스트리밍 데이터베이스 선택 가이드: 무엇을 고려해야 할까?

현대의 실시간 데이터 처리 및 분석 환경에서 스트리밍 데이터베이스는 비즈니스의 경쟁력을 유지하는 데 필수적인 도구가 되었습니다. 이러한 데이터베이스는 지속적으로 높은 볼륨으로 생성되는 데이터를 처리하는 데 최적화되어 있으며, 사물인터넷(IoT), 금융 거래, 소셜 미디어 분석 등과 같은 다양한 사용 사례에 적합합니다. 그러나 시장에 다양한 옵션이 존재하기 때문에 올바른 스트리밍 데이터베이스를 선택하는 것은 매우 어려운 과제가 될 수 있습니다.

이 글에서는 스트리밍 데이터베이스의 개념, 왜 그것을 사용해야 하는지, 그리고 스트리밍 데이터베이스를 선택할 때 고려해야 할 주요 요인들을 다루겠습니다.

 

스트리밍 데이터베이스 선택 가이드: 무엇을 고려해야 할까?

 

학습 목표

이 글을 통해 다음과 같은 내용을 학습할 수 있습니다:

• 스트리밍 데이터란 무엇인가?
• 스트리밍 SQL의 개념
• 스트리밍 데이터베이스의 기능과 사용 사례
• 상위 5개 스트리밍 데이터베이스 (오픈소스 및 SaaS)
• 스트리밍 데이터베이스 선택 기준

 

스트리밍 데이터란 무엇인가?

스트리밍 데이터는 시간에 따라 순차적으로 제공되는 이벤트나 데이터 요소의 연속적인 흐름을 의미합니다. 데이터 스트리밍은 센서, 전자상거래 구매, 웹 및 모바일 애플리케이션, 소셜 네트워크 등 다양한 소스에서 생성된 데이터를 실시간으로 처리하고 분석하는 방법입니다. 이 과정은 데이터를 이벤트나 메시지의 형태로 지속적이고 일관되게 수집, 처리 및 전달하는 것을 포함합니다.

예를 들어, Kafka, Redpanda, Kinesis, Pulsar와 같은 메시지 브로커나 MySQL, PostgreSQL과 같은 데이터베이스에서 변경 데이터 캡처(Change Data Capture, CDC) 프로세스를 통해 데이터를 수집할 수 있습니다. CDC는 데이터 변경 사항을 식별하고 캡처하는 과정입니다.

 

 

스트리밍 SQL이란 무엇인가?

데이터를 수집한 후, 스트리밍 데이터베이스에 저장할 수 있으며, 이 데이터는 스트리밍 SQL을 사용하여 처리되고 분석될 수 있습니다. 스트리밍 SQL은 실시간 데이터 스트림을 SQL 쿼리로 처리하는 기법입니다. 이를 통해 기업은 배치 처리에 사용되는 동일한 SQL 언어를 사용하여 실시간으로 데이터 스트림을 쿼리하고 처리할 수 있습니다.

이 기법은 데이터를 실시간으로 변환, 필터링, 집계하여 보다 유용한 출력으로 변환할 수 있으며, 이는 자동화된 의사 결정을 가능하게 합니다. 예를 들어, CREATE MATERIALIZED VIEW를 사용하여 물리적으로 저장된 결과를 미리 계산해 두면 쿼리를 더 빠르게 실행할 수 있습니다.

SQL 스트리밍의 주요 장점 중 하나는, 기업이 기존 SQL 기술과 인프라를 활용하여 실시간 데이터를 처리할 수 있다는 점입니다. 이는 새로운 프로그래밍 언어나 도구를 학습할 필요 없이 효율적인 데이터 스트림 처리를 가능하게 합니다.

 

스트리밍 데이터베이스란 무엇인가?

스트리밍 데이터베이스, 또는 실시간 데이터베이스는 실시간으로 지속적으로 스트리밍되는 대량의 데이터를 처리하고 저장할 수 있도록 설계된 데이터베이스 관리 시스템입니다. 이 데이터베이스는 도착하는 데이터를 실시간으로 처리하여 즉시 분석할 수 있게 해줍니다.

스트리밍 데이터베이스는 전통적인 데이터베이스와 동일한 선언적 SQL 및 추상화를 사용하지만, 데이터는 연속적으로 처리되며, 실시간 이벤트에 따라 즉각적으로 반응할 수 있습니다. 이는 기업이 최신 정보에 기반하여 결정을 내리고 조치를 취할 수 있게 합니다.

스트리밍 데이터베이스의 고유한 기능 중 하나는 증분적으로 업데이트되는 물질화된 뷰를 지원한다는 것입니다.

 

스트리밍 데이터베이스의 활용 사례

스트리밍 데이터베이스를 사용하여 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다:

• Apache Kafka와 같은 다양한 데이터 소스로부터 데이터를 수집하고 변환
• 증분적으로 집계되어야 하는 데이터를 위한 물질화된 뷰 생성
• 간단한 SQL 구문을 사용하여 복잡한 스트림 데이터를 쿼리
• 실시간 분석을 통해 다운스트림 애플리케이션 트리거

 

상위 5개의 스트리밍 데이터베이스

스트리밍 데이터베이스에는 다양한 유형이 있으며, 각 데이터베이스는 고유한 기능을 제공합니다. 여기에서는 상위 5개의 스트리밍 데이터베이스를 소개합니다. (인기 순서 또는 사용 순서에 따른 것이 아닙니다.)

1. RisingWave
2. Materialize
3. Amazon Kinesis
4. Confluent
5. Apache Flink

 

스트리밍 데이터베이스를 선택하는 방법

올바른 스트리밍 데이터 플랫폼을 선택하는 것은 어려운 작업일 수 있으며, 여러 요인을 고려해야 합니다. 다음은 스트리밍 데이터 플랫폼을 선택할 때 고려해야 할 주요 요소입니다:

1. 데이터 소스: 플랫폼이 처리할 수 있는 데이터 소스의 유형을 고려하세요. 필요한 데이터 소스를 처리할 수 있는지 확인하는 것이 중요합니다. Kafka, Redpanda, Apache Pulsar, AWS Kinesis, Google Pub/Sub 등이 많이 사용됩니다.
2. 확장성: 데이터 요구가 증가함에 따라 플랫폼이 확장할 수 있는 능력을 고려하세요. 일부 플랫폼은 확장성이 제한적일 수 있으며, 반면에 다른 플랫폼은 대용량 데이터와 다수의 동시 사용자를 처리할 수 있습니다. 예를 들어, 오픈소스 프로젝트 RisingWave는 일관된 해싱 알고리즘을 사용하여 데이터를 각 컴퓨팅 노드에 동적으로 분할합니다.
3. 통합: 플랫폼이 다른 시스템 및 도구와 통합할 수 있는 능력을 고려하세요. BI 및 데이터 분석 플랫폼과의 통합 여부를 확인해야 합니다. RisingWave는 Grafana, Metabase, Apache Superset 등과 통합됩니다.
4. 성능: 플랫폼의 속도와 효율성을 고려하세요. 쿼리 속도, 데이터 처리 및 분석 성능에서 뛰어난 플랫폼을 선택하는 것이 중요합니다. 예를 들어, Rust와 같은 저수준 프로그래밍 언어로 설계된 플랫폼은 매우 빠를 수 있습니다.
5. 보안: 플랫폼의 보안 기능, 액세스 제어, 데이터 암호화 및 인증서 등을 고려하여 데이터가 안전하게 보호되는지 확인하세요.
6. 사용 편의성: 플랫폼의 사용자 인터페이스, 문서화, 지원 리소스를 고려하세요. 사용이 편리하고 팀에 적합한 지원을 제공하는 플랫폼을 선택하는 것이 중요합니다.
7. 비용: 플랫폼의 비용, 라이선스 비용, 유지보수 비용 및 추가 하드웨어나 소프트웨어 요구 사항을 고려하세요. 예산 내에서 적절한 투자 수익을 제공하는 플랫폼을 선택하세요.

 

결론

스트리밍 데이터베이스는 실시간 데이터 처리, 이벤트 기반 아키텍처, 지속적 처리, 낮은 대기 시간, 확장성, 다양한 데이터 형식 지원 및 유연성 등 여러 고유한 기능을 제공합니다. 이러한 기능은 실시간 애플리케이션에서 더 빠른 인사이트를 얻고, 더 나은 의사 결정을 내리며, 데이터를 더 효율적으로 사용할 수 있게 해줍니다.

귀사의 요구 사항에 맞는 최적의 스트리밍 데이터베이스를 선택하려면 지원하는 데이터 소스, 데이터 볼륨 및 속도, 데이터 구조, 확장성, 성능, 통합 및 비용 등 다양한 요소를 신중하게 평가해야 합니다. 이러한 요소를 기반으로 각 옵션을 면밀히 평가하여 조직에 가장 적합한 스트리밍 데이터베이스를 선택하는 것이 중요합니다.