비즈니스 환경이 계속 진화함에 따라 기업의 65%는 빅데이터를 수용하지 않으면 도태될 것이라고 말합니다. 그러나 조직에 도움이 되는 데이터를 활용하려면 먼저 수집한 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 모두 처리해야 합니다.
오늘날의 데이터 중심 세상에서는 방대한 양의 정보를 효율적이고 효과적으로 처리하는 능력이 무엇보다 중요합니다. 데이터 처리는 다양한 분야에서 가치 있는 인사이트를 추출하고, 정보에 입각한 의사 결정을 내리고, 혁신을 주도하는 데 중요한 역할을 합니다. 정보의 힘을 활용하려면 다양한 유형의 데이터 처리를 이해하는 것이 필수적입니다.
2023년에도 가장 간단하고 잘 알려진 데이터 처리 방식은 여전히 데이터 시각화이지만, 데이터와 상호 작용하는 데는 여러 가지 데이터 처리 방식이 일반적으로 사용되며, 각 방식은 고유한 장점을 가지고 있습니다.
5가지 주요 데이터 처리 유형은 다음과 같습니다.
- 트랜잭션 처리: 은행 업무 및 온라인 거래와 같은 애플리케이션에서 일반적으로 사용되는 데이터 입력 및 검색과 같은 개별 작업의 실시간 처리에 사용됩니다.
- 분산 처리: 병렬 처리를 위해 상호 연결된 여러 대의 컴퓨터 또는 서버에 데이터 처리 작업을 분산하여 대규모 시스템과 빅 데이터 애플리케이션의 효율성을 향상시킵니다.
- 실시간 처리: 데이터가 생성되거나 수신되는 즉시 처리하는 방식으로, 지연 시간이 짧고 응답 시간이 빠르며 모니터링 시스템이나 금융 거래와 같은 애플리케이션에 사용됩니다.
- 일괄 처리: 일련의 데이터 처리 작업을 일괄 또는 그룹으로 실행하고, 시간이 지남에 따라 수집하여 대량으로 처리하며, 일반적으로 데이터 백업 및 보고서 생성과 같은 비실시간 작업에 사용됩니다.
- 다중 처리: 여러 프로세서 또는 컴퓨팅 시스템을 활용하여 동시에 작업을 실행하고, 작업을 더 작은 하위 작업으로 나누어 동시에 처리하는 것으로, 고성능 컴퓨팅 및 병렬 컴퓨팅 애플리케이션의 성능을 향상시키는 데 사용됩니다.
이 글에서는 데이터 처리의 다섯 가지 기본 유형과 가용성, 원자성, 동시성 및 기타 요소의 차이점에 대해 자세히 살펴봅니다. 트랜잭션 처리, 분산 처리, 실시간 처리, 일괄 처리, 다중 처리의 복잡성을 풀고 데이터 활용과 혁신의 가능성을 열어보세요.
5가지 주요 데이터 처리 유형 외에도 이해에 도움이 될 수 있는 세 가지 데이터 처리 유형이 추가로 있습니다. 상업적 데이터 처리, 과학적 데이터 처리, 온라인 처리입니다. 이러한 각 데이터 처리 유형에 대해서도 간략하게 살펴보겠습니다.
데이터 처리 방법이 중요한 이유
사용하는 데이터 처리 방법에 따라 쿼리에 대한 응답 시간과 출력의 신뢰성이 결정됩니다. 따라서 방법을 신중하게 선택해야 합니다. 예를 들어 증권 거래소 포털과 같이 가용성이 중요한 경우에는 트랜잭션 처리가 선호되는 방법입니다.
데이터 처리와 데이터 처리 시스템의 차이점에 주목하는 것이 중요합니다. 데이터 처리는 데이터를 유용한 정보로 변환하는 규칙이고, 데이터 처리 시스템은 특정 유형의 데이터 처리에 최적화된 애플리케이션입니다. 예를 들어 시분할 시스템은 시분할 처리를 최적으로 실행하도록 설계되었습니다. 이는 일괄 처리를 실행하는 데도 사용될 수 있습니다. 그러나 작업에 맞게 확장되지 않는 문제가 있습니다.
따라서 요구 사항에 부합하는 올바른 데이터 처리 유형을 선택할 때 올바른 시스템을 선택하는 것이 중요합니다.
어떤 데이터 처리 유형을 선택하든, 데이터 처리 방식을 제한하는 해당 업계 또는 지역의 최신 데이터 거버넌스 프레임워크에 유의해야 합니다. 예를 들어, GDPR 및 CCPA와 같은 법률은 전자 데이터 처리에 영향을 미칩니다.
가장 일반적인 데이터 처리 유형과 애플리케이션은 다음과 같습니다.
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트랜잭션 처리
트랜잭션 처리는 미션 크리티컬 상황에 배포됩니다. 이러한 상황은 중단될 경우 비즈니스 운영에 부정적인 영향을 미치게 됩니다. 앞서 언급한 것처럼 증권 거래소의 트랜잭션 처리를 예로 들 수 있습니다. 트랜잭션 처리에서는 가용성이 가장 중요한 요소입니다. 가용성은 다음과 같은 요인의 영향을 받을 수 있습니다.
- 하드웨어: 트랜잭션 처리 시스템에는 중복 하드웨어가 있어야 합니다. 중복 구성 요소를 자동화하여 시스템을 계속 실행하고 인계받을 수 있으므로 하드웨어 중복성은 부분적인 실패를 허용합니다.
- 소프트웨어: 트랜잭션 처리 시스템의 소프트웨어는 장애로부터 신속하게 복구할 수 있도록 설계되어야 합니다. 일반적으로 트랜잭션 처리 시스템은 이를 실현하기 위해 트랜잭션 추상화를 사용합니다. 간단히 말해서 오류가 발생하면 커밋되지 않은 트랜잭션이 중단됩니다. 이를 통해 시스템을 빠르게 재부팅할 수 있습니다.
분산 처리
분산 처리는 네트워크를 통해 연결된 여러 대의 컴퓨터에서 작업을 분할하여 처리하는 컴퓨팅 프로세스입니다. 분산 처리의 목적은 단일 컴퓨터로 처리할 수 있는 것보다 더 빠르고 안정적인 서비스를 제공하는 것입니다.
데이터 세트가 너무 커서 한 머신에 맞지 않는 경우가 많이 있습니다. 분산 데이터 처리는 이러한 대규모 데이터 세트를 분해하여 여러 머신 또는 서버에 저장합니다. 이는 Hadoop Distributed File System(HDFS)을 기반으로 합니다. 분산 데이터 처리 시스템은 높은 내결함성을 가지고 있습니다. 따라서 네트워크의 한 서버에 장애가 발생하면 데이터 처리 작업을 사용 가능한 다른 서버에 재할당할 수 있습니다.
분산 처리는 또한 비용을 대폭 절감할 수 있습니다. 비즈니스에서는 더 이상 비용이 많이 드는 메인프레임 컴퓨터를 구축하고 유지 관리에 투자할 필요가 없습니다.
스트림 처리 및 일괄 처리는 분산 처리의 일반적인 예이며 이에 대해서는 아래에서 설명합니다.
실시간 처리
실시간 처리는 데이터가 생성되거나 수신되는 즉시 계산하는 프로세스입니다. 이는 들어오는 데이터 스트림을 실시간으로 캡처하고 분석하여 분석에서 얻은 인사이트에 따라 신속하게 조치를 취할 수 있도록 하는 분산 처리의 한 유형입니다.
실시간 처리는 실시간으로 출력이 예상되는 상황에서 사용된다는 점에서 트랜잭션 처리와 유사하지만, 데이터 손실을 처리하는 방식이 서로 다릅니다. 실시간 처리는 들어오는 데이터를 최대한 빨리 컴퓨팅합니다. 들어오는 데이터에서 오류가 발생하면 오류를 무시하고 들어오는 데이터의 다음 청크로 이동합니다. GPS 추적 애플리케이션은 실시간 데이터 처리의 가장 일반적인 예입니다.
이를 트랜잭션 처리와 비교해 볼 수 있습니다. 시스템 장애와 같은 오류가 발생하면 트랜잭션 처리는 진행 중인 처리를 중단하고 다시 초기화합니다. 대략적인 답변으로도 충분한 경우에는 실시간 처리가 트랜잭션 처리보다 선호됩니다.
데이터 분석 분야에서 스트림 처리는 실시간 데이터 처리의 일반적인 애플리케이션입니다. Apache Storm에 의해 처음 대중화된 스트림 처리는 들어오는 데이터를 분석합니다. 즉, IoT 센서의 데이터를 생각하거나 소비자 활동을 실시간으로 추적합니다. Google BigQuery와 Snowflake가 실시간 처리를 사용하는 클라우드 데이터 플랫폼의 예입니다.
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일괄 처리
이름에서 알 수 있듯이 일괄 처리는 일정 기간 동안 저장된 데이터 청크를 함께 또는 일괄적으로 분석하는 방법입니다. 자세한 인사이트를 얻기 위해 대량의 데이터를 분석해야 하는 경우 일괄 처리가 필요합니다. 예를 들어 일정 기간 동안 기업의 매출 수치는 일반적으로 일괄 처리를 거치게 됩니다. 관련된 데이터의 양이 많기 때문에 시스템에서 처리하는 데 시간이 걸립니다. 데이터를 일괄 처리하면 컴퓨팅 리소스가 절감됩니다.
속도보다 정확도가 더 중요한 경우에는 실시간 처리보다 일괄 처리가 선호됩니다. 또한 일괄 처리의 효율성은 처리량 측면에서도 측정됩니다. 처리량은 단위 시간당 처리되는 데이터의 양입니다.
다중 처리
다중 처리는 두 개 이상의 프로세서가 동일한 데이터 세트에서 작동하는 데이터 처리 방법입니다. 분산 처리와 똑같이 들릴 수 있지만 차이점이 있습니다. 다중 처리에서는 서로 다른 프로세서가 동일한 시스템에 상주합니다. 즉, 동일한 지리적 위치에 있습니다. 따라서 구성 요소에 장애가 발생하면 시스템 속도가 느려질 수 있습니다.
반면에 분산 처리는 서로 독립적이고 다른 지리적 위치에 존재할 수 있는 서버를 사용합니다. 오늘날 거의 모든 시스템에는 데이터를 병렬로 처리할 수 있는 기능이 제공되기 때문에 거의 모든 데이터 처리 시스템은 다중 처리를 사용합니다.
그러나 이 게시글의 맥락에서 다중 처리는 온프레미스 데이터 처리 시스템을 갖추는 것으로 볼 수 있습니다. 일반적으로 매우 민감한 정보를 처리하는 기업에서는 분산 처리가 아닌 온프레미스 데이터 처리를 선택할 수 있습니다. 이러한 기업의 예로는 제약회사나 석유 및 가스 추출 업계의 비즈니스를 예로 들 수 있습니다.
이러한 종류의 데이터 처리의 가장 명백한 단점은 비용입니다. 사내 서버를 구축하고 유지 관리하는 데는 매우 많은 비용이 발생합니다.
3가지 추가 데이터 처리 유형
데이터가 필요한 목적에 따라 이러한 추가 데이터 처리 유형에 대한 배경 정보도 도움이 될 수 있습니다.
상업적 데이터 처리: 상업적 데이터 처리는 판매 및 재고와 같은 비즈니스 관련 데이터를 관리하는 데 중점을 둡니다. 데이터베이스와 ERP 시스템을 사용해 업무를 효율화하고 의사 결정을 지원합니다. 상업적 데이터 처리의 목적은 비즈니스 운영을 개선하고 수익성을 높이는 것입니다.
과학적 데이터 처리: 과학적 데이터 처리는 생물학, 물리학 등의 분야에서 연구 및 실험 데이터 분석에 사용됩니다. 전문 소프트웨어를 사용하여 복잡한 계산, 시뮬레이션, 모델링 작업을 처리합니다. 과학 지식을 발전시키고 기술 혁신에 기여하는 것이 목적입니다.
온라인 처리: 온라인 처리에는 즉각적인 데이터 처리가 포함되며, 이는 온라인 뱅킹과 같은 애플리케이션에 필수적입니다. 데이터는 지속적으로 업데이트되어 사용자가 가장 최신 정보에 액세스할 수 있습니다. 적시에 데이터에 액세스할 수 있는 원활한 대화형 경험을 제공하는 것이 목적입니다.
데이터 처리를 위한 데이터 준비
데이터를 처리하고 분석하기 전에 알고리즘으로 읽을 수 있도록 준비해야 합니다. 가장 좋은 방법 중 하나는 데이터를 추출, 변환, 지원되는 대상에 로드하여 처리하는 ETL 도구를 사용하는 것입니다. 최고의 ETL 툴은 데이터 준비를 자동화하여 데이터 처리 주기를 간소화합니다.
ETL 프로세스의 작동 방식은 다음과 같습니다.
- 관계형 데이터베이스, 트랜잭션 데이터베이스, CRM(고객 관계 관리) 시스템 또는 SaaS 도구와 같은 데이터 소스에서 데이터를 추출하여 스테이징 영역에 배치합니다.
- 데이터를 분석에 사용할 수 있는 형식으로 변환하고 데이터 유효성 검사 및 정리와 같은 작업을 수행합니다.
- 지원되는 대상 시스템에 데이터를 로드합니다.
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다양한 유형의 데이터 처리에 Integrate.io가 도움이 되는 방법
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