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데이터 파이프라인 처리 아키텍처에서는 멀티 테넌시(multi-tenancy), 확장, 대용량 처리, 실시간 데이터 처리를 지원해야 한다. 따라서 외국에서는 해당 이슈를 해결할 수 있는 방법으로 하나의 오픈소스가 아닌 여러 오픈소스를 묶어(스택) 데이터 프로세싱을 처리하기 위해 다양한 시도를 하고 있다.
이런 분위기 속에서 2016년에 샌프란시스코 베이 에어리어(San Francisco Bay Area)의 데이터 엔지니어링 회의 및 컨퍼런스에서 "Spark, Mesos, Akka, Cassandra, Kafka Laying down the SMACK on your datapipelines"(링크: https://goo.gl/ny5Lwm, 발표 동영상: http://goo.gl/XVuxj8)라는 주제가 발표됐고, 이에 영향을 받아 관련 내용이 책으로 출판됐다.
이 책에서는 데이터 인메모리(in-memory) 분산 컴퓨팅 기능이 포함된 스파크(Spark), 클러스터 OS(Cluster OS), 분산 시스템 관리, 스케줄링, 확장 기능이 포함된 메소스(Mesos), 스칼라 언어의 액터 모델의 구현인 아카(Akka), 영속성 계층인 noSQL 데이터베이스인 카산드라(Cassandra), 분산 스트리밍 플랫폼(메시지 브로커)인 카프카(Kafka)를 기반으로 데이터 파이프라인 아키텍처를 구성하는 SMACK 스택을 소개한다. 개별 컴포넌트를 쉽게 설명했으며, 파이프라인 스택에 대한 아키텍처를 배우기에 적절하다.
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