ITPE * JackerLab

개요Reactive Programming(리액티브 프로그래밍)은 데이터의 흐름과 변화에 반응하는 비동기 이벤트 기반 프로그래밍 패러다임입니다. 특히 복잡한 사용자 인터페이스, 실시간 데이터 처리, 마이크로서비스 간 통신 등에서 효과적인 방식으로, 선언형 코드 작성과 비동기 처리의 복잡성을 줄이는 데 큰 장점을 제공합니다.1. 개념 및 정의Reactive Programming은 **데이터 스트림(stream)**과 **변화 전파(propagation of change)**를 중심으로 작동하는 선언형 프로그래밍 기법입니다.목적: 비동기/이벤트 기반 시스템을 더 명확하고 유지보수 가능하게 구현필요성: 콜백 지옥(Callback Hell), 복잡한 동기화 이슈 해결기반 이론: Reactive Manifesto,..

개요이벤트 기반 아키텍처(Event-Driven Architecture, EDA)는 이벤트(event)를 중심으로 시스템이 반응하고, 실시간으로 데이터를 처리하는 분산형 소프트웨어 아키텍처 패턴이다. 이는 마이크로서비스, IoT, 금융 거래 시스템 등 빠른 데이터 처리와 확장성이 필요한 환경에서 널리 사용된다. 본 글에서는 EDA의 개념, 구성 요소, 장점과 단점, 그리고 활용 사례를 살펴본다.1. EDA(Event-Driven Architecture)란?EDA는 시스템의 구성 요소가 이벤트를 생성하고, 이벤트가 발생할 때 이를 처리하는 방식으로 동작하는 소프트웨어 아키텍처 패턴이다. 전통적인 요청-응답 방식과 달리, 이벤트가 발생할 때만 동작하며, 비동기 방식으로 메시지를 전달할 수 있다.✅ EDA는 ..

개요ETL(Extract, Transform, Load)은 데이터를 추출(Extract), 변환(Transform), 적재(Load)하는 프로세스로, 데이터 웨어하우스(DWH), 빅데이터 분석, 머신러닝(ML) 모델링 등 다양한 데이터 활용 환경에서 필수적인 데이터 처리 기법입니다. ETL은 대량의 데이터를 효율적으로 변환 및 로드하여 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 데이터 분석을 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다.1. ETL 프로세스란?ETL은 다양한 원천 데이터로부터 데이터를 추출하여 변환한 후, 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크에 저장하는 데이터 처리 방식입니다.1.1 ETL의 주요 단계 단계 설명 추출(Extract)다양한 데이터 소스에서 원본 데이터를 수집변환(Transform)데이터를 정제,..

개요빅데이터 프레임워크는 대용량 데이터를 저장, 처리 및 분석하기 위한 분산 컴퓨팅 기술입니다. 대표적인 빅데이터 프레임워크로는 Apache Hadoop과 Apache Spark가 있으며, 이들은 데이터 웨어하우스, 머신러닝, 실시간 데이터 분석 등 다양한 분야에서 활용됩니다. Hadoop은 배치 처리(Batch Processing)에 최적화된 분산 저장 및 연산 기술을 제공하며, Spark는 메모리 기반의 고속 데이터 처리를 지원하여 실시간 분석을 가능하게 합니다.1. 빅데이터 프레임워크란?빅데이터 프레임워크는 대량의 데이터를 분산된 환경에서 효과적으로 저장하고 처리할 수 있도록 설계된 시스템입니다. **전통적인 데이터베이스 시스템(RDBMS)**과는 달리, 수십~수백 테라바이트(TB) 이상의 데이터를..