아토믹데브_실습으로 배우는 빅데이터 플랫폼 아키텍처

1. 데이터 소스

• 구조화된 데이터: 관계형 데이터베이스, 데이터 웨어하우스, 기업 애플리케이션(예: CRM, ERP).
• 반구조화된 데이터: XML 파일, JSON 문서, 로그 파일.
• 비구조화된 데이터: 소셜 미디어 게시물, 멀티미디어 파일(이미지, 비디오), 센서 데이터, 이메일.

2. 데이터 수집 계층

• 배치 처리: Apache Sqoop, Talend와 같은 도구를 사용하여 다양한 소스로부터 대량의 데이터를 일정 간격으로 가져옵니다.
• 실시간 처리: Apache Kafka, Apache Flume, Amazon Kinesis와 같은 도구를 사용하여 데이터를 실시간으로 스트리밍합니다.
• 변경 데이터 캡처(CDC): Debezium, GoldenGate와 같은 도구를 사용하여 소스 데이터 시스템의 변경 사항을 캡처합니다.

3. 데이터 저장 계층

• 분산 파일 시스템: 대규모 데이터를 클러스터에 저장하기 위해 Hadoop Distributed File System (HDFS)를 주로 사용합니다.
• NoSQL 데이터베이스: MongoDB, Cassandra, HBase와 같은 도구를 사용하여 반구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 처리합니다.
• 데이터 레이크: Amazon S3, Azure Data Lake, Google Cloud Storage를 사용하여 원시 데이터를 네이티브 형식으로 저장합니다.

4. 데이터 처리 계층

• 배치 처리 프레임워크: Apache Hadoop(MapReduce), Apache Spark를 사용하여 대규모 데이터를 배치 모드로 처리합니다.
• 스트림 처리 프레임워크: Apache Storm, Apache Flink, Spark Streaming을 사용하여 실시간 데이터를 처리합니다.
• 인메모리 데이터 처리: Apache Ignite, Redis, Spark를 사용하여 인메모리 데이터 저장을 통해 빠른 데이터 액세스 및 처리를 제공합니다.

5. 데이터 분석 계층

• 데이터 웨어하우징: Apache Hive, Google BigQuery, Amazon Redshift를 사용하여 구조화된 데이터를 쿼리하고 분석합니다.
• 데이터 마이닝 및 머신러닝: Apache Mahout, Apache Spark MLlib, TensorFlow, Scikit-Learn을 사용하여 예측 모델을 구축합니다.
• 실시간 분석: Druid, Apache Pinot, ClickHouse를 사용하여 실시간 데이터 분석을 수행합니다.
• 비즈니스 인텔리전스 (BI): Tableau, Power BI, Qlik과 같은 도구를 사용하여 데이터를 시각화하고 보고서를 생성합니다.

6. 데이터 관리 계층

• 메타데이터 관리: Apache Atlas, Informatica와 같은 도구를 사용하여 데이터 정의, 계보 및 거버넌스를 관리합니다.
• 데이터 거버넌스: Apache Ranger, AWS Lake Formation과 같은 도구를 사용하여 데이터 품질, 보안, 규정 준수를 보장합니다.
• 데이터 카탈로그: AWS Glue, Google Data Catalog와 같은 서비스를 사용하여 데이터 자산을 조직하고 관리합니다.

7. 보안 및 개인정보 보호 계층

• 데이터 암호화: SSL/TLS, HDFS 암호화 등 도구를 사용하여 데이터의 전송 및 저장 시 암호화를 보장합니다.
• 접근 제어: Apache Ranger, Kerberos, 클라우드 플랫폼의 IAM 서비스 등을 통해 역할 기반 접근 제어(RBAC)를 구현합니다.
• 데이터 마스킹 및 익명화: 민감한 데이터를 보호하기 위해 데이터 마스킹 및 익명화 기술을 사용하여 개인정보 보호 규정을 준수합니다.

8. 오케스트레이션 및 워크플로우 관리

• 워크플로우 오케스트레이션: Apache Airflow, Oozie, AWS Step Functions를 사용하여 데이터 처리 작업을 관리하고 스케줄링합니다.
• ETL (추출, 변환, 적재): Apache NiFi, Talend, Informatica와 같은 도구를 사용하여 데이터 파이프라인을 구축합니다.

9. 모니터링 및 로깅

• 모니터링: Prometheus, Grafana, Nagios와 같은 도구를 사용하여 시스템 성능, 리소스 사용량, 데이터 처리 작업을 모니터링합니다.
• 로깅: ELK 스택(Elasticsearch, Logstash, Kibana), Splunk과 같은 도구를 사용하여 다양한 구성 요소의 로그를 수집하고 분석합니다.

10. 사용자 인터페이스 계층

• 대시보드: Kibana, Grafana 또는 맞춤형 웹 애플리케이션을 사용하여 데이터 시각화 및 상호작용을 위한 인터페이스를 제공합니다.
• API 계층: RESTful API 또는 GraphQL을 통해 외부 애플리케이션 및 사용자에게 데이터 접근을 제공합니다.

11. 클라우드 통합 (선택 사항)

• 하이브리드 또는 멀티 클라우드 통합: AWS, Azure, Google Cloud와 같은 클라우드 서비스를 활용하여 확장성, 데이터 저장, 처리 기능을 제공합니다.
• 서버리스 컴퓨팅: AWS Lambda, Azure Functions와 같은 서버리스 플랫폼을 사용하여 이벤트 기반 처리를 수행합니다.

12. 데이터 백업 및 재해 복구

• 백업 솔루션: Apache Hadoop의 distcp 또는 클라우드 네이티브 솔루션을 사용하여 정기적으로 백업을 수행합니다.
• 재해 복구: 데이터 복제, 장애 조치 및 고가용성을 위한 전략을 구현하여 다양한 지리적 위치에서 데이터 복구를 보장합니다.

결론

빅데이터 플랫폼 아키텍처는 모듈화되고 유연하여 조직이 필요에 따라 리소스와 기능을 확장할 수 있도록 설계되었습니다. 사용되는 도구와 기술은 특정 사용 사례, 데이터 볼륨, 성능 요구사항에 따라 다를 수 있습니다.