Spark를 활용한 실시간 ICU 데이터 파이프라인 구축: AWS SQS부터 S3까지
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핵심 트렌드
실시간 환자 데이터를 AWS SQS에서 받아 Apache Spark를 사용하여 처리하고, 분석 가능한 Parquet 형식으로 S3에 저장하는 데이터 파이프라인 구축 사례입니다.
주요 변화 및 영향
- 데이터 수집: MIMIC-IV에서 ICU 환자 데이터를 AWS SQS로 스트리밍하는 '데이터 수도꼭지' 역할.
- 데이터 처리: SQS의 원시 JSON 데이터를 Spark를 통해 구조화, 변환(타임스탬프, 데이터 유효성 검사, 스키마 적용)하여 분석 준비.
- 기술 스택:
- AWS SQS: 메시지 큐로 데이터 수신, Long Polling을 통한 비용 절감 및 응답성 향상.
- Apache Spark: 대규모 데이터 분산 처리, 인메모리 컴퓨팅, 내결함성을 활용하여 분석 성능 극대화.
- Parquet: 컬럼 기반 스토리지 형식으로, 데이터 압축 효율 및 쿼리 성능(최대 10배) 향상.
- AWS S3: 처리된 데이터를 저장하는 클라우드 스토리지.
- 성능 최적화:
- 스키마 정의: 명시적 스키마 사용으로 성능 향상, 데이터 품질 관리, 메모리 효율 증대.
- 파티셔닝:
repartition
및partitionBy
를 활용하여 디스크에 시간 기반 폴더 구조 생성, 'partition pruning'을 통한 쿼리 성능 대폭 향상.
- SQS 제약 및 개선:
- SQS의 메시지 10개 제한으로 인한 배치 처리 제약 사항과 이를 극복하기 위한 방안 제시.
WaitTimeSeconds
를 활용한 Long Polling 구현.- 생산 환경에서는 큐의 활동량에 따른 exponential backoff 적용 고려.
- 실시간 모니터링: 즉각적인 처리, 24/7 가용성, 조용한 시간대 처리 등을 고려한 설계.
트렌드 임팩트
본 내용은 의료 분야의 복잡하고 민감한 데이터를 효율적으로 수집, 처리, 저장하는 실질적인 데이터 엔지니어링 아키텍처를 제시합니다. Spark와 클라우드 네이티브 서비스의 조합은 대규모 의료 데이터 분석 및 실시간 모니터링 시스템 구축의 중요한 기반이 됩니다.
업계 반응 및 전망
의료 분야는 데이터 기반 의사결정 및 실시간 환자 모니터링의 중요성이 점증하고 있습니다. 본 아키텍처는 이러한 요구사항을 충족시키기 위한 실용적인 접근 방식을 제공하며, 향후 AI/ML 기반 진단 및 예측 시스템으로 확장될 가능성이 높습니다.
📚 실행 계획
실시간 의료 데이터 스트리밍 요구사항을 충족하는 AWS SQS 및 Apache Spark 기반 데이터 처리 파이프라인 아키텍처를 검토 및 설계합니다.
데이터 파이프라인 설계
우선순위: 높음
대규모 분석 성능 향상을 위해 CSV 대신 Parquet 파일 형식을 채택하고, 시간 기반 데이터 파티셔닝 전략을 수립합니다.
데이터 포맷 및 저장
우선순위: 높음
AWS SQS의 Long Polling 및 배치 처리 제약을 이해하고, 비용 효율성과 시스템 부하를 고려한 메시지 처리 로직을 구현합니다.
클라우드 인프라
우선순위: 중간