빅데이터 처리 방식의 차이

정보화 시대에서 데이터는 핵심 자원으로 자리 잡고 있습니다. 먼저 설명한 빅데이터 특징에서도 나열했듯이, 기존의 데이터 처리 방식과 빅데이터 처리방식에는 다양한 면에서 차이점을 가지고 있습니다. 기존 데이터 처리 방식은 정형화된 데이터를 중심으로 이루어지는 반면, 빅데이터 처리 방식은 비정형 데이터, 대용량, 실시간 처리 등 다양한 면에서 기존 데이터 처리 방식과 차이를 보이고 있습니다. 그로 인해 빅데이터 처리 방식은 분산 시스템을 적극적으로 활용해 방대한 데이터를 빠르게 분석 및 저장이 가능하며, AI, IoT, 머신 러닝 등 최신 기술과 결합하여 더욱 빠른 데이터 처리와 발전이 가능합니다.

 

빅데이터 처리 방식의 차이

 

 

🔹 기존 데이터 처리방식 vs 빅테이터 처리 방식 비교

구분	기존 데이터 처리 방식	빅데이터 처리 방식
데이터 크기	• 테라바이트 수준	• 페타바이트 이상 수준  • 장기간의 정보 수집 및 분석 증가 • 데이터 처리량의 방대한 증가
데이터 유형	• 정형 데이터 중심	• 비정형 데이터 비중이 높음 (데이터 로그 파일, 클릭스트림 데이터, 콜센터 로그 통신 등) • 처리의 복잡성이 확장
데이터 저장 방식	• 관계형 데이터베이스(RDBMS)	• 분산 파일 시스템(HDFS)
처리 방식	• 배치 처리(Batch Processing)	• 실시간 처리(Real-time Processing)
확장성	• 데이터 수준이 증가할 경우 서버 증설을 필요로함 > 그에 따른 비용 증가	• 클라우드 및 분산 환경에서 손쉽게 확장이 가능
기술 스택	• MySQL, Oracle, PostgreSQL  등	• Hadoop, Spark, NoSQL, Kafka 등

 

🔹 기존 데이터의 처리 방식

 

✅ 기존 데이터의 처리의 주요 특징

≡ 정형 데이터 중심 : 숫자, 텍스트 등 작은 규모의 정형 데이터

≡ 관계형 데이터베이스(RDBMS) :  MySQL, Oracle, PostgreSQL  등

≡ 트랜잭션 처리 중심 : 하나의 작업을 수행하며, 빠르고 안정적인 데이터 분석 및 저장

≡ 배치(Batch) 처리 방식 : 일정 시간마다 주기적으로 데이터를 처리하는 방식

≡ 데이터의 크기 : 테라바이트 수준의 데이터를 한정적으로 처리

 

✅ 기존 데이터의 처리 방식 한계

❌ 비정형 데이터 처리 어려움 : 이미지, 동영상 등 처리 불가능

❌ 대량 데이터 처리 어려움 : 데이터가 기하급수적으로 증가할 경우 성능 저하가 발생하며, 서버의 증설이 필요함

❌ 실시간 처리 부족 : 일정 시간이 걸리는 배치 처리 방식이 일반적이며, 다방면으로 처리가 어려움

❌ 확장성 문제 : 데이터가 증가할 경우 물리적인 서버 증설이 불가피, 증설할 경우 비용이 증가

 

🔹 빅데이터의 처리 방식

✅ 빅데이터의 처리의 주요 특징

≡ 대용량 데이터 처리 : 페타바이트(PB), 엑사바이트(EB) 등 대규모 데이터 저장 및 처리 가능

≡ 비정형 데이터 분석 : 동영상, 오디오, SNS 방대한 양의 데이터 처리 가능

≡ 분산 시스템 활용 : Hadoop, Spark 등의 기술을 사용해 여러 대의 서버에서 병렬로 데이터 처리 

≡ 실시간 스트리밍 처리 : Kafka, Apache Flink  등을 활용해 실시간으로 데이터 분석

≡ 뛰어난 확장성 : 클라우드 환경에서 편리하게 확장 가능

 

✅ 빅데이터의 처리 방식 장점

✔️ 비정형 데이터 분석 : 텍스트, 이미지, 동영상 등의 다양한 데이터 분석 지원 가능

✔️ 빠른 데이터 처리 속도 : 대량의 데이터를 여러 대의 서버를 통해 데이터 분산으로 처리 속도 증가

✔️ 실시간 분석 : 실시간 데이터 스트리밍 분석 기술 적용 가능

✔️ 뛰어난 확장성 : 물리적인 서버를 추가할수록 데이터 처리 성능 향상 가능

 

 

🔹 실제 활용 사례 

✅ 기존 데이터 처리 방식 적용

📌 은행의 고객 데이터 베이스 관리 

∇ 고객 계좌 정보 및 거래 내역 저장

∇ 관계련 데이터 베이스(MySQL, Oracle 등)에 활용

∇ 주기적인 데이터 백업 및 보고서 생성 필요

📌 전통적인 ERP 시스템 

∇ 기업의 인사, 회계, 물류 정보 관리

∇ SQL 기반의 데이터 저장 및 배치 처리

 

✅ 빅데이터 처리 방식 적용

📌 구글 검색 엔진

∇ 수십억 개의 페이지를 분석하고, 실시간 검색 결과에 제공 및 반영 가능

∇ Hadoop 및 분산 처리 시스템에 적극 활용

 

📌 넷플릭스와 같은 OTT 및 SNS 추천 시스템

∇ 사용자의 시청 기록과 검색 내역을 분석하여 맞춤 콘텐츠에 새로이 반영 가능

∇ 머신 러닝 기반 데이터 분석 및 실시간 처리 

 

📌 자율 주행 자동차

∇ 센서 데이터를 실시간으로 분석하여 잔애물 탐지 및 경로 재설정 가능

∇ AI와 빅테이터 기술 결합 가능

 

 

🌟 끝내며

앞으로 데이터의 규모가 방대해짐에 따라 빅데이터 처리 기술의 중요성이 더욱 커질 것이 때문에 빅데이터는 미래 사회의 다양한 과제를 해결하고 새로운 가치를 창출하는 데 있어 엔 지과 같은 역할을 수행할 것입니다.