ITPE * JackerLab

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 ..

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..

개요Debezium은 Apache Kafka 기반의 오픈소스 CDC(Change Data Capture) 플랫폼으로, 데이터베이스의 변경사항을 실시간으로 감지하고 이벤트로 스트리밍함으로써 Event-Driven ETL의 핵심 엔진으로 활용됩니다. 기존 배치 기반 ETL과 달리 데이터 변경 이벤트 발생 시 즉각적으로 데이터 흐름을 유도할 수 있어, 마이크로서비스, 데이터 웨어하우스, 실시간 분석에 이상적인 구조를 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의DB 트랜잭션 로그를 감지하여 변경 이벤트를 Kafka 스트림으로 전달하는 CDC 플랫폼핵심 역할데이터 변경 추적 → 이벤트 발행 → 후속 시스템으로 스트리밍데이터 흐름 구조Source DB → Debezium Connector → Kafka → Co..

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..