Apache Storm은 대규모 데이터 처리를 위한 실시간 분산처리 프레임워크로서 스트리밍 데이터와 배치 처리를 모두 지원합니다. 하지만 이 둘을 비교하여 어떤 경우에 어떤 처리 방식을 사용해야 하는지 알아보는 것이 중요합니다. 이번 글에서는 Apache Storm의 실시간 데이터 스트리밍과 배치 처리의 차이를 살펴보고, 각각의 장단점을 알아보겠습니다.
실시간 데이터 스트리밍
실시간 데이터 스트리밍은 데이터가 들어오는 대로 실시간으로 처리하는 방식입니다. Storm은 이러한 스트림 데이터 처리를 위한 강력한 기능들을 제공합니다. 실시간 데이터 스트리밍은 다음과 같은 특징을 가집니다.
- 낮은 지연 시간: 데이터가 처리되는 동안 거의 지연이 없습니다. 데이터가 바로 처리되기 때문에 실시간으로 결과를 얻을 수 있습니다.
- 연속적인 처리: 스트림 데이터는 연속적으로 들어오는 데이터이기 때문에, 처리 과정에서 데이터의 순서를 유지해야 합니다.
- 리얼타임 분석: 데이터를 실시간으로 분석하여 실시간으로 결과를 얻을 수 있습니다.
실시간 데이터 스트리밍은 대규모의 실시간 이벤트 처리, 실시간 분석, 스마트 시스템 등에 적합합니다. 예를 들어, 금융 거래 데이터나 인터넷 트래픽 데이터와 같이 지속적으로 발생하는 대규모의 데이터를 실시간으로 처리하고 실시간으로 알림을 받을 수 있습니다.
배치 처리
배치 처리는 주어진 시간 간격 동안 모아진 데이터를 한 번에 처리하는 방식입니다. Storm은 내부적으로 Trident API를 제공하여 배치 처리를 지원합니다. 배치 처리는 다음과 같은 특징을 가집니다.
- 고정된 시간 간격: 데이터가 일정한 시간 동안 모아진 후 한 번에 처리됩니다. 따라서, 스트림 데이터와 달리 입력 데이터의 순서를 유지할 필요가 없습니다.
- 대용량 데이터 처리: 대용량 데이터를 한 번에 처리할 수 있으므로, 데이터의 양이 많고 복잡한 경우에 적합합니다.
- 오프라인 분석: 배치 처리는 실시간 처리보다는 느리지만, 대규모의 데이터를 분석하여 보다 정확한 결과를 얻을 수 있습니다.
배치 처리는 정해진 시간 간격에 데이터를 처리하고 분석하는데 적합합니다. 예를 들어, 매일 특정 시간에 발생하는 로그 데이터를 배치로 처리하여 결과를 분석하거나 저장할 수 있습니다.
스트리밍 vs 배치
실시간 데이터 스트리밍과 배치 처리는 각각 다른 상황에 적합한 처리 방식입니다. 스트리밍은 실시간으로 처리해야 할 데이터가 많고, 실시간으로 실시간 결과를 얻고자 할 때 유용합니다. 반면에, 배치 처리는 대용량의 데이터를 분석하고 정확한 결과를 얻고자 할 때 유용합니다.
또한, 스트리밍과 배치는 각각의 특징에 따라 장단점을 가지고 있습니다. 스트리밍은 데이터의 순서를 유지해야 하고, 연속적인 처리가 필요하기 때문에 복잡한 로직이 필요할 수 있습니다. 반면에, 배치 처리는 정해진 시간 간격에 데이터를 처리하므로 복잡한 로직이 필요하지 않지만, 지연 시간이 발생할 수 있습니다.
따라서, 어떤 처리 방식을 사용할 것인지는 데이터의 특성과 요구사항에 따라 결정되어야 합니다.
참고 자료
- Apache Storm 공식 문서: http://storm.apache.org/documentation.html
- Real-time Analytics with Storm and Kafka: http://lambdaarchitect.com/real-time-analytics-with-storm-and-kafka/
- Batch Processing vs Stream Processing: https://dzone.com/articles/batch-processing-vs-stream-processing