Stream Processing

Stream Processing은 데이터 스트림을 실시간으로 처리하고 분석하는 기술 및 방법론입니다. 이 기법은 연속적으로 생성되는 데이터를 실시간으로 수집, 처리, 분석하여 즉각적인 통찰이나 반응을 제공하는 데 사용됩니다. 보통 IoT 센서 데이터, 소셜 미디어 피드, 금융 거래 및 웹 로그 등과 같은 시간에 따라 발생하는 데이터에 적용되며, 빠른 의사결정, 알림 생성, 이벤트 대응 등을 필요로 하는 애플리케이션에서 중요합니다. Stream Processing의 주요 특성은 다음과 같습니다: 1. 실시간 처리 : 데이터를 수신하는 즉시 처리하여 지연 시간을 최소화합니다. 2. 연속적인 데이터 : 데이터가 지속적으로 들어오는 스트림 형식으로 존재하며, 일괄 처리(batch processing)와는 반대의 개념입니다. 3. 상태 유지 : 프로세스가 진행되는 동안 데이터의 상태를 유지하고 이를 기반으로 추가적인 처리를 할 수 있습니다. 4. 수평적 확장성 : 처리할 데이터량이 증가함에 따라 시스템을 쉽게 확장할 수 있도록 설계됩니다. 5. 분산 처리 : 여러 서버에 걸쳐 데이터 처리를 분산시켜 성능을 향상시킵니다. Stream Processing은 Apache Kafka, Apache Flink, Apache Storm, Spark Streaming과 같은 다양한 기술 스택을 통해 구현됩니다. 이러한 시스템들은 이벤트 기반 아키텍처와 마이크로서비스와 함께 잘 활용되는 경향이 있습니다.