데이터서빙개념알기 Part 1. 데이터서빙이 뭐죠?
데이터 서빙(Data Serving)은 모델 학습 후에 실제 서비스 환경에서 사용될 데이터를 효과적으로 제공하기 위한 과정을 의미합니다. 즉, 학습된 AI 모델이 실제로 예측이나 분석을 수행할 때 필요한 데이터를 신속하게, 안정적으로 제공하는 것이 목표입니다. 이번에는 바로 이 데이터 서빙에 대해서 간단하게 살펴보려 합니다.
데이터 서빙의 절차와 절차에 필요한 기술
데이터 서빙을 진행할 때 사용되는 기술 스택은 아래와 같이 다양한 단계와 관련된 기술들로 구성됩니다.
1. 데이터 수집
· 로깅:
Fluentd, Logstash, Filebeat 등의 로깅 도구를 사용하여 서비스나 애플리케이션에서발생하는 데이터를 수집합니다.
· 스트림 처리:
Apache Kafka, Apache Pulsar, Amazon Kinesis 등의플랫폼을 사용하여 실시간 데이터 스트림을 처리합니다.
2. 데이터 전처리
· 배치 처리:
Apache Spark, Apache Flink, Hadoop MapReduce 등을활용하여 대량의 데이터를 전처리합니다.
· 스트림 처리:
Apache Kafka Streams, Apache Flink, Apache Storm 등을활용하여 실시간 데이터 전처리를 수행합니다.
· 데이터 통합:
Apache NiFi, Talend, Microsoft Azure Data Factory 등을 사용하여 다양한 출처에서 수집된 데이터를 통합합니다.
3. 데이터 저장
· RDBMS:
MySQL, PostgreSQL, Oracle 등의관계형 데이터베이스를 사용하여 정형 데이터를 저장합니다.
· NoSQL:
MongoDB, Cassandra, Couchbase 등을사용하여 반정형 또는 비정형 데이터를 저장합니다.
· 타임시리즈 데이터베이스:
InfluxDB, TimescaleDB 등을 사용하여 시계열 데이터를 저장합니다.
· 분산 저장 시스템:
Hadoop HDFS, Amazon S3, Google Cloud Storage 등을사용하여 대규모 데이터를 저장합니다.
4. 데이터 조회 및 제공
· 데이터 캐싱:
Redis, Memcached 등의 캐싱 솔루션을 활용하여 빈번하게 조회되는 데이터에 빠르게 접근합니다.
· API 서버:
Flask, Django, Express.js 등의 프레임워크를 사용하여 데이터를 외부 서비스나 애플리케이션으로 제공하기 위한 API를 구현합니다.
· GraphQL:
데이터 요청과 응답을 좀 더 유연하게 처리하기 위해 GraphQL 서버를 구현할 수 있습니다.
· 데이터 조회 엔진:
Elasticsearch, Apache Solr 등의 검색 엔진을 활용하여 복잡한 데이터 조회를 빠르게 처리합니다.
이러한 기술 스택을 적절하게 조합하고 구성함으로써, 데이터 서빙 과정을 효과적으로 구축하고 최적화할 수 있습니다.
인공지능 서비스 개발에서데이터서빙의 역할과 중요성은?
· 신속한 응답:
실시간 서비스에서는 데이터 접근 속도가 매우 중요합니다. 사용자의 요청에 대한 응답 속도가 빨라야 사용자 경험이 좋아집니다.
· 안정성:
데이터 접근 중 오류나 지연이 발생하면 서비스 품질이 떨어집니다. 데이터 서빙 과정은 안정적이어야 합니다.
· 유연성:
서비스 환경은 지속적으로 변합니다. 데이터 구조나 크기, 접근 패턴 등이 바뀔 수 있으므로, 데이터 서빙 과정은 유연하게 대응할 수 있어야 합니다.
데이터 서빙은 인공지능 서비스의 핵심 부분 중 하나로, 사용자의 요청에 빠르고 정확하게 응답하기 위해 필요한 과정입니다. 각 단계별로 적합한 기술 스택을 선택하고 효율적으로 구성하는 것은 서비스의 성능과 안정성에 결정적인 영향을 미칩니다. 이러한 기술들은 지속적으로 발전하고 있으므로, 최신의 기술 동향을 파악하며 시스템을 유지 및 업데이트하는 것이 중요합니다. 마지막으로, 데이터서빙에 사용되는 각 기술 스택은 단독으로 사용되는 것이 아니라, 서로 연계되어 하나의 큰 시스템을 구성하게 됩니다. 따라서, 전체 아키텍처의 흐름과 각 기술의 특징을 이해하며 최적의 솔루션을 구축하는 것이 필요하다는 점을 잊지 말아야 합니다.