한입 기사 데이터 엔지니어링パイプライン

概要

한입 기사(OBA: One Bite Article) 데이터 엔지니어링 레포지토리는 사용자 뉴스 소비 및 퀴즈 풀이 데이터를 실시간으로 수집·처리·저장·분석하는 데이터 파이프라인 구축을 목표로 합니다. Kafka를 활용해 사용자 및 시스템 로그를 실시간으로 수집하고, Spark 또는 Python 기반 전처리를 거쳐 PostgreSQL(RDS)와 AWS S3에 데이터를 저장합니다. Airflow를 통해 수집부터 처리, 저장까지의 워크플로우를 자동화하며, Metabase와 Kibana 같은 시각화 도구를 통해 운영 지표 및 로그 분석이 가능하도록 설계되어 있습니다。이처럼 최신 데이터 엔지니어링 기술을 통합해 효율적인 뉴스 데이터 분석 환경을 제공합니다。

リポジトリの統計情報

スター数: 2
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 2
コミット数: 2
ファイル数: 1
メインの言語: 未指定

主な特徴

Kafka 기반 실시간 로그 데이터 수집 시스템 구축
Spark 및 Python을 활용한 데이터 전처리 파이프라인 구성
PostgreSQL과 S3를 통한 안정적인 데이터 저장 및 관리
Airflow DAG으로 수집부터 저장까지 자동화된 워크플로우 운영
Metabase, Kibana를 통한 시각화 및 운영 지표 분석 지원

技術的なポイント

oba_data 프로젝트는 최신 데이터 엔지니어링 기술을 통합하여 실시간 데이터 파이프라인을 구현한 점이 주목할 만합니다。기본적으로 Kafka를 활용해 사용자와 시스템 로그 데이터를 실시간으로 스트리밍 방식으로 수집하며, 이는 대용량 데이터 처리에 적합한 분산 메시징 시스템으로 데이터 손실 없이 안정적인 수집을 보장합니다。수집된 원시 데이터는 Apache Spark 또는 Python 스크립트를 통해 전처리 과정을 거치는데, Spark의 분산 처리 능력 덕분에 대용량 데이터셋에 대해 빠르고 확장성 있는 변환 및 집계 작업이 가능합니다。

전처리된 데이터는 PostgreSQL 기반의 RDS와 AWS S3 스토리지에 저장됩니다。RDS는 관계형 DBMS로서 정형 데이터의 안정적 관리와 복잡한 쿼리 처리가 용이하며, S3는 대용량 객체 스토리지로 비정형 데이터나 로그를 아카이빙하는 데 최적화되어 있습니다。이처럼 두 가지 저장소를 병행함으로써 데이터 접근성과 내구성을 동시에 확보할 수 있습니다。

또한 Airflow를 이용해 데이터 수집, 처리, 저장의 전체 흐름을 DAG(Directed Acyclic Graph) 형태로 정의하여 워크플로우 자동화를 실현합니다。이는 작업 스케줄링, 의존성 관리, 실패 시 재시도 기능 등을 포함해 안정적이고 효율적인 파이프라인 운영을 가능하게 합니다。마지막으로 Metabase, Kibana와 같은 시각화 도구를 통해 수집된 데이터의 운영 지표를 실시간으로 모니터링하고, 로그 분석을 수행해 시스템 상태와 사용자 행태에 대한 인사이트를 제공합니다。

요약하면, 이 리포지토리는 Kafka, Spark, Airflow, RDS, S3, Metabase 등 다양한 빅데이터 및 클라우드 기술을 긴밀하게 결합하여 뉴스 소비 데이터를 효율적으로 처리하고 분석할 수 있는 실시간 데이터 엔지니어링 플랫폼 구축에 중점을 두고 있습니다。이러한 구조는 뉴스 서비스의 데이터 신뢰성 확보와 신속한 의사결정 지원에 큰 도움을 줄 것으로 기대됩니다。

プロジェクトの構成

주요 파일 및 디렉터리는 다음과 같습니다：

README.md: 프로젝트 개요, 사용 방법, 기술 스택 및 주요 기능 설명을 포함하는 문서

まとめ

최신 데이터 엔지니어링 기술을 활용한 실시간 뉴스 데이터 파이프라인 구축 프로젝트입니다。

リポジトリ情報：

名前: oba_data
説明: 한입 기사 데이터 레파지토리입니다.
スター数: 2
言語: null
URL: https://github.com/OneBitAritcle/oba_data
オーナー: OneBitAritcle
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/225098696?v=4