시스템 종결의 서막
배치 처리란?
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대량의 데이터를 동시에, 또는 정해진 시간에 일괄적으로 처리하고 결과를 출력하는 작업을 말한다.
쉽게 말하면, 우리가 자리를 비운 사이 시스템이 자동으로, 그리고 효율적으로 데이터를 처리하는 것이다.
정기적 실행
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매일, 매주, 매달 등 정해진 시간에 실행된다.
무인 처리
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사람이 옆에서 지켜보지 않아도 된다.
유한한 양의 데이터 처리
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배치는 정해진 양의 데이터만 처리한다. 오늘의 거래 데이터, 이번 주의 로그, 지난달의 매출 등 처리할 대상이 명확하다. 처형 대상이 정해져 있기에 결과를 정확하게 예측할 수 있다.
예측 가능한 부하 처리
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배치는 시스템의 처리 능력에 맞게 설계된다. 시스템이 감당할 수 있는 만큼의 데이터만 처리하도록 설계해야 한다. CPU, 메모리, SSD… 이 모든 것을 신중하게 선택해야 한다.
데이터를 처형하는 현장: 실무 배치 사례들
일일 정산 배치
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매일 밤 자정, 어김없이 실행된다. 하루 동안의 거래 내역, 결제 정보, 사용자 활동 로그를 모두 정리하고 집계한다. 시스템의 가장 기본적이고 중요한 처리 작업이다.
대용량 데이터 마이그레이션
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시스템 업그레이드나 DB 변경 시 수행되는 대규모 작전이다. 수백만, 수천만 건의 데이터를 새로운 저장소로 안전하게 이동시켜야 한다. 한 번의 실수가 전체 시스템을 마비시킬 수 있는 고난도 처리 작업이다.
리포트 생성 배치
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데이터를 모아 주기적으로 리포트를 만들어낸다. 이 리포트는 보통 이메일, 알림 메시지 등의 형태로 전달되며, 중요한 결정을 내리는 데 필요한 정보를 제공하는 데 사용된다.
데이터 정제 배치
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중복된 데이터를 제거하거나 형식을 통일하여 데이터 품질을 개선하는 작업이다. 이 배치는 오래된 데이터나 부정확한 데이터를 정리해 시스템의 신뢰성과 성능을 높이는 데 기여한다.
백업 배치
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정기적으로 데이터를 백업하여 시스템 장애나 데이터 손실에 대비하는 작업이다. 이 과정은 예기치 못한 문제 발생 시 데이터를 복구하고 서비스를 빠르게 정상화하기 위한 안전망 역할을 한다.
데이터 통합 배치
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여러 데이터 저장소에서 데이터를 수집하여 하나의 일관된 데이터 상태로 만드는 대규모 작업이다. 이 과정은 데이터의 정합성을 유지하고, 다양한 서비스에서 통합된 최신 데이터를 활용할 수 있도록 한다.
데이터 통합을 위한 전략적 작전 데이터 통합은 분산된 혼돈을 끝내고, 서비스 운영, 분석, 사용자 경험을 지배하기 위한 강력한 무기다. 다음은 데이터 통합이 실제로 전장을 평정하는 주요 사례들이다.
고객 데이터 통합:
CRM, 주문 관리, 마케팅 시스템 등 여러 소스에 흩어진 고객 데이터를 통합해 고객의 모든 정보를 한눈에 볼 수 있는 뷰를 구축한다. 이를 통해 맞춤형 마케팅과 개인화 서비스를 제공할 수 있다.
사용자 로그 통합: 행동 패턴 분석:
웹사이트, 모바일 앱, API 등에서 생성된 사용자 활동 데이터를 통합하여 사용자 행동 패턴을 분석한다.
운영 데이터 통합: 시스템 전반의 진단과 최적화:
서버 로그, 애플리케이션 모니터링 데이터, 시스템 리소스 사용량 등을 통합하여 성능 지표와 모니터링 데이터를 중앙에서 관리한다.
데이터 웨어하우스 구축:
ERP, CRM, 외부 API에서 데이터를 끌어와 중앙 데이터 웨어하우스에 저장한다. 이렇게 통합된 데이터는 비즈니스 분석과 의사결정의 기반으로 활용된다.
검색 엔진 동기화: 최신 정보를 위한 전선 구축:
상품 정보, 리뷰, 키워드 데이터를 통합하여 검색 엔진 인덱스를 최신 상태로 유지한다.
“데이터를 여기저기 뿌려두는 건 혼돈이다. 흩어진 데이터는 쓸모없다.” - KILL-9
고객 데이터 통합:
CRM, 주문 관리, 마케팅 시스템 등 여러 소스에 흩어진 고객 데이터를 통합해 고객의 모든 정보를 한눈에 볼 수 있는 뷰를 구축한다. 이를 통해 맞춤형 마케팅과 개인화 서비스를 제공할 수 있다.
사용자 로그 통합: 행동 패턴 분석:
웹사이트, 모바일 앱, API 등에서 생성된 사용자 활동 데이터를 통합하여 사용자 행동 패턴을 분석한다.
운영 데이터 통합: 시스템 전반의 진단과 최적화:
서버 로그, 애플리케이션 모니터링 데이터, 시스템 리소스 사용량 등을 통합하여 성능 지표와 모니터링 데이터를 중앙에서 관리한다.
데이터 웨어하우스 구축
ERP, CRM, 외부 API에서 데이터를 끌어와 중앙 데이터 웨어하우스에 저장된다. 이렇게 통합된 데이터는 비즈니스 분석과 의사결정의 기반으로 활용된다.
검색 엔진 동기화: 최신 정보를 위한 전선 구축:
상품 정보, 리뷰, 키워드 데이터를 통합하여 검색 엔진 인덱스를 최신 상태로 유지한다.
웹 vs 배치: 무엇이 다른가?
실시간 vs 비대화식
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웹: 사용자가 요청하면 즉각적으로 처리한다. 클릭하거나 데이터를 입력하면, 그 순간 서버가 요청을 받아 JSON, HTML 등의 결과를 돌려준다. 이게 웹 어플리케이션의 본질이다. 실시간 반응이 핵심이다.
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배치: 배치는 사용자의 요청을 기다리지 않는다. 정해진 스케줄에 따라 작업이 자동으로 실행된다. 특정 시점에 대량 데이터를 처리하거나, 주기적으로 실행되는 작업에서 빛을 발한다.
결과의 속도
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웹: 사용자 요청에 즉각 응답하는 것이 생명이다. 페이지 로딩이 1초만 느려져도 사용자는 떠난다. 실시간 피드백이 가장 중요하다.
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배치: 배치에서는 결과의 속도보다 정확성과 완결성이 우선이다. 데이터 처리에 시간이 걸리더라도 대량 데이터를 완벽하게 처리하는 것이 목표다.
처리량의 차이
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웹: 한 번에 한 사용자의 요청을 처리한다. 한 명의 사용자가 상품을 검색하거나 주문을 할 때, 그 요청만 처리하면 된다.
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배치: 대량의 데이터를 효율적으로 처리한다. 수백만 건의 데이터를 한 번에 처리하는 것이 기본이다.
오류 처리
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웹: 잘못된 요청이 오면, 즉시 에러 코드를 반환하고 끝낸다. 사용자에게 문제를 알리고, 서버는 다음 요청을 기다린다.
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예시: 잘못된 로그인 정보를 입력하면 "401 Unauthorized" 응답을 돌려준다.
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배치: 배치는 복구에 초점을 맞춘다. 문제가 발생하면 재시도하고, 실패가 반복되면 중단한 뒤 로그와 알림으로 관리자를 호출한다. 문제를 해결한 후 실패한 작업을 재시작하는 것이 일반적이다.
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예시: 외부 API에서 데이터를 가져오는 중 네트워크 오류가 발생하면 3번 재시도 후 실패를 기록한다.
리소스 사용
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웹: 서버는 상시 실행 중이다. 사용자가 요청하지 않는 시간에도 대기 상태로 유지되며, 메모리와 CPU를 지속적으로 사용한다.
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배치: 배치는 필요할 때만 실행된다. 작업이 끝나면 리소스를 반환하고 종료된다.
두 세계의 공존
웹은 실시간 상호작용의 최전선에서 사용자와 연결을 담당한다. 배치는 시스템의 후방에서 대규모 데이터 처리를 책임진다. 둘은 역할이 다르지만, 함께 작동할 때 시스템은 완벽해진다. 배치가 없다면 시스템의 무게를 견딜 수 없고, 웹이 없다면 사용자와의 연결이 끊어진다. 네가 이 두 세계를 모두 이해하고 다룰 수 있다면, 시스템의 모든 것을 지배할 수 있다.
스프링 배치: 최강의 배치 처리 도구
배치 처리의 중요성을 이해했다면, 이제 스프링 배치를 살펴보자. 스프링 배치는 스프링 프레임워크를 기반으로 만들어진 배치 처리 프레임워크다. 우리에게 익숙한 스프링의 기술로 배치 처리의 일반적인 패턴을 손쉽게 구현할 수 있게 해준다. 그럼 이제 스프링 배치가 제공하는 핵심 기능들을 살펴보자.
유지보수성
배치 코드는 오래 간다. 웹 애플리케이션은 비즈니스 요구사항 따라 자주 수정되지만, 배치 처리는 한번 정립된 업무 프로세스를 수행하기 때문에 상대적으로 변경이 적다. 그만큼 한 번 만들 때 신중해야 한다. 잘못 만든 배치는 시스템 전체를 붕괴시킬 수 있다.
스프링은 이미 웹 개발에서 뛰어난 유지보수성을 입증했다. 스프링 배치는 이러한 스프링의 장점을 그대로 계승했다. 우리에게 익숙한 스프링의 기술들로 유지보수하기 쉬운 배치 처리 시스템을 만들 수 있다.
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의존성 주입(DI)으로 컴포넌트 간 결합도를 철저히 낮춘다. 코드 변경이 필요할 때 전체 시스템에 영향을 주지 않는다.
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관점 지향 프로그래밍(AOP)으로 횡단 관심사를 완벽하게 분리한다. 코드의 모듈화가 극대화된다.
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스프링의 추상화 계층이 특정 기술에 대한 종속성을 차단한다. 기술이 변해도 코드는 살아남는다.
이에 더해 스프링 배치는 일반적인 배치 처리의 패턴을 추상화한 컴포넌트들을 제공한다. 웹 애플리케이션이 컨트롤러, 서비스, 리포지토리 패턴을 가지듯이, 배치 처리에도 데이터를 읽고, 가공하고, 저장하는 일반적인 패턴이 있다.
스프링 배치는 이런 패턴을 다음과 같이 표준화된 방식으로 구성할 수 있게 해준다.
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Job: 하나의 완전한 배치 처리 작업
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Step: Job의 세부 실행 단계(하나의 Job은 여러 Step으로 구성될 수 있다)
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ItemReader: 데이터를 읽어오는 컴포넌트
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ItemProcessor: 데이터를 가공하는 컴포넌트
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ItemWriter: 데이터를 저장하는 컴포넌트
이런 명확한 구조 덕분에 팀원들은 배치 코드를 쉽게 이해하고 유지보수할 수 있다.
결론:
스프링과 스프링 배치로 만든 시스템은 오래 살아남는다. 익숙한 스프링의 기술과 배치에 특화된 표준 컴포넌트들로 시간이 지나도 유지보수하기 쉬운 시스템을 만들 수 있다. 이것이 진정한 장기적인 시스템 운영이다.
유연한 데이터 처리
배치 처리의 핵심은 다양한 데이터 소스를 다루는 것이다. ItemReader와 ItemWriter라는 표준화된 인터페이스를 통해 어떤 데이터 소스든 일관된 방식으로 처리할 수 있다.
더욱 강력한 점은 스프링 배치가 이미 대부분의 데이터 소스를 위한 ItemReader/Writer 구현체를 제공한다는 것이다. 덕분에 우리는 데이터 처리 코드를 직접 작성할 필요 없이, 제공된 구현체의 설정만으로 원하는 데이터 소스를 쉽게 다룰 수 있다.
스프링 배치는 다음과 같은 다양한 데이터 소스를 기본적으로 지원한다.
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플랫 파일 (CSV, TXT): FlatFileItemReader, FlatFileItemWriter를 사용해 간단히 처리.
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XML/JSON: StaxEventItemReader, JsonItemReader, JsonFileItemWriter 등을 사용한 구조화된 데이터 처리.
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관계형 데이터베이스: JdbcCursorItemReader, JdbcBatchItemWriter 등으로 DB 접근. JPA와 같은 ORM 프레임워크도 지원한다.
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NoSQL: MongoDB, Redis 등을 위한 전용 Reader/Writer 제공
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메시징 시스템: KAFKA, AMQP 등 메시지 큐 시스템과의 연동 지원
여기서 가장 중요한 점은 이 모든 데이터 소스를 동일한 방식으로 다룰 수 있다는 것이다. 파일에서 DB로, DB에서 NoSQL로 데이터를 옮기는 작업도 단순히 ItemReader와 ItemWriter 구현체만 교체하면 된다. 스프링 배치는 데이터의 출처나 종류에 관계없이 일관된 방식으로 처리할 수 있게 해준다. 이것이 스프링 배치가 제공하는 진정한 유연성이다.
견고한 트랜잭션 관리
스프링 배치는 다음과 같은 트랜잭션 관리 기능을 제공한다.
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체크포인트 기능
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긴 배치 작업 중간에 안전 지점을 설정
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문제 발생 시 처음이 아닌 마지막 체크포인트부터 재시작 가능
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유연한 트랜잭션 범위 설정
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처리할 데이터 양과 특성에 따라 트랜잭션 범위 조절 가능
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작은 단위의 커밋으로 메모리 사용량 조절 가능
이러한 트랜잭션 관리 덕분에 대용량 데이터 처리도 안전하게 수행할 수 있다.
재시작 기능과 유연한 실행 제어
스프링 배치는 작업 실행을 세밀하게 제어할 수 있는 기능을 제공한다. 다음과 같은 핵심 기능들이 있다.
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재시작 기능: 대용량 데이터 처리 중 실패해도 처음부터 다시 시작할 필요가 없다
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오류 발생 시 마지막으로 성공한 Step부터 재시작 가능
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Step 내에서도 마지막 처리 항목 이후부터 작업 재개 가능
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유연한 실행 제어
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특정 Step만 선택적으로 실행 가능
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파라미터를 통한 동적 작업 제어
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Step의 조건부 실행: 이전 Step의 결과에 따라 다음 작업 결정 가능
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작업 상태 추적
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모든 Job과 Step의 실행 상태를 메타데이터로 관리
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작업의 실행 시점과 결과를 정확하게 추적 가능
이러한 기능들 덕분에 복잡하고 장시간 실행되는 배치 작업도 안정적으로 관리하고 제어할 수 있다.
대용량 데이터 처리와 확장성
스프링 배치는 대용량 데이터를 효율적으로 처리하면서도 다양한 규모의 작업에 유연하게 대응할 수 있다. 다음과 같은 핵심 기능들을 제공한다.
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Chunk 지향 처리
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대량의 데이터를 지정된 크기로 나누어 순차적으로 처리
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한 번에 처리하는 데이터양을 제한하여 메모리 사용 최적화
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효율적인 데이터 읽기
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페이징 방식: 일정 크기만큼 데이터를 조회하여 처리
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커서 방식: 데이터베이스 커서를 사용한 효율적인 데이터 스트리밍
처리 방식의 확장
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멀티스레드 Step: 하나의 Step을 여러 스레드로 처리
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병렬 Step: 여러 Step을 동시에 실행
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분산 처리: 여러 서버에서 배치 처리 분산 실행
이러한 특성들 덕분에 스프링 배치는 소규모 데이터 처리부터 대규모 엔터프라이즈급 배치 처리까지 다양한 규모의 데이터 처리를 효율적으로 수행할 수 있다.
테스트 용이성
스프링 배치는 배치 애플리케이션을 쉽게 테스트할 수 있는 다양한 도구들을 제공한다.
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전용 테스트 도구
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배치 작업의 실행과 결과를 손쉽게 검증할 수 있는 도구들 제공
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테스트 환경에서 실행하고 검증 가능
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스프링의 테스트 지원
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우리에게 익숙한 스프링의 테스트 도구들을 배치에서도 그대로 사용
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독립된 테스트 환경 제공
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단위 테스트: 복잡한 배치 작업을 작은 단위로 나누어 테스트 가능
이러한 테스트 지원 기능들 덕분에 복잡한 배치 프로세스도 철저하게 검증할 수 있다. 세부적인 테스트 방법과 도구들은 이후 챕터에서 자세히 다룬다.
지금까지 스프링 배치가 제공하는 핵심 기능들을 살펴보았다. 스프링 배치는 유지보수가 쉽고 데이터 처리가 유연하며, 견고한 트랜잭션 관리와 섬세한 실행 제어를 제공한다. 또한 대용량 처리에 강하고 테스트가 용이하다는 장점도 가지고 있다.
이러한 특징들을 가진 스프링 배치로 안정적이고 효율적인 배치 처리 시스템을 구축할 수 있다. 앞으로의 강의에서는 이 강력한 무기를 네 것으로 만드는 법을 알려주겠다.