안녕하세요. 데이터TX팀 김근호입니다.최근 몇 년간 AI, 클라우드, 빅데이터 기술은 상상 이상의 속도로 발전하며, 우리의 일상과 산업 전반에 많은 변화를 불러오고 있습니다. 매일같이 새로운 모델과 솔루션이 등장하고, 생성형 AI를 비롯한 다양한 기술들이 업무 방식과 서비스 패러다임을 근본적으로 바꿔놓고 있습니다.

특히, 대규모 언어모델과 멀티모달 AI의 등장, 그리고 AI와 클라우드, 빅데이터 플랫폼의 융합은 기업의 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소로 자리잡고 있습니다. 이제 AI는 단순한 도구를 넘어, 비즈니스 전략의 중심이자 새로운 성장 동력이 되고 있습니다.

오늘 이 자리에서는 이렇게 빠르게 변화하는 기술 트렌드와 함께 가기 위한 클라우드 기반 실시간 데이터 구축 및 분석 방안에 대하여 이야기해보고자 합니다.

1. 시스템 아키텍처 개요

• Azure Event Hub는 대규모 실시간 데이터 수집과 스트리밍 분석을 위해 설계된 완전 관리형 서비스입니다.

• Event Hub는 초당 수백만 건의 이벤트를 수집하고, 다양한 Azure 서비스와 연동해 실시간 분석 파이프라인을 구현할 수 있습니다.

• 실시간 분석 시스템의 기본 아키텍처는 아래와 같은 서비스 유형이 있습니다.

• • 데이터 소스(센서, 애플리케이션, IoT 등) → Azure Event Hub → 실시간 처리(예: Azure Stream Analytics, Databricks DLT, Data Explorer) → 시각화(Power BI 등) 순으로 구성

  • MS fabric 서비스를 사용 한다면 데이터 소스(센서, 애플리케이션, IoT 등) → Azure Event Hub → 실시간 처리(예: Fabric Event Stream, Fabric Event House) → 시각화(RT Dashboard, Power BI 등) 로도 구성 가능

<이미지 출처:Azure Learn 사이트>

2. Event Hub 생성 및 데이터 수집

• Azure Portal에서 Event Hub 네임스페이스 및 인스턴스를 생성합니다.

• 다양한 SDK(.NET, Java, Python 등) 또는 Kafka 클라이언트로 손쉽게 이벤트를 전송할 수 있습니다.

• 테스트 데이터가 필요하다면 Event Hub의 내장 기능 또는 샘플 애플리케이션을 활용해 JSON 등 다양한 형식의 데이터를 생성할 수 있습니다.

3. 실시간 데이터 처리

• Stream Analytics를 활용한 실시간 분석

  • Azure Stream Analytics를 Event Hub와 연결하면 SQL 기반 쿼리로 실시간 데이터 변환, 집계, 필터링이 가능합니다.

  • Portal에서 실시간 데이터 미리보기, 쿼리 테스트, 프로덕션 배포가 모두 지원됩니다.

  • Drag & Drop 기반의 노코드 편집기도 제공되어 개발 부담이 적습니다.

• Databricks와 Medallion Architecture

  • Databricks DLT와 연동하면 Spark Structured Streaming을 통해 대용량 실시간 데이터를 처리할 수 있습니다.

  • Bronze(원본), Silver(정제), Gold(집계) 계층으로 구성된 Medallion Architecture를 적용해 데이터 품질과 분석 효율을 높일 수 있습니다.

  • 최종 데이터는 Power BI 등으로 시각화할 수 있습니다.

• Azure Data Explorer

  • Event Hub와 연결해 거의 실시간으로 대용량 데이터를 탐색·분석할 수 있습니다.

4. 모니터링 및 운영

• Azure Monitor 및 Event Hub의 진단 설정을 통해 런타임 로그, 애플리케이션 메트릭 등 다양한 지표를 실시간으로 모니터링 할 수 있습니다.

• Comsumer 지연, 활성 연결 등 주요 메트릭을 분석해 시스템 상태를 점검 할 수 있습니다.

5. 확장성과 신뢰성

• Event Hub는 자동 확장, 지리적 재해 복구, 고가용성 기능을 제공합니다.

• Apache Kafka 호환성으로 기존 Kafka 클라이언트와도 연동이 가능합니다.

6. 실전 예시: 네트워크 데이터 실시간 분석

• Event Hub에 JSON 포맷의 장비 로그 데이터를 스트림으로 전송

• Databricks에서 Structured Streaming DLT로 데이터 수신 및 Bronze/Silver/Gold 계층 처리

• 최종 데이터셋을 Power BI로 시각화해 1~2분 이내의 실시간 대시보드 구축

7. 고려 사항

끝으로, Azure Event Hubs로 실시간 수집 파이프라인 구축 시capacity(용량), 확장성, 모니터링등의 측면에서 고려해야 합니다.

• Capacity(용량) 관련하여 Azure Event Hub에는 basic, standard, Premium , Dedicated 계층으로 총 4가지 체계를 가지고 있습니다. 이 문서에서는 기본과 표준 계층의 경우에 대하여 이야기 드리며 각 환경에 맞게 계층 선택이 필요합니다.

  • Throughput Units (TUs) 이해 및 적절한 프로비저닝

    • Event Hubs Standard tier에서는 처리량이 Throughput Units(TUs)로 관리됩니다.

    • 1 TU는 초당 최대 1MB 또는 1,000 이벤트의 입력(ingress)과 초당 2MB 또는 4,096 이벤트의 출력(egress)을 지원합니다.

      • 여러 Event Hub와 파티션이 동일 네임스페이스 내에서 TUs를 공유하므로 전체 트래픽을 고려해 충분한 TUs를 구매해야 합니다.

      • TUs가 부족하면 입력 시점에서 쓰로틀링(ServiceBusy 예외)이 발생합니다.

    • Auto-inflate 기능 활용

      • Auto-inflate를 활성화하면 부하가 증가할 때 TUs 수를 자동으로 늘려 쓰로틀링을 방지합니다. 단, 자동 축소는 지원하지 않으므로 비용과 용량을 적절히 관리해야 합니다.

    • 파티션 수 결정

      • 파티션은 데이터 병렬 처리 단위입니다. 파티션 수가 많을수록 병렬 처리 가능하지만, 파티션 수는 생성 시 결정되며 변경이 어렵기 때문에 예상 트래픽과 소비자 수에 맞게 신중히 설계해야 합니다.

      • 메시지 크기 및 배치 최적화

        • 메시지 크기 제한과 배치 전송을 고려해 네트워크 효율을 높이고 처리량을 극대화할 수 있습니다.

• 확장성(Scalability) 관점에서 보면 아래와 같은 검토가 필요합니다.

• 모니터링(Monitoring) 관점에서 보면 아래와 같은 검토가 역시 필요 합니다.

  • Azure Monitor 및 진단 로그 활성화

    • Event Hubs의 운영 로그, 진단 로그, 자동 확장 로그 등을 Azure Monitor에 연결해 실시간 모니터링과 이력 분석이 가능하도록 설정합니다.

  • 핵심 메트릭 모니터링

    • 입력/출력 처리량(Throughput)

    • 지연 시간(Latency)

    • 오류율 및 쓰로틀링 발생 여부

    • 파티션별 백로그 크기 및 소비자 상태

    • 리소스 사용률(CPU, 메모리 등)

  • 알림 및 자동화

    • 임계치 초과 시 알림을 받고, 필요 시 자동 복구 또는 스케일링 작업을 트리거하는 체계 구축.

  • 파티션 및 소비자 그룹 모니터링

    • 파티션별 이벤트 처리 상태와 소비자 그룹의 체크포인트 상태를 점검해 데이터 손실이나 중복 처리 방지.

  • 외부 통합

    • Azure Monitor를 통해 Splunk, SumoLogic, QRadar 등 외부 SIEM 및 모니터링 도구와 연동 가능.

• 요약

  • Azure Event Hubs의 용량과 확장성은Throughput Units와 파티션 수가 핵심이며, Auto-inflate 기능으로 부하 변화에 유연하게 대응할 수 있습니다.

  • 모니터링은 Azure Monitor 기반으로 다차원 지표를 실시간 추적하고, 알림 및 자동화 체계를 갖추는 것이 안정적인 실시간 수집 파이프라인 운영의 필수 요소입니다.

8. 결론

• Event Hub는 실시간 데이터 파이프라인의 핵심 수집 계층으로, 다양한 Azure 분석 서비스와 쉽게 통합됩니다.

• Stream Analytics, Databricks DLT, Data Explorer, Fabric등과 조합해 목적에 맞는 실시간 분석 환경을 구현 할 수 있습니다.

• 모니터링과 확장성 기능을 적극 활용하면 안정적이고 유연한 실시간 분석 시스템을 운영할 수 있습니다.