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개요Kafka Connect는 Apache Kafka의 데이터 통합 프레임워크로, 외부 시스템과 Kafka 간의 데이터 이동을 자동화한다. 코드 작성 없이 표준화된 커넥터를 이용해 데이터베이스, 메시징 큐, 파일 시스템, 클라우드 서비스 등과 Kafka를 연동할 수 있다. 대규모 데이터 스트리밍 파이프라인을 구축하기 위한 핵심 구성 요소로, 실시간 데이터 통합(ETL)을 간소화한다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비교 개념Kafka와 외부 시스템 간 데이터 연동을 수행하는 표준 프레임워크Flume, NiFi 대비 단순하고 확장성 높음목적데이터 수집 및 전송 자동화대규모 스트리밍 파이프라인 구성필요성다양한 소스/싱크 시스템 간 통합 자동화실시간 분석 및 로그 처리 환경 필수2. 특징특징설명비교표준화된 커..

개요Apache SeaTunnel(이전명 Waterdrop)은 대규모 데이터 통합(Data Integration) 및 실시간 스트리밍 처리를 위한 오픈소스 플랫폼입니다. 다양한 데이터 소스와 싱크(Sink)를 연결하여 배치 및 스트리밍 데이터를 효율적으로 처리하며, Spark, Flink 등 분산 처리 엔진 위에서 동작합니다. 단순한 설정 기반으로 복잡한 ETL(Extract, Transform, Load) 파이프라인을 구성할 수 있어 클라우드 및 데이터레이크 환경에서 폭넓게 활용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의실시간 및 배치 데이터 통합을 위한 오픈소스 데이터 파이프라인 플랫폼Apache Software Foundation 프로젝트목적다양한 데이터 소스를 연결하여 효율적인 데이터 전송 및..

개요Kafka Streams는 Apache Kafka에서 제공하는 스트림 프로세싱 라이브러리로, 실시간 데이터 파이프라인 및 이벤트 기반 애플리케이션을 개발하기 위해 설계되었다. 분산 스트림 프로세싱 프레임워크를 직접 구축할 필요 없이, 단일 애플리케이션 수준에서 고성능의 데이터 변환, 집계, 윈도우 연산 등을 수행할 수 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비교 개념Kafka 토픽에서 데이터를 읽고, 실시간으로 처리 후 다시 토픽으로 내보내는 라이브러리Apache Flink, Spark Streaming 대비 경량목적실시간 데이터 변환 및 이벤트 처리마이크로서비스 통합 용이필요성대규모 스트리밍 데이터의 저지연 처리로그, IoT, 금융 트랜잭션 등2. 특징특징설명비교경량 구조Kafka 클라이언트 라이브..

개요Prefect 2.0은 Python 기반의 데이터 워크플로우 오케스트레이션 프레임워크로, 복잡한 데이터 파이프라인을 코드 기반으로 정의하고 신뢰성 있게 실행 및 모니터링할 수 있도록 설계되었습니다. 기존 Prefect 1.0의 DAG 기반에서 벗어나 동적, 이벤트 기반 워크플로우를 지원하며, 유연성과 확장성이 뛰어난 현대적 오케스트레이션 플랫폼으로 진화했습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의Python 코드로 데이터 워크플로우를 선언하고 오케스트레이션하는 프레임워크PrefectHQ 개발, 오픈소스 기반목표코드 중심의 선언적 + 동적 파이프라인 구현Apache Airflow 대안주요 대상데이터 엔지니어, ML 엔지니어, 분석팀Python 친화적 환경 선호 조직2. 특징항목설명비고DAG 비의..

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..

개요Apache Airflow는 복잡한 데이터 파이프라인의 실행을 자동화하고 모니터링할 수 있도록 지원하는 오픈소스 워크플로우 오케스트레이션 툴입니다. DAG(Directed Acyclic Graph)를 기반으로 각 작업의 순서와 종속성을 명시적으로 정의함으로써, 데이터 엔지니어링, ETL, 머신러닝 파이프라인의 효율성과 가시성을 크게 향상시킵니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의DAG 기반으로 태스크의 실행 흐름과 종속성을 정의하는 워크플로우 오케스트레이션 방식Directed Acyclic Graph 구조목적데이터 파이프라인의 자동화, 재현성, 모니터링 확보운영 효율성과 장애 대응력 강화필요성수작업 스케줄링, 태스크 실패 복구, 조건 분기 등의 요구 대응확장성과 안정성 확보 필수Airflow..

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..

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, ..

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,..