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이번 시리즈에서는 최근 워크샵에서 접한 Apache Flink에 대해 다뤄보려고 합니다.
이번 글은 전통적인 배치(Batch) 데이터 파이프라인과 Apache Flink 기반의 스트리밍(Streaming) 데이터 파이프라인의 차이점과 각 방식의 장단점, 그리고 Flink가 실제로 어떤 역할을 하는지에 대해서 자세히 알아보겠습니다.
과거의 데이터 파이프라인: 배치 방식 (Batch Processing)
많은 기업들이 오랫동안 주로 ETL(Extract, Transform, Load) 또는 ELT(Extract, Load, Transform) 방식의 배치 데이터 파이프라인을 사용해왔습니다. 배치 처리는 일정한 간격으로 데이터를 운영 시스템에서 추출하여 분석 시스템으로 옮기는 방식입니다.
배치 데이터 파이프라인의 장점
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구현 및 운영이 용이
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정해진 시간에만 처리되므로 스케줄 기반으로 쉽게 관리 가능
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안정적이고 일관된 데이터 처리
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과거 데이터를 일괄적으로 처리하기 때문에 데이터의 일관성을 유지하기 쉬움
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대규모 데이터 처리에 적합
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큰 데이터를 병렬로 효율적으로 처리할 수 있어 비용 효율성이 뛰어남
배치 데이터 파이프라인의 한계점
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실시간 대응 불가능
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데이터를 주기적으로 처리하기 때문에 빠른 의사결정이 필요한 비즈니스 상황에서 한계가 있습니다.
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지연된 데이터 품질 확인
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데이터 품질 문제가 발생하더라도 배치 작업이 완료된 이후에야 발견할 수 있습니다.
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변경 관리의 복잡성
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데이터 구조 변경 시 배치 작업을 다시 설계하거나 재실행해야 하는 번거로움이 있습니다.
이러한 배치 파이프라인의 한계는 빠르게 변화하는 현대 비즈니스 환경에서 단점이 될 수 있습니다.
스트리밍 데이터 처리의 등장과 Apache Flink
최근 기업들은 데이터의 실시간 처리와 분석에 대한 필요성 증가로 인해 스트리밍 데이터 플랫폼을 적극적으로 도입하고 있습니다. 대표적인 스트리밍 처리 기술이 바로 Apache Flink입니다.
Apache Flink는 분산 스트림 처리 엔진으로, 데이터를 생성되는 즉시 처리하여 빠르게 대응할 수 있도록 합니다.
스트리밍 데이터 파이프라인의 장점(Apache Flink)
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실시간 처리 및 빠른 의사결정
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데이터가 생성되는 즉시 처리가 가능하며, 실시간 이벤트 처리 및 빠른 의사 결정이 가능합니다.
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효과적인 데이터 품질 관리
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데이터 품질 문제를 실시간으로 발견하고 대응할 수 있습니다.
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장애 복구 및 상태 관리 기능
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Apache Flink는 상태(state)를 효율적으로 관리하며, 장애 발생 시 자동으로 복구하여 시스템의 안정성을 제공합니다.
Apache Flink를 사용할 때 고려할 점
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운영 복잡성 증가
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클러스터 관리, 상태 관리, 장애 대응 등 운영에 대한 기술적 숙련도가 필요합니다.
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비용 상승 가능성
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지속적인 상태 관리와 실시간 처리로 인해 인프라 운영 비용이 증가할 수 있습니다.
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높은 학습 곡선
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배치 방식보다 초기 학습과 숙련에 시간이 필요합니다.
Flink를 활용한 데이터 파이프라인의 실제 구조 예시
Apache Flink를 활용한 실제 스트리밍 데이터 파이프라인의 구조는 다음과 같습니다.
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데이터 소스에서 발생하는 실시간 이벤트를 Kafka와 같은 플랫폼을 통해 Flink로 전달합니다.
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Flink에서 데이터를 필터링하고 중복 제거, 유효성 검사, 데이터 결합 및 집계를 수행합니다.
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최종적으로 정제된 데이터는 분석 시스템이나 머신러닝 모델, 모니터링 시스템으로 전달됩니다.
Flink는 특히 Confluent Cloud와 통합하여 서버리스 형태로 쉽게 스트리밍 애플리케이션을 배포하고 관리할 수 있게 지원합니다.
Flink의 이상적인 활용 분야
Apache Flink는 특히 다음과 같은 분야에서 효과적입니다.
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실시간 이상 탐지 및 알림 시스템
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금융 거래 분석 및 모니터링
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이벤트 기반 마케팅 및 고객 경험 관리
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IoT 센서 데이터 실시간 분석 및 처리
반면, 대규모로 일괄 처리하는 작업의 경우 여전히 배치 방식이 적합할 수 있습니다.
마무리
Apache Flink는 실시간성이 요구되는 다양한 분야에서 데이터의 즉각적인 처리와 정확한 상태 관리를 통해 보다 빠르고 효율적인 의사결정을 지원합니다. 이러한 스트리밍 기술은 배치 파이프라인과 상호보완적 관계를 이루면서 데이터 파이프라인의 다각화하고 있습니다.
다음 글에서는 Apache Flink가 어떤 식으로 동작하는지 알아보겠습니다.