Streaming HTAP(Hybrid Transactional and Analytical Processing)

개요

Streaming HTAP(Hybrid Transactional and Analytical Processing)은 트랜잭션 처리(OLTP)와 실시간 분석(OLAP)을 단일 데이터 경로에서 통합하는 아키텍처로, 특히 Kafka, Pulsar, Flink 등 스트리밍 데이터 인프라 기반에서 구현되는 차세대 데이터 처리 모델입니다. 데이터 복제나 ETL 없이도 실시간 분석과 의사결정을 가능하게 하여, 실시간 인사이트와 반응성을 동시에 추구하는 조직에게 최적화된 데이터 플랫폼 전략입니다.

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1. 개념 및 정의

• HTAP: OLTP + OLAP을 결합한 데이터 처리 모델
• Streaming HTAP: 스트리밍 입력 기반으로 트랜잭션과 분석을 동시에 수행하는 실시간 아키텍처
• 기반 요소: Kafka/Flink 스트림, CDC, Materialized View, Incremental Aggregation 등

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2. 특징

항목	설명	기존 모델과 비교
데이터 복제 없음	원천 이벤트 기반 통합 처리	ETL/배치 기반 분석보다 실시간성 우수
State 기반 연산	상태 기반 트랜잭션 및 집계 가능	전통 RDBMS보다 확장성 탁월
비동기 일관성	최종 수렴 기반 일관성 모델	정합성과 성능 간 균형 유지

OLAP을 이벤트 처리의 일부로 전환합니다.

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3. 구성 요소

구성 요소	설명	역할
Stream Source	Kafka, CDC, API 입력 등	데이터 변경 스트림 수신
Stream Compute	Flink, RisingWave, Materialize 등	트랜잭션+분석 연산 처리
Unified Table Store	실시간 업데이트 가능한 View 또는 Table	조회용 OLAP 인터페이스 제공

CDC 기반이나 Append-only 로그 기반 설계 모두 적용 가능합니다.

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4. 기술 요소 및 적용 방식

기술	설명	활용 예
Change Data Capture (CDC)	MySQL/PostgreSQL 변경사항 스트림화	실시간 물리 테이블 반영
Incremental View Refresh	업데이트 발생 시 단위 집계 갱신	고속 리포팅, 모니터링에 유리
Stream Materialization	스트림을 실시간 테이블로 변환	실시간 쿼리 대응 가능

기존 BI 파이프라인의 대체 구조로 활용됩니다.

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5. 장점 및 효과

항목	설명	기대 효과
실시간 분석	수초 이내 쿼리 응답	이벤트 기반 모니터링 최적화
개발 단순화	하나의 스트림에서 트랜잭션/분석 분기	이중 데이터 파이프라인 제거
인프라 최적화	DB 부하 분산 및 메모리 최적화 가능	비용 효율 개선

Streaming-native AI/ML 인프라로 확장이 용이합니다.

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6. 활용 사례 및 고려사항

사례	설명	고려사항
실시간 금융 Fraud 탐지	거래 → 패턴 감지까지 2초 내 수행	Feature Join의 정확도 유지 필요
이커머스 행동 분석	장바구니, 클릭 이벤트 기반 개인화	세션 기반 상태 관리 필요
SaaS Usage Billing	사용량 기반 실시간 과금	정확도 보장을 위한 상태 보존 필수

상태 관리, 지연 허용 범위, 쿼리 캐시 전략을 함께 설계해야 합니다.

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7. 결론

Streaming HTAP은 스트리밍 환경에서의 트랜잭션과 분석을 자연스럽게 통합하며, 실시간성과 정확성, 유연성을 동시에 확보할 수 있는 데이터 처리 패러다임입니다. 클라우드 네이티브, 이벤트 중심 데이터 아키텍처의 도래와 함께, 실시간 대시보드, AI 피드백 루프, 자동 운영 의사결정 등 다양한 영역에서 중심 인프라로 주목받고 있습니다.