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데이터 수집 기술(Data Ingestion Technologies)

개요데이터 기반 시스템의 출발점은 '수집'입니다. 어떤 데이터를 어떻게, 얼마나 빠르게, 어떤 형식으로 수집할 수 있는가에 따라 분석 품질, 실시간성, 대응력이 결정됩니다. 데이터 수집 기술은 IoT, 웹, 로그, 메시지, API, 배치/실시간 등 다양한 형태로 진화하고 있으며, 이에 따라 수집 아키텍처와 도구 또한 다변화되고 있습니다. 이 글에서는 대표적인 수집 기술과 아키텍처 유형, 적용 전략을 체계적으로 정리합니다.1. 데이터 수집이란? 항목 설명 정의다양한 출처에서 데이터를 수신, 추출, 적재하기 위한 기술적 처리 과정목적데이터 분석·모델링을 위한 원천 확보, 실시간 반응 시스템 기반 확보수집 유형배치 수집(Batch), 실시간 스트리밍(Stream), 이벤트 기반, CDC(Change Data..

빅데이터 표준(Big Data Standards)

개요빅데이터가 산업·공공·과학 분야에서 필수 인프라로 자리잡으면서, 데이터 품질, 처리 기술, 시스템 연동, 보안 등에 대한 표준화 필요성이 급격히 증가하고 있습니다. 빅데이터 표준은 데이터 수집부터 저장, 분석, 시각화, 활용까지 데이터 생애주기 전반에서 일관성과 호환성을 보장하는 기준 체계입니다. 이 글에서는 국내외 주요 빅데이터 표준, 참조 아키텍처, 적용 사례를 정리합니다.1. 빅데이터 표준이란? 항목 설명 정의빅데이터 처리 및 품질 확보를 위해 제정된 국제 및 국가 단위 기술·관리 지침목적상호운용성 확보, 기술 중립성, 품질 보증, 데이터 공유 촉진적용 범위수집, 저장, 처리, 분석, 시각화, 개방, 보안, 거버넌스 등빅데이터 표준은 기술뿐 아니라 정책, 운영, 관리 측면의 가이드라인까지 포함..

패스트데이터(Fast Data)

개요패스트데이터(Fast Data)는 빅데이터의 ‘크기’ 중심 패러다임에서 ‘속도’ 중심으로 진화한 개념입니다. 즉, 대용량 데이터를 쌓아 분석하는 것이 아니라, 데이터가 생성되자마자 바로 처리하고 활용하는 실시간 분석 기술 및 전략을 말합니다. 실시간 모니터링, 즉시 대응, 스트리밍 분석이 요구되는 산업 전반에서 패스트데이터는 핵심 경쟁력으로 부상하고 있습니다.1. 패스트데이터란? 항목 설명 정의데이터가 생성되자마자 저장 전에 실시간으로 처리·분석하는 데이터 흐름 처리 방식특징초저지연성, 이벤트 기반, 실시간 스트리밍, 짧은 수명 데이터 중심관련 기술Kafka, Flink, Spark Streaming, Apache Pulsar, Apache Beam, Redis Streams패스트데이터는 ‘데이터 ..

빅데이터(Big Data) & 빅데이터 2.0

개요'빅데이터'는 대량의 데이터를 수집·저장·분석하여 인사이트를 도출하는 기술과 방법론을 의미하며, 2010년대 초부터 산업 전반에서 디지털 혁신을 이끌어왔습니다. 하지만 정형·비정형 데이터를 저장하는 데 그치지 않고, AI 기반의 실시간 분석과 자동화된 의사결정까지 요구되는 시대가 도래하면서 '빅데이터 2.0' 개념이 주목받고 있습니다. 본 포스트에서는 빅데이터와 빅데이터 2.0의 개념, 기술 차이, 아키텍처, 활용 사례 등을 비교 분석합니다.1. 빅데이터(Big Data)란? 항목 설명 정의대용량, 고속, 다양한 형태의 데이터를 저장하고 분석하는 기술 및 환경특징3V(Volume, Velocity, Variety) → 이후 5V(Veracity, Value)로 확장주요 기술Hadoop, HDFS, ..

Query Offloading

개요Query Offloading은 데이터베이스의 주요 부하를 다른 시스템, 캐시, 외부 분석 플랫폼 등으로 분산하여 성능을 최적화하는 전략입니다. 고부하 쿼리, 반복 실행되는 분석 질의, 보고서용 정적 쿼리를 오프로드(offload)함으로써 본 시스템의 트랜잭션 처리 성능을 확보하고 병목 현상을 줄일 수 있습니다. 본 글에서는 Query Offloading의 개념, 유형, 기술 구성, 실무 적용 사례 등을 다룹니다.1. Query Offloading이란? 항목 설명 정의원본 DB가 직접 처리하지 않도록 일부 쿼리를 외부 시스템(예: 캐시, DW, 분석 플랫폼)으로 분산하는 기술목적OLTP 시스템의 성능 보존, 보고서 쿼리 분리, 리소스 분산주요 활용비즈니스 인텔리전스, 대용량 집계, 백엔드 비동기 연..

DB Smell

개요'Code Smell'처럼 'DB Smell'은 데이터베이스에서 유지보수성과 확장성을 해치는 구조적 결함 또는 나쁜 설계 습관을 의미합니다. 즉시 오류를 발생시키진 않지만, 장기적으로는 성능 저하, 비즈니스 로직 중복, 데이터 품질 저하 등의 문제를 유발합니다. 이 글에서는 대표적인 DB Smell의 유형, 원인, 진단 방법, 개선 전략을 실무 중심으로 소개합니다.1. DB Smell이란? 항목 설명 정의데이터베이스 설계·구현 상에서 나타나는 구조적 문제 또는 나쁜 냄새(징후)발생 위치테이블 구조, 컬럼 설계, 관계 모델, 인덱스, 트리거, 제약 조건 등위험 요소데이터 중복, 무결성 저하, 성능 문제, 비표준 설계 유입DB Smell은 궁극적으로 기술 부채로 이어지며, 코드뿐 아니라 데이터 모델에서..

DB 리팩토링(Database Refactoring)

개요DB 리팩토링(Database Refactoring)은 기존 데이터베이스 스키마를 기능 변화 없이 점진적으로 개선해 구조의 품질과 유지보수성을 향상시키는 프로세스를 의미합니다. 애플리케이션의 코드 리팩토링처럼, DB 리팩토링 역시 성능 개선, 가독성 향상, 중복 제거, 확장성 확보 등을 목표로 수행됩니다. 본 글에서는 DB 리팩토링의 개념, 유형, 절차, 적용 전략, 도구 등을 실무 중심으로 정리합니다.1. D 항목 설명 정의기능은 변경하지 않되, 데이터베이스 스키마의 구조나 명세를 개선하는 작업목적데이터 품질 및 모델의 일관성 향상, 기술 부채 감소, 애자일 개발 지원적용 범위테이블 구조, 인덱스, 컬럼 명세, 제약 조건, 데이터 타입, 참조 관계 등DB 리팩토링은 코드 리팩토링과 병행되어야 하며..

DB 튜닝(Database Tuning)

개요DB 튜닝(Database Tuning)은 데이터베이스 시스템의 성능을 극대화하기 위한 다양한 기술과 전략을 통칭하는 개념입니다. 단일 쿼리의 성능을 높이는 것부터 시작해, 인덱스 설계, 파라미터 조정, 하드웨어 리소스 활용 최적화까지 폭넓은 영역을 포함합니다. 본 포스트에서는 DB 튜닝의 주요 대상, 절차, 전략, 도구 및 실무 적용 팁까지 체계적으로 정리합니다.1. DB 튜닝이란? 항목 설명 정의데이터베이스 시스템의 성능을 분석하고, 병목 요소를 제거하여 처리 효율을 향상시키는 활동대상SQL 쿼리, 인덱스, 메모리 구조, 파라미터, 병렬 처리, 물리적 구조 등목적응답 속도 향상, 트랜잭션 처리량 증대, 자원 효율화DB 튜닝은 단순한 기술 조정보다도 데이터 구조와 쿼리의 본질을 이해하는 것이 핵심..

다차원 색인 구조(Multidimensional Index Structures)

개요전통적인 B-Tree 기반 인덱스는 1차원 정렬 값에 최적화된 구조입니다. 그러나 위치 기반 서비스(GIS), 이미지 검색, 벡터 유사도 분석 등에서는 2차원 이상의 다차원 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 인덱스 구조가 필요합니다. 이를 위해 등장한 것이 R-Tree, KD-Tree, Quad-Tree, Grid File 등의 다차원 색인 구조입니다. 본 글에서는 이들 구조의 개념, 차이점, 적용 전략을 비교 분석합니다.1. 다차원 색인 구조란? 항목 설명 정의2차원 이상의 좌표, 영역, 벡터 등 복수 속성을 기준으로 색인할 수 있는 자료 구조목적고차원 공간 탐색, 범위 질의(range query), 근접 질의(nearest neighbor query) 최적화활용GIS, IoT, 이미지 검색, ..

AVL 트리(AVL Tree)

개요AVL 트리는 데이터 구조 중 하나로, 모든 노드가 스스로 균형을 유지하도록 설계된 자가 균형 이진 탐색 트리(Self-Balancing Binary Search Tree)입니다. 삽입, 삭제 시 트리의 높이 균형을 유지함으로써 탐색, 삽입, 삭제 연산에서 최악의 성능을 보장하며, 데이터베이스 인덱스, 캐시, 메모리 기반 검색 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 본 포스트에서는 AVL 트리의 개념, 원리, 구현 방식 및 다른 트리와의 비교를 다룹니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의각 노드의 왼쪽과 오른쪽 서브트리 높이 차이가 1 이하인 이진 탐색 트리명칭 유래1962년 G.M. Adelson-Velsky와 E.M. Landis가 제안한 이름의 약자핵심 특성트리의 균형 인수(Balance Factor..