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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..