서론: 카프카(Kafka)만으로는 부족하다
많은 엔지니어들이 실시간 데이터를 처리하기 위해 Apache Kafka를 도입합니다. 하지만 Kafka는 데이터를 '전달'하는 파이프라인이지, 데이터를 '질의'하고 '저장'하는 데이터베이스가 아닙니다. 실시간으로 들어오는 주식 시세를 즉시 집계하거나, 1초 전의 이상 징후를 탐지하여 SQL로 조회하려면 스트리밍 DBMS가 필수적입니다. 본 글에서는 단순히 데이터를 흘려보내는 것을 넘어, 흐르는 데이터 위에서 SQL을 실행하고 즉각적인 인사이트를 도출하는 차세대 스트리밍 DB 기술의 핵심과 2025년 트렌드를 심층 분석합니다.
핵심 원리의 심화: 구체화 뷰(Materialized View)의 재해석
전통적인 RDBMS에서 쿼리는 정적 데이터 위에서 실행되지만, 스트리밍 DBMS에서는 쿼리가 '오래 실행되는(Long-running)' 상태로 존재하며, 데이터가 이를 통과합니다.
연속 쿼리(Continuous Query)와 증분 처리
스트리밍 DBMS의 심장은 증분 처리(Incremental Processing)입니다. 새로운 데이터가 들어올 때마다 전체 데이터를 다시 계산하는 것이 아니라, 변경된 부분(Delta)만 계산하여 결과를 갱신합니다. 이를 통해 수백만 건의 초당 이벤트(EPS)가 발생해도 밀리초(ms) 단위의 지연 시간을 보장합니다.
Materialized View의 실시간성
Materialize나 RisingWave 같은 최신 스트리밍 DB는 실시간 구체화 뷰(Real-time Materialized View)를 제공합니다. 이는 복잡한 조인(Join)이나 집계(Aggregation) 결과를 항상 최신 상태로 유지하므로, 애플리케이션에서는 단순히 SELECT * FROM view만 수행하면 가장 최신의 집계 결과를 즉시 얻을 수 있습니다. 이는 캐시(Cache) 관리의 복잡성을 제거하는 혁신적인 접근법입니다.
2025 트렌드: 스트림과 배치의 통합
2025년 데이터 엔지니어링의 화두는 'Kappa 아키텍처의 완성'입니다. 과거에는 실시간 처리를 위한 'Speed Layer'와 정확성을 위한 'Batch Layer'를 따로 두는 Lambda 아키텍처가 주류였지만, 이제는 스트리밍 엔진 하나로 과거 데이터 재처리(Backfill)와 실시간 처리를 모두 수행하는 추세입니다.
특히 Apache Flink와 결합된 스트리밍 웨어하우스(Streaming Warehouse) 개념이 부상하고 있습니다. Snowflake나 BigQuery 같은 데이터 웨어하우스가 스트리밍 기능을 강화하면서, "분석은 하루 뒤에나 가능하다"는 고정관념이 깨지고 있습니다.
실무 적용 방안: CDC(Change Data Capture)와의 결합
실무에서 스트리밍 DB를 가장 효과적으로 쓰는 방법은 기존 RDBMS의 변경분(CDC)을 스트림으로 받아 실시간으로 가공하는 것입니다.
- 실시간 ETL 제거: 복잡한 Airflow 배치 잡(Job) 대신, 스트리밍 DB 내에서 SQL로 데이터를 변환(Transform)하여 싱크(Sink)합니다.
- 마이크로서비스 데이터 동기화: '주문 서비스'의 DB 변경 사항을 스트리밍하여 '배송 서비스'의 DB에 실시간으로 반영하는 CQRS 패턴 구현에 최적입니다.
전문가 제언 (Expert Insight)
💡 Data Engineer's Note
기술 도입 시 팁: "모든 것을 스트리밍으로 하려 하지 마십시오." 스트리밍은 비용이 비쌉니다. 초단위의 의사결정이 필요한 '사기 탐지(Fraud Detection)'나 '재고 관리'에는 필수적이지만, 일간 리포트에는 여전히 배치가 효율적입니다. 비즈니스의 'Data Freshness(데이터 최신성)' 요구사항을 먼저 정의하십시오.
미래 전망: 앞으로는 LLM(거대언어모델)이 스트리밍 데이터에 직접 연결될 것입니다. "지금 우리 공장의 이상 징후를 요약해줘"라고 물으면, AI가 실시간 로그 스트림을 분석해 답변하는 'Streaming RAG' 기술이 보편화될 것입니다.
결론: 흐르는 데이터에 닻을 내리다
과거의 데이터 관리가 '고여 있는 물(Data Lake)'에서 낚시를 하는 것이었다면, 스트리밍 DBMS는 '흐르는 강물(Data Stream)'에 그물을 치는 것입니다. 데이터가 생성되는 순간 가치를 창출하지 못하면 그 데이터는 죽은 데이터가 됩니다. Kafka와 Flink, 그리고 최신 스트리밍 DB 기술을 이해하는 엔지니어가 2025년 데이터 시장의 주인공이 될 것입니다.