데이터 (7) 썸네일형 리스트형 실시간 데이터 스트리밍: Kafka가 현대 데이터 인프라의 심장이 된 이유 🌊 과거에는 데이터를 특정 시점에 모아서 한꺼번에 처리하는 배치 처리(Batch Processing)가 일반적이었습니다. 하지만 4차 산업혁명 시대가 도래하면서, 데이터는 더 이상 정적인 '호수'가 아니라 끊임없이 흐르는 '강물'이 되었습니다. 사용자 행동, IoT 센서, 금융 거래 등 실시간으로 발생하는 방대한 양의 데이터를 즉시 처리하고 분석하는 실시간 데이터 스트리밍(Real-time Data Streaming)의 중요성이 폭발적으로 증가했습니다. 이 거대한 데이터 흐름을 안전하고 효율적으로 관리하는 핵심 기술이 바로 Apache Kafka입니다.실시간 데이터 스트리밍이란 무엇인가?실시간 데이터 스트리밍은 데이터가 생성되는 즉시 수집, 전송, 처리, 분석되는 일련의 과정을 의미합니다. 이는 사용자 클릭.. 데이터 엔지니어 로드맵 2025: 현대 데이터 엔지니어의 필수 스킬 가이드 🚀 데이터가 현대 비즈니스의 가장 중요한 자원이 되면서, 이 데이터를 수집, 저장, 처리하는 역할을 맡는 데이터 엔지니어(Data Engineer)의 중요성이 그 어느 때보다 커지고 있습니다. 데이터 엔지니어는 데이터 과학자나 분석가가 데이터를 효과적으로 활용할 수 있도록 '파이프라인'이라는 길을 설계하고 구축하는 역할을 합니다.하지만 데이터 기술은 매우 빠르게 발전하고 있습니다. 불과 몇 년 전의 기술 스택은 이미 구식일 수 있으며, 클라우드, 빅데이터, DevOps 문화가 결합된 새로운 기술들이 대세로 떠오르고 있습니다. 이 글은 2025년 기준, 현대적인 데이터 엔지니어가 되기 위해 반드시 알아야 할 기술과 로드맵을 단계별로 제시합니다.1. 데이터 엔지니어의 역할 이해: 파이프라인의 설계자 🏗️데이터.. 클라우드(Cloud)란 무엇이며, 왜 중요한가요? (Google Drive, iCloud를 예시로) 클라우드(Cloud)는 인터넷을 통해 서버, 스토리지, 데이터베이스, 소프트웨어 등 IT 자원을 빌려 쓰는 기술 및 서비스를 통칭하는 용어입니다. 전통적으로 모든 것을 직접 구매하고 관리했던 방식과 달리, 마치 전기를 사용하듯 필요할 때마다 네트워크를 통해 IT 자원을 이용하고 사용한 만큼만 비용을 지불하는 개념입니다. 눈에 보이지 않는 '구름' 속에 모든 것이 담겨 있는 것처럼, 사용자는 자신의 컴퓨터나 스마트폰에 직접 데이터를 저장하거나 프로그램을 설치할 필요 없이 인터넷으로 연결된 거대한 데이터 센터에 접속하여 모든 것을 관리할 수 있습니다.우리가 일상에서 자주 사용하는 Google Drive나 iCloud는 바로 이 클라우드 기술을 활용한 대표적인 서비스입니다. 이 서비스들은 클라우드 기술을 일반.. 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)와 데이터 레이크(Data Lake) 비교 현대 기업에서 데이터는 가장 중요한 자산입니다. 데이터를 효과적으로 저장하고 관리하기 위해 기업들은 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)와 데이터 레이크(Data Lake)라는 두 가지 주요 아키텍처를 활용합니다. 두 시스템은 모두 대량의 데이터를 저장하고 분석하는 데 사용되지만, 그 목적, 구조, 활용 방식에는 명확한 차이가 있습니다.이 글에서는 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 개념을 소개하고, 핵심적인 차이점을 비교해 드립니다.1. 데이터 웨어하우스 (Data Warehouse)데이터 웨어하우스는 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 리포팅을 목적으로 하는 구조화된(Structured) 데이터 저장소입니다. 여러 운영 시스템(OLTP)에서 데이터를 추출하고, 정제하고, 통합하여 하나의 중앙 집중.. DuckDB vs SQLite: 인메모리 분석 DB의 미래를 선도할 승자는? 데이터 시대에 접어들면서, 개발자와 데이터 과학자들은 데이터를 빠르고 효율적으로 분석할 수 있는 도구에 대한 갈증을 느끼고 있습니다. 특히, 별도의 서버 없이 애플리케이션 내에서 바로 데이터를 처리하고 분석할 수 있는 인메모리(In-memory) 분석 데이터베이스의 중요성이 커지고 있죠.이 분야에서 오랫동안 사랑받아온 SQLite와 빠르게 떠오르는 신성 DuckDB는 각각의 강점을 내세우며 주목받고 있습니다. 과연 이 두 데이터베이스는 어떤 차이가 있으며, 인메모리 분석 DB의 미래를 어떻게 이끌어갈까요?1. SQLite: 경량 트랜잭션 DB의 대명사SQLite는 수십 년간 수많은 애플리케이션과 기기에 임베드되어 사용되어 온, 가볍고 설정이 필요 없는 관계형 데이터베이스 엔진입니다. 모바일 앱부터 웹 브.. Medallion 아키텍처: 실전 구축기와 전략 Medallion 아키텍처는 데이터 레이크하우스(Lakehouse) 환경에서 데이터를 논리적으로 구성하고 점진적으로 품질을 개선하기 위한 데이터 디자인 패턴입니다. "멀티 홉(Multi-Hop)" 아키텍처라고도 불리며, 데이터가 원시 상태에서 정제되고 최종 분석에 최적화된 형태로 변환되는 과정을 세 가지 주요 계층(Bronze, Silver, Gold)으로 나눕니다. 이 아키텍처의 목표는 데이터가 각 계층을 통과하면서 구조와 품질을 점진적으로 향상시켜, 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 기계 학습(ML) 애플리케이션에 적합한 신뢰할 수 있는 단일 데이터 소스를 제공하는 것입니다.Medallion 아키텍처의 세 가지 계층Medallion 아키텍처는 데이터의 품질과 변환 수준에 따라 다음 세 가지 계층으로 구성.. ELT vs ETL: 현대 데이터 파이프라인에서의 현명한 선택 기준! 현대 비즈니스에서 데이터는 가장 중요한 자산이며, 이 데이터를 효과적으로 수집하고 분석하기 위한 데이터 파이프라인은 필수적입니다. 데이터 파이프라인의 핵심 과정 중 하나는 데이터를 소스에서 목적지(주로 데이터 웨어하우스)로 이동시키는 것입니다. 이때 가장 자주 언급되는 두 가지 방식이 바로 ETL(Extract, Transform, Load)과 ELT(Extract, Load, Transform)입니다. 이 두 방식은 데이터를 처리하는 순서가 다르며, 각각의 장단점이 명확합니다. 이 글에서는 ETL과 ELT의 개념을 비교하고, 어떤 상황에서 어떤 방식을 선택해야 하는지에 대한 기준을 개발자 주니어 및 개발 입문자의 눈높이에 맞춰 쉽고 자세하게 알아보겠습니다!목차ETL (Extract, Transform,.. 이전 1 다음
