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CALM Theorem (Consistency And Logical Monotonicity Theorem)

개요CALM Theorem은 분산 시스템에서 일관성을 보장하면서도 동기화 없이 계산이 가능한 조건을 정의하는 이론입니다. 이 정리는 분산 데이터 처리에서 일관성과 확장성을 동시에 달성하기 위한 기반을 제공하며, 특히 스트림 처리, 데이터베이스, 이벤트 기반 시스템의 설계에 중요한 통찰을 제공합니다. Berkeley 대학 Joseph Hellerstein 교수가 주도한 연구 결과로, 실용적 시스템 구현에 영향을 주고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의**논리적 단조성(logical monotonicity)**이 있는 계산은 분산 환경에서도 동기화 없이 일관된 결과를 생성할 수 있다는 정리Consistency And Logical Monotonicity목적동기화 비용 없이 정확한 결과를 생..

개요KRaft(Kafka Raft Metadata mode)는 Apache Kafka의 기존 메타데이터 관리 시스템인 ZooKeeper를 대체하기 위해 설계된 새로운 클러스터 관리 메커니즘이다. KRaft는 Raft 합의 알고리즘을 기반으로 Kafka 내부에서 직접 메타데이터를 관리하여 운영 복잡성을 줄이고 일관성과 복원력을 향상시킨다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비교 개념Raft 합의 알고리즘 기반 Kafka 내부 메타데이터 관리 방식기존 ZooKeeper 기반 메타데이터 관리 대체목적ZooKeeper 제거 및 Kafka 클러스터의 단순화외부 의존성 제거필요성대규모 Kafka 클러스터의 관리 복잡성 감소운영 효율성 향상2. 특징특징설명비교ZooKeeper 제거Kafka 내부적으로 메타데이터 관리 ..

개요AsyncAPI 2.x는 메시지 기반 아키텍처, 즉 이벤트 드리븐(Event-driven) 시스템을 설계하고 문서화하기 위한 오픈소스 API 명세(Open API Specification)입니다. 마이크로서비스, IoT, 스트리밍 서비스와 같은 비동기 통신 시스템에서 표준화된 방식으로 통신 구조를 문서화하고 자동화할 수 있게 합니다.1. 개념 및 정의구분내용정의AsyncAPI는 비동기 메시지 기반 시스템을 위한 오픈소스 API 문서화 및 설계 명세입니다.목적이벤트 중심 시스템의 인터페이스를 명확히 정의하고, 통신 표준화 및 자동화를 지원합니다.필요성REST API로는 부족한 실시간 통신, 스트리밍, 메시지 브로커 기반 시스템을 위한 명확한 명세 필요AsyncAPI는 OpenAPI(Swagger)의 비..

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..

개요Streaming Vector DB(SVDB)는 대규모 스트리밍 데이터에서 생성되는 고차원 벡터 정보를 실시간으로 저장, 검색, 분석할 수 있는 데이터베이스입니다. 이는 전통적인 정적(Vector DB) 벡터 저장소와 달리, 지속적으로 변화하는 데이터 흐름(streaming data)에 최적화되어 있으며, 실시간 추천, 이상 탐지, 멀티모달 AI 처리 등에서 강력한 성능을 발휘합니다.1. 개념 및 정의Streaming Vector DB는 벡터 데이터를 스트림 기반으로 지속 수신하며, 수신 즉시 인덱싱 및 쿼리가 가능한 고성능 벡터 데이터베이스입니다. 고차원 임베딩을 활용한 AI/ML 파이프라인에서 실시간 분석 및 반응성이 중요한 영역에서 활용됩니다.목표는 벡터 삽입-검색 지연(latency)을 최소화..

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..

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 ..

개요Synthetic Event Load(SEL) Testing은 실제 트래픽이나 사용자 활동이 아닌 인위적으로 생성된 이벤트를 기반으로 시스템의 처리 능력, 탄력성, 오류 허용성을 검증하는 테스트 기법입니다. 클라우드 네이티브 환경과 복잡한 분산 시스템 구조에서 서비스 품질을 보장하기 위한 선제적 성능 검증 도구로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의SEL 테스트는 인위적으로 구성된 트래픽, 메시지, 이벤트 흐름 등을 시스템에 주입하여 예상치 못한 조건에서도 시스템이 정상적으로 동작하는지 검증하는 테스트 방법입니다.Synthetic Load: 실제 사용자 트래픽이 아닌 테스트용 이벤트 기반 부하Event 중심 구조: Kafka, RabbitMQ 등 메시지 기반 시스템에 적합목적: 시스템의 성능 병목 지..

개요DataHub는 LinkedIn이 개발하고 LF AI & Data 재단이 관리하는 오픈소스 메타데이터 플랫폼으로, 대규모 데이터 환경에서 실시간 메타데이터 수집, 검색, 계보(Lineage), 품질 추적을 가능하게 하는 현대적 데이터 거버넌스 솔루션이다. 마이크로서비스 아키텍처와 Kafka 기반의 실시간 이벤트 스트리밍을 통해 지속적으로 변화하는 데이터 환경에 민첩하게 대응할 수 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의실시간 메타데이터 수집, 탐색, 계보 분석, 품질 관리, 정책 기반 거버넌스를 지원하는 오픈소스 플랫폼개발 주체LinkedIn → LF AI & Data 오픈소스 커뮤니티 주도아키텍처Kafka + GraphQL + Neo4j(또는 Elasticsearch) 기반 메타데이터 처리 플랫폼..

개요Materialize는 기존 배치 중심 데이터 웨어하우스의 한계를 극복하고, SQL을 사용하여 실시간 스트리밍 데이터를 처리할 수 있도록 설계된 현대적 스트리밍 분석 플랫폼이다. PostgreSQL과 호환되는 인터페이스를 제공하며, 복잡한 실시간 쿼리를 선언적 SQL로 작성하고 지속적으로 최신 결과를 유지하는 것이 가능하다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의Kafka, CDC 등 스트리밍 소스로부터 데이터를 수신하고, SQL로 지속적인 쿼리 실행 결과를 제공하는 시스템목적낮은 지연 시간의 스트리밍 분석을 SQL로 간편하게 구현기술 기반differential dataflow, Timely Dataflow 기반 incremental view maintenanceMaterialize는 스트리밍을 SQL ..

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..

개요Event-Carried State Transfer(ECST)는 이벤트 소싱(Event Sourcing)과 비동기 메시징 기반 시스템에서 데이터를 일관되고 신속하게 전달하기 위한 설계 방식입니다. 이벤트 메시지 자체에 상태(State) 정보를 포함시켜, 소비자(Consumer)가 별도 조회 없이 필요한 정보를 즉시 활용할 수 있게 하며, CQRS(Command Query Responsibility Segregation) 및 마이크로서비스 아키텍처에서 자주 사용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의이벤트 메시지에 상태 정보 전체 또는 핵심 속성을 포함하여 상태를 동기화하는 이벤트 설계 방식목적소비자가 이벤트만으로 필요한 상태를 식별할 수 있도록 함적용 구조Event-driven architectu..

개요CQRS(Command Query Responsibility Segregation)는 애플리케이션의 읽기와 쓰기 작업을 명확하게 분리하여 설계하는 아키텍처 패턴입니다. 복잡한 비즈니스 로직을 처리하고 확장성을 높이기 위한 목적으로 사용되며, 마이크로서비스 아키텍처나 이벤트 소싱과 자주 결합됩니다.1. 개념 및 정의CQRS는 Command(명령)와 Query(조회)의 책임을 분리함으로써, 애플리케이션에서 상태 변경과 상태 조회를 각각 독립적으로 처리할 수 있도록 합니다.Command: 데이터를 변경하는 작업 (예: 생성, 수정, 삭제)Query: 데이터를 조회하는 작업 (예: 목록 보기, 상세 보기)이 분리는 시스템 복잡도를 관리하고, 성능과 보안 요구 사항에 따라 각 책임을 독립적으로 최적화할 수 있..

개요AI 시스템에서 모델의 성능을 결정짓는 핵심 요소는 데이터의 품질과 일관성입니다. 특히 머신러닝 모델이 요구하는 전처리된 피처(feature) 데이터의 생성, 관리, 재사용을 체계화하기 위한 인프라가 바로 Feature Store입니다. 최근 등장한 Feature Store 2.0은 단순 저장소 역할을 넘어, 온라인-오프라인 동기화, 실시간 피처 파이프라인, 엔드투엔드 MLOps 통합을 지원하는 진화된 형태로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의Feature Store 2.0은 AI/ML 시스템에서 피처의 생성부터 저장, 배포, 버전관리, 실시간 제공까지 지원하는 차세대 피처 관리 플랫폼입니다. 기존의 Feature Store 1.0이 주로 배치 학습 기반의 정적 피처 저장소였다면, 2.0은 스트리밍..

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..

개요데이터는 이제 ‘소유’보다 ‘공유’를 통해 더 큰 가치를 창출하는 자산이 되었습니다. 다양한 조직 간, 부서 간, 시스템 간의 데이터 연계와 협업이 중요해지며, 이를 가능하게 하는 데이터 공유 기술의 발전이 주목받고 있습니다. 본 글에서는 데이터 공유의 개념, 주요 기술 방식, 활용 모델, 플랫폼 예시 및 보안 고려사항까지 포괄적으로 정리합니다.1. 데이터 공유란? 항목 설명 정의데이터 제공자와 활용자 간 데이터 파일, API, 플랫폼 등을 통해 정보를 교환하거나 연계하는 기술적·정책적 행위목적데이터 활용 극대화, 중복 제거, 협업 기반 인사이트 확보공유 유형내부 공유(부서 간), 외부 공유(기관/기업 간), 개방형 공유(공공/민간 데이터셋)데이터 공유는 ‘데이터의 유통망’이며, 거버넌스와 기술이 ..

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 ..

개요'빅데이터'는 대량의 데이터를 수집·저장·분석하여 인사이트를 도출하는 기술과 방법론을 의미하며, 2010년대 초부터 산업 전반에서 디지털 혁신을 이끌어왔습니다. 하지만 정형·비정형 데이터를 저장하는 데 그치지 않고, AI 기반의 실시간 분석과 자동화된 의사결정까지 요구되는 시대가 도래하면서 '빅데이터 2.0' 개념이 주목받고 있습니다. 본 포스트에서는 빅데이터와 빅데이터 2.0의 개념, 기술 차이, 아키텍처, 활용 사례 등을 비교 분석합니다.1. 빅데이터(Big Data)란? 항목 설명 정의대용량, 고속, 다양한 형태의 데이터를 저장하고 분석하는 기술 및 환경특징3V(Volume, Velocity, Variety) → 이후 5V(Veracity, Value)로 확장주요 기술Hadoop, HDFS, ..

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..

개요중재자 토폴로지(Mediator Topology)와 브로커 토폴로지(Broker Topology)는 분산 시스템에서 서비스 간의 통신을 관리하는 두 가지 대표적인 메시지 전달 아키텍처이다. 중재자 토폴로지는 중앙 집중형 구조를 사용하여 서비스 간 조정을 담당하며, 브로커 토폴로지는 서비스 간 직접적인 메시지 전달을 관리하는 분산형 구조를 갖는다. 본 글에서는 두 가지 아키텍처의 개념, 구성 요소, 장단점, 활용 사례를 비교 분석한다.1. 중재자 토폴로지(Mediator Topology)란?중재자 토폴로지는 서비스 간 통신을 중앙 집중형 컴포넌트(중재자, Mediator)가 관리하는 아키텍처이다. 이는 서비스 간의 복잡한 상호작용을 단순화하고, 중앙에서 트랜잭션을 조정하는 데 유리하다.✅ 중재자 토폴로..

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 ..