데이터 파이프라인이란 무엇입니까?

강력한 비즈니스 인텔리전스, 전술적 통찰력 및 분석을 위한 데이터 구성은 항상 데이터 파이프라인에서 시작됩니다. 그러나 대부분의 기업은 다양한 소스에서 발생하고 다양한 클라우드 인프라에 저장되어 있으며 다양한 형식으로 제공되는 엄청난 양의 데이터를 다루고 있습니다. 결과적으로 사일로는 불가피한 결과입니다.

데이터에 대한 포괄적이고 통일된 이해를 확립하는 것은 정보에 입각한 결정을 내리고, 생산성을 향상하고, 심오한 통찰력을 발견하는 데 중요합니다. 그렇기 때문에 데이터 파이프라인이 무엇인지, 이를 운영하는 방법을 아는 것이 중요합니다.

• 데이터 파이프라인의 정의
• 데이터 파이프라인의 중요성과 이점
• 데이터 파이프라인을 구축하는 방법
• 데이터 파이프라인의 구성요소

데이터 파이프라인이란 무엇입니까?

데이터 파이프라인은 특정 비즈니스 요구 사항에 초점을 맞춰 한 시스템에서 저장 및 처리 기술을 유지하면서 데이터를 관리하고 보존할 수 있는 다른 시스템으로 데이터를 전송할 수 있는 작업과 도구의 집합체로 구성됩니다.

또한 파이프라인은 다양한 소스에서 데이터를 자동으로 검색한 후 이를 단일 고성능 데이터 스토리지 시스템으로 변환 및 통합하는 작업을 용이하게 합니다. 이는 IT 및 디지털 의존도가 큰 현대 기업에 매우 중요합니다.

사람들이 브랜드와 어떻게 상호 작용하는지 보여주는 다양한 데이터 유형의 분석가라고 생각해보세요. 여기에는 사용자의 위치, 가젯, 세션 기록, 거래 내역, 고객 서비스 상호 작용 및 사용자가 제공한 피드백이 포함될 수 있습니다. 이후 이 데이터는 CRM에 연결된 창고에 수집되어 모든 고객에 대한 고유한 프로필을 생성합니다.

분석 도구를 구축 및 유지하거나 전략 및 운영 결정을 내리는 데 필요한 모든 데이터 사용자는 데이터 파이프라인을 통해 지원되는 집계 덕분에 쉽고 민첩하게 이를 수행할 수 있습니다. 이러한 개인은 마케팅 담당자, 데이터 과학 그룹, BI 전문가, 최고 제품 책임자 또는 데이터에 크게 의존하는 기타 전문가입니다.

오늘날 CIO의 경우 엔터프라이즈 데이터 파이프라인의 적절한 아키텍처와 운영을 보장하는 것이 책임의 핵심입니다.

데이터 파이프라인이 필요한 이유는 무엇입니까? 주요 혜택

시스템에서 일정 수준의 데이터 수신 및 송신이 발생하며, 데이터 파이프라인이 없으면 구조화되지 않은 비효율적인 프로세스가 형성됩니다. 반대로 CIO와 IT 관리자는 데이터 파이프라인에 투자하여 다음을 수행할 수 있습니다.

1. 데이터 품질 향상

   데이터 흐름은 여러 지점에서 장애물과 손상에 취약합니다. 그러나 데이터 파이프라인은 데이터의 지속적인 구성에 도움이 됩니다. 이를 통해 모든 사용자가 모니터링을 용이하게 하고 사용할 수 있습니다. 또한 다양한 소스와 시스템의 데이터를 통합하여 정보의 신뢰성, 정확성 및 유용성을 향상시킵니다.

2. 데이터 작업 자동화

   데이터 파이프라인을 반복 가능한 단계로 분해하면 자동화가 촉진됩니다. 인적 오류 가능성을 최소화하면 원활한 데이터 전송이 가능하고 처리 속도가 빨라집니다. 또한 중복 단계를 제거하고 자동화하여 여러 데이터 스트림을 동시에 처리하여 효율성을 높일 수 있습니다.

3. 보다 정확한 분석 지원

   다양한 소스에서 추출된 데이터는 고유한 특성을 가지며 다양한 형식으로 제공됩니다. 데이터 파이프라인은 고유한 속성에 관계없이 다양한 데이터 세트의 편집 및 변환을 지원합니다. 분석을 최적화하여 비즈니스 인텔리전스 앱과 더욱 원활하게 통합할 수 있도록 통합하는 데 중점을 두고 있습니다.

데이터 파이프라인 구축

데이터 파이프라인을 구축할 때 기술 리더는 일반적으로 일괄 처리와 스트리밍 데이터 파이프라인이라는 두 가지 옵션 중 하나를 선택합니다. 아래 설명과 같이 각각은 다양한 사용 사례에 적합합니다.

1. 일괄 처리 파이프라인

   이름에서 알 수 있듯이 일괄 처리는 미리 결정된 시간 간격으로 데이터의 "배치"를 저장소에 로드합니다. 일괄 처리 작업은 상당한 양의 데이터를 관리하는 경우가 많아 전체 시스템에 부담을 줍니다. 따라서 이 프로세스는 다른 업무로 인한 방해를 최소화하기 위해 피크 시간이 아닌 업무 시간에 예약됩니다.

   일반적으로 일괄 처리는 특정 데이터 세트를 즉시 분석하지 않는 월별 회계와 같은 작업에 가장 적합한 데이터 파이프라인 방법으로 간주됩니다.

   이 인스턴스의 단계는 일련의 순차적 명령으로 구성되며, 한 명령의 결과는 다음 명령의 입력으로 사용됩니다.

   이에 대한 훌륭한 예는 단일 명령이 데이터 수집 작업을 시작하는 경우입니다. 다른 하나는 특정 열의 필터링을 트리거할 수 있고 또 다른 하나는 집계를 담당할 수 있습니다. 이 명령 시퀀스는 데이터가 포괄적인 변환을 거쳐 저장소에 추가될 때까지 계속됩니다. Hadoop과 MongoDB는 이러한 유형의 데이터 파이프라인이 작동하는 예입니다.

2. 스트리밍 데이터 파이프라인

   순차 처리와 달리 스트리밍 데이터는 데이터에 대한 지속적인 업데이트가 필요할 때 사용됩니다. 예를 들어, 앱과 POS 시스템은 제품 재고와 판매 내역을 새로 고치기 위해 실시간 데이터를 요구합니다.

   

   스트리밍 데이터 파이프라인의 맥락에서 "이벤트"는 소프트웨어 제품 판매와 같은 단일 발생입니다. 예를 들어, 트랜잭션에 항목을 추가하는 것을 "주제" 또는 "스트림"이라고 합니다. 결과적으로 이러한 이벤트는 Apache Kafka와 같은 메시징 인프라를 통과합니다.

   발생하는 데이터 이벤트를 즉시 처리하므로 스트리밍 시스템은 순차 시스템에 비해 대기 시간이 줄어듭니다.

   메시지가 실수로 삭제될 수 있거나 너무 많은 메시지가 큐를 막을 수 있으므로 대량 처리 파이프라인보다 신뢰성이 낮습니다.

   이 문제를 해결하기 위해 메시징 시스템은 "승인을 통해"라는 기능을 추가합니다. 이 단계에서 데이터 파이프라인은 데이터 메시지가 성공적으로 처리되었는지 확인하여 메시징 시스템이 해당 메시지를 스택에서 제거하도록 합니다.

   CIO는 데이터 파이프라인을 평가할 때 조직과 각 사업부의 구체적인 요구 사항을 고려해야 합니다. 그러나 애플리케이션에 대해 어떤 파이프라인을 선택하든 관계없이 이는 몇 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다.

데이터 파이프라인의 필수 구성요소

데이터 파이프라인에는 다음이 포함됩니다.

• 기원:

  오리진은 데이터가 입력되는 데이터 파이프라인의 시작점입니다. 귀하의 비즈니스 IT 환경에는 수많은 데이터 소스(트랜잭션 앱, 연결된 장치, 소셜 네트워크 등)와 저장 시설(데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 등)이 있으며 모두 원본 역할을 합니다.

• 데이터 흐름:

  이는 전송 중에 겪는 조정과 통과하는 데이터 저장소를 모두 포함하여 원본 지점에서 최종 목적지까지 데이터를 전송하는 것입니다. 이 구성요소를 흔히 섭취라고 합니다.

• 준비:

  구현하기 전에 정규화를 위해 데이터를 정리, 집계, 변환(파일 형식 변환 포함) 및 압축해야 할 수도 있습니다. 준비는 분석에 적합하도록 데이터를 변경하는 프로세스입니다.

• 목적지:

  데이터 전송은 "목적지"로 알려진 위치에서 끝납니다. 대상은 사용량에 따라 다릅니다. 예를 들어, 데이터 시각화 또는 기타 분석 도구를 강화하고 확장하기 위해 데이터를 얻을 수 있습니다. 또는 SIEM과 같은 보안 자동화 시스템을 강화할 수도 있습니다.

• 작업 흐름:

  워크플로는 데이터 파이프라인 내에서 일련의 작업과 상호 작용을 설정합니다. 업스트림 작업은 데이터가 파이프라인에 도달하는 리소스에 가까운 데이터에 대해 실행되는 작업입니다. 다운스트림 활동은 최종 제품에 더 가까운 곳에서 이루어집니다.

결론: 데이터 파이프라인 툴킷 선택

데이터 파이프라인을 구축하고 강화하려는 조직은 다음 구현을 고려해야 합니다.

• 데이터 레이크 : 데이터 레이크는 조직에서 기계 학습 및 AI 이니셔티브를 위한 데이터 파이프라인을 구축하는 데 자주 사용됩니다. 대규모 데이터 볼륨의 경우 AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, IBM 등 모든 주요 클라우드 서비스 제공업체가 데이터 레이크를 제공합니다.

• 데이터 웨어하우스 : 이 중앙 저장소는 특정 목적을 위해 처리된 데이터를 엄격하게 보관합니다. Teradata, Amazon Redshift, Azure Synapse, Google BigQuery 및 Snowflake는 인기 있는 웨어하우징 대안입니다.

• ETL(추출, 변환, 로드) 도구 : ETL은 Oracle Data Integrator, IBM DataStage, Talend Open Studio 등을 포함하여 데이터 통합 ​​및 준비를 위한 다양한 도구를 제공합니다.

• 배치 워크플로 스케줄러 : Luigi 또는 Azkaban과 같은 프로그래밍 도구는 상호 의존성을 갖는 작업 집합으로 하위 프로세스 생성을 지원합니다. 이러한 워크플로를 모니터링하고 자동화하는 것도 가능합니다.

• 데이터 스트리밍 도구 : 이러한 도구는 IoT 및 거래 시스템과 같은 소스에서 수집된 데이터를 영구적으로 처리할 수 있습니다. Google 데이터 흐름, Amazon Kinesis, Azure Stream Analytics 및 SQLstream이 몇 가지 예입니다.

Uber는 Apache를 기반으로 구축된 스트리밍 파이프라인을 사용하여 운전사/운전자 및 승객 애플리케이션에서 실시간 데이터를 수집합니다. Macy's는 온프레미스 시스템과 Google Cloud를 모두 포괄하는 데이터 채널을 활용하여 모든 고객이 매장에 있든 온라인으로 구매하든 상관없이 똑같이 매력적인 경험을 누릴 수 있도록 보장합니다. 업종에 관계없이 효율적인 데이터 파이프라인은 현대적인 데이터 기반 비즈니스에 매우 중요합니다.

모범적인 파이프라인 아키텍처와 가장 최적의 툴킷에 초점을 맞춰 데이터를 사용하여 작업을 강화할 수 있습니다.