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데이터 및 머신러닝 플랫폼 아키텍처 설계
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데이터 및 머신러닝 플랫폼 아키텍처 설계

by Marco Tranquillin, Valliappa Lakshmanan, Firat Tekiner
May 2025
Beginner to intermediate
362 pages
5h 41m
Korean
O'Reilly Media, Inc.
Content preview from 데이터 및 머신러닝 플랫폼 아키텍처 설계

8장. 스트리밍을 위한 아키텍처

이 작품은 AI를 사용하여 번역되었습니다. 여러분의 피드백과 의견을 환영합니다: translation-feedback@oreilly.com

이 장에서는 업계 트렌드가 일괄 처리에서 스트리밍으로 변화하는 이유를 알아보세요. 다양한 스트리밍 아키텍처와 그 중에서 선택하는 방법에 대해 설명합니다. 또한 마이크로 배치와 스트리밍 파이프라인이라는 두 가지 아키텍처에 대해 자세히 살펴보고 이 두 아키텍처에서 실시간 애드혹 쿼리를 지원하는 방법에 대해서도 논의할 것입니다. 마지막으로 스트리밍을 하는 이유는 특정 이벤트가 발생했을 때 자율적으로 어떤 조치를 취하기 위해서인 경우가 있는데, 이러한 자동화된 시스템을 설계하는 방법에 대해 설명합니다.

스트리밍의 가치

디지털 네이티브 기업부터 전통적인 기업까지 전체 기술 성숙도 스펙트럼에 걸쳐 다양한 산업 분야의 기업 은 빠른 의사 결정의 가치를 인식하고 있습니다. 예를 들어, 차량 대출을 승인하는 데 3일이 걸리는 A 기업을 생각해 보겠습니다. 반면에 B 기업은 몇 분 안에 대출을 승인하거나 거부합니다. 이러한 편의성 향상은 비즈니스 B의 경쟁 우위로 이어질 것입니다.

빠른 의사결정( )보다 더 좋은 것은 상황에 맞는 의사결정을 내릴 수 있다는 것입니다. 이벤트가 진행되는 동안 의사 결정을 내릴 수 있다면( 그림 8-1 참조) 몇 분 후에 의사 결정을 내리는 것보다 훨씬 더 가치가 있습니다. 예를 들어, 결제를 위해 신용 카드가 제시되었을 때 사기성 신용 카드를 감지하여 거래를 거부할 수 있다면 비용이 많이 드는 환불 절차를 피할 수 있습니다.

The value of a decision typically drops with time. Stream processing allows an organization to make decisions in near real time.
그림 8-1. 일반적으로 의사 결정의 가치는 시간이 지남에 따라 떨어지지만, 스트림 프로세싱을 통해 조직은 거의 실시간으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

산업 사용 사례

사기 탐지, 거래 결제, 스마트 기기, 온라인 게임 등 다양한 산업( )에서 스트리밍을 도입하기 시작했습니다.

의료 분야에서는 실시간 환자 모니터링, 낙상 또는 자해 경고, IoT 의료 기기를 통한 개인 맞춤형 치료 제공, 병원 내 의약품 및 공급과 재고 최적화 등에 스트리밍이 활용되고 있습니다.

금융 서비스에서는 스트리밍이 사기 탐지 및 방지, 위험 예측 및 분석, 규정 준수 규정에 위배되는 거래 식별, 고객에게 맞춤화된 제안 전달에 활용되고 있습니다.

리테일 업계에서는 웹사이트의 개인화된 마케팅, 여러 채널(웹사이트, 모바일, 오프라인 매장)에서의 실시간 재고 제공, 주문 처리 문제 알림, 동적 가격 책정, 제품 추천, 옴니채널 고객 가시성 등에 스트리밍이 활용되고 있습니다.

미디어 및 엔터테인먼트 분야에서는 개인 맞춤형 콘텐츠 생성, 타겟팅 광고 제공, 고객 이탈 최소화, 가입자 사기 방지를 위해 스트리밍을 활용하고 있습니다. 통신 분야에서도 고객 이탈 및 가입자 사기와 관련된 유사한 ...

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