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id: SYS-STREAM-001
category: Unified
confidence_score: 1.0
tags: [infrastructure,[[_system|system]]s, streaming, real-time, kafka, flink, data-engineering, event-driven]
last_reinforced: 2026-04-26
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# Real-time Data Streaming (실시간 데이터 스트리밍)

## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "데이터를 거대한 호수에 가두어 썩게 두지 말고, 쉼 없이 흐르는 강물처럼 실시간으로 분석하여 찰나의 가치를 통찰로 포착하라" — 끊임없이 생성되는 데이터([[Events|Events]])를 지연 시간(Latency) 없이 실시간으로 수집, 처리, 분석하는 컴퓨팅 아키텍처.

## 📖 구조화된 지식 (Synthesized Content)
- **추출된 패턴:** "Event-driven Orchestration and Continuous Aggregation" — 데이터가 발생하는 즉시 이벤트로 발행하고, 이를 스트림 처리 엔진이 구독하여 윈도우(Windowing) 연산이나 상태([[State|State]]) 관리를 통해 실시간 집계 결과를 산출하는 패턴.
- **핵심 기술 구성:**
    - **Message Broker (Kafka):** 대량의 스트림 데이터를 유실 없이 전달하는 파이프라인.
    - **Stream [[Processing|Processing]] (Flink, Spark Streaming):** 흐르는 데이터에 대한 필터링, 조인, 집계 수행.
    - **Time Handling:** 이벤트 발생 시간(Event Time)과 처리 시간(Processing Time)의 구분 관리.
- **의의:** 금융권의 실시간 사기 탐지(FDS), 이커머스의 실시간 개인화 추천, 자율주행 센서 데이터의 즉각적 반응 등 '시간이 곧 가치'인 모든 현대적 시스템의 중추.

## ⚠️ 모순 및 업데이트 (Contradictions & RL Update)
- **과거 데이터와의 충돌:** 하루 한 번 모아서 처리하던 배치(Batch) 처리 방식에서 벗어나, 이제는 모든 데이터를 스트림으로 보고 배치를 스트림의 특수한 경우(Bounded Stream)로 취급하는 '통합 데이터 처리' 패러다임이 확산됨.
- **정책 변화:** Antigravity 프로젝트는 에이전트의 실시간 모니터링 로그 및 사용자 인터랙션 데이터를 스트리밍 방식으로 처리하여, 즉각적인 성능 대시보드 업데이트와 이상 징후 감지를 수행함.

## 🔗 지식 연결 (Graph)
- Queue-Management-Systems, System-Design-for-AI-Scale, [[High-Availability-Systems|High-Availability-Systems]], [[Predictive-Analytics|Predictive-Analytics]]
- **Raw Source:** 10_Wiki/Topics/AI/Real-time-Data-Streaming.md
