ITPE * JackerLab

개요전통적인 데이터 분석 환경에서는 ETL(Extract-Transform-Load) 프로세스가 필수였다. 하지만 이 과정은 느리고 복잡하며, 실시간성 확보가 어렵다는 근본적 한계를 가진다. 이에 따라 등장한 개념이 **Zero-ETL Architecture (ZETLA)**이다.ZETLA는 데이터 소스에서 분석 시스템까지 별도의 ETL 과정 없이 실시간으로 데이터를 연동·처리하는 구조다. 이는 데이터 파이프라인을 단순화하고, 비즈니스 민첩성과 운영 효율성을 극대화하는 차세대 데이터 아키텍처로 주목받고 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의ZETLA는 별도의 ETL 단계 없이 운영 데이터가 실시간 분석 시스템에 자동 연동되는 데이터 아키텍처이다.목적데이터 복제 및 변환 없이 통합 분석 환경 구현필요성..

개요Log-Based Delta는 데이터베이스 또는 분산 시스템의 변경 로그(Change Log 또는 Transaction Log)를 기반으로 데이터 변화만을 감지하여 저장, 동기화, 전파하는 효율적인 데이터 처리 기술입니다. 이는 대규모 데이터 환경에서의 성능 최적화, 실시간 분석, CDC(Change Data Capture) 기반 데이터 흐름 구성에 핵심적으로 활용됩니다.1. 개념 및 정의Log-Based Delta는 전체 데이터를 비교하거나 재처리하지 않고, 로그 상의 변경 정보만 추출하여 데이터 처리에 반영하는 방식입니다.핵심 아이디어: 변경 이벤트 중심의 데이터 최소 처리출처: 트랜잭션 로그, 바이너리 로그, Write-Ahead Log 등적용 범위: 데이터 복제, 스트리밍 분석, 비동기 동기화..

개요Change Data Capture(CDC)는 데이터베이스 내에서 발생하는 변경사항을 실시간 또는 근실시간으로 캡처하여 다른 시스템으로 전파하는 기술입니다. 기존의 배치 기반 ETL과 달리, CDC는 데이터의 변경 이벤트(삽입, 수정, 삭제)를 추적하여 스트리밍 방식으로 전달함으로써 데이터 동기화의 정확성과 속도를 크게 향상시킵니다.1. 개념 및 정의CDC는 소스 시스템의 데이터 변경을 감지하여 대상 시스템으로 전달하고 이를 실시간으로 반영하는 데이터 처리 기법입니다.적용 대상: 관계형 DB, NoSQL, 메시지 큐 등주요 방식: 로그 기반(Log-based), 트리거 기반(Trigger-based), 시간 기반(Polling)활용 목적: 데이터 복제, 실시간 분석, 마이크로서비스 간 연동2. 특징 ..

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, ..

개요데이터 파이프라인 서비스(Data Pipeline as a Service, DPaaS)는 데이터를 수집, 처리, 저장하는 전체 흐름을 클라우드에서 자동화하고 관리할 수 있도록 지원하는 서비스형 플랫폼이다. 전통적으로 복잡한 구축과 운영이 요구되던 데이터 파이프라인을 추상화하여, 개발자 및 데이터 엔지니어가 핵심 비즈니스 로직에 집중할 수 있도록 돕는다. 이 글에서는 DPaaS의 정의, 특징, 구성 요소, 기술 요소, 주요 서비스, 장점 등을 체계적으로 살펴본다.1. 개념 및 정의DPaaS는 Data Ingestion(수집), ETL/ELT(변환/적재), 데이터 저장, 모니터링, 오류 처리 등을 클라우드 환경에서 관리형 서비스로 제공하는 솔루션이다. 일반적으로 SaaS 또는 PaaS 형태로 제공되며, ..