대규모 데이터 파이프라인 장애 대응과 복구 패턴 사례 AI 생성 이미지: 대규모 데이터 파이프라인 장애 대응과 복구 패턴 사례 문제 정의 — 대규모 데이터 파이프라인에서 자주 발생하는 장애 유형과 영향 대규모 데이터 파이프라인은 높은 처리량과 복잡성으로 인해 특정 장애가 반복해서 발생하며, 각 장애는 즉각적·장기적 관점에서 비즈니스에 심각한 영향을 미칩니다. 실무 체크리스트: 장애 감지 → 영향 범위 격리 → 원본 데이터 및 로그 백업 확인 → 우회 경로 적용 및 재처리 → 근본 원인 분석과 장기 개선 조치 순으로 진행하세요. 데이터 유실 : 전송 실패, 커밋 누락, 스토리지 손상 등으로 원천 데이터가 사라지면 분석 정확성이 떨어지고 규정 준수 위반이나 수익 손실로 이어질 수 있습니다. 지연·처리 지연 : 버퍼링, 네트워크 혼잡, 잡 큐잉 등은 실시간 SLA를 충족하지 못하게 해 의사결정 지연과 고객 경험 저하를 초래합니다. 스키마 불일치 : 필드나 타입의 변경은 파서 오류와 파이프라인 중단을 유발해 데이터 품질을 훼손하고 다운스트림 서비스 장애로 이어질 수 있습니다. 백프레셔·리소스 포화 : 소비자 역행 또는 메모리·디스크 포화는 처리율 저하와 재시도 폭증, 중복 데이터 생성을 낳아 운영 비용과 복구 시간을 늘립니다. 관찰성·모니터링 — 조기 탐지를 위한 메트릭·로그·트레이스 설계 대규모 데이터 파이프라인은 SLA, 처리량(throughput), 지연(latency: p50/p95/p99), 오류율(error rate)뿐 아니라 큐 길이, 소비자 랙(lag), 백로그 등 단계별 지표를 분리해 계측해야 한다. 비즈니스 KPI(예: 일일 처리 레코드 수, 재처리 율)를 메트릭 계층에 포함하고 태그(cardinality)를 제어해 집계 비용을 관리한다. 지연은 히스토그램이나 요약(summary)으로 저장해 퍼센타일 기반 경고를 가능하게 한다. 운영팀은 대규모 데이터 파이프라인 장애 대응과 복구 패턴 사례를 참고해 런북과 ...