ITPE * JackerLab

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..