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RisingWave

개요RisingWave는 대규모 데이터 스트림을 SQL로 실시간 처리할 수 있도록 설계된 분산 스트리밍 데이터베이스입니다. Apache Flink, Kafka Streams 등 전통적인 스트리밍 엔진과 달리, 개발자 친화적인 PostgreSQL 호환 SQL 인터페이스를 제공하여 실시간 분석, 복잡 이벤트 처리, 데이터 웨어하우징의 스트리밍화를 가속화합니다.1. 개념 및 정의RisingWave는 메시지 브로커(예: Kafka, Pulsar 등)로부터 스트리밍 데이터를 ingest하고, 상태를 유지하며 복잡한 변환 및 집계를 수행할 수 있는 **상태 기반 스트리밍 시스템(stateful streaming system)**입니다.PostgreSQL 호환 SQL 지원: SELECT, JOIN, WINDOW 등 ..

개요Redpanda는 Kafka API와 호환되면서도 더 높은 성능, 낮은 지연 시간, 단순한 운영 환경을 제공하는 현대적인 스트리밍 데이터 플랫폼이다. 디스크 기반 Log 구조와 C++로 구현된 아키텍처, 스레드-로컬 처리 방식으로 대규모 이벤트 데이터를 빠르고 신뢰성 있게 처리한다. 본 글에서는 Redpanda의 아키텍처, 차별점, 사용 사례, 도입 전략 등을 중심으로 Kafka 대안 및 실시간 데이터 기반 시스템의 새로운 선택지를 소개한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Redpanda는 Kafka와 API 호환성을 유지하면서, Java가 아닌 C++ 기반으로 설계되어 I/O 성능과 운영 효율을 극대화한 스트리밍 엔진이다.목적고속 스트리밍 처리, Kafka의 복잡한 운영 제거, 안정성 향상필요성..

개요Delta Live Tables(DLT)는 Databricks에서 제공하는 스트리밍 및 배치 데이터 파이프라인의 구축, 운영, 관리를 자동화하는 프레임워크입니다. SQL 또는 Python으로 정의한 선언적 파이프라인을 기반으로, 데이터 품질, 검증, 자동화된 오류 복구, 모니터링 기능을 통합 제공하며, 데이터 팀이 신뢰할 수 있는 실시간 분석 환경을 빠르게 구축할 수 있도록 돕습니다.1. 개념 및 정의DLT는 Delta Lake 기반의 데이터 파이프라인을 코드 선언만으로 자동화된 워크플로우로 변환하는 기능입니다.SQL 및 Python 기반의 선언형 데이터 정의 (DSL)자동 검사, 모니터링, 오류 복구 내장데이터 품질 규칙 기대(expectations) 정의 가능2. 주요 기능 및 특징 기능 설명 ..

개요Event Mesh는 분산 시스템 환경에서 이벤트 기반 통신을 확장 가능하고 유연하게 연결하기 위한 이벤트 브로커의 네트워크 구조입니다. 기업은 Event Mesh를 통해 여러 애플리케이션, 클라우드, IoT, 마이크로서비스 간 실시간 데이터 흐름을 일관되게 관리하고, 복잡한 시스템 간 이벤트 라우팅을 자동화할 수 있습니다. 본 글에서는 Event Mesh의 개념, 아키텍처, 기술 구성, 장점 및 실무 적용 방안을 체계적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의Event Mesh는 **이벤트 브로커(Event Broker)**들이 지능적으로 연결되어, 다양한 시스템 간에 이벤트를 자동 라우팅, 필터링, 전송하는 분산 메시징 인프라입니다.목적: 위치, 프로토콜, 플랫폼에 무관한 이벤트 기반 통합 실현기반 기술..

개요데이터 패브릭(Data Fabric)은 이기종 데이터 환경 전반에 걸쳐 통합되고 지능적인 데이터 관리를 가능하게 하는 아키텍처이다. 오늘날 기업들은 온프레미스, 클라우드, 엣지 등 다양한 환경에서 데이터를 다루고 있으며, 이로 인해 데이터 사일로, 접근성 문제, 보안 우려 등이 증가하고 있다. 데이터 패브릭은 이러한 복잡성을 해소하고 비즈니스 민첩성과 데이터 활용도를 높이는 데 핵심적인 역할을 한다.1. 개념 및 정의데이터 패브릭은 여러 데이터 소스를 연결해 마치 하나의 통합된 데이터 레이어처럼 작동하는 기술 아키텍처로, 실시간 데이터 접근, 통합, 관리, 거버넌스를 자동화하는 것을 목표로 한다.목적: 데이터 사일로 해소 및 전체 데이터 접근성 향상필요성: 분산 환경에서의 복잡한 데이터 관리와 분석 ..

개요데이터 기반 시스템의 출발점은 '수집'입니다. 어떤 데이터를 어떻게, 얼마나 빠르게, 어떤 형식으로 수집할 수 있는가에 따라 분석 품질, 실시간성, 대응력이 결정됩니다. 데이터 수집 기술은 IoT, 웹, 로그, 메시지, API, 배치/실시간 등 다양한 형태로 진화하고 있으며, 이에 따라 수집 아키텍처와 도구 또한 다변화되고 있습니다. 이 글에서는 대표적인 수집 기술과 아키텍처 유형, 적용 전략을 체계적으로 정리합니다.1. 데이터 수집이란? 항목 설명 정의다양한 출처에서 데이터를 수신, 추출, 적재하기 위한 기술적 처리 과정목적데이터 분석·모델링을 위한 원천 확보, 실시간 반응 시스템 기반 확보수집 유형배치 수집(Batch), 실시간 스트리밍(Stream), 이벤트 기반, CDC(Change Data..

개요패스트데이터(Fast Data)는 빅데이터의 ‘크기’ 중심 패러다임에서 ‘속도’ 중심으로 진화한 개념입니다. 즉, 대용량 데이터를 쌓아 분석하는 것이 아니라, 데이터가 생성되자마자 바로 처리하고 활용하는 실시간 분석 기술 및 전략을 말합니다. 실시간 모니터링, 즉시 대응, 스트리밍 분석이 요구되는 산업 전반에서 패스트데이터는 핵심 경쟁력으로 부상하고 있습니다.1. 패스트데이터란? 항목 설명 정의데이터가 생성되자마자 저장 전에 실시간으로 처리·분석하는 데이터 흐름 처리 방식특징초저지연성, 이벤트 기반, 실시간 스트리밍, 짧은 수명 데이터 중심관련 기술Kafka, Flink, Spark Streaming, Apache Pulsar, Apache Beam, Redis Streams패스트데이터는 ‘데이터 ..

개요Reactive Inference(실시간 예측)는 변화하는 환경이나 입력에 실시간으로 반응하여 즉시 추론 결과를 도출하는 AI 기술입니다. 특히 센서 기반 시스템, 자율주행, 로봇 제어, 금융 시장 예측 등 빠른 의사결정이 필요한 분야에서 필수적인 요소로 주목받고 있습니다. 이는 기존의 배치 기반 추론(Batch Inference)과는 다른 접근 방식으로, 지연(latency)을 최소화하고, 예측 반응성을 극대화하는 데 초점을 둡니다.1. 개념 및 정의Reactive Inference는 입력 데이터가 실시간으로 도착함과 동시에, 최소한의 지연 시간으로 모델이 예측 결과를 출력하는 방식입니다. 이때 모델은 사전 학습된 파라미터를 기반으로, 추가적인 재학습 없이 예측만 수행합니다. 핵심은 낮은 추론 지연..

개요컨버전스 IoT(Convergence IoT)는 다양한 산업 영역에서 IoT(사물인터넷) 기술을 다른 기술 또는 산업과 융합(Convergence)하여 고부가가치 서비스를 창출하는 차세대 디지털 전략입니다. 단순한 센서 네트워크나 데이터 수집을 넘어, AI, 빅데이터, 클라우드, 5G, 엣지컴퓨팅 등의 기술과 융합되어 스마트시티, 스마트팩토리, 스마트헬스케어 등으로 진화하고 있습니다.1. 개념 및 정의컨버전스 IoT는 다양한 기술(Information, Operational, Communication)의 융합을 통해 IoT 데이터를 분석·활용하며, 실시간 대응성과 예측 기능을 갖춘 지능형 인프라를 구성하는 개념입니다.핵심 목적:이기종 기술·플랫폼 간 통합산업 자동화와 지능형 대응 구현데이터 기반 실시..

개요동적 지식 그래프(Dynamic Knowledge Graph)는 시시각각 변화하는 정보를 반영하고 업데이트할 수 있는 지능형 데이터 모델이다. 전통적인 정적 지식 그래프와는 달리 실시간 데이터 수집, 분석, 연계가 가능하여 빠르게 변하는 환경 속에서도 신뢰할 수 있는 정보 구조를 제공한다. 본 글에서는 동적 지식 그래프의 정의부터 구성 요소, 기술 스택, 활용 사례에 이르기까지 포괄적으로 다룬다.1. 개념 및 정의동적 지식 그래프(Dynamic Knowledge Graph)는 실시간 또는 주기적으로 변화하는 데이터를 기반으로 지속적으로 노드와 엣지를 업데이트하며 지식 간의 관계를 모델링하는 데이터베이스 형태이다. 이는 대규모 연결된 데이터를 시멘틱하게 해석하고, 시의적절한 의사결정을 지원하기 위한 기..