실시간 데이터 통합이란 무엇인가요?

실시간 데이터 통합은 여러 소스에서 데이터를 확보하고 처리한 즉시 이를 대상 시스템에 즉각 통합하는 과정을 의미합니다.
 

기존 데이터 통합과 마찬가지로, 실시간 데이터 통합은 조직 내에 분산되어 있거나 불일치할 수 있는 데이터를 통합하고 조화시키는 기능을 합니다. 이 프로세스에는 데이터 수집부터 데이터 분석까지의 단계가 포함됩니다. 이를 통해 사용자는 더 빠르고 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

차이점은 데이터 가용성 속도에 있습니다. 실시간 데이터 통합을 통해 사용자는 최소한의 지연(일반적으로 수 밀리초 이내)으로 데이터에서 인사이트를 추출할 수 있습니다.

데이터베이스, 스프레드시트, 애플리케이션, 클라우드 서비스 등 다양한 소스와 형식에서 고품질 데이터를 즉각적으로 확보함으로써, 기업은 변화에 빠르게 대응할 수 있는 민첩성을 확보하게 됩니다. 이는 비즈니스 인텔리전스(BI), 생성형 AI(gen AI), 초개인화 등 다양한 활용 사례를 지원합니다.

배치 처리와 같은 기존 데이터 통합 프로세스는 증가하는 데이터 볼륨과 현대 기업의 고속 데이터 요구를 지원할 수 없습니다. 실시간 데이터 통합은 오픈소스 솔루션부터 종합적인 데이터 통합 플랫폼에 이르기까지 다양한 스트리밍 기술과 실시간 데이터 프로세스를 활용하며, 이는 지속적이고 대규모로 운영되도록 설계되어 있습니다.

데이터는 혁신을 주도하는 원동력이자 데이터 중심 조직의 핵심 자산입니다 그러나 오늘날 데이터 볼륨은 빠르게 증가하고 있으며, 전 세계 데이터 영역은 2028년까지 393.9제타바이트(zettabytes)에 이를 것으로 예상됩니다. 데이터는 또한 더 분산되고 다양화되고 있으며, 여러 시스템과 저장소, 클라우드 및 온프레미스 환경에 저장되고 있습니다.

이처럼 점점 더 복잡해지는 방대한 데이터를 관리하는 것은 상당한 도전 과제입니다. 조직은 데이터 사일로, 데이터 정체(업데이트가 되지 않아 발생하는 시차), 데이터 거버넌스, 높은 네트워크 지연 등의 문제에 직면해 있습니다.

현대 데이터 관리의 과제를 더욱 복잡하게 만드는 것은 민첩성과 혁신에 대한 압박입니다. 오늘날 시장은 변동성이 크며, 조직은 변화에 빠르게 대응하기 위해 실시간 데이터 처리가 필요하다는 점을 인식하고 있습니다. 생성형 AI(Gen AI) 또한 경쟁 우위를 위한 필수 요소로 부상하고 있으며, 향후 10년 내 글로벌 GDP를 7% 증가시킬 것으로 예상됩니다.

그러나 생성형 AI는 가치 있는 결과를 생성하기 위해 엄청난 양의 고품질 데이터를 필요로 합니다. 또한 생성형 AI 모델이 실시간으로 대응해야 하는 사용 사례(예: 사기 탐지 또는 물류)의 경우 데이터가 수집되는 즉시 제공되는 것이 중요합니다. 현재 기술 리더 중 16%만이 자사의 현재 클라우드 및 데이터 기능이 생성형 AI를 지원할 수 있다고 확신합니다.¹

실시간 데이터 통합은 즉각적인 데이터 접근이라는 현대적 요구를 충족시키는 동시에, 기존 데이터 통합의 이점, 즉 데이터 사일로 감소 및 데이터 품질 개선도 제공합니다. 또한 더 빠른 인사이트 도출과 데이터 기반 의사결정을 가능하게 하여 운영 효율성을 높입니다.

실시간 데이터는 종종 스트리밍 데이터와 이벤트 데이터의 두 가지 유형으로 분류됩니다. 이러한 유형 간 차이점과 관계를 이해하는 것은 실시간 통합과 인사이트를 추구하는 조직에 매우 중요합니다.

스트리밍 데이터는 사물인터넷(IoT) 디바이스, 금융 시장, 소셜 미디어 활동, 전자 상거래 거래 등 다양한 소스에서 지속적으로 흐르는 실시간 데이터입니다. 스트리밍 데이터는 빅데이터와 실시간 분석, 인공 지능(AI) 및 머신 러닝의 핵심 요소입니다. 또한 지속적이고 최신 정보가 필요한 기타 활용 사례의 핵심 요소이기도 합니다.

이벤트는 시스템에서 중요한 단일 변화, 발생 또는 동작(예: 제품 판매, 송금, 온도가 특정 임계값에 도달하는 것)을 의미합니다. 관련 이벤트는 함께 그룹화됩니다. 이렇게 그룹화된 이벤트의 지속적인 전달은 스트림 또는 보다 구체적으로는 이벤트 스트림(event stream)으로 간주할 수 있습니다. 하지만 모든 실시간 데이터 스트리밍에 이벤트가 포함되는 것은 아닙니다.

다양한 실시간 데이터 통합 툴과 방법이 있으며, 예를 들면 다음과 같습니다.

• 스트림 데이터 통합(SDI)
• 변경 데이터 캡처(CDC)
• 애플리케이션 통합
• Data Virtualization

특정 간격으로 다양한 소스의 데이터 스냅숏을 통합하는 배치 통합과 달리, 스트림 데이터 통합(SDI)은 데이터를 사용할 수 있게 되면 실시간으로 통합합니다. 지속적으로 데이터 스트림을 소비, 처리 및 분석하기 위해 대상 시스템으로 로드합니다. 이러한 기능을 통해 고급 데이터 분석, 머신 러닝 및 실시간 데이터의 기타 사용 사례(예: 사기 탐지 및 IoT 분석)를 구현할 수 있습니다.

SDI 구현에는 스트리밍 데이터 파이프라인이 필요하며, 이를 통해 수백만 건의 데이터 레코드를 엔터프라이즈 시스템 간에 낮은 지연 시간과 고속으로 전송할 수 있습니다. 이러한 파이프라인은 빠르게 대규모 데이터를 처리할 때 흔히 발생하는 데이터 손상 또는 중복 문제를 크게 줄여 데이터 무결성을 보장하는 데 도움이 됩니다.

Apache Kafka 및 IBM StreamSets와 같은 데이터 통합 플랫폼은 조직이 고유한 IT 에코시스템에 맞춘 스트리밍 데이터 파이프라인을 구축하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

변경 데이터 캡처는 Microsoft SQL Server 데이터베이스, Oracle, MongoDB 등의 데이터 소스에서 발생하는 변경 사항을 데이터 웨어하우스, ETL 솔루션 및 기타 데이터 저장소 또는 대상 시스템에 실시간으로 적용합니다. 변경 사항에는 데이터 삭제, 삽입, 업데이트가 포함될 수 있습니다. 데이터 복제 툴과 달리, CDC는 전체 데이터 세트가 아닌 변경된 데이터만 캡처하고 복제합니다.

본질적으로, CDC는 시스템을 실시간으로 최신 상태로 유지하는 데 도움이 됩니다. 변경된 데이터만 전송하므로 데이터 처리 오버헤드, 데이터 적재 시간 및 네트워크 트래픽을 줄이는 효과도 있습니다.

평균적인 기업은 운영을 위해 약 1,200개의 클라우드 애플리케이션을 사용하며, 각 애플리케이션이 고유한 데이터를 생성하여 데이터 사일로 현상을 초래하고 있습니다. 하지만 현대의 워크플로에서는 애플리케이션 및 시스템 간의 실시간 데이터 흐름이 필요합니다. 애플리케이션 통합 또는 소프트웨어 통합은 소프트웨어 애플리케이션 간 데이터 전송 프로세스를 자동화하고 간소화하여 실시간 또는 준실시간 데이터 통합을 가능하게 합니다.

기업들은 종종 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 활용하여 애플리케이션 통합 워크플로를 구축하고 자동화합니다. API는 애플리케이션 간 원활한 통신과 데이터 교환을 가능하게 하는 규칙 또는 프로토콜 집합입니다.

기업은 웹훅 및 미들웨어를 사용하여 애플리케이션 통합을 용이하게 할 수도 있습니다.

데이터 가상화는 센서 데이터, 장비 로그 등 다양한 소스의 실시간 데이터 스트림을 통합적으로 보여주는 가상 계층을 생성합니다. 이러한 통합 뷰는 데이터를 다른 위치로 이동하거나 복제하거나 배치 처리할 필요를 없애줍니다. 이러한 기능은 통합 시간과 비용을 크게 줄이고 부정확하거나 데이터 손실의 위험을 최소화합니다.

데이터 가상화 툴은 시맨틱 계층도 제공할 수 있으며, 이는 데이터를 비즈니스 의사 결정을 위한 의미 있는 용어로 변환해주는 사용자 경험 인터페이스입니다.

또한 데이터 가상화는 실시간 데이터와 과거 데이터를 통합할 수 있는 데이터 통합 솔루션으로, 조직 전체 운영 데이터 생태계에 대한 종합적인 뷰를 제공합니다. 이러한 풍부한 데이터 세트는 생성형 AI를 위한 기초 모델 학습에 적합합니다.

조직의 데이터 요구 사항에 따라 실시간 데이터 통합과 함께 사용할 수 있는 다양한 유형의 데이터 통합 프로세스도 존재합니다.

• 배치 데이터 통합:  배치 통합에서는 데이터를 그룹 단위로 수집하고 저장합니다. 그런 다음 일정 시간이 경과하거나 특정 데이터 양이 수집되면, 데이터를 배치로 이동하여 통합합니다. 이 방법은 연산 집약적인 데이터 작업에 적합하며, 처리 시간이 주요 고려 요소가 아닐 때 유용합니다.
  
  
• 마이크로 배치 데이터 통합: 마이크로 배치 통합은 기존 배치 처리의 준실시간 대안으로 간주됩니다. 이 방법에서는 데이터를 더 작고 빈번한 작업 단위로 처리하여 낮은 지연 시간으로 준실시간 인사이트를 제공합니다.
  
  
• 추출, 변환, 로드(ETL):  ETL 데이터 통합 프로세스는 다양한 소스(예: ERP 시스템 및 데이터베이스)의 데이터를 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 또는 기타 대상 시스템에 저장할 수 있는 일관된 데이터 세트로 만듭니다. ETL 데이터 파이프라인은 엄격한 데이터 정제 및 검증을 포함할 수 있으므로 데이터 품질과 일관성이 중요한 경우에 적합합니다.

• 추출, 로드, 변환 (ELT): ETL과 마찬가지로 ELT 데이터 통합은 원본 시스템에서 대상 리소스로 원시 데이터를 이동합니다. 그러나 데이터를 사전에 정제하는 대신, 원시 데이터를 데이터 저장소에 직접 적재한 후 필요에 따라 변환합니다. 이렇게 하면 보다 유연한 데이터 관리가 가능합니다. ELT는 속도와 확장성이 중요한 경우에 주로 사용됩니다.

이러한 유형의 데이터 통합은 가장 일반적이지만, 이것이 전부는 아닙니다. 예를 들어, 일부 조직에서는 연합 데이터 통합, 수동 데이터 통합 및 통합 데이터 접근 방법도 사용할 수 있습니다.

실시간 데이터 통합은 다양한 산업과 시나리오에서 유용하게 활용됩니다. 일반적인 활용 사례는 다음과 같습니다.