대규모 데이터 처리 워크플로우

대표적인 대규모 데이터 처리 워크플로우

1. 데이터 수집
   • Apache Kafka 또는 Logstash를 사용하여 다양한 소스에서 데이터를 수집.
2. 데이터 저장
   • HDFS, Amazon S3 또는 데이터베이스(NoSQL)로 저장.
3. 데이터 처리
   • Apache Spark 또는 Hadoop을 사용해 데이터를 분산 처리.
4. 데이터 분석 및 시각화
   • Tableau, Power BI, Apache Superset을 사용하여 데이터 시각화.
5. 데이터 활용
   • AI/ML 모델 학습 및 배포에 활용(TensorFlow, PyTorch).

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성공적인 대규모 데이터 처리의 핵심 요건

1. 효율적인 데이터 파이프라인 설계
   • 데이터 수집 → 저장 → 처리 → 분석으로 이어지는 통합된 파이프라인.
2. 확장 가능한 인프라
   • 수평 확장이 가능한 분산 시스템 도입.
3. 자동화
   • 데이터 처리를 자동화하여 운영비용 절감 및 에러 방지.
4. 모니터링 및 로깅
   • 데이터 처리 상태를 실시간으로 모니터링하고, 문제 발생 시 신속 대응.

구체적인 기술 스택이나 운영 방안에 대해 더 알고 싶다면 말씀해주세요!e