스트림 처리 vs 배치 처리 : 고려해야 할 점

데이터 처리에 사용되는 두 가지 일반적인 방법은 배치 처리와 스트림 처리입니다. 각 프로세스에 대해 자세히 논의하고 차이점을 이해해 보겠습니다.

빅 데이터는 오늘날 모든 비즈니스 결정의 중심에 있습니다. 이는 서로 다른 소스를 통해 생성된 대량의 데이터를 의미하며, 이 데이터는 비즈니스 의사 결정을 위한 기반을 제공합니다. 데이터의 개념은 수세기 동안 존재해 왔지만, 이제 우리는 그 데이터를 처리하고 사용하기에 충분한 계산 자원을 가지고 있습니다. 우리가 데이터를 처리할 수 있는 다양한 방법이 있습니다. 데이터 처리에 사용되는 두 가지 일반적인 방법은 배치 처리와 스트림 처리입니다. 각 프로세스에 대해 자세히 논의하고 차이점을 이해해 보겠습니다.

 

 

배치 처리란

일괄 처리는 대량의 데이터를 일괄 처리하는 방법으로, 일정한 시간에 수행됩니다. 데이터는 일정 기간 동안 수집되며, 특정 시간 간격으로 데이터가 처리되고 출력 데이터는 다른 시스템으로 전송되거나 데이터 웨어하우스에 저장됩니다. 배치 처리의 데이터 크기가 알려져 있습니다.

배치 처리에서 입력 데이터는 하나 이상의 소스에서 가져옵니다. 배치 작업은 조직의 데이터 인프라 및 이러한 작업의 실행 빈도에 따라 예약된 시간에 실행됩니다. 배치 처리에서 데이터는 입력 소스에서 추출되고 분석 목적으로 데이터를 준비하거나 기계 학습 모델에 공급하기 위해 변환됩니다. 변환 후 데이터는 데이터 웨어하우스에 로드됩니다. 배치 처리의 ETL 절차는 미리 정의되어 있으며 사용자 상호 작용이 필요하지 않습니다. 데이터가 특정 볼륨에 도달하면 배치 처리가 트리거될 수도 있습니다. 배치 처리의 전체 프로세스는 공기 흐름, 프리스트, 플라이트, 다거 등과 같은 워크플로우 조정 도구를 사용하여 자동화됩니다.

배치 처리는 데이터 관리 인프라를 설계할 때 흔히 사용되는(변경) 접근 방식입니다. 대량의 데이터를 처리하는 경우 배치 처리는 비용 효율적인 솔루션입니다. 배치 처리에서 작업의 우선 순위를 지정하여 시간에 민감한 작업을 더 일찍 예약할 수 있으므로 리소스 관리에 추가적인 이점이 있습니다. 오프라인으로 실행하여 시스템에 대한 부하를 줄일 수 있습니다. 모든 프로세스가 자동화되어 데이터 품질이 향상됩니다.

이를 통해 조직은 방대한 양의 데이터를 신속하게 처리할 수 있습니다. 많은 기록을 한 순간도 지체하지 않고 처리할 수 있기 때문에 일괄 처리를 통해 처리 시간을 단축하고 데이터를 제공하므로 조직에서 해당 데이터에 대한 분석을 수행할 수 있습니다.

 

 

배치 처리: 사례

일괄 처리는 신속한 분석 결과를 제공하기 위해 대량의 데이터를 처리해야 할 때 사용됩니다. 처리된 데이터는 일반적으로 일정 기간 동안 수집되며 실시간 데이터 분석이 필요하지 않습니다. 대신 복잡한 스크립트를 사용하여 데이터 소스에서 데이터를 추출하고 해당 데이터를 처리하기 위한 리소스를 효율적으로 관리합니다. 배치 처리는 다음과 같은 사용 사례에서 특히 유용합니다:

- 이상 탐지: 이상 징후 탐지에서는 레거시 데이터를 사용하여 특이치를 탐지합니다. 이러한 알고리즘에서는 대량의 데이터를 추출하고 변환하여 이상 징후를 탐지하는 데 배치 처리가 사용됩니다.

- 고객 세분화: 대상 캠페인을 실행하고 과거 데이터를 처리하여 고객에게 서비스를 제공하는 데 사용됩니다.

- 급여체계 : 매월 말에 직원 급여와 관련된 자료를 일괄적으로 수집하여 처리합니다.

- 은행 시스템: 고객의 은행 명세서는 매월 말 또는 연간 고객의 가입을 기준으로 일괄적으로 계산됩니다.

- 청구 서비스: 청구 서비스는 배치 처리를 사용하여 매월 말에 고객에 대한 송장을 생성합니다.

 

 

배치 처리 : 도전 과제

배치 처리에는 확장 가능한 솔루션을 설계하기 위해 해결해야 할 몇 가지 과제가 있습니다. 먼저 배치 처리와 관련된 몇 가지 과제를 살펴보겠습니다.

- 배치 프로세스에는 모니터링을 위한 인적 지원이 필요하므로 작업이 일상화되고 조직의 운영 비용이 증가합니다.

- 배치 시스템에서 디버깅하는 것은 어렵습니다. 작업이 실패하면 다른 작업이 대기해야 하며 예상보다 많은 시간이 걸립니다.

- 배치 작업은 지정된 시간에 실행되므로 데이터 변경은 다음 배치가 실행될 때까지 지연됩니다.

- 배치 처리 지연으로 인해 대시보드 또는 기계 학습 모델과 같은 대상 시스템에 대한 데이터 가용성이 종종 지연됩니다.

- 여러 작업을 동시에 실행하려면 팀에서 리소스를 보다 효율적으로 모니터링하고 관리해야 하는 경우가 많습니다.

- 장애로부터 복구하려면 여러 팀의 협업이 필요하므로 시간이 오래 걸립니다.

- 대량의 데이터가 여러 번 처리되므로 결과를 전달하는 데 더 많은 시간이 필요합니다.

 

 

스트림 처리란

스트림 처리는 실시간으로 데이터를 추출, 처리 및 전달하는 것을 말합니다. 스트림 처리는 상태 비저장 작업이며 사용자는 실시간으로 통찰력을 얻습니다. 데이터 스트림은 실시간으로 지속적으로 생성되며 일반적으로 이동 중인 데이터를 가리키며, 스트림 처리는 해당 데이터를 처리하는 데 사용됩니다.

스트림 처리에서 데이터는 도착하자마자 처리되고, 데이터 스트림은 시스템으로 수집되며, 처리 논리가 적용됩니다. 처리된 데이터는 실시간 대시보드, 머신러닝 모델, 데이터 웨어하우스 및 기타 시스템에 전달됩니다. 스트림 처리는 오류가 탐지될 경우 알림을 생성하는 데도 사용됩니다. 스트림 처리 시스템은 지연 시간을 최소화하면서 대량의 데이터를 처리하도록 최적화되어 있어 짧은 지연 시간을 제공합니다.

데이터는 하드웨어 센서, 서버, 모바일 장치, 애플리케이션, 웹 브라우저, 내부 및 외부를 포함한 무한한 수의 소스로부터 생성되므로 현대 세계에서 생성되는 데이터 구조를 규제하거나 강제하거나 데이터의 양과 빈도를 제어하는 것은 거의 불가능합니다. 따라서 데이터 스트림을 검사하고 해석하는 애플리케이션은 각 데이터 패킷을 한 번에 하나씩 순차적으로 처리해야 합니다. 응용 프로그램이 데이터 스트림으로 작동할 수 있도록 생성된 각 데이터 패킷에는 소스와 타임스탬프가 포함됩니다.

스트림 처리를 통해 조직은 시계열 데이터를 분석하고 데이터에서 패턴을 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 웹 사이트에서 들어오는 데이터는 사용자에 대한 통찰력을 생성하기 위해 모니터링됩니다. 스트림 처리에서는 데이터 크기를 알 수 없으며 무한하다고 가정합니다. 처리 속도는 몇 밀리초에 불과하며 빠른 출력을 제공합니다. 이는 지속적인 데이터 처리가 필요하고 즉각적인 조치가 필요한 시스템에 유용합니다.

기업은 현재 데이터를 신속하게 수집, 분석 및 처리할 수 있으므로 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 결과적으로, 조직은 스트림 처리를 사용하여 시장 변화, 소비자 요구 및 비즈니스 가능성에 보다 신속하게 대응할 수 있습니다. 이러한 대응성은 디지털화와 함께 비즈니스 속도가 가속화됨에 따라 차별화되는 특성이 될 수 있습니다.

 

 

스트림 처리: 사례

스트림 처리는 특정 시간 간격으로 데이터를 처리하기 위해 대기하는 것이 아니라 새로운 데이터가 도착했을 때 즉각적인 응답이 필요한 시스템에 이상적인 선택입니다.

실시간으로 분석 결과가 필요한 경우 스트림 처리가 필수적입니다. 스파크 스트리밍, 멤피스데브 및 카프카와 같은 플랫폼을 사용하면 데이터 스트림을 설계하여 데이터가 생성되는 즉시 분석 툴에 입력하고 거의 즉각적으로 분석 통찰력을 얻을 수 있습니다. 스트림 처리가 이상적인 사용자 사례를 몇 가지 살펴보겠습니다:

- 부정 행위 탐지: 오늘날의 디지털 시대에는 온라인 사기가 감지되고, 사기 거래가 실시간으로 중단됩니다. 스트림 처리는 데이터를 실시간으로 처리하고 이상 징후를 탐지하는 데 사용됩니다.

- 감정 분석: 스트림 처리는 감정 분석 시스템에서 데이터를 수집하는 데 사용됩니다. 이러한 시스템은 실시간 데이터 중심 마케팅을 위해 설계되었습니다.

- 로그 모니터링: 여러 응용 프로그램의 로그를 모니터링하고 실시간으로 오류를 탐지합니다. 스트림 처리는 수신 로그 데이터를 지속적으로 처리하는 데 사용되며 결과가 전달됩니다.

- 고객 만족도: 스트림 처리는 고객 행동 분석, 디지털 환경 모니터링 및 서비스 개선을 위한 고객 여정 관찰에 사용됩니다. 고객 피드백은 조직의 강점과 개선 영역을 평가하는 데 유용한 척도입니다. 기업의 명성은 소비자의 불만에 더 빨리 대응하고 해결책을 제시할수록 향상될 것입니다. 이 속도는 온라인 평가와 입소문 마케팅에서 성과를 거두는데, 이는 새로운 전망을 끌어내고 고객으로 전환하는 데 결정적인 요소가 될 수 있습니다.

 

 

스트림 처리:  도전 과제

스트림 처리는 최신 데이터 인프라에 대한 솔루션이지만 고유한 과제가 있습니다. 강력한 솔루션을 위해 스트림 처리를 개선해야 할 부분에 대해 논의해 보겠습니다.

- 스트림 처리의 확장성은 오류가 발생하고 파이프라인이 오작동할 때 어렵습니다. 또한 데이터 수신 속도도 빨라질 수 있으므로 확장성을 보장하기 위해 더 많은 리소스를 추가해야 합니다.

- 실제 데이터가 항상 일관적이고 내구성이 있는 것은 아닙니다. 수신되는 데이터는 일관성이 없고 수정될 수 있으므로 데이터 스트림이 데이터를 처리하기 어려울 수 있습니다.

- 데이터 스트림의 데이터 순서는 결정되어야 하며, 많은 응용 분야에서 중요합니다. 개발자가 문제를 해결하기 위해 집계된 로그 보기를 검사할 때 모든 줄의 순서가 올바른 것이 중요합니다. 데이터 패킷이 생성되는 순서와 대상에 도달하는 순서는 종종 다릅니다. 데이터를 생성하는 장치의 클럭과 타임스탬프는 종종 다릅니다.

- 애플리케이션은 데이터 스트림을 평가할 때 ACID 트랜잭션에 대한 가정을 인식해야 합니다.

- 스트림 처리 파이프라인은 내결함성을 보장해야 합니다. 귀사의 시스템은 다양한 소스, 위치 및 다양한 형태와 볼륨에서 데이터가 흘러 단일 장애 지점의 운영 중단을 방지할 수 있습니까? 데이터 스트림을 저장하면서 고가용성과 내구성을 유지할 수 있습니까? 강력한 솔루션을 구축하려면 데이터 설계자가 이러한 질문에 답해야 합니다.

 

 

배치 처리 vs 멤피스 스트리밍 처리

배치 처리는 특정 시간에 데이터를 추출한 다음 변환을 적용합니다. 처리 중에 들어오는 데이터 소스의 스키마 차이는 그다지 크지 않으며 데이터 파이프라인에서 해결할 수 있습니다. 그러나 배치 데이터 파이프라인은 다양한 데이터 팀 간에 이동하므로 협업이 어려워집니다. 또한 배치 처리에 사용할 수 있는 도구는 배우기 어렵고 배치도 어렵습니다.

대조적으로, 스트림 처리 시스템은 둘 이상의 데이터 소스를 가지고 있으며, 각각 다른 것들과 다른 자체 스키마와 자체 요구사항을 가지고 있습니다. 또한 데이터는 각 소스에 대해 병렬로 변환 및 분석됩니다. 따라서 데이터를 동시에 요청하는 대상 시스템이 여러 개 존재하며, 문제가 발생할 경우 문제를 해결하기가 어렵습니다.

그러나 스트림 처리와 관련된 문제를 해결함으로써 효율적인 데이터 파이프라인을 설계할 수 있습니다. 스트림 처리를 위한 로우 코드 솔루션을 제공하는 플랫폼 중 하나는 Mempith.dev입니다. Memphis.dev는 최신 인앱 스트리밍 파이프라인 및 비동기 통신을 지원하는 생산-소비 패러다임을 사용하여 인앱 스트리밍 사용 사례에 대한 전체 에코시스템을 제공하는 유일한 로우코드 실시간 데이터 처리 플랫폼입니다. 데이터 지향 팀의 관리, 비용, 리소스, 언어 장벽 및 시간 문제를 제거합니다, 광범위한 코딩과 시간이 필요한 다른 메시지 브로커 및 대기열과 대조적입니다.

스키마를 유지 관리 및 정의하고, 여러 소스에서 데이터를 수집하고, 이벤트를 기반으로 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다. 또한 다양한 타사 도구와도 통합됩니다. Memphis.dev는 배치 처리에 비해 스트림 처리의 이점을 제공합니다.

 

 

스트리밍 vs 배치 처리 비교

위의 논의에 비추어, 배치 처리와 스트림 처리를 비교해 보겠습니다.

스트림 처리 vs 배치 처리 : 고려해야 할 점

 

 

결론

데이터 처리에서 항상 선호되는 기술은 없습니다. 프로젝트, 배치 및 스트림 처리에 따라 각각 장점과 단점이 있습니다. 기업들은 민첩성을 유지하기 위해 스트림 처리에 계속 의존하고 있습니다. 한편, 배치 처리는 레거시 시스템을 보유한 기업에게 유리한 선택입니다. 데이터 처리 기술의 선택은 회사의 내부 데이터 생태계에 따라 달라집니다. 또한 프로젝트마다 요구 사항이 다르므로 두 가지 기술을 동시에 사용할 수 있습니다. 실제 데이터에서 팀은 데이터 파이프라인을 개선하기 위해 새로운 툴과 기술에 유연하고 적응할 수 있습니다.