diff --git "a/choi/10\354\236\245-\354\240\225\353\246\254.md" "b/choi/10\354\236\245-\354\240\225\353\246\254.md"
new file mode 100644
index 0000000..2b6480d
--- /dev/null
+++ "b/choi/10\354\236\245-\354\240\225\353\246\254.md"
@@ -0,0 +1,53 @@
+# 10장 - 클러스터간 데이터 미러링하기
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+복제: 같은 클러스터에 속한 카프카 노드 간의 데이터 교환
+
+미러링: 카프카 클러스터간 데이터 복제
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+카프카는 클러스터간 데이터 복제를 수행하기 위한 툴로 **미러메이커**를 포함하고 있다.
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+## 클러스터간 미러링 활용 사례
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+- 지역 및 중앙 클러스터: 분산된 환경의 데이터센터에 카프카 클러스터가 설치되어 있는 경우
+- 고가용성과 재해 복구
+- 법적 규제
+- 클라우드 마이그레이션: 온프레미스 서버와 클라우드간 데이터 동기화
+- 엣지 클러스터로부터의 데이터 집적: IoT 클라이언트로부터 수집된 데이터를 분석하는 용도
+
+## 다중 클러스터 아키텍처
+
+- 데이터센터간 통신을 하게 될 경우 high latency, limited bandwidth, higher cost가 문제가 된다.
+- 아파치 카프카의 브로커와 클라이언트는 하나의 데이터센터 안에서 실행되도록 설계, 개발, 테스트, 조정되었기에 낮은 지연, 높은 대역폭을 가진 상황을 상정하였다. 따라서 서로 다른 데이터센터에 나눠서 설치하는 것은 권장하지 않는다.
+- 대부분의 경우, 원격 데이터센터에 데이터를 쓰는 것은 피하는 것이 좋지만, 그래야 할 경우 더 높은 통신 지연과 네트워크 에러 발생 가능성을 감수해야 한다.
+
+### 허브-앤-스포크 아키텍처
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+- 여러 개의 로컬 카프카 클러스터와 한 개의 중앙 카프카 클러스터로 구성되어 있다.
+- 데이터가 여러 개의 데이터센터에서 생성되는 반면, 일부 컨슈머는 전체 데이터를 사용해야 할 경우 사용된다.
+- 항상 로컬 데이터센터에서 데이터가 생성되고, 각각의 데이터센터에 저장된 이벤트가 중앙 데이터센터로 단 한 번만 미러링되기에 단순하고 간편한 것이 장점이다.
+- 지역 데이터센터에 있는 애플리케이션은 다른 데이터센터에 있는 데이터를 사용할 수 없는 것이 단점이다.
+
+### 액티브-액티브 아키텍처
+
+- 2개 이상의 데이터센터가 전체 데이터의 일부 혹은 전체를 공유하면서, 각 데이터센터가 모두 읽기와 쓰기를 수행할 수 있어야 할 경우 사용된다.
+- 인근 데이터센터에서 사용자들의 요청을 처리할 수 있는 장점이 있다.
+- 데이터 중복과 회복 탄력성에 강하다.
+- 데이터를 여러 위치에서 비동기적으로 읽거나 변경할 경우 발생하는 충돌을 피하기 어렵다.
+- 두 데이터센터 간의 데이터 일관성을 유지하는 것이 어렵다.
+- 만약 동일한 데이터세트를 여러 위치에서 비동기적으로 읽고 써야 하는 문제를 해결하기 쉽다.
+
+### 액티브-스탠바이 아키텍처
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+- 프로덕션용 클러스터와 장애 복구용 클러스터를 두는 방식이다.
+- 설치가 간단하고, 거의 대부분의 활용 사례에서 사용할 수 있다.
+- 현재로서는 일체의 데이터 유실이나 중복 없이 카프카 클러스터를 완벽하게 복구하는 것은 불가능하다.
+
+## 미러메이커
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+- 두 데이터센터 간의 데이터 미러링을 위해 존재한다.
+- 미러메이커는 데이터베이스가 아닌 다른 카프카 클러스터로부터 데이터를 읽어오기 위해 소스 커넥터를 사용한다.
+- 각각의 태스크가 한 쌍의 컨슈머와 프로듀서로 이루어지고, 커넥트 프레임워크가 각각의 태스크를 필요에 따라 서로 다른 커넥트 워커 노드로 할당하기에, 여러 태스크가 하나의 서버에 수행할 수도 있고, 여러 개의 서버에서 나눠서 수행할 수도 있다.
+- 미러메이커를 커넥트 안에서 실행시킴으로써 관리해야 할 클러스터의 수를 줄일 수 있다.
+- 미러메이커는 카프카의 컨슈머 그룹 관리 프로토콜을 사용하지 않고 태스크에 파티션을 균등하게 배분함으로써 새로운 토픽이나 파티션이 추가되었을 때 발생하는 리밸런스로 인해 지연이 튀어오르는 상황을 방지한다.
+- 미러메이커는 원본 클러스터의 각 파티션에 저장된 이벤트를 대상 클러스터의 동일한 파티션으로 미러링함으로써 파티션의 의미 구조나 각 파티션 안에서의 이벤트 순서를 그대로 유지한다.
+- 미러메이커는 데이터 복제뿐만 아니라 컨슈머 오프셋, 토픽 설정, 토픽 ACL 마이그레이션까지 지원하기에 자동 클러스터 배치에 필요한 완전한 기능을 갖춘 미러링 솔루션이라 할 수 있다.