인프런 커뮤니티 질문&답변

현실의 이야기를 해야겠구나.. 💀

> KILL-9@/bin/external_constraints:~$ cat unavoidable_situations.conf
현실에서는 어쩔 수 없이 실시간으로 변경되는 데이터셋에 대해서도 배치 처리를 해줘야 할 때가 있다.
당장 인력이나 예산이 부족해 별도의 실시간 처리 시스템을 구축할 여력이 안 될 수도 있고, 직장 상사나 고객사에서 "복잡하게 하지 말고 간편하게 배치로 처리하라"고 찍어누를 수도 있다. 

"이런 외적 이유는 현실 세계에 쎄고 쎄다" 💀


> KILL-9@/bin/realtime_complexity:~$ grep -r "problems" /realtime_processing/
단순 인력/예산 문제를 넘어 실시간 처리의 단점 때문에 이런 결정을 내릴 수도 있다. 실시간 처리는 비용이 크다 - 재전송에 따른 중복 처리, 순서 보장, 네트워크 끊김으로 인한 메시지 누락을 어떻게 처리할지... 고려할 게 너무 많다. 완벽하게 동작하게 하려면 엄청난 복잡도가 따라온다. 
따라서 쉽고 안전하게 가려면 배치가 나을 수 있는 것이다.

> KILL-9@/bin/auto_response:~$ cat scheduled_response_protocol.txt

[AUTOMATED SYSTEM MESSAGE]
질문 접수 완료. 
예정된 응답 시간: 22:00
현재 시스템 상태: 답변 생성 중...

> KILL-9@/bin/queue:~$ ps aux | grep response_generator
kill-9    1337  0.0  0.1  answer_compilation.exe
kill-9    9999  1.0  99.9 deep_analysis_mode.process

잠시만 기다려라. 시스템이 답변을 컴파일하고 있다.
22:00에 솔루션을 배포할 예정이다.

> KILL-9@/bin/promise:~$ echo "퇴근을 위해 대기 중... 곧 처형 완료"

[AUTO-REPLY END]

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

ehddbs452100님, 실시간 데이터셋에 대해 배치 처리하는 사례에 관한 질문을 주셨네요. 실무에서 실시간 데이터셋에 배치를 적용하는 것은 일반적인 상황은 아니지만, 특정 요구 사항에 따라 구현이 필요한 경우가 있습니다. 특히, 실시간 업데이트가 빈번한 데이터셋에서도 데이터 처리의 일관성을 유지하기 위해 몇 가지 방법을 사용할 수 있습니다.

실시간 데이터셋에 배치 처리 사례와 방법

1. 트랜잭션 로그 기반 프레임워크:

   • Debezium과 같은 CDC(Change Data Capture) 도구를 사용하여 트랜잭션 로그를 기반으로 변경 사항을 수집하고, 이 변경 데이터를 배치 처리에 활용합니다.
     
   • 이렇게 하면 데이터 일관성을 유지하면서 실시간에 가까운 데이터를 지속적으로 처리할 수 있습니다.
     

2. 다이나믹 파티셔닝:

   • Kafka와 같은 메시지 큐 시스템을 활용하여 실시간 데이터를 수집하고, 배치 시스템에서 적절한 시간구간(Tumbling Window 등)이 지난 후 데이터를 처리합니다.
     
   • 메시지 큐 시스템은 종종 파티셔닝 기능을 제공하여 실시간 데이터를 그룹화하는 데 도움을 줍니다.
     

3. 이력 데이터 사용:

   • 데이터를 실시간으로 처리하지 않고, 주기적으로 변화된 데이터만 선택적으로 배치 처리하는 방법입니다.
     
   • 이 과정에서는 데이터 일관성을 보장하기 위해 Last Change Timestamp 같은 속성을 사용하여 변화된 레코드만 처리할 수 있습니다.
     

Offset 기반 페이징을 피해야 하는 이유

Offset 기반 페이징은 데이터셋의 변경이 발생할 때 처리 순서가 변형될 수 있어, 실시간 데이터셋에서 일관되지 않을 수 있습니다. 이를 대신하여 커서 기반 페이징을 사용하거나 타임스탬프 기반의 증분 로딩 방식을 고려할 수 있습니다.

이와 관련된 유사 질문은 실시간 데이터 환경에서 배치 처리 시 주의사항 을 참고하시기 바랍니다.

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