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개요Apache Pulsar는 대규모 분산 환경에서 메시징과 스트리밍을 동시에 지원하는 클라우드 네이티브 플랫폼입니다. 멀티 테넌시, 지리적 복제, 무제한 확장성을 제공하며, Kafka의 대안으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고정의메시징 및 스트리밍을 통합 제공하는 분산 플랫폼Apache Software Foundation 프로젝트목적고성능, 확장성, 멀티테넌시 지원실시간 데이터 파이프라인 최적화필요성Kafka의 한계(확장성, 멀티 리전 지원)를 극복클라우드 네이티브 아키텍처스트리밍과 메시징을 하나의 플랫폼에서 통합 제공합니다.2. 특징특징설명비교멀티 테넌시단일 클러스터에서 다중 사용자/워크로드 지원Kafka는 멀티 테넌시 제한적무제한 확장성스토리지와 컴퓨팅 분리 아키텍처Kafka..

개요Apache Beam은 배치와 스트리밍 처리를 모두 지원하는 통합 데이터 처리 모델을 제공하는 오픈소스 프레임워크입니다. 다양한 실행 엔진(Spark, Flink, Dataflow 등)에서 동일한 파이프라인을 실행할 수 있는 추상화 계층을 제공하여, 데이터 처리 워크플로우의 이식성과 유연성을 극대화합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의배치와 스트리밍을 지원하는 데이터 파이프라인 추상화 프레임워크Apache Software Foundation 프로젝트목적실행 엔진에 종속되지 않는 데이터 처리 파이프라인 제공멀티 엔진 지원필요성다양한 분산 엔진 환경에서 동일한 코드 실행 가능클라우드/온프레미스 환경 최적화데이터 처리 파이프라인의 표준화 모델입니다.2. 특징특징설명비교실행 엔진 독립성Spark..

개요Apache Flink는 대규모 데이터 스트리밍 및 배치 처리를 위한 오픈소스 분산 처리 엔진입니다. 실시간 이벤트 처리, 복잡한 스트리밍 분석, 상태 관리 기능을 지원하며, 금융, IoT, 로그 분석 등 다양한 영역에서 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의실시간 스트리밍과 배치 처리를 모두 지원하는 분산 데이터 처리 엔진Apache Software Foundation 프로젝트목적초저지연 데이터 처리 및 확장 가능한 분석 제공실시간 데이터 중심필요성기존 배치 중심 시스템의 한계 극복Spark Streaming 대비 강력한 실시간 처리실시간 데이터 중심 애플리케이션의 핵심 엔진입니다.2. 특징특징설명비교스트리밍 우선네이티브 스트리밍 모델 기반Spark의 마이크로배치와 차별화상태 관리대..

개요ClickHouse Lake(CHL)는 ClickHouse의 새로운 스토리지 아키텍처로, 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 장점을 결합한 Lakehouse 모델을 기반으로 한다. 분리된 컴퓨트와 스토리지 구조를 바탕으로 대규모 데이터 처리 효율성과 유연성을 확보하며, 클라우드 환경에서의 확장성과 비용 효율성까지 고려한 차세대 분석 플랫폼이다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의ClickHouse Lake는 컴퓨트와 스토리지가 분리된 객체 스토리지 기반의 ClickHouse 확장형 아키텍처목적대규모 데이터 분석의 탄력성과 확장성 확보, Lakehouse 구조 기반 운영필요성기존 ClickHouse 아키텍처의 로컬 디스크 의존성 문제 해소 및 클라우드 최적화 운영 필요2. 특징특징설명기존 ClickHo..

개요HTAP(Hybrid Transactional and Analytical Processing)은 트랜잭션 처리(OLTP)와 분석 처리(OLAP)를 동시에 수행할 수 있는 데이터베이스 아키텍처입니다. 전통적으로는 이 두 가지 기능이 별도의 시스템에서 수행되었으나, HTAP 기술은 이를 통합하여 실시간 데이터 활용을 가능하게 합니다. 본 글에서는 HTAP 엔진의 개념, 구성 요소, 기술적 특징, 장점 및 활용 사례에 대해 상세히 설명합니다.1. 개념 및 정의HTAP은 Hybrid Transactional and Analytical Processing의 약자로, 실시간으로 데이터 입력과 동시에 그 데이터를 분석할 수 있는 데이터베이스 기술입니다. OLTP 시스템은 주로 금융 거래, 사용자 입력 등 빈번한 ..

개요SMP(Shared Memory Processing)와 MPP(Massively Parallel Processing)는 고성능 컴퓨팅 시스템의 대표적인 병렬 아키텍처 모델입니다. 둘 다 병렬 처리 성능을 극대화하기 위한 구조지만, 메모리 접근 방식, 확장성, 처리 효율성 등에서 큰 차이를 보이며, 각각의 특성에 따라 적합한 사용 사례가 달라집니다. 본 글에서는 SMP와 MPP의 개념, 구성, 차이점 및 실제 활용 분야를 비교 분석합니다.1. 개념 및 정의SMP (Shared Memory Processing): 여러 CPU가 하나의 공유 메모리 공간을 이용하여 데이터를 동시에 접근하고 처리하는 방식MPP (Massively Parallel Processing): 각 프로세서가 독립된 메모리를 가지며, ..