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개요Airbyte는 다양한 데이터 소스로부터 데이터를 추출하여 목적지 시스템(데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 등)으로 이동시키는 ELT(Extract, Load, Transform) 파이프라인을 구축할 수 있는 오픈소스 데이터 통합 플랫폼입니다. 300개 이상의 커넥터를 지원하며, 커스텀 커넥터 개발과 스케줄링, 에러 복구, CDC 등 유연한 기능을 통해 데이터 엔지니어링 효율성을 극대화합니다.본 글에서는 Airbyte의 구조, 특징, 기술 요소, 실무 활용 사례 등을 중심으로 데이터 파이프라인 구축 전략을 소개합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Airbyte는 다양한 SaaS/API/DB에서 데이터를 추출하여 분석 시스템으로 이동시키는 오픈소스 ELT 데이터 통합 플랫폼입니다.목적데이터 파이프..

개요Debezium은 데이터베이스의 변경 이벤트(삽입, 수정, 삭제)를 실시간으로 캡처하여 스트리밍 플랫폼(Kafka, Pulsar 등)으로 전달하는 오픈소스 Change Data Capture(CDC) 플랫폼입니다. 운영 데이터베이스에 부담을 주지 않으면서도 데이터 복제, 캐시 갱신, 이벤트 기반 마이크로서비스 설계에 필요한 데이터 변경 이벤트를 실시간으로 수집할 수 있어 데이터 아키텍처 현대화의 핵심 기술로 각광받고 있습니다.본 글에서는 Debezium의 구조, 동작 방식, 주요 커넥터, 활용 사례 등을 기반으로 실시간 데이터 파이프라인 구축 전략을 소개합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Debezium은 데이터베이스의 변경 로그를 캡처하여 Kafka/Pulsar와 같은 메시지 시스템으로 전달..

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..

개요Streaming HTAP(Hybrid Transactional and Analytical Processing)은 트랜잭션 처리(OLTP)와 실시간 분석(OLAP)을 단일 데이터 경로에서 통합하는 아키텍처로, 특히 Kafka, Pulsar, Flink 등 스트리밍 데이터 인프라 기반에서 구현되는 차세대 데이터 처리 모델입니다. 데이터 복제나 ETL 없이도 실시간 분석과 의사결정을 가능하게 하여, 실시간 인사이트와 반응성을 동시에 추구하는 조직에게 최적화된 데이터 플랫폼 전략입니다.1. 개념 및 정의HTAP: OLTP + OLAP을 결합한 데이터 처리 모델Streaming HTAP: 스트리밍 입력 기반으로 트랜잭션과 분석을 동시에 수행하는 실시간 아키텍처기반 요소: Kafka/Flink 스트림, CDC..

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 ..

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 ..

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 ..

개요Zero-ETL은 기존의 Extract-Transform-Load(ETL) 파이프라인 없이 운영 데이터베이스와 분석 시스템 간의 실시간 통합을 가능하게 하는 데이터 처리 아키텍처입니다. 데이터 이동 및 중복 저장 없이 실시간 분석, 대시보드, 머신러닝 등을 가능하게 하며, AWS, Google Cloud, Snowflake 등 다양한 클라우드 벤더들이 Zero-ETL 솔루션을 발표하며 빠르게 확산되고 있습니다.1. 개념 및 정의Zero-ETL은 기존 ETL의 복잡성과 지연을 해결하기 위해 다음과 같은 방식으로 작동합니다:데이터 추출·이동·적재 생략: 운영 DB와 분석 플랫폼 간 직접 연결CDC(Change Data Capture) 또는 스트리밍 기반 동기화중간 스토리지 없이 분석 시스템에 바로 반영이..

개요Streaming DB는 정적 데이터를 대상으로 하는 전통적인 RDBMS와 달리, 연속적으로 발생하는 실시간 데이터를 처리·분석·저장하는 데이터베이스 시스템입니다. IoT 센서, 실시간 사용자 이벤트, 금융 거래, 로그 스트림 등 고속·고빈도 데이터에 적합하며, Kafka, Pulsar 등의 메시지 브로커와 통합되어, 지연 없이 SQL 기반 실시간 질의 처리를 수행합니다. Flink, Materialize, RisingWave, ksqlDB 등이 대표적입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Streaming DB는 스트림 형태의 데이터에 대해 SQL 또는 DSL 기반 연속 질의를 수행하며, 결과를 실시간으로 갱신하는 데이터베이스입니다.목적이벤트가 발생하는 즉시 분석과 반응을 가능하게 하여, 의사결..

개요Materialize는 정형 SQL 쿼리를 통해 스트리밍 데이터를 지속적이고 실시간으로 질의 가능한 고성능 스트리밍 데이터베이스입니다. Postgres 호환 SQL을 그대로 사용하면서도 Kafka, Debezium, S3 등 다양한 실시간 데이터 소스로부터 입력을 받고, 복잡한 JOIN과 집계 연산을 수 밀리초 내에 처리할 수 있는 **물리적 뷰(Materialized View)**를 자동으로 지속 업데이트합니다. 기존의 배치 기반 ETL 및 스트리밍 처리의 복잡성을 줄이는 획기적인 접근 방식입니다.1. 개념 및 정의항목설명정의Materialize는 SQL로 작성된 쿼리를 지속적 뷰로 유지하여, 소스 데이터가 변경될 때마다 뷰 결과를 자동으로 최신 상태로 반영하는 실시간 스트리밍 DB입니다.목적스트리..

개요Zero-Copy ETL은 데이터 복제(Copy)를 최소화하거나 제거하고, 원본 데이터 소스에 직접 연결하여 실시간 또는 거의 실시간으로 변환(Transform) 및 로딩(Load)을 수행하는 ETL(Extract-Transform-Load) 전략입니다. 전통적 ETL이 대규모 데이터 복제와 이관을 전제로 하는 반면, Zero-Copy ETL은 성능, 비용, 데이터 거버넌스 측면에서 혁신적 이점을 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의데이터 소스를 복제하지 않고, 원본 데이터에 직접 접근하여 변환 및 로딩을 수행하는 데이터 통합 접근 방식목적스토리지 비용 절감, 데이터 최신성 유지, 거버넌스 리스크 감소필요성데이터 폭증, 복제 비용 증가, 데이터 일관성 및 신뢰성 확보 요구 대응Zero-Co..

개요ROADM(Reconfigurable Optical Add-Drop Multiplexer)은 광 전송망에서 특정 파장(채널)을 선택적으로 삽입(Add)하거나 삭제(Drop)할 수 있도록 설계된 유연한 파장 라우팅 장비이다. 기존의 고정형 OADM과 달리 원격 제어 및 동적 구성 기능을 제공하여, 100G/400G/800G 이상의 DWDM 네트워크 환경에서 효율적인 경로 제어 및 트래픽 운용을 가능하게 한다. 본 글에서는 ROADM의 개념, 구성, 기술 원리 및 활용 사례를 자세히 소개한다.1. 개념 및 정의ROADM은 광신호를 전기 변환 없이 파장 단위로 선택해 네트워크 경로를 재구성할 수 있는 장비이다. 이는 네트워크 운영자가 원격으로 각 파장의 경로를 변경하거나 필요한 파장을 새롭게 삽입하거나 제..

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..

개요Query Offloading은 데이터베이스의 주요 부하를 다른 시스템, 캐시, 외부 분석 플랫폼 등으로 분산하여 성능을 최적화하는 전략입니다. 고부하 쿼리, 반복 실행되는 분석 질의, 보고서용 정적 쿼리를 오프로드(offload)함으로써 본 시스템의 트랜잭션 처리 성능을 확보하고 병목 현상을 줄일 수 있습니다. 본 글에서는 Query Offloading의 개념, 유형, 기술 구성, 실무 적용 사례 등을 다룹니다.1. Query Offloading이란? 항목 설명 정의원본 DB가 직접 처리하지 않도록 일부 쿼리를 외부 시스템(예: 캐시, DW, 분석 플랫폼)으로 분산하는 기술목적OLTP 시스템의 성능 보존, 보고서 쿼리 분리, 리소스 분산주요 활용비즈니스 인텔리전스, 대용량 집계, 백엔드 비동기 연..