일괄 처리란 무엇인가요?
일괄 처리는 일정 기간 동안 트랜잭션 그룹을 수집하여 하나의 일괄 처리로 처리하는 데이터 처리 방식입니다. 이 방식은 각 트랜잭션이 개별적으로 즉시 처리되는 실시간 처리와 대조됩니다. 일괄 처리는 사용량이 적은 시간대에 실행되도록 예약하여 컴퓨팅 리소스의 부하를 줄일 수 있으므로 즉각적인 결과가 필요하지 않은 작업에 특히 적합합니다.
일괄 처리에서는 특정 임계값(특정 데이터 양 또는 예정된 시간 등)이 충족될 때까지 트랜잭션 또는 데이터 포인트가 누적됩니다. 임계값에 도달하면 전체 배치가 함께 처리됩니다. 이 방법은 다음과 같이 많은 작업이 필요한 작업에 매우 효율적입니다. 데이터 분석를 클릭하고 데이터베이스를 업데이트합니다, 고객 거래 처리및 보고서를 생성합니다. 프로세스가 자동화되어 있고 지속적인 감독 없이도 실행할 수 있으므로 시스템 리소스를 더 잘 활용할 수 있고 시간과 비용을 크게 절약할 수 있습니다.
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일괄 처리와 스트림 처리 비교
일괄 처리와 스트림 처리는 데이터 처리에 대한 두 가지 기본 접근 방식입니다. 일괄 처리는 데이터를 큰 블록 또는 "배치"로 처리하는 것입니다. 이 방법은 즉각적인 조치가 필요하지 않은 대량의 데이터를 처리할 때 이상적입니다. 일정 기간에 걸쳐 데이터를 수집한 다음 한꺼번에 처리하는 전통적인 데이터 처리 방식입니다. 세탁기를 돌리기 전에 세탁물을 가득 채울 만큼 더러운 옷이 충분히 쌓일 때까지 기다리거나 매주 정해진 시간까지 기다렸다가 세탁기를 돌린다고 생각하면 됩니다.
반면에 스트림 처리는 데이터가 도착하는 대로 실시간으로 처리하도록 설계되었습니다. 이 접근 방식은 다음과 같이 데이터에 즉시 조치를 취해야 하는 애플리케이션에 이상적입니다. 사기 탐지 시스템이나 실시간 분석에 의존하지 않습니다. 스트림 처리는 설거지를 하는 것에 비유할 수 있으며, 각 항목을 기다리지 않고 즉시 처리합니다.
이 두 가지 접근 방식의 주요 차이점은 데이터 속도와 양을 처리하는 방식에 있습니다. 일괄 처리는 시간에 덜 민감한 대량 처리 작업에 효율적이며, 대규모 데이터 세트에 대한 보다 복잡한 분석과 보고를 가능하게 합니다. 스트림 처리는 빠른 점진적 데이터 처리와 즉각적인 인사이트가 필요한 시나리오에 더 적합합니다.
일괄 처리의 예
일괄 처리는 일정 기간 동안 트랜잭션을 수집하여 한꺼번에 처리하는 대량의 데이터를 처리하는 강력한 방법입니다. 이 접근 방식은 즉각적인 피드백이 필요하지 않은 작업에 매우 효율적입니다.
다음은 세 가지 예입니다:
금융 거래 처리: 은행 및 금융 기관 수표 처리, 은행 송금, 신용카드 거래와 같은 일과 종료 거래에 일괄 처리를 사용하는 경우가 많습니다. 거래는 하루 종일 누적되어 사용량이 적은 시간에 한 번에 일괄 처리되어 계정 잔액을 업데이트하고 보고서를 생성합니다.
데이터 백업 및 동기화: 많은 조직에서 일괄 처리를 사용하여 일상적인 데이터 백업을 수행합니다. 이 프로세스에는 활성 서버에서 백업 위치로 파일을 밤새 복사하는 작업이 포함될 수 있습니다. 마찬가지로, 시스템 간 데이터 동기화위성 위치의 데이터로 중앙 데이터 웨어하우스를 업데이트하는 등의 작업은 사용량이 많은 시간대에 네트워크 리소스에 미치는 영향을 최소화하기 위해 일괄 처리로 수행되는 경우가 많습니다.
일괄 데이터 분석 및 보고: 기업에서는 복잡한 분석과 보고를 위해 일괄 처리를 자주 사용합니다. 대규모 데이터 세트는 보고서를 생성하거나 비즈니스 인텔리전스 분석을 수행하거나 학습을 위한 머신 러닝 모델에 공급하기 위해 처리됩니다. 이러한 프로세스는 다른 작업에 지장을 주지 않고 컴퓨팅 리소스를 효율적으로 사용하기 위해 사용량이 적은 시간대에 예약됩니다.
배치 데이터 분석 및 보고 워크플로(왼쪽 상단에서 오른쪽 상단으로, 왼쪽 하단에서 오른쪽 하단으로 읽기)
일괄 처리 모니터링 방법
일괄 처리 모니터링은 일괄 작업의 안정성을 보장하는 데 매우 중요합니다. 여기에는 실행 시간, 리소스 사용량, 실패율 등 배치 프로세스의 성능을 추적하는 것이 포함됩니다. 효과적인 모니터링을 통해 병목 현상을 파악하고, 리소스 할당을 최적화하고, 문제가 있는 데이터를 찾아내고, 전반적인 시스템 성능을 개선할 수 있습니다.
배치 처리를 모니터링하려면 이러한 주요 메트릭에 집중하세요:
1. 실행 시간: 각 배치 작업이 완료되는 데 걸리는 시간을 측정합니다. 이렇게 하면 데이터, 코드 또는 기본 인프라에 문제가 있을 수 있는 예상보다 오래 걸리는 작업을 식별하는 데 도움이 됩니다.
2. 리소스 사용량: 배치 작업에서 사용하는 CPU, 메모리, 디스크 I/O를 모니터링하세요. 리소스 사용량이 높으면 코드의 비효율성, 하드웨어 업그레이드의 필요성 또는 데이터 손상을 의미할 수 있습니다.
3. 오류율 및 유형 일괄 처리 중에 발생한 오류의 수와 유형을 추적하세요. 오류를 분석하면 시스템 문제를 정확히 찾아내고 데이터 품질을 개선하며 버그를 수정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
4. 처리량: 주어진 시간 프레임에 처리된 데이터의 양을 측정합니다. 이는 배치 프로세스 변경이 성능에 미치는 영향을 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다.
이러한 메트릭을 시각화하고 관리하기 위해 다양한 소스의 데이터를 집계하여 배치 프로세스의 상태 및 성능에 대한 실시간 개요를 제공하는 대시보드를 사용할 수 있습니다. 다음과 같은 도구 Grafana, 프로메테우스, 데이터독및 Splunk 는 일반적으로 배치 프로세스를 모니터링하는 데 사용됩니다. 또한 이상 징후나 임계값에 대한 알림을 설정하면 문제를 사전에 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.
일괄 처리의 장단점
일괄 처리에는 팀이 데이터 처리 전략을 결정할 때 고려해야 할 몇 가지 장단점이 있습니다.
장점
- 규모에 맞는 효율성: 일괄 처리는 대량의 데이터에 매우 효율적입니다. 유사한 작업을 그룹화하여 각 작업을 개별적으로 시작하고 실행하는 데 드는 오버헤드를 줄여 시간과 리소스를 크게 절약할 수 있습니다.
- 리소스 최적화: 일괄 처리를 사용하면 사용량이 적은 시간대에 예약하여 운영 시스템에 미치는 영향을 줄이고 피크 시간대에 중요한 작업에 리소스를 사용할 수 있으므로 리소스를 최적으로 사용할 수 있습니다.
- 일관성 및 신뢰성: 대규모 데이터 세트를 일괄 처리하면 데이터 처리의 일관성과 신뢰성을 보장할 수 있습니다. 이는 금융 거래나 재고 관리와 같이 데이터 무결성이 중요한 상황에서 특히 중요합니다.
단점
- 지연 시간: 일괄 처리의 주요 단점 중 하나는 데이터 수집과 처리 사이에 내재된 지연입니다. 이러한 지연 시간은 실시간 데이터 분석이나 데이터 인사이트에 기반한 즉각적인 조치가 필요한 애플리케이션의 경우 심각한 문제가 될 수 있습니다.
- 오류 처리의 복잡성: 일괄 작업의 오류는 대량 처리의 특성으로 인해 식별하고 해결하기가 더 복잡할 수 있습니다. 배치 작업이 실패하는 경우 문제를 진단하려면 원인을 찾기 위해 대량의 데이터를 샅샅이 뒤져야 할 수도 있습니다.
- 유연성: 배치 처리 시스템은 변경 사항을 수용하거나 새로운 데이터 소스를 통합하는 데 있어 유연성이 떨어질 수 있는데, 이는 배치 작업이나 일정에 상당한 변경이 필요할 수 있기 때문입니다.
일괄 처리의 대안
일괄 처리의 대안은 오버헤드가 적고 실시간 처리, 온디맨드 분석 및 확장성. 이러한 대안을 이해하면 특히 실시간 인사이트와 효율성이 가장 중요한 특정 사용 사례에 가장 적합한 것을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
실시간 처리: 일괄 처리와 달리 실시간 처리를 통해 데이터가 도착하는 대로 분석합니다.. 이 접근 방식은 다음과 같이 즉각적인 의사 결정이 필요한 애플리케이션에 유용합니다. 사기 탐지 또는 실시간 사용자 상호 작용 분석.
이벤트 중심 아키텍처: 이 모델은 특정 이벤트가 발생할 때까지 기다린 다음, 분리된 서비스 간에 실시간으로 응답하고 통신합니다. 확장성과 유연성이 뛰어나 즉각적인 대응이 중요한 복잡한 분산 시스템에 적합합니다. 다음과 같은 도구 카프카 컴포넌트 간에 확장 가능한 데이터 스트리밍을 지원합니다.
카우치베이스 카펠라™ 컬럼형 서비스: 특히 분석 워크로드에서 기존 배치 처리의 대안을 모색하는 분들에게 적합합니다, 카펠라 칼럼 서비스 는 매력적인 옵션을 제공합니다. 실시간 기능 덕분에 광범위한 ETL 파이프라인이 필요하지 않으며 데이터 아키텍처를 간소화할 수 있습니다. 그리고 SQL++ 쿼리 언어 는 데이터의 접근성과 조작성을 향상시켜 SQL에 익숙한 사용자들이 원활하게 전환할 수 있도록 지원합니다. 또한 ETL 유지 관리 및 실시간 데이터 분석 기능이 없어 동적인 데이터 중심 환경에 적합한 선택입니다.
결론
일괄 처리는 즉시성이 중요하지 않은 대량의 데이터를 처리하는 강력한 접근 방식입니다. 즉각적인 사용자 상호 작용 없이 실행할 수 있는 작업에 특히 유용하며, 일부 데이터 분석 상황, 시간에 민감하지 않은 보고 및 시스템 업데이트에 유용합니다.
배치 처리와 스트림 처리 중 하나를 결정할 때는 데이터의 특성, 실시간 처리의 필요성, 처리 작업의 복잡성 등을 고려하세요. 즉각적인 데이터 처리가 필요한 시나리오에는 스트림 처리와 같은 대안이 더 적합합니다. 항상 성능, 복잡성, 확장성의 장단점을 고려하여 프로젝트 요구사항에 맞는 방법을 선택하세요.
일괄 처리와 관련된 개념에 대해 자세히 알아보려면 다음을 참조하세요. 허브.
