Amazon DynamoDB Streams의 ShardFilter로 실시간 데이터 처리 최적화

Amazon DynamoDB Streams의 새로운 API 기능: 더 빠르고 효율적인 샤드 탐색

소개

오늘날 데이터 기반 애플리케이션에서는 실시간 또는 근접한 실시간 처리 능력이 중요합니다. Amazon DynamoDB는 이러한 요구에 부응하기 위해 DynamoDB Streams를 제공해 실시간 스트리밍 데이터 활용을 가능하게 했습니다. 최근에는 스트림 소비 효율성을 혁신적으로 개선하는 새로운 API 기능인 ShardFilter 파라미터가 도입되어 주목받고 있습니다. 이 글에서는 해당 기능의 핵심 개념과 자동화, 활용 가이드, 향후 운영 환경에서의 효과적인 배포 방법 등을 중심으로 살펴봅니다.

본론

1. DynamoDB Streams란?

DynamoDB Streams는 DynamoDB 테이블에서 발생하는 항목 수준(item-level)의 변경 사항을 거의 실시간으로 캡처해 스트리밍 형태로 제공하는 서버리스 기능입니다. 이 기능은 다음과 같은 다양한 데이터 활용 및 자동화 시나리오에 광범위하게 사용됩니다.

• 이벤트 기반 아키텍처 구축
• 데이터 동기화 및 복제
• 변경 이력 감사(Auditing)
• 데이터 분석 및 머신러닝 입력 데이터 생성

2. 새로운 ShardFilter 기능 소개

기존 DescribeStream API를 활용해 신규 샤드를 탐색할 경우, 전체 샤드 맵을 반복적으로 호출하며 이전 샤드가 닫혔는지 여부를 탐색해야 했습니다. 이 과정에서 발생하는 호출 횟수 증가, 지연 시간 상승, 리소스 낭비가 문제였습니다.

이에 대응하여 도입된 ShardFilter 파라미터는 특정 조건의 샤드만 필터링할 수 있도록 지원합니다. 특히 부모 샤드가 종료된 이후 자식 샤드를 신속하게 식별할 수 있어 스트림 전환 시 지연이 줄어들고 애플리케이션 반응성이 향상됩니다.

3. 실제 활용 예시 및 자동화 방안

예를 들어, 고객의 주문 데이터를 실시간 분석하거나 이상 거래를 감지하기 위해 AWS Lambda 또는 Apache Flink에서 스트림 데이터를 소비하는 애플리케이션을 운영한다고 가정해봅시다. 이전에는 샤드 간 전환 시 ‘빈 타임’이 생겨 데이터 누락이나 처리 지연이 발생할 수 있었습니다.

ShardFilter 파라미터를 이용하면 Kinesis Client Library(KCL) 3.0, Flink 커넥터 또는 DescribeStream API 통신 시 필요한 정보만 빠르게 조회하여 자동으로 자식 샤드로 전환할 수 있습니다. 이를 통해 다음과 같은 효과를 기대할 수 있습니다.

• API 호출 최적화: DescribeStream 호출 수 감소
• 비용 절감: 스트림 처리 시간 및 리소스 사용량 절감
• 빠른 대응력: 이벤트 기반 처리의 지연 최소화
• 손쉬운 배포: AWS Lambda를 사용한 경우 자동 적용됨

미국, 아시아, 유럽 포함 모든 AWS 리전에서 본 기능을 사용할 수 있으며, 신규 배포 시 자동화된 스트림 소비 기능 구현이 한층 수월해졌습니다.

결론

이처럼 Amazon DynamoDB Streams의 ShardFilter 기능은 AWS 기반 데이터 흐름 자동화에서 매우 의미 있는 진전을 제공합니다. 특히 스트리밍 처리 애플리케이션의 민첩성을 요구하는 환경에서 빠른 샤드 탐색은 데이터 누락을 방지하고 운영비용을 최적화하는 데 매우 유리합니다.

이 기능은 Lambda를 기반으로 하는 자동화된 아키텍처에서도 기본적으로 적용되기 때문에, 최소한의 코드 수정으로도 바로 활용할 수 있다는 장점이 있습니다. 향후 실시간 데이터 처리, 이벤트 추적 또는 머신러닝 구축 시 필수적인 구성 요소로 자리잡을 것으로 예상됩니다.

[1] https://aws.amazon.com/blogs/aws/amazon-dynamodb-streams-introduces-a-new-api-feature-for-faster-and-more-efficient-stream-shard-discovery/