운영 효율을 높이는 로깅 전략 수립법: 평문 로그와 구조화 로그의 차이점

운영 효율을 높이는 로깅 전략 수립법: 평문 로그와 구조화 로그의 차이점

1. 로깅 전략이 왜 중요한가요? 혹시 “기록이 남는다는 건 신뢰를 쌓는 일이다”라는 말, 들어보신 적 있으신가요? IT 시스템에서 로깅(logging)은 단순히 누가 뭘 했는지를 남기는 일 이상의 의미를 가집니다. 시스템이 어떤 일을 언제, 어떻게 처리했는지를 고스란히 기록하는 건, 마치 우리가 길을 잃지 않도록 이정표를 남기는 것과도 같습니다. 특히 대규모 분산 시스템에서는 수많은 마이크로서비스와 이벤트들이 동시에 오가고…

코드만으로는 부족하다! 개발자를 위한 네트워크 상식 완전 정리

코드만으로는 부족하다! 개발자를 위한 네트워크 상식 완전 정리

1. IP 주소: 디지털 세계의 집 주소 개발자라면 IP 주소 개념부터 제대로 알고 계셔야 합니다. IP 주소는 인터넷에 연결된 모든 장치가 갖고 있는 고유한 ‘주소’라고 보시면 되는데요, 실제 집 주소처럼 데이터를 어디로 보내야 할지 알려주는 역할을 합니다. 이 IP 주소는 IPv4와 IPv6 두 가지 버전이 있으며, IPv4는 흔히 보는 192.168.0.1 같은 형식이고, IPv6는 훨씬 더…

데이터 파이프라인 초보 탈출! 피해야 할 장애 유형

데이터 파이프라인 초보 탈출! 피해야 할 장애 유형

1. 데이터 소스 연결 실패 – 시작부터 막히는 벽돌담 데이터 파이프라인에서 가장 첫 단계는 항상 ‘데이터 수집’입니다. 그런데 이 단계에서부터 문제가 생기면 말 그대로 도미노처럼 모든 과정이 무너지기 시작하지요. 대표적인 장애는 데이터 소스 자체에 접근이 불가능한 경우입니다. 예를 들어 외부 API가 다운되었거나, DB 서버에 접속이 차단된 경우가 그렇습니다. 특히 인증 토큰이 만료됐거나 접근 권한이 변경되었는데…

Redis 메모리 관리의 모든 것: TTL과 LRU로 성능을 극대화하는 법

Redis 메모리 관리의 모든 것: TTL과 LRU로 성능을 극대화하는 법

1. Redis는 단순한 캐시가 아닙니다: 인메모리 데이터 구조 서버의 진짜 정체 Redis를 단순한 캐시로만 생각하셨다면, 지금부터 시선을 조금 바꾸셔야 합니다. Redis는 단순히 데이터를 메모리에 저장하는 것을 넘어, 리스트, 셋, 정렬된 셋, 해시, 비트맵, 하이퍼로그로그, 스트림 등 다양한 데이터 구조를 다룰 수 있는 ‘인메모리 데이터 구조 서버’입니다. 메모리에 모든 걸 올려두니, 속도는 번개처럼 빠르고, 레이턴시는 극도로…

검색 속도를 높이는 Elasticsearch 인덱스 설계와 쿼리 기술

검색 속도를 높이는 Elasticsearch 인덱스 설계와 쿼리 기술

1. Elasticsearch 인덱싱의 기본 구조를 이해하는 것이 첫걸음입니다 Elasticsearch를 제대로 다루려면 가장 먼저 인덱싱 구조부터 짚고 넘어가야 합니다. 마치 도서관에서 책을 찾으려면 어떤 방식으로 책이 정리되어 있는지를 알아야 하듯이, Elasticsearch도 데이터가 어떤 구조로 저장되고 검색되는지를 아는 것이 핵심입니다. Elasticsearch에서 인덱스(index)는 관계형 데이터베이스의 ‘테이블(table)’에 해당합니다. 이 인덱스 안에는 여러 개의 도큐먼트(document)가 있고, 각각의 도큐먼트는 JSON 형식으로…

ETL과 ELT, 무엇이 다른가요? 데이터 파이프라인 구축 가이드라인

ETL과 ELT, 무엇이 다른가요? 데이터 파이프라인 구축 가이드라인

1. ETL과 ELT는 똑같아 보여도, 실제론 흐름부터 다릅니다 데이터 엔지니어링을 조금이라도 접해보신 분들이라면 ‘ETL’이라는 용어는 익숙하실 겁니다. 하지만 비슷하게 생긴 ‘ELT’라는 용어는 어쩌면 최근에야 눈에 띄셨을 수도 있겠네요. 이 둘은 데이터 처리에서 매우 핵심적인 개념이지만, 그 흐름 자체가 완전히 다릅니다. ETL은 Extract(추출) → Transform(변환) → Load(적재) 순으로 데이터를 처리하고요, ELT는 Extract(추출) → Load(적재) → Transform(변환)…

비즈니스 데이터 전략의 선택지, 레이크와 웨어하우스의 결정적 차이

비즈니스 데이터 전략의 선택지, 레이크와 웨어하우스의 결정적 차이

1. 저장되는 데이터의 형태부터 다릅니다 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스는 겉보기에는 모두 데이터를 저장하는 공간 같아 보이지만, 그 안을 들여다보면 완전히 다른 철학을 기반으로 설계되어 있습니다. 데이터 레이크는 말 그대로 ‘호수’처럼 다양한 형태의 데이터를 그대로 받아들입니다. 구조화된 데이터, 반구조화된 데이터, 비구조화된 데이터까지 모두 통째로 담을 수 있죠. 예를 들어, Excel 파일, 로그 데이터, 오디오, 이미지, 동영상…

Flink vs Spark: 실시간 스트리밍, 누가 진짜 강자인가요?

Flink vs Spark: 실시간 스트리밍, 누가 진짜 강자인가요?

💡 실시간 데이터 스트리밍, 왜 중요한가요? 요즘처럼 모든 게 실시간으로 움직이는 세상에서, 데이터를 빠르고 정확하게 처리하는 능력은 기업의 경쟁력과 직결됩니다. 예를 들어 보겠습니다. 누군가가 온라인 쇼핑몰에서 클릭하고, 장바구니에 담고, 결제 버튼을 누르는 그 모든 순간들이 실시간으로 데이터에 기록되고 분석되어야만 ‘추천 상품’이나 ‘재고 자동 조정’ 같은 스마트한 기능이 작동합니다. 이때 핵심적인 역할을 하는 게 바로 ‘스트리밍…

스마트한 의사결정을 위한 CEP 실무 활용 사례

스마트한 의사결정을 위한 CEP 실무 활용 사례

1. 실시간 금융 거래 사기 탐지: 밀리초 단위의 의심 행동 포착 요즘 금융 거래는 눈 깜짝할 사이에 이루어집니다. 카드 결제, 송금, 해외 지불 등 모든 게 실시간이죠. 그런데 이 속도에 맞춰 사기를 막으려면 어떻게 해야 할까요? 바로 CEP(Complex Event Processing)의 진가가 발휘되는 순간입니다. 예를 들어 어떤 사용자가 몇 초 안에 서로 다른 지역에서 카드를 사용했다면,…

Apache Kafka로 실시간 데이터 흐름 만들기: 현업에서 바로 쓰는 파이프라인 구축 팁

Apache Kafka로 실시간 데이터 흐름 만들기: 현업에서 바로 쓰는 파이프라인 구축 팁

1. Apache Kafka란 도대체 무엇인가요? Apache Kafka는 처음 들으면 뭔가 어려워 보이지만, 사실 알고 보면 ‘실시간 데이터의 고속도로’ 같은 존재입니다. 원래는 LinkedIn에서 내부용으로 만들었던 건데, 오픈소스로 공개되면서 지금은 대기업부터 스타트업까지 다들 사용하는 실시간 데이터 처리의 표준 솔루션으로 자리 잡았습니다. Kafka의 핵심 개념은 Publish-Subscribe 메시징 시스템인데요, 쉽게 말해 ‘누가 데이터를 보내고(Publish), 누가 그걸 구독해서 받아보느냐(Subscribe)’의 구조라고…