조직은 복잡한 이벤트 처리 과정을 통해 얻은 정확한 통찰력을 바탕으로 전략을 수립하고 중요한 결정을 내릴 수 있습니다.
이 강력한 기법은 대량의 데이터 스트림에서 추출한 고차원 이벤트 형태로 전체적인 상황을 파악하는 데 도움을 줍니다.
결과적으로, 잠재적인 위협과 기회를 신속하게 감지하고 즉각적으로 대응할 수 있게 됩니다.
궁극적으로 이는 운영 효율성을 높이고 경쟁에서 우위를 점하며 보안을 강화하는 데 기여합니다.
본 글에서는 복잡한 이벤트 처리의 개념, 장점, 적용 사례 및 기타 핵심 정보에 대해 자세히 알아보겠습니다.
이제 시작해 볼까요?
복합 이벤트 처리란 무엇인가?
복합 이벤트 처리(CEP)는 실시간으로 데이터 스트림에서 이벤트를 처리하고 의미 있는 정보를 추출하는 다양한 기술, 방법 및 개념을 포괄합니다.
CEP는 수신된 이벤트 데이터가 특정 계산을 유발하는 이벤트 기반 시스템입니다. 여기서 입력된 이벤트 데이터는 보다 고차원적이고 유용한 복합 이벤트 데이터로 변환됩니다. 이 과정은 데이터 처리뿐만 아니라 데이터 스트림을 집계, 분석 및 추적하여 실시간으로 유용한 정보를 얻는 것을 포함합니다.
복합 이벤트 처리는 위협이나 기회와 같이 중요한 이벤트를 실시간으로 식별하고 즉각적인 대응을 목표로 합니다.
CEP의 작동 방식을 더 쉽게 이해하기 위해 명칭이 어떻게 구성되었는지 살펴보겠습니다.
이벤트: 이벤트는 조직 내에서 지속적으로 발생하며, 높은 수준(복잡하고 중요)과 낮은 수준(단순하고 중요도가 낮음)으로 나눌 수 있습니다. 예를 들어, 소셜 미디어 메시지 및 게시글, 문자 메시지, 전화 통화, 뉴스 기사, 주문 접수, 판매 리드, 주식 시장 정보, 날씨 예보, 급격한 기온 변화, 교통 상황, 온라인 위협 및 거래 등이 이벤트에 해당합니다.
복합 이벤트: 조직에 중요한 고차원 이벤트입니다. 여기에는 애플리케이션 또는 데이터에 대한 승인된 접근, 비밀번호 변경, 자금 이체, 주식 매입 등이 포함될 수 있습니다. 이러한 이벤트에 신속하게 대응하여 데이터와 자원을 안전하게 보호하는 것이 중요합니다.
처리: 복잡한 데이터를 실시간으로 집계, 분석 및 추적하여 의미 있는 결론을 도출하는 과정입니다.
CEP는 오늘날 요구 사항이 높은 지속적인 인텔리전스 서비스 및 애플리케이션에 적용되며 실시간 의사 결정을 개선하고 상황 인식을 높이는 데 기여합니다. 또한 주식 시장 거래, 인터넷 운영, 모바일 기기, 사기 탐지, 정부 정보, 운송 등 다양한 분야에서 활용됩니다.
주요 CEP 애플리케이션으로는 TIBCO Streaming, IBM Event Streams, Oracle SOA Suite, Astra Streaming, Aerospike 등이 있습니다.
복잡한 이벤트 처리의 작동 원리
이미지 출처: 팁코
CEP는 데이터 스트림에서 의미 있는 정보를 추출하는 도구 세트와 같습니다. 일반적으로 두 개의 데이터 스트림은 동일한 현실을 다른 관점에서 보여줍니다. 여러 데이터 소스의 도메인 지식을 활용하여 복잡한 이벤트와 고차원적인 개념을 통해 상황을 이해합니다.
예를 들어, CEP는 사이버 보안 분야에서 활용될 수 있습니다. 시스템 무단 액세스 경고를 받고, 그 후 알 수 없는 거래 메시지가 표시된다고 가정해 봅시다. 이 두 이벤트를 사이버 보안 지식과 결합하면 온라인 사기가 발생할 가능성이 높다는 결론을 내릴 수 있습니다.
CEP는 원시 정보에서 이와 같은 복잡한 이벤트를 추론하기 위해 개념과 패턴을 사용하도록 설계되었습니다. 이 기술은 단순한 여러 이벤트를 분석하고 연결하여 복잡한 이벤트를 발견하는 데 도움을 줍니다. 기업이 정보에 입각한 적절한 의사 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 중요한 세부 정보를 찾는 것이 목표입니다.
복잡한 이벤트 처리는 미리 정의된 이벤트가 데이터 처리 작업을 트리거하는 이벤트 기반 아키텍처를 사용합니다. 이는 각 데이터 객체를 지속적으로 처리하여 결과를 생성해야 하는 기존 모델과는 대조적입니다.
여기서 이벤트 기반 모델은 데이터 객체를 지속적으로 처리하지만, 사용자 정의 이벤트에 대해서만 결과를 생성합니다. 이 아키텍처는 세 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있습니다.
- 이벤트
- 이벤트 처리 엔진
- 액션
원천: 헤이즐캐스트
먼저 이벤트를 정의하고 이벤트 처리 엔진에 등록해야 합니다. 그런 다음 데이터를 찾아 체계적으로 이벤트에 매핑해야 합니다. 이제 엔진은 이벤트를 식별하고 정의된 기준에 따라 매핑합니다. 시스템은 다양한 형태의 데이터 변수를 수집하고 사용 사례에 따라 미리 정의된 특정 이벤트에 매핑합니다.
완료되면 사용자는 이러한 이벤트에 대한 특정 작업을 정의할 수 있습니다. 작업은 수신된 이벤트를 처리하기 위해 생성된 함수로, 예를 들어 알림이 있습니다.
다음 단계에서 이벤트 엔진은 정의된 이벤트에 대한 데이터 스트림을 모니터링합니다. 이러한 이벤트를 감지하면 사용자에게 알리고 이벤트 처리를 위한 작업을 트리거합니다.
CEP 기술
CEP는 다양한 기술을 사용합니다.
- 이벤트 필터링: 데이터를 수신하는 즉시 이벤트를 필터링할 수 있습니다. 이는 복잡한 이벤트 처리의 시작과 마지막 단계에서 모두 수행될 수 있습니다. 이를 통해 불필요한 이벤트를 제거하고 특정 목적에 맞는 관련 이벤트를 선택할 수 있습니다. 심각도, 범주, 담당 사용자 등과 같은 필터를 적용할 수 있습니다.
- 이벤트 패턴 감지: 이 기술은 복잡한 이벤트로 이어질 수 있는 데이터 스트림의 특정 패턴을 감지하는 데 도움을 줍니다.
- 이벤트 추상화: 이 기술에서는 집계 및 분석된 데이터에서 개념을 도출할 수 있습니다. 이 개념은 관련 개념을 필드 또는 그룹으로 연결하여 다른 개념에 대한 집합적 아이디어로 작용할 수 있습니다.
- 이벤트 집계 및 변환: 이벤트 집계는 CEP의 초기 단계에서 수행되는 기술입니다. 데이터 스트림에서 이벤트 수집 및 집계가 시작되는 시점입니다. 분석, 추적 등과 같은 후속 프로세스를 위한 토대를 마련합니다. 마찬가지로, 이벤트 변환은 구조화되지 않은 원시 정보 스트림을 관련성이 높고 중요한 데이터로 변환하는 작업을 포함합니다.
- 이벤트 계층 구조 모델링: 이 기술에서는 이벤트 데이터를 계층 구조로 구성하여 데이터를 보다 쉽게 분석하고 처리할 수 있도록 합니다.
- 이벤트 관계 감지: 이 과정에는 시간, 구성원, 인과 관계 등을 기반으로 이벤트 간의 관계를 감지하는 과정이 포함됩니다. 이를 통해 관련 이벤트를 필터링하고 더 큰 개념으로 나아갈 수 있습니다.
복잡한 이벤트 처리의 이점
복잡한 이벤트 처리는 사용자에게 많은 이점을 제공합니다. 그 중 몇 가지를 살펴보겠습니다.
높은 수준의 통찰력 확보
CEP를 사용하면 도메인 지식과 원시 데이터를 결합하여 비즈니스 데이터를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 내의 다양한 맥락, 시간 프레임 및 관계를 기반으로 데이터를 고차원적인 이벤트로 구성할 수 있습니다.
따라서 높은 수준의 통찰력을 통해 운영, 비즈니스, 시장, 고객 및 경쟁사에 대한 중요한 사항을 파악할 수 있습니다.
이를 통해 더 나은 비즈니스 전략을 수립하고 고객에게 더 유용한 제품과 서비스를 제공할 수 있습니다. 또한 경쟁에서 앞서 나가 시장을 선도할 수 있습니다.
효과적인 사고 대응
CEP를 통해 조직은 실시간으로 위협에 능동적으로 대응할 수 있습니다. 이는 서로 다른 소스의 구조화되지 않은 원시 데이터에서 고차원적인 데이터를 분석함으로써 가능합니다.
따라서 적절한 시기에 위협을 신속하게 제어하고 온라인 공격으로부터 데이터와 시스템을 안전하게 보호할 수 있습니다.
수평적 확장성
대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있으므로 필요에 따라 컴퓨팅 자원을 확장할 수 있습니다. Kubernetes와 같은 오픈 소스 서비스와 AWS와 같은 퍼블릭 클라우드를 사용하면 처리 노드를 쉽게 종료하고 복제할 수 있습니다. 따라서 이러한 인프라에서 CEP 애플리케이션을 호스팅하고 필요에 따라 쉽고 빠르게 자원을 확장할 수 있습니다.
고성능
직원/작업자 노드 간에 데이터를 배포하는 것은 빅 데이터 프레임워크에서 매우 중요합니다. CEP는 이러한 노드 간에 데이터를 효과적으로 분할하고 배포하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 이러한 프레임워크는 데이터 처리 논리를 병렬로 구현하여 더 높은 성능을 달성할 수 있습니다. 즉, 더 많은 데이터를 동시에 처리할 수 있으므로 효율성이 높아집니다.
낮은 대기 시간
CEP 엔진은 대기 시간이 짧은 데이터 처리로 유명하며 관련성이 높은 최신 데이터를 실시간으로 생성합니다. 또한 메모리 내 데이터를 최소한으로 유지하여 높은 IO 비용을 줄이려고 노력합니다.
향상된 비즈니스 로직
CEP는 원시 데이터에서 의미 있는 정보를 얻는 데 도움을 주므로 이 데이터를 사용하여 비즈니스 로직을 개선할 수 있습니다. 전반적인 성과, 전략, 직원 기여도, 고객, 수익 및 향후 가능성을 포함하여 비즈니스의 다양한 측면을 평가할 수 있습니다. 이렇게 하면 비효율성을 신속하게 파악하고 더 나은 결과를 생성할 수 있는 비즈니스 로직을 개선하는 데 집중할 수 있습니다.
더 나은 예측
CEP의 도움으로 수집된 데이터를 주의 깊게 분석하면 비즈니스가 나아갈 방향을 결정하기가 더 쉬워집니다. 얻은 통찰력을 활용하여 더 나은 예측을 하고 그에 따라 비즈니스를 계획할 수 있습니다. 이를 통해 성공 가능성을 높일 수 있습니다.
시간 절약
모든 비즈니스는 방대한 양의 데이터를 처리하지만, 모든 데이터가 가치 있는 것은 아닙니다. 이러한 데이터 중 상당수는 관련성이 없거나, 오래되었거나, 불완전하거나, 비즈니스에 유용하지 않습니다. 또한, 여러 작은 데이터가 하나의 아이디어나 이벤트를 나타낼 수 있습니다.
이때 품질 데이터를 분리하고 유사한 데이터를 결합하여 의미 있는 정보를 추출할 수 있는 시스템이 필요합니다. CEP가 바로 이러한 역할을 수행합니다.
복잡한 이벤트 처리 vs 이벤트 스트림 처리
복합 이벤트 처리(CEP)와 이벤트 스트림 처리(ESP)는 유사해 보일 수 있으며, 때로는 서로 바꿔 사용할 수 있습니다. 그러나 이 둘은 동일한 개념이 아닙니다.
기존의 이벤트 스트리밍에는 지정된 시간에 도착하는 단일 데이터 스트림이 포함됩니다. 간단히 말해, 웹사이트에서 발생하는 클릭이나 거래와 같이 한 번에 하나의 이벤트를 수집합니다. 그런 다음 이 이벤트를 분석 및 처리하여 대응할 수 있도록 합니다.
예를 들어, ESP 솔루션은 가격 데이터 스트림을 분석하여 사용자가 주식을 팔지 살지 결정하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
일반적으로 ESP 도구에는 이벤트 계층 구조나 인과 관계가 포함되어 있지 않습니다.
반면, 복잡한 데이터 처리는 ESP의 고급 버전과 같습니다. 특정 이벤트를 감지하기 위해 여러 데이터 스트림을 수집합니다. 또한 복잡한 이벤트 감지 및 처리 기능도 포함합니다.
복잡한 이벤트 처리의 활용 사례
복잡한 이벤트 처리는 다양한 산업 분야 및 사용 사례에 적용될 수 있습니다. 일반적으로 대규모 이벤트 데이터와 낮은 대기 시간 요구 사항(가능하면 밀리초 단위)이 있는 경우에 사용됩니다. 몇 가지 활용 사례를 살펴보겠습니다.
사기 탐지 및 예방
복잡한 이벤트 처리 기능을 통해 기업과 기관은 다양한 패턴을 모니터링하고 이벤트를 실시간으로 추적하여 사기 행위를 탐지할 수 있습니다. 예를 들어, 새로운 장치 로그인과 비밀번호 변경을 결합하여 복합 이벤트를 설계할 수 있습니다.
이를 통해 의심스럽거나 사기성 활동을 감지하고 적절한 예방 조치를 취하여 온라인 위협을 저지할 수 있습니다. 또한 여러 사기 경고를 고차원적인 이벤트로 결합하여 시스템 전반의 온라인 침해를 탐지할 수 있습니다.
또한 CEP는 방화벽 시스템에서 머신러닝을 통해 이상 징후를 감지하는 데 사용됩니다.
은행, 의료기관, 국방 등과 같이 규제가 엄격한 산업 분야에서는 CEP를 사용하여 위협을 식별 및 완화하고 데이터와 운영을 안전하게 유지할 수 있습니다.
하드웨어 설계
CEP는 원래 컴퓨터 칩 설계를 위해 도입되었습니다. 이를 통해 엔지니어는 칩의 명령어 및 레지스터 수준 설계를 기반으로 실제 물리적 하드웨어에서 발생하는 저수준 이벤트를 파악할 수 있습니다.
마케팅
CEP는 마케팅 산업에서 매우 유용할 수 있습니다. 기업은 이를 활용하여 시장과 고객을 이해하고 효과적인 마케팅 전략을 설계하여 제품에 더 많은 방문자를 유치할 수 있습니다. 또한, 시청자의 프로필을 기반으로 맞춤형 광고를 제공하여 시청자를 유치할 수 있습니다.
모호하고 무작위적인 제품이나 서비스 대신 개인화는 현대 고객에게 매우 중요합니다. CEP는 고객의 구매 행동을 추적하고 분석하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
예를 들어, 전자상거래 기업은 CEP를 활용하여 쇼핑 습관, 휴일, 계절, 소셜 네트워크 활동 및 GPS 데이터를 기반으로 실시간으로 개인화된 추천을 제공할 수 있습니다. CEP의 장점은 여러 데이터 소스를 과거 데이터와 결합하여 더 심층적인 통찰력을 얻을 수 있다는 점입니다.
예측 분석
CEP는 다양한 소스의 방대한 데이터 볼륨을 집계 및 분석하고 예측할 수 있으므로 예측 분석 생태계의 일부입니다.
소셜 미디어, 판매, GPS 스트림 등의 다양한 이벤트를 결합하여 비즈니스에 영향을 미칠 수 있는 중요한 이벤트를 예측할 수 있습니다. 또한 이러한 영향을 고려하여 전략을 수립하고 업계에서 경쟁력을 유지할 수 있습니다.
예를 들어, 코로나19가 전 세계를 강타했을 때 기업은 트위터나 약국 판매 데이터와 같은 광범위한 데이터를 분석하여 사태를 예측할 수 있었습니다. 이 정보는 소비자를 지원하는 제품을 제공하는 데 도움이 될 수 있었습니다.
사물 인터넷
복잡한 이벤트 처리는 사물 인터넷(IoT) 분야에서도 활용될 수 있습니다. 다양한 소스의 데이터를 결합하므로 IoT 기반 센서 스트림을 수집하는 전체 프로세스를 변화시켜 실시간 모니터링, 문제 해결 및 분석을 가능하게 할 수 있습니다.
예를 들어, 임대한 스마트 빌딩의 팬, 조명, 알람, 난방 장치 및 기타 장치의 데이터를 결합하여 입주자가 자원을 사용하는 방식을 예측하고 사용을 최적화할 수 있습니다.
주식 시장 거래
CEP 기반 애플리케이션이나 서비스를 사용하여 최신 주식 가격을 확인하고 패턴을 분석하여 거래 시점을 결정할 수 있습니다. 이러한 패턴을 기반으로 판매 또는 구매 결정을 내릴 수 있습니다. 이는 많은 시간이 소요되고 오류가 발생할 수 있는 임의의 결정이나 직접적인 계산에 비해 성공 가능성을 높여줍니다.
예측 유지보수
CEP는 항공기 및 풍력 발전기와 같은 대형 장비와 제조 시설의 센서에 대한 예측 유지보수에 사용될 수 있습니다. 데이터를 정기적으로 모니터링하고 분석하여 유지보수가 필요하거나 장비, 기계 또는 시스템을 중단해야 함을 나타내는 패턴을 감지할 수 있습니다.
기타 용도
- CEP는 자율 주행 자동차에도 사용됩니다. 여기에 사용되는 센서는 차량에 통합된 CEP 시스템이 시작 또는 정지 신호를 인식할 수 있도록 데이터를 제공합니다. 이 시스템은 또한 차량의 가속을 조정하기 위해 거리와 도로의 습도를 측정할 수 있습니다.
- 공급망 관리에서 CEP는 RFID(무선 주파수 식별)를 기반으로 재고를 실시간으로 계산하는 데 사용됩니다.
- 운영 인텔리전스(OI) 서비스는 CEP를 사용하여 이벤트 데이터와 라이브 피드를 분석하고 데이터를 기록 데이터와 연관시켜 운영에 대한 더 나은 통찰력을 제공합니다.
- CEP는 비즈니스 프로세스 관리(BPM)에서 운영 환경을 조정하고 최적화하는 데 사용됩니다.
결론
복합 이벤트 처리(CEP)를 사용하면 여러 소스에서 원시 데이터를 수집, 구성, 분석 및 추적하여 의미 있는 정보를 얻고 더 나은 계획과 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
따라서 CEP는 디지털 마케팅, 주식 시장 거래, 사기 탐지 및 예방, 정확한 예측 등 다양한 시나리오에서 유용합니다.
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