[nodejs] 서버리스 아키텍처에서의 데이터 처리 및 분석

20 Dec 2023

nodejs

서버리스 아키텍처는 신속한 개발과 유연한 확장이 가능한 클라우드 환경을 제공합니다. 이러한 아키텍처에서 데이터 처리 및 분석은 중요한 이슈로 다뤄져야 합니다. 이 포스트에서는 서버리스 아키텍처에서의 데이터 처리 및 분석에 대해 다뤄보도록 하겠습니다.

1. 데이터 스트리밍

서버리스 환경에서는 주로 이벤트 기반의 데이터 스트리밍이 많이 사용됩니다. 이벤트 소스로부터 데이터를 수집하고, 이를 실시간으로 처리하는 것이 주요 과제입니다. AWS Lambda나 Azure Functions 같은 서버리스 컴퓨팅 서비스를 사용하여 데이터 스트림을 처리할 수 있습니다.

const AWS = require('aws-sdk');
const kinesis = new AWS.Kinesis();

exports.handler = async (event) => {
  // Kinesis 스트림으로부터 이벤트를 읽어와 처리하는 로직
};

2. 데이터 분석

데이터 분석은 서버리스 아키텍처의 핵심적인 역할을 합니다. AWS Glue나 Azure Data Lake Analytics와 같은 서버리스 데이터 웨어하우스 서비스를 사용하여 대규모 데이터를 분석할 수 있습니다.

const result = await dataWarehouse.query('SELECT * FROM userTable WHERE age > 30');

3. 서버리스 데이터베이스

서버리스 데이터베이스는 서버리스 환경에서 데이터를 저장하고 조회하는 데 사용됩니다. AWS DynamoDB나 Azure Cosmos DB는 서버리스 데이터베이스의 대표적인 예입니다.

const AWS = require('aws-sdk');
const docClient = new AWS.DynamoDB.DocumentClient();

const params = {
    TableName: 'users',
    Key: {
        'userID': '1234'
    }
};

const data = await docClient.get(params).promise();

결론

서버리스 환경에서의 데이터 처리 및 분석은 클라우드 기술을 이용하여 효율적으로 처리할 수 있는 많은 장점이 있습니다. AWS와 Azure와 같은 클라우드 제공 업체들이 다양한 서버리스 기술을 제공하고 있으니, 이를 잘 활용하여 데이터 처리 및 분석을 하는 것이 중요합니다.

이러한 혁신적인 기술을 통해 기업은 보다 효율적으로 데이터를 처리하고 분석하여 비즈니스의 결과를 높일 수 있습니다.

1. 데이터 스트리밍

2. 데이터 분석

3. 서버리스 데이터베이스

결론

참고 자료