ㅁ 웹 배포 및 서버리스

ㅇ 정의: 웹 기반 애플리케이션 및 서버리스 환경에서의 배포 전략을 다루며, 서버 관리 없이 클라우드 서비스를 활용하여 애플리케이션을 실행하는 방식을 포함.

ㅇ 특징: 확장성, 비용 효율성, 유지관리의 용이성, 빠른 배포 가능.

ㅇ 적합한 경우: 빠른 배포 주기가 필요한 경우, 서버 관리 리소스를 최소화하고 싶은 경우, 트래픽 변동이 큰 애플리케이션.

ㅇ 시험 함정: 서버리스와 서버 기반 배포를 혼동하는 사례, 배포 전략의 장단점을 묻는 문제에서 서버리스의 단점을 간과하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 서버리스는 초기 설정 비용이 낮고, 확장성이 뛰어나다.
– X: 서버리스는 항상 비용이 저렴하다.

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1. 배치 처리

ㅇ 정의: 대량의 데이터를 일정 시간 간격으로 모아 한꺼번에 처리하는 방식으로, 실시간 처리가 필요하지 않은 작업에 적합.

ㅇ 특징: 대규모 데이터 처리에 적합, 처리 지연 시간 발생, 주기적으로 실행 가능, 자원 활용 최적화 가능.

ㅇ 적합한 경우: 로그 분석, 데이터 백업, 정기적 보고서 생성 등 실시간 처리가 필요 없는 작업.

ㅇ 시험 함정: 배치 처리와 스트리밍 처리의 차이를 혼동하거나, 배치 처리의 처리 지연 특성을 간과하는 경우.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
– O: 배치 처리는 대량 데이터를 주기적으로 처리하는 데 적합하다.
– X: 배치 처리는 항상 실시간 데이터 처리를 지원한다.

ㅁ 추가 학습 내용

배치 처리와 스트리밍 처리는 데이터 처리 방식에서 중요한 두 가지 개념입니다. 시험 대비를 위해 스트리밍 처리와 관련된 정의, 특징, 적합한 경우를 정리하고, 서버리스 환경에서 배치 처리의 구현 사례에 대해서도 학습할 필요가 있습니다. 아래는 학습 내용을 정리한 것입니다.

1. 스트리밍 처리의 정의:
스트리밍 처리는 데이터가 실시간으로 지속적으로 발생하는 환경에서 데이터를 처리하는 방식입니다. 데이터를 수집하자마자 즉시 처리하며, 데이터가 도착하는 순서대로 처리 결과를 생성합니다.

2. 스트리밍 처리의 특징:
– 실시간 처리: 데이터가 생성되는 즉시 처리하여 빠르게 결과를 제공합니다.
– 낮은 지연 시간: 데이터 처리와 결과 생성 사이의 시간이 매우 짧습니다.
– 이벤트 중심: 데이터가 이벤트 형태로 전달되며, 각 이벤트가 독립적으로 처리됩니다.
– 지속적인 데이터 흐름: 데이터를 모아서 처리하지 않고, 데이터가 실시간으로 계속 흘러옵니다.
– 적합한 도구: Apache Kafka, Apache Flink, Apache Storm 등과 같은 도구가 주로 사용됩니다.

3. 스트리밍 처리가 적합한 경우:
– 실시간 분석이 필요한 경우 (예: 실시간 금융 거래 모니터링, 온라인 광고 클릭 분석)
– 이벤트 기반 시스템 (예: IoT 센서 데이터 분석, 사용자 활동 추적)
– 실시간 알림 시스템 (예: 사기 탐지, 시스템 오류 알림)

4. 배치 처리와 비교:
– 배치 처리는 대규모 데이터를 일정 시간 동안 모아서 한꺼번에 처리하는 방식입니다.
– 스트리밍 처리는 데이터를 실시간으로 처리하며, 배치 처리에 비해 지연 시간이 짧습니다.
– 배치 처리는 대량의 데이터를 처리하는 데 적합하며, 스트리밍 처리는 빠른 응답이 필요한 경우에 적합합니다.

5. 서버리스 환경에서 배치 처리의 구현 사례:
서버리스 환경에서는 인프라를 관리하지 않고도 배치 처리를 구현할 수 있습니다. 주요 사례는 다음과 같습니다.
– AWS Lambda:
– AWS Lambda는 이벤트 기반으로 코드를 실행하는 서버리스 컴퓨팅 서비스입니다.
– 배치 처리를 위해 S3, DynamoDB, SQS 등의 데이터 소스와 통합하여 데이터를 트리거로 Lambda 함수를 실행할 수 있습니다.
– 예: S3 버킷에 파일이 업로드될 때 이를 트리거로 Lambda 함수가 실행되어 데이터를 처리하는 작업.
– Google Cloud Functions:
– Google Cloud Functions는 Google Cloud Platform에서 제공하는 서버리스 컴퓨팅 서비스입니다.
– Pub/Sub 메시지, Cloud Storage 업로드 이벤트 등을 트리거로 배치 처리를 수행할 수 있습니다.
– 예: Cloud Storage에 저장된 데이터를 읽어와 BigQuery에 로드하는 작업.
– 기타 서버리스 도구:
– Microsoft Azure Functions, IBM Cloud Functions 등도 서버리스 환경에서 배치 처리에 활용될 수 있습니다.

이 내용을 바탕으로 스트리밍 처리와 배치 처리의 차이점, 스트리밍 처리의 활용 사례, 서버리스 환경에서 배치 처리 구현 방식을 학습하면 시험 대비에 효과적입니다.