데이터(パ이프ライン) 이동: 실시간 데이터 스트리밍 및 AI 자동화와 벡터 데이터베이스를 통한 미래 대비 가이드

튜토리얼

편집자 주: 다음은 DZone의 2024 트렌드 리포트에 작성되고 발표된 기사입니다.데이터 엔지니어링: 데이터 파이프라인 강화, AI 확장 및 분석 가속화.

이 기사는 실시간 데이터 스트리밍을 활용하여 실행 가능한 통찰을 이끌어내고 AI 자동화 및 벡터 데이터베이스를 통해 시스템을 미래에 대비하는 필수 전략을 탐구합니다. 또한, 기업이 데이터 중심의 세상에서 유연하고 경쟁력을 유지할 수 있도록 하는 진화하는 아키텍처와 도구에 대해 다룹니다.

실시간 데이터 스트리밍: 진화와 주요 고려 사항

실시간 데이터 스트리밍은 데이터가 간격을 두고 처리되어 지연이 발생한 전통적인 배치 처리에서 진화하여, 데이터가 생성됨에 따라 지속적으로 처리하여 중요한 이벤트에 즉시 반응할 수 있게 되었습니다. AI, 자동화 및 벡터 데이터베이스를 통합함으로써 기업은 실시간 통찰을 활용하여 결과를 예측하고 운영을 최적화하며 대규모 복잡한 데이터셋을 효율적으로 관리할 수 있는 능력을 더욱 강화할 수 있습니다.

실시간 스트리밍의 필요성

데이터가 생성되는 즉시 행동할 필요가 있는 경우가 특히 많습니다. 사기 탐지, 로그 분석, 고객 행동 추적과 같은 시나리오에서 그렇습니다. 실시간 스트리밍은 조직이 데이터를 즉시 캡처하고 처리하며 분석할 수 있게 하여, 동적인 이벤트에 신속하게 반응하고, 의사결정을 최적화하며, 실시간으로 고객 경험을 향상시킬 수 있게 합니다.

실시간 데이터의 원천

실시간 데이터는 여러 시스템과 기기에서 지속적으로 데이터를 생성하며, 종종 방대한 양과 처리하기 어려운 형식으로 나타납니다. 실시간 데이터의 원천은 다음과 같습니다:

  • IoT 기기와 센서
  • 서버 로그
  • 앱 활동
  • 온라인 광고
  • 데이터베이스 변경 이벤트
  • 웹사이트 클릭 스트림
  • 소셜 미디어 플랫폼
  • 트랜잭션 데이터베이스

이러한 데이터 스트림을 효과적으로 관리하고 분석하기 위해서는 비구조화된 데이터와 반구조화된 데이터를 처리할 수 있는 견고한 인프라가 필요합니다; 이는 기업이 유용한 인사이트를 추출하고 실시간 의사결정을 내릴 수 있게 합니다.

현대 데이터 파이프라인의 중요한 도전 과제

현대적인 데이터 파이프라인은 여러 가지 도전 과제를 겪고 있습니다. 데이터 품질 유지, 정확한 변환 보장, 파이프라인 중지 시간 최소화 등이 있습니다:

  • 데이터 품질이 낮으면 잘못된 인사이트를 초래할 수 있습니다.
  • 데이터 변환은 복잡하며 정확한 스크립팅이 필요합니다.
  • 주기적인 다운타임은 운영을 방해하여, 결함tolerant 시스템이 필수적입니다.

또한, 데이터 통제는 데이터 일관성과 신뢰성을 프로세스 전반에 걸쳐 보장하기 위해 매우 중요합니다. 확장성은 또 다른 중요한 문제로, 파이프라인은 변동하는 데이터 볼륨을 처리해야 하며, 적절한 모니터링과 경고는 예상치 못한 장애를 피하고 원활한 운영을 보장하기 위해 필수적입니다.

고급 실시간 데이터 스트리밍 아키텍처와 응용 시나리오

이 절은 현대적인 데이터 시스템의 데이터 이동 중 처리와 분석 능력을 보여주며, 조직이 밀리초 단위의 동적 이벤트에 대응할 수 있는 도구를 제공합니다.

실시간 데이터 파이프라인 구축 단계

효과적인 실시간 데이터 파이프라인을 만들기 위해서는 데이터 흐름, 처리 및 확장성을 원활하게 보장하는 구조화된 단계를 따르는 것이 중요합니다. 아래에 공유된 표 1은 견고한 실시간 데이터 파이프라인을 구축하는 데 필요한 주요 단계를 요약합니다:

표 1. 실시간 데이터 파이프라인 구축 단계

step activities performed
1. 데이터 인gestion 다양한 소스에서 실시간으로 데이터 스트리밍을 캡처하는 시스템 설정
2. 데이터 처리 데이터를 정리하고 검증하며 변환하여 분석 준비를 합니다
3. 스트림 처리 데이터를 지속적으로 끌어다가 처리하고 분석하는 소비자 구성
4. 저장 처리된 데이터를 하류 사용을 위한 적절한 형식으로 저장합니다
5. 모니터링 및 확장 파이프라인 성능을 모니터링하고 증가하는 데이터 요구에 따라 확장할 수 있도록 도구를 구현합니다

주요 오픈 소스 스트리밍 도구

robust한 실시간 데이터 파이프라인을 구축하기 위해, 데이터 인gestion, 저장, 처리 및 분석을 위한 여러 주요 오픈 소스 도구가 사용 가능하며, 이들은 대규모 데이터 스트림을 효율적으로 관리하고 처리하는 데 중요한 역할을 합니다.

데이터 인gestion을 위한 오픈 소스 도구:

  • 아파치 NiFi, 최신 2.0.0-M3 버전으로 향상된 확장성과 실시간 처리 기능을 제공합니다.
  • 아파치 에어플로우는 복잡한 워크플로우를 오케스트레이션에 사용됩니다.
  • 아파치 스트리밍셋은 지속적인 데이터 흐름 모니터링과 처리를 제공합니다.
  • Airbyte는 데이터 추출 및 로드를 간소화하여 다양한 데이터 인gestion 요구를 관리하는 데 강력한 선택입니다.

데이터 저장을 위한 오픈 소스 도구:

  • 아파치 카프카는 높은 확장성, 故障tolerance, 그리고 속도로 인해 실시간 파이프라인과 스트리밍 애플리케이션을 구축하는 데 널리 사용됩니다. 
  • 아파치 퓨서는 분산 메시징 시스템으로 강력한 확장성과 내구성을 제공하여 대규모 메시징을 처리하는 데 적합합니다. 
  • NATS.io는 IoT와 클라우드 네이티브 애플리케이션에서 흔히 사용되는 고성능 메시징 시스템으로, 마이크로서비스 아키텍처를 위한 설계로 실시간 데이터 통신을 위한 가벼운, 빠른 통신을 제공합니다. 
  • 아파치 HBase는 HDFS 위에 구축된 분산 데이터베이스로 강력한 일관성과 높은 처리량을 제공하여 NoSQL 환경에서 대량의 실시간 데이터를 저장하는 데 적합합니다.

데이터 처리를 위한 오픈 소스 도구:

  • 아파치 스파크는 인메모리 클러스터 컴퓨팅으로 빠른 처리를 제공하며 배치와 스트리밍 애플리케이션 모두에 적용됩니다. 
  • 아파치 플링크는 고성능 분산 스트리밍 처리를 위해 설계되었으며 배치 작업을 지원합니다.
  • 아파치 스톰은 1초에 100만 개 이상의 레코드를 처리할 수 있는 능력으로 매우 빠르고 확장 가능하다. 
  • 아파치 아펙스는 통합 스트림 및 배치 처리를 제공한다.
  • 아파치 비암은 스파크와 플링크와 같은 여러 실행 엔진과 호환되는 유연한 모델을 제공한다. 
  • 아파치 샘자는 링크드인에서 개발된 것으로 카프카와 잘 통합되어 스트림 처리에서 확장성과 오류 tolerance를 중점적으로 다루고 있다. 
  • 허론은 트위터에서 개발된 실시간 분석 플랫폼으로 스톰과 높은 호환성을 가지되 성능과 자원 분리가 더 나아서 고속 스트림 처리에 적합하다.

데이터 분석을 위한 오픈 소스 도구:

  • 아파치 카프카는 높은 처리량과 낮은 지연 시간을 가지는 실시간 데이터 스트림 처리를 허용한다. 
  • 아파치 플링크는 강력한 스트림 처리를 제공하여 분산된 상태ful 계산이 필요한 애플리케이션에 적합하다.
  • 아파치 스파크 스트리밍은 더 넓은 스파크 생태계와 통합되어 실시간 및 배치 데이터를 동일한 플랫폼에서 처리합니다.
  • 아파치 드루이드와 Pinot는 실시간 분석 데이터베이스로, OLAP 기능을 제공하여 대규모 데이터셋을 실시간으로 질의할 수 있어 대시보드와 비즈니스 인텔리전스 애플리케이션에 특히 유용합니다.

구현 사용 사례

실시간 데이터 파이프라인의 실제 구현은 이러한 아키텍처가 다양한 산업에서 중요한 애플리케이션을 지원하여 성능, 의사결정, 운영 효율성을 향상시키는 다양한 방법을 보여줍니다.

고주파 거래 시스템을 위한 금융 시장 데이터 스트리밍

밀리초 차이로 이익과 손실이 갈라지는 고주파 거래 시스템에서는 Apache Kafka나 Apache Pulsar를 사용하여 높은 처리량의 데이터를 흡수합니다. Apache Flink나 Apache Storm은 낮은 지연 시간 처리를 담당하여 즉시 거래 결정을 내릴 수 있도록 합니다. 이러한 파이프라인은 시스템 중단이나 처리 지연이 거래 기회를 놓치거나 재정 손실로 이어질 수 있기 때문에 극도의 확장성과 오류容忍성을 지원해야 합니다.

IoT 및 실시간 센서 데이터 처리

실시간 데이터 파이프라인은 IoT 센서에서 데이터를 흡수하여 온도, 압력,或者是 움직임과 같은 정보를 캡처한 후, 최소한의 지연으로 데이터를 처리합니다. 아파치 카프카는 센서 데이터 흡수를 처리하며, 아파치 플링크나 아파치 스파크 스트리밍은 실시간 분석과 이벤트 탐지를 가능하게 합니다. 아래에 공유된 그림 1은 데이터 소스에서 대시보드로의 IoT 스트림 처리 과정을 보여줍니다:

그림 1. IoT 스트림 처리

트랜잭션 데이터 스트리밍에서의欺诈 탐지

트랜잭션 데이터는 아파치 카프카와 같은 도구를 사용하여 실시간으로 흡수되며, 은행 트랜잭션 또는 결제 게이트웨이와 같은 다양한 소스에서 대량의 스트리밍 데이터를 처리합니다. 아파치 플링크나 아파치 스파크 스트리밍과 같은 스트림 처리 프레임워크는 기계 학습 모델이나 규칙 기반 시스템을 적용하여 트랜잭션 패턴에서 이상 징후를 탐지합니다. 예를 들어, 비정상적인 지출 행동이나 지리적 불일치가 있습니다.

AI 자동화가 지능형 파이프라인과 벡터 데이터베이스를 어떻게 주도하고 있는지

지능형 워크플로우는 실시간 데이터 처리와 벡터 데이터베이스를 활용하여 의사결정을 향상시키고, 운영을 최적화하며, 대규모 데이터 환경의 효율성을 개선합니다.

데이터 파이프라인 자동화

데이터 파이프라인 자동화는 수동 간섭 없이 대규모 데이터 인gestion, 변환, 및 분석 작업을 효율적으로 처리할 수 있게 합니다. Apache Airflow는 작업이 적절한 시간에 자동으로 트리거되고 올바른 순서로 실행되도록 보장합니다. Apache NiFi는 자동화된 데이터 흐름 관리를 지원하여 실시간 데이터 인gestion, 변환, 및 라우팅을 가능하게 합니다. Apache Kafka는 데이터가 지속적으로 효율적으로 처리될 수 있도록 보장합니다.

파이프라인 오케스트레이션 프레임워크

파이프라인 오케스트레이션 프레임워크는 구조화되고 효율적인 방식으로 데이터 워크플로우를 자동화하고 관리하는 데 필수적입니다. Apache Airflow는 의존성 관리와 모니터링 기능을 제공합니다. Luigi는 복잡한 배치 작업 파이프라인을 구축하는 데 중점을 둡니다. Dagster와 Prefect는 동적 파이프라인 관리와 향상된 오류 처리를 제공합니다.

적응형 파이프라인

적응형 파이프라인은 데이터 양, 구조, 또는 소스의 변화에 동적으로 조정되도록 설계되었습니다. Apache Airflow나 Prefect는 현재 파이프라인 상태에 기반하여 작업 의존성과 예약을 자동화하여 실시간으로 반응할 수 있습니다. 이러한 파이프라인은 확장 가능한 데이터 스트리밍을 위한 Apache Kafka와 적응형 데이터 처리를 위한 Apache Spark와 같은 프레임워크를 활용하여 효율적인 자원 사용을 보장합니다.

스트리밍 파이프라인

스트리밍 파이프라인을 통해 실시간 검색 증강 생성(RAG)을 위한 벡터 데이터베이스를 채우는 것은 Apache Kafka와 Apache Flink와 같은 도구를 전적으로 사용하여 구축할 수 있습니다. 처리된 스트리밍 데이터는 임베딩으로 변환되어 벡터 데이터베이스에 저장되어 효율적인 의미론적 검색을 가능하게 합니다. 이 실시간 아키텍처는 대형 언어 모델(LLMs)가 최신이고 문맥적으로 관련된 정보에 접근할 수 있도록 보장하여 채팅봇이나 추천 엔진과 같은 RAG 기반 애플리케이션의 정확성과 신뢰성을 향상시킵니다.

데이터 스트리밍은 생성형 AI의 데이터 패브릭

실시간 데이터 스트리밍은 LLMs가 정확하고 최신의 응답을 생성하기 위해 필요한 방대한 데이터를 실시간으로 흡수하고 처리하며 검색할 수 있도록 합니다. Kafka는 스트리밍을 도와주고, Flink는 이 스트리밍을 실시간으로 처리하여 데이터가 벡터 데이터베이스에 공급되기 전에 부유하고 문맥적으로 관련된 정보로 채워집니다.

앞으로의 길: 데이터 파이프라인의 미래 보장

실시간 데이터 스트리밍, AI 자동화, 그리고 벡터 데이터베이스의 통합은 기업들에게 혁신적인 가능성을 제공합니다. AI 자동화의 경우, 실시간 데이터 스트림을 TensorFlow 또는 PyTorch와 통합하여 실시간 결정을 내리고 모델을 지속적으로 업데이트할 수 있습니다. 실시간 상황 데이터 검색을 위해서는 Faiss 또는 Milvus와 같은 데이터베이스를 활용하여 빠른 의미 검색을 할 수 있어 RAG과 같은 애플리케이션에서 중요합니다.

결론

주요 교훈으로는 Apache Kafka와 Apache Flink와 같은 도구가 확장 가능하고 낮은 지연 시간을 가진 데이터 스트리밍에 중요한 역할을 하며, TensorFlow나 PyTorch를 실시간 AI 자동화에, FAISS나 Milvus를 빠른 의미 검색에 사용하는 것이 중요합니다. 데이터 품질을 보장하고 Apache Airflow와 같은 도구로 워크플로를 자동화하며 견고한 모니터링과 장애 조치 기능을 구현함으로써 기업은 데이터 중심의 세계에서 유연하게 대응하고 의사결정 능력을 최적화할 수 있습니다.

추가 자료:

이 글은 DZone의 2024 트렌드 리포트에서 발췌한 것입니다,
데이터 엔지니어링: 데이터 파이프라인 강화, AI 확장, 분석 가속화.

무료 리포트 읽기

Source:
https://dzone.com/articles/the-data-pipeline-movement