확장성 및 성능 최적화를 위한 빅 데이터 아키텍처 설계

분산 처리, 데이터 파이프라인, 데이터 레이크, 인메모리 컴퓨팅, 스케일 아웃, 데이터 파티셔닝

씨익북스 편집부 지음

딥시크북 2025년 04월 13일 출간

작품소개

책소개

"확장성 및 성능 최적화를 위한 빅 데이터 아키텍처 설계는 현대 사회에서 데이터의 중요성이 날로 증가함에 따라, 빅 데이터 처리와 분석을 위한 효과적인 아키텍처 설계의 필요성을 강조하는 전문 서적입니다. 이 책은 빅 데이터의 개념을 이해하고, 이를 처리하기 위한 다양한 기술과 방법론을 종합적으로 다루고 있습니다.

저자는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하는 시대에 발맞추어, 확장 가능하고 성능 최적화된 아키텍처를 설계하는 데 필요한 원칙과 실무 경험을 공유합니다. 이 책은 빅 데이터 아키텍처의 기본 구성 요소부터 시작하여, 클라우드 컴퓨팅, 분산 시스템, 데이터 저장소, 데이터 처리 프레임워크 등 다양한 주제를 포괄적으로 설명합니다.

특히, 독자는 데이터의 처리 속도와 효율성을 극대화하기 위한 여러 기법과 전략을 배우게 됩니다. 예를 들어, 데이터 파이프라인 설계, 실시간 데이터 처리, 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 차이점 및 활용 방안 등 실용적인 내용을 담고 있습니다. 또한, 다양한 사례 연구를 통해 실제 환경에서의 적용 방법을 구체적으로 제시함으로써 독자가 이론을 실무에 효과적으로 연결할 수 있도록 돕습니다.

이 책은 데이터 엔지니어, 데이터 과학자, 시스템 아키텍트 등 빅 데이터 처리와 관련된 다양한 직무를 가진 독자들에게 유용하며, 그들이 직면할 수 있는 다양한 도전 과제를 해결하는 데 실질적인 가이드를 제공합니다. 빅 데이터의 미래를 선도하고자 하는 모든 이들에게 이 책은 필독서가 될 것입니다."

목차

"1. 빅 데이터 아키텍처의 기초 이해
2. 확장성의 중요성
3. 성능 최적화란 무엇인가?
4. 데이터 수집 전략
5. 데이터 저장소 선택 가이드
6. 분산 시스템의 원리
7. 클라우드 기반 아키텍처의 장점
8. 실시간 데이터 처리 기술
9. 배치 처리 vs 실시간 처리
10. 데이터 파이프라인 설계
11. ETL(추출, 변환, 적재) 프로세스의 최적화
12. 데이터베이스 선택 기준
13. NoSQL과 관계형 데이터베이스 비교
14. 데이터 레이크의 개념과 활용
15. 데이터 웨어하우스 설계 원칙
16. 마이크로서비스 아키텍처의 적용
17. API 설계와 데이터 통합
18. 데이터 보안 및 프라이버시 고려사항
19. 데이터 품질 관리 방안
20. 모니터링 및 성능 분석 도구
21. 캐싱 전략의 중요성
22. 데이터 샤딩 및 파티셔닝 기법
23. 부하 분산 기술
24. 머신러닝과 빅 데이터의 연결
25. 데이터 시각화를 통한 인사이트 도출
26. 이벤트 기반 아키텍처의 이해
27. 데이터 전송 프로토콜 선택
28. 데이터 처리의 병렬화 기법
29. 장애 조치 및 복구 전략
30. 데이터 거버넌스의 역할
31. 컨테이너화된 환경에서의 빅 데이터
32. 스트리밍 데이터 처리 플랫폼
33. 성능 테스트 및 벤치마킹
34. 데이터 통합 및 연계 방안
35. 사용자 요구에 따른 시스템 설계
36. 고가용성 아키텍처 구축
37. 데이터 접근 성능 최적화
38. 데이터 버전 관리와 변경 이력
39. 대규모 데이터 처리 프레임워크
40. 분산 파일 시스템의 선택과 활용
41. 데이터 분석 도구 및 기술
42. 인공지능과 빅 데이터의 시너지
43. 비즈니스 요구사항 반영하기
44. 데이터 처리 비용 관리
45. 오픈소스 도구의 활용
46. 데이터 아키텍처 문서화
47. 시스템 확장성 테스트 방법
48. 고성능 컴퓨팅 환경 구축
49. 산업별 빅 데이터 아키텍처 사례
50. 미래의 빅 데이터 아키텍처 전망"

작가정보

저자(글) 씨익북스 편집부

"세상을 아름다운 지식으로 물들이자" 위 모토를 바탕으로 다양한 지식 서적을 보급하고 있다.