무지하게 많은 데이터가 들어왔을 때 당신의 선택은?

요즘 세상에 데이터는 넘쳐납니다. 우리가 웹사이트를 이용할 때마다, 앱을 사용할 때마다, 그리고 센서나 기기에서 발생하는 정보까지—데이터는 곳곳에서 생성되고 있습니다. 그런데 만약, 이처럼 엄청난 양의 데이터가 한꺼번에 우리가 만든 서버에 한꺼번에 들어온다면 여러분은 어떻게 대처하실 것인가요?

이 글에서는 대량의 데이터를 처리할 때 우리가 선택할 수 있는 방법들을 쉽게 설명해보려고 합니다.

1. 데이터 처리 방법의 두 가지 큰 축

데이터 처리 방식은 크게 **배치 처리(Batch Processing)**와 **실시간 스트리밍 처리(Streaming Processing)**로 나눌 수 있습니다.

배치 처리 (Batch Processing)

• 무엇인가요? 일정 기간 동안 모아둔 데이터를 한 번에 처리하는 방식입니다.
• 예를 들어: 하루 동안 쌓인 판매 기록을 저녁에 모아서 분석하는 것처럼, 일정 시간 동안 데이터를 모은 후에 한 번에 처리할 수 있습니다.
• 장점: 복잡한 계산이나 데이터 분석에 좋습니다.
• 단점: 데이터가 실시간으로 반영되지 않기 때문에 최신 정보를 바로 확인하기 어렵습니다.

스트리밍 처리 (Streaming Processing)

• 무엇인가요? 데이터가 발생하는 즉시 계속해서 처리하는 방식입니다.
• 예를 들어: 실시간으로 SNS 피드를 업데이트하거나, 주식 시세를 즉각 반영하는 것처럼, 데이터가 들어오자마자 바로 처리합니다.
• 장점: 최신 데이터를 실시간으로 반영할 수 있어 빠른 의사결정에 유리합니다.
• 단점: 구현이 조금 복잡할 수 있고, 데이터 순서나 일관성을 관리해야 합니다.

2. 대량의 데이터를 다룰 때, 선택의 기준은?

데이터가 무지막지하게 많을 때, 어떤 방법을 선택할지 결정하는 데는 몇 가지 고려할 점이 있습니다.