데이터 시스템의 미래 - 데이터 중심 애플리케이션 설계 12장 (끝!)

데이터 중심 애플리케이션 설계, 마틴 클레프만 지음. OREILLY.

마지막 장이다.
이번 장에서 작가는 이런 이야기를 했다.

• 그동안 나왔던 내용 요약
• 그동안 나왔던 내용에 대한 작가의 주관적인 이야기
• 그동안 나왔던 내용과 작가의 주관적인 이야기를 바탕으로 한 미래 예측
• 그동안 나왔던 내용과 관련된 새로운 키워드 소개
• 아직까지 풀리지 않은 연구 과제 소개

큰 그림 정리 + 작가의 주관적인 생각이 내용의 전부이기 때문에 이번 장 정리는 간결하게 하려고 한다. 4가지 큰 주제에 대한 키워드만 간단하게 정리할 것이다.

데이터 통합: 합치기

• 파생 데이터
• 순서화
• 일괄 처리, 스트림 처리와 통합

데이터베이스 언번들링: 해체하기

• DB 연합과 언번들링
• 애플리케이션의 상태
• 스트림 처리

정확성을 목표로: 신뢰

• 멱등성
• 종단 간 논증 (end-to-end argument)
• 유일성과 합의

  트랜잭션으로는 충분하지 않다.

옳은 일 하기: 책임

• 예측 분석
• 알고리즘의 위험성
• 피드백
• 사생활
• 동의와 선택의 자유

추가로 인상깊었던 구절 몇 군데를 쓰고 마무리하려 한다.

... 그래서 이번 장에서 내 개인적인 의견을 적을 때는 일인칭을 사용할 것이다. (487p.)

나는 놀랍게도 이렇게 말하는 소프트웨어 엔지니어를 종종 보곤 한다. "내가 해봤는데 사람들 99%는 X만 있으면 돼" 또는 "사람들 99%는 X가 전혀 필요없어". 나는 이런 말은 기술의 실제 유용성보다는 화자의 경험에 대해 얘기하는 것이라고 생각한다. 데이터를 다루는 범위는 어지러울 정도로 넓다. 어떤 사람에게는 애매하거나 의미 없는 기능이 다른 사람에게는 핵심 요구사항일 수 있다. (489p.)

지난 20년 간 웹 애플리케이션은 대단한 인기를 끌었고 이런 인기 때문에 당연하다고 생각하기 쉬운 웹 애플리케이션에 관한 몇 가지 가정이 생겼다. 특히 클라이언트는 대체로 상태 비저장이고 서버가 데이터를 관장하는 클라이언트/서버 모델은 너무 일반적이어서 이 모델 외에 다른 모델이 존재한다는 사실을 잊어버릴 정도다. 그러나 기술은 가만히 있지 않기 때문에 나는 때때로 현재 상태에 대해 질문을 던지는 것이 중요하다고 생각한다. (509p.)

데이터란 단어를 감시로 바꾸고 여전히 좋은 문구로 들리는지 사고 실험을 해보자. "우리 감시 주도 조직은 실시간으로 감시 스트림을 수집해 감시 웨어하우스에 저장합니다. 감시 과학자들은 새로운 통찰력을 얻기 위해 선진 분석 기법과 감시 처리 기법을 사용합니다." 어떤가? (537p.)