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1. 데이터 파이프라인 기술의 이해
2. 유스케이스별 데이터 파이프라인 도구
3. 빅데이터 분석에 활용되는 클라우드 플랫폼
4. 단계별 데이터 파이프라인 설계, 고려사항

01. 데이터파이프라인 기술의 이해

• 빅데이터란 : 기존 데이터베이스의 관리도구의 능력을 넘어서는 대량의 정형 또는 비정형 데이터의 집합조차 포함한 데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술이다. (위키)
• 빅데이터의 조건 : 현재상황파악과 이에대한 원인분석 미래의 예측

빅데이터 활용 분석예

• 페이스북 : 관련된 내용
• 링크드인 : 연관성 분석
• 아마존 : 구매제품과 관련된 제품

02. 유스케이스별 데이터 파이프라인 도구

데이터 수집 (agent의 경량화 방향으로 진행중)

• logstash
  • Elk stack 가장 많은 input과 output 플러그인을 제공
  • 가장 다양한 형태의 데이터를 읽을 수 있고, 다양한 타입의 Output을 제공
• fluentd
  • 과거에 인기있었으나, 신규툴에 비해 발전속도가 느림
  • 기존 플랫폼에 대하여 완벽히 제공하고 있음
• embulk
  • fluentd를 경량화
• beat
  • elk 와 결합해서 제공되는 경량 agent
• apache flume
  •  hadoop과 완벽한 궁합
  • input과 output을 직접 개발해야 하는 경우가 많이 생김
  • 최근 인기가 줄어듬
• aws sdk
• gcloud sdk

저장,가공,분석

• apache kakfa, kafka-rest
• rabbitmq, activemq
• redis, couchbase
• nosql database, rdbms
• s3, gcs
• hadoop, elasticsearch
• spark, athena, bigquery
• datalab, dataproc, dataflow
• kinesis, emr, redshift
• kibana, datastudio
• zeppelin

logstash