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개요Apache Druid는 실시간 데이터 수집, 초고속 쿼리 응답, 대규모 데이터 집계를 제공하는 컬럼 기반의 분산형 데이터 저장소입니다. 로그 분석, 사용자 행동 추적, 모니터링 시스템 등에서 실시간 OLAP 처리를 위해 널리 사용됩니다. 특히 빠른 데이터 탐색성과 시각화 도구와의 높은 호환성으로 데이터 엔지니어와 분석가에게 최적화된 솔루션입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Apache Druid는 실시간 데이터 분석을 위한 고성능 컬럼 지향 데이터베이스입니다.목적대규모 데이터에 대한 빠른 집계 및 필터링을 통해 실시간 대시보드 구현 지원필요성전통적인 RDBMS 또는 Hadoop 기반 분석 시스템의 느린 응답 시간 극복실시간 분석 환경 구축에 필수적인 솔루션으로 각광받고 있습니다.2. 특징특징..

개요Apache Doris는 MPP(Massively Parallel Processing) 아키텍처 기반의 오픈소스 실시간 분석 데이터베이스로, 빠른 쿼리 성능과 단순한 아키텍처를 제공하여 대규모 데이터 처리 및 실시간 BI(비즈니스 인텔리전스)에 최적화되어 있습니다. 로그 분석, 대시보드, 실시간 보고 등에 널리 활용됩니다.1. 개념 및 정의 구분 내용 정의Apache Doris는 실시간 데이터 분석을 위해 설계된 고성능 분산형 MPP 데이터베이스입니다.목적대규모 데이터셋에서 빠른 쿼리 처리와 단순화된 운영 경험 제공필요성빅데이터 시대의 실시간 분석 수요 증가와 복잡한 아키텍처 부담 해소Doris는 Baidu의 Palo 프로젝트에서 시작되어 Apache Software Foundation에 기부된 프..

개요Event Correlation Graph (ECG)는 시스템 및 네트워크에서 발생하는 다양한 이벤트 간의 인과관계와 연관성을 시각적으로 표현하여, 복잡한 문제의 원인 파악과 이상 탐지를 가능하게 해주는 분석 도구입니다. ECG는 보안 관제, 장애 분석, 로그 분석 등의 영역에서 주요하게 활용되며, 대규모 시스템 운영에 있어 핵심적인 인사이트를 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의이벤트 간 연관성을 그래프로 시각화한 분석 기법노드-엣지 모델 기반목적이벤트 발생 원인 추적 및 패턴 분석원인-결과 구조 이해 용이필요성로그 폭증 환경에서 자동화된 인과관계 분석수작업 분석의 한계 극복이벤트 간의 시간적/논리적 관계를 규명함으로써 보다 빠르고 정확한 원인 분석이 가능해집니다.2. 특징특징설명..

개요HyperLogLog는 대규모 데이터 집합에서 고유한 원소의 수(카디널리티)를 매우 적은 메모리로 정확하게 추정할 수 있는 확률 기반 알고리즘이다. 빅데이터 환경에서 중복 없이 데이터 개수를 세는 데 효과적이며, Google, Redis, Apache Druid 등 다양한 플랫폼에서 실전 활용되고 있다.1. 개념 및 정의HyperLogLog는 LogLog 알고리즘을 개선한 확률적 데이터 구조로, 해시 함수를 기반으로 입력 원소를 비트 스트림으로 변환하고, 그 중 가장 앞에 나오는 0의 개수를 통해 카디널리티를 추정한다.목적: 메모리 사용 최소화로 정확한 고유 원소 수 추정필요성: 수십억 개 원소의 중복 제거 없이 집계가 필요한 경우2. 특징 특징 설명 비교 대상 고정 메모리 사용수십 KB로 수십억..