컬 인덱스에서 답합니다.

선택한 토픽만 인덱싱로컬 저장 용량 설정추가 인프라 불필요데이터는 로컬에 유지

이런 상황에서 시작해 보세요

이런 문제를 해결합니다.

아래 사례는 시작점일 뿐입니다. 시스템에 맞는 식별자, 필드, 키워드 또는 시간 범위로 필요한 Kafka 메시지를 조사할 수 있습니다. 운영 데이터를 Kafka에 보관하고 있지만 ELK 스택 전체를 운영하는 비용과 부담까지는 필요하지 않은 개인 개발자와 소규모 팀에 특히 유용합니다.

주문 조사

결제는 끝났는데 주문은 왜 멈췄을까요?

토픽마다 임시 Consumer를 만들지 않고 같은 주문번호를 주문, 결제, 처리 토픽에서 차례로 검색하세요.

01재고를 기다리는 주문 확인
02결제 승인 여부 확인
03창고 시스템 타임아웃 발견

실제 제품 데모 · 가상 데이터 · 28초

검색 키 ORD-20260812-483921

확인 결과 결제는 성공했지만 재고 예약이 WAREHOUSE_TIMEOUT으로 실패했습니다.

Kafka에 저장된 Web/WAS 로그

ELK 없이 Kafka에 쌓인 로그를 검색하세요.

Nginx와 애플리케이션 로그가 Kafka에 수집되고 있다면 로컬에 인덱싱하고 장애 시간대를 좁힌 뒤 trace ID로 원인을 추적할 수 있습니다.

01Nginx 10만 건에서 checkout 502 필터링
02장애 시간대로 범위 좁히기
03trace ID로 애플리케이션 로그 추적

실제 제품 데모 · 가상 데이터 · 35초

상세검색 P.status = "502*" AND P.path = "/api/checkout*" AND P.method = "POST*"

확인 결과 checkout 서비스의 결제 연결 풀이 고갈됐습니다. 50 / 50 사용 중, 184건 대기.

조건 기반 트래픽 Watch

결제 실패가 들어오는 순간 확인하세요.

Kaflow Search가 토픽을 동기화하는 동안 결제 운영 담당자는 가벼운 키워드 Watch를 열어둘 수 있습니다.

01payment_failed Watch 설정
02결제 토픽 자동 동기화
03새 일치 메시지를 열어 원인에 대응

실제 제품 데모 · 가상 데이터 · 27초

Watch 키워드 payment_failed

새 일치 메시지 주문 ORD-20260819-WATCH03이 결제 게이트웨이 3000ms 타임아웃으로 실패했습니다.

Kafka 장애 상황에서도 조사 지속

Kafka가 응답하지 않아도 조사를 계속하세요.

마지막 로컬 인덱스로 장애 직전까지 수집한 메시지를 확인하고 수동 처리가 필요한 작업을 찾을 수 있습니다.

01연결 중단 직전 처리 흐름 확인
02로컬 인덱스에서 검색 계속
03수동 검토가 필요한 마지막 주문 발견

실제 제품 데모 · 가상 데이터 · 49초

로컬 인덱스 검색 PENDING

확인 결과 결제는 승인됐지만 주문 처리가 시작되지 않았습니다. 주문은 수동 검토가 필요한 PENDING 상태입니다.

이 사례들 외에도

Kafka 데이터에 다른 질문이 있나요?

시스템에 맞는 단서를 사용하세요. Kaflow Search는 이미 가지고 있는 토픽과 필드로 동작합니다.

01필요한 토픽을 로컬에 인덱싱
02식별자, 필드 또는 키워드 검색
03목록과 시계열을 살펴보며 증거 좁히기

나의 시작점 식별자 · 필드 · 키워드 · 시간 범위

나의 조사 네 가지 시나리오는 예시입니다. 팀에서 운영하는 Kafka 데이터에 같은 로컬 검색 흐름을 적용하세요.

실제 제품 화면

작업 흐름을 더 자세히 살펴보세요.

옆으로 스크롤해 실제 인터페이스를 확인하세요.

선택한 토픽, 로컬 인덱스 크기와 동기화 메시지 수를 보여주는 Kaflow Search 대시보드 — 01 · 로컬 인덱스**토픽을 선택하고 로컬에 저장된 범위를 파악하세요.**

수백만 건의 Kafka 메시지에서 키워드 일치를 강조하는 Kaflow Search 빠른 검색 — 02 · 빠른 검색**Kafka를 다시 스캔하지 않고 일치 메시지를 찾으세요.**

payload 필드와 불리언 조건을 적용해 검색 결과를 좁힌 Kaflow Search 화면 — 03 · 상세검색**필드와 불리언 조건을 조합해 증거를 좁히세요.**

Kafka 메시지 헤더와 JSON payload 상세 창이 열린 Kaflow Search Watch 차트 — 04 · Watch와 상세 확인**일치 트래픽을 확인하고 원본 메시지를 여세요.**

Kafka 메시지 검색과 키워드 Watch

Kafka를 데이터베이스처럼 검색하세요.

Watch와 자동 동기화

중요한 메시지를 계속 지켜보세요.

선택한 토픽을 동기화하고 새 메시지가 들어올 때 저장한 키워드를 Watch하세요. 별도 모니터링 스택 없이 일상 운영에서 중요한 신호를 가볍게 포착할 수 있습니다.

01토픽 선택

02자동 동기화 유지

03키워드 Watch

스캔 대신 검색

필요한 토픽만 인덱싱하고 설정한 로컬 용량 안에서 수백만 건 중 조건에 맞는 메시지를 찾습니다.

실제 페이로드 검색

키, 헤더, 중첩 JSON 필드와 시간 범위에 AND, OR, NOT 조건을 조합합니다.

다양한 형식 디코딩

Confluent Schema Registry를 포함해 JSON, Avro, Protobuf를 지원합니다.

처음부터 로컬 중심

메시지와 인덱스는 사용자의 PC에 유지되며 Kaflow Search는 읽기 전용입니다.

Kafka 메시지를 하나씩 넘겨보는 일을 멈추세요.

중요한 메시지를 바로 찾으세요.

Kaflow Search 받기

지금 당장 설치하지 않으셔도 괜찮습니다.

나중에 Kaflow Search를 활용해 보고 싶다면 GitHub에 Star로 남겨 두세요. 필요할 때 다시 찾기 쉬워지고, 더 좋은 앱으로 발전시키는 데에도 힘이 됩니다. Kafka를 계속 다루다 보면 메시지 하나를 찾아 헤매는 날은 결국 오니까요.

GitHub에서 Star로 남겨 두기

Kafka 메시지를 빠르게 찾고,깊이 살펴보고, 계속 지켜보세요.