데이터 스트리밍 현황: 2023년을 탐구하다

데이터 스트리밍은 최근 몇 년간 급격하게 성장한 새로운 소프트웨어 카테고리입니다. 데이터 스트리밍은 **데이터 움직임(data in motion)**을 처리하는 혁신적인 방식으로, 대용량 데이터를 빠르게 처리하고 분석하는 데 필요한 기술로 각광받고 있습니다. 2023년 데이터 스트리밍 생태계에서 가장 눈에 띄는 기술 중 하나는 Apache Kafka로, 전 세계 100,000개 이상의 기업이 이를 사용하고 있습니다. 그 외에도 Apache Flink와 같은 보완적인 스트림 처리 엔진 및 다양한 SaaS 솔루션이 등장했습니다. 또한, Pulsar 및 Redpanda와 같은 경쟁 기술들도 시장에서 자리를 잡으려 하고 있습니다.

이 글에서는 2023년 데이터 스트리밍 현황을 살펴보고, 현재 사용 가능한 솔루션과 시장 트렌드를 요약하여 데이터 엔지니어링 및 빅데이터 처리에 어떻게 활용할 수 있을지 알아보겠습니다.

 

 

데이터 스트리밍 현황: 2023년을 탐구하다

 

 

데이터 스트리밍이란 무엇인가?

데이터 스트리밍은 데이터를 저장하는 것이 아닌, 움직이는 데이터를 실시간으로 처리하는 방식입니다. 기업들이 데이터를 효율적으로 처리하고 분석하기 위한 중요한 기술로 자리잡으면서, 데이터 스트리밍은 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크와 같은 기존 데이터 플랫폼과 더불어 새로운 소프트웨어 카테고리로 떠오르고 있습니다.

다음은 대표적인 데이터 플랫폼의 종류입니다:

• 데이터베이스: 트랜잭션 워크로드를 처리하고 데이터를 저장합니다.
• 데이터 웨어하우스: 구조화된 역사적 데이터를 처리하여 보고서를 생성하거나 고유한 인사이트를 도출합니다.
• 데이터 레이크: 구조화된 데이터와 비구조화 데이터를 배치 처리하여 분석과 보고에 활용합니다.
• 레이크하우스: 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 기능을 결합하여 하나의 플랫폼에서 모든 데이터를 처리합니다.
• 데이터 스트리밍: 데이터가 실시간으로 움직일 때 이를 처리하고, 데이터를 저장하지 않고 실시간 분석 및 일관성을 유지합니다.

이러한 데이터 플랫폼들은 종종 겹치는 부분이 있지만, 각자의 고유한 역할이 있으며 데이터 스트리밍은 특히 실시간 데이터 처리에 특화되어 있습니다.

 

 

데이터 스트리밍의 주요 활용 사례

데이터 스트리밍은 모든 산업 분야에서 활용되고 있으며, 그 사례는 매우 다양합니다. 대표적인 데이터 스트리밍 활용 사례는 다음과 같습니다:

• 실시간 데이터 분석: 실시간으로 데이터를 분석하여 빠른 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
• 사기 탐지: 실시간 거래 데이터를 분석하여 잠재적인 사기를 빠르게 탐지할 수 있습니다.
• 이상 탐지: 데이터 흐름에서 비정상적인 패턴을 감지하여 문제를 조기에 해결할 수 있습니다.

 

 

2023년 데이터 스트리밍 현황

2023년 데이터 스트리밍 시장은 Apache Kafka를 중심으로 형성되어 있습니다. Kafka는 데이터 스트리밍의 사실상 표준으로 자리잡았으며, 많은 소프트웨어 벤더들이 이 기술을 기반으로 자사 제품을 개발하고 있습니다. Kafka는 대용량의 실시간 데이터를 처리할 수 있는 강력한 기능을 제공하며, 클라우드 서비스 및 온프레미스 환경에서도 폭넓게 사용되고 있습니다.

Apache Kafka와 관련된 다양한 벤더와 서비스들은 다음과 같은 형태로 제공됩니다:

1. Apache Kafka: 오픈 소스 커뮤니티를 기반으로 한 표준 데이터 스트리밍 플랫폼.
2. Confluent: Confluent Platform(자가 관리형) 및 Confluent Cloud(완전 관리형)로 Kafka를 제공하는 기업.
3. AWS MSK: Amazon Web Services에서 제공하는 Kafka 기반의 클라우드 서비스.

 

 

Apache Kafka: 데이터 스트리밍의 표준

Apache Kafka는 데이터 스트리밍 분야에서 **사실상 표준(de facto standard)**으로 자리잡고 있습니다. Amazon S3가 오브젝트 스토리지의 사실상 표준인 것처럼, Kafka는 데이터 스트리밍에서 많은 기업들이 채택하고 있는 핵심 기술입니다.

다음은 Apache Kafka의 주요 성장 통계입니다:

• 100,000개 이상의 조직에서 사용
• 41,000명 이상의 Kafka 밋업 참석자
• 31,000개 이상의 오픈 구인 공고에서 Kafka 기술 요구

Kafka는 데이터 스트리밍을 위해 만들어진 도구로, 실시간으로 이벤트를 처리하는 데 최적화되어 있습니다. Kafka를 사용하면 실시간 데이터 스트리밍을 통해 고성능과 확장성을 유지할 수 있습니다.

 

 

데이터 스트리밍 플랫폼 평가 기준

데이터 스트리밍 플랫폼을 평가할 때는 다음의 네 가지 요소를 고려해야 합니다:

1. 클라우드 네이티브: 솔루션이 클라우드 환경에서 자동으로 확장할 수 있는가? 완전 관리형 서버리스 인프라인가, 아니면 단순히 서버 인스턴스인가?
2. 완전성: 필요한 모든 기능을 제공하는가? 데이터 스트리밍은 메시징이나 데이터 수집 이상의 기능이 필요합니다. 커넥터, 데이터 처리, 거버넌스, 보안 등의 기능을 갖추고 있는가?
3. 어디서나 사용 가능: 다양한 클라우드 서비스에서 사용할 수 있는가? 데이터 센터나 엣지에서 배포할 수 있는 옵션이 있는가?
4. 지원 여부: 솔루션이 성숙하고 충분한 지원을 받고 있는가? SLA(Service Level Agreement)와 같은 상용 지원을 받을 수 있는가?

이러한 평가 기준을 바탕으로 적합한 데이터 스트리밍 솔루션을 선택할 수 있습니다.

 

 

Kafka 외의 데이터 스트리밍 기술

데이터 스트리밍의 표준으로 자리잡은 Apache Kafka 외에도 다양한 경쟁 기술들이 존재합니다. Apache Pulsar, Redpanda, Amazon Kinesis, Google Cloud PubSub와 같은 대체 기술들이 있으며, 각각의 기술은 고유한 장점과 단점을 가지고 있습니다. 이러한 기술들은 특정 상황에서 Kafka를 대체할 수 있지만, Kafka의 확장성과 성능을 능가하기는 어렵습니다.

또한 Apache Flink와 같은 스트림 처리 프레임워크는 Kafka와 함께 사용되어 실시간 데이터 처리를 보다 강력하게 수행할 수 있습니다. Apache Flink는 ANSI SQL 지원 및 스트림과 배치 워크로드에 대한 API를 제공하여 강력한 스트림 처리 기능을 제공합니다.

 

 

결론: 데이터 스트리밍의 미래

데이터 스트리밍은 데이터 엔지니어링에서 필수적인 요소로 자리잡고 있으며, Apache Kafka는 그 중심에 있습니다. 2023년 데이터 스트리밍 생태계는 여전히 초기 단계에 있지만, 데이터 스트리밍 기술은 앞으로 더 큰 성장을 이룰 것입니다. 기업들은 실시간 데이터를 처리하고 분석하는 기술을 활용하여 비즈니스 가치를 극대화할 수 있으며, Kafka를 비롯한 다양한 스트리밍 기술을 통해 고성능과 확장성을 확보할 수 있습니다.

데이터 스트리밍의 시대는 이제 막 시작되었으며, 더 많은 혁신적인 솔루션들이 앞으로 등장할 것입니다. 데이터 스트리밍을 통해 실시간으로 데이터를 처리하고, 인사이트를 얻어 비즈니스 성과를 극대화하는 전략이 필요한 시점입니다.