데이터 파이프라인 백프레셔 제어와 SLA 관리: 안정성·지연·가용성의 균형 AI 생성 이미지: 데이터 파이프라인 백프레셔 제어와 SLA 관리 문제 정의 — 백프레셔가 SLA에 미치는 영향 데이터 파이프라인에서 백프레셔는 다운스트림 소비자가 처리 속도를 따라오지 못해 역류가 생기는 현상이다. 이로 인해 과부하·지연·데이터 유실 등으로 SLA에 영향을 주는 구체적 경로는 다음과 같다. 이 문제는 데이터 파이프라인 백프레셔 제어와 SLA 관리에서 특히 중요하다. 큐와 버퍼가 증가하면 메모리·디스크가 포화되고 처리 지연이 커져 완료 시점(SLO)을 초과할 수 있다. 스루풋 저하로 인해 실시간 집계나 윈도우 기반 SLA를 충족하지 못할 수 있다. 버퍼 삭제나 타임아웃, 재시도 한계에 도달하면 데이터 손실이 발생해 완전성(Integrity) SLA를 위반한다. 재시도가 폭주하고 스레드가 고갈되면 연쇄 장애로 가용성이 떨어진다. 흔한 원인으로는 트래픽 스파이크, 소비자 부족(스케일링 미비), 비효율적 파싱·I/O, ack/flow-control 미설정, 네트워크 분할, 부적절한 파티셔닝·리밸런싱, 디스크 보존 정책·용량 부족 등이 있다. 실무 체크리스트 예: 모니터링 알람 설정, 자동 스케일링 구성, 파티셔닝·리밸런싱 정책 점검. 백프레셔의 기본 원리와 설계 원칙 데이터 파이프라인에서는 푸시(push)와 풀(pull) 모델이 핵심이다. 푸시 방식은 생산자가 데이터를 밀어 넣고, 수신자의 피드백(ACK/NAK, 크레딧)으로 흐름을 제어한다. 반면 풀 방식은 소비자가 필요한 만큼 끌어가 과부하를 완화하지만 지연과 폴링 비용이 커진다. 신호 전달 방식: 동기 ACK/NACK, 비동기 제어 채널, 크레딧·토큰 기반 흐름 제어를 적절히 조합해 사용한다. 경계 버퍼(Boundary buffer): 홉 간 완충으로 스파이크를 흡수한다. 용량과 보존(내구성 vs 메모리), 처리 정책(드롭·압축·우선순위)을 명확히 정의하라. 유한 상태 설계...