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Batch Sequential, Pipe and Filter, Process Control 은 소프트웨어 아키텍처에서 데이터 흐름 (Data-Flow) 을 중심으로 시스템을 설계하는 대표적인 스타일이다. Batch Sequential 은 일괄 처리, Pipe and Filter 는 연속적 데이터 변환, Process Control 은 실시간 제어 및 피드백에 적합하다. 각각의 구조, 구성 요소, 작동 원리, 장단점, 실무 적용 시 고려사항을 이해하면 다양한 시스템 요구에 맞는 최적의 아키텍처를 설계할 수 있다.

핵심 개념

• Batch Sequential: 전통적 일괄 처리 구조. 단순하고 명확하지만 실시간성 부족. ETL, 로그 처리 등 대량 데이터를 주기적으로 처리할 때 적합.
• Pipe and Filter: 유연하고 모듈화된 스트림 중심 아키텍처. 컴포넌트 재사용성과 병렬성 뛰어나며, 데이터 스트리밍/컴파일러 등 실시간 처리에 적합.
• Process Control: 물리 시스템이나 제어 시스템에 필수. 상태 기반의 피드백 구조로, 실시간 반응성과 지속적인 조정이 필요한 환경에 이상적.

Batch Sequential vs. Pipe and Filter vs. Process Control 비교

강점과 약점 비교

핵심 차이점 요약

구조 및 아키텍처

Batch 는 정해진 순서대로 단계별 처리, Pipe-and-Filter 는 스트림 단위로 연속 처리, Process Control 은 피드백 루프를 통한 실시간 제어 구조이다.

Batch Sequential 구조

• 모듈 A → B → C 순차 실행
• 각 모듈은 입력 전체 보유 후 처리
• 스케줄러가 실행 타임 조정

flowchart LR
    Input[입력 데이터]
    Step1[처리 단계 1]
    Step2[처리 단계 2]
    Step3[처리 단계 3]
    Output[출력 데이터]
    Input --> Step1 --> Step2 --> Step3 --> Output

• 각 단계는 전체 데이터를 처리 후 다음 단계로 넘긴다.

Pipe and Filter 구조

• 필터 (작업 단위) 들이 파이프 (데이터 스트림) 로 연결됨
• 필터는 스트림 데이터를 즉시 소비 및 출력
• 병렬/비동기 처리 가능

flowchart LR
    Source[데이터 소스]
    Filter1[필터 1]
    Filter2[필터 2]
    Filter3[필터 3]
    Sink[데이터 싱크]
    Source --> Filter1 --> Filter2 --> Filter3 --> Sink

• 데이터가 파이프를 통해 필터를 거치며 점진적으로 변환된다.

Process Control 구조

• 센서 입력 → 컨트롤러 → 액추에이터 → 물리 시스템 → 센서
• 지속적 피드백 루프
• 실시간 제약조건 준수 필요

flowchart TD
    Sensor[센서]
    Controller[컨트롤러]
    Actuator[액추에이터]
    Process[프로세스]
    Sensor --> Controller --> Actuator --> Process
    Process --> Sensor

• 설명: 센서 데이터 → 컨트롤러 → 액추에이터 → 프로세스 → 다시 센서로 피드백 루프 형성.

구성 요소

실무 사용 예시

• Batch Sequential은 정확성, 추적 가능성, 대용량 정기 처리 에 탁월하며, 특히 금융, 공공기관, 로그 분석 시스템 등에서 강점을 가짐.
• Pipe-and-Filter는 낮은 지연, 모듈성, 독립성, 유연한 조합 을 통해 미디어 처리, 스트림 데이터 분석, 컴파일러 설계 등에서 활용됨.
• Process Control은 피드백 루프, 실시간 반응성 이 요구되는 제어 시스템, IoT, 로봇 제어 등에서 필수적.
• 하이브리드 구성 (Lambda, Kappa 등) 은 정확성과 실시간성 을 동시에 요구하는 복합 시스템에 적합.

하이브리드 아키텍처 구성 및 확장 사례

많은 실무 시스템에서는 단일 아키텍처 스타일로는 복잡한 요구사항을 모두 만족시키기 어려워 혼합 (hybrid) 구성이 일반적이다.

Lambda Architecture (Batch + Pipe-and-Filter)

graph LR
  UserQuery --> ServingLayer
  ServingLayer --> BatchView
  ServingLayer --> RealtimeView
  RealtimeView --> StreamProcessor --> Kafka
  BatchView --> BatchProcessor --> HDFS

☑️ 결합 효과: 정확성 (Batch) + 실시간 응답 (Stream) 의 균형을 맞출 수 있음

실무 적용 고려사항

실무에서 효과적으로 적용하기 위한 고려사항

공통적으로 중요한 고려사항:

• 모니터링 체계와 장애 대응 전략은 모든 아키텍처에서 실무 적용 시 핵심
• 유지보수성 확보를 위해서는 명확한 모듈화, 표준화된 인터페이스, 자동화된 테스트 체계 필수
• 지연 허용 범위에 따라 아키텍처 스타일이 명확히 구분되어야 함
  → Batch: 고지연 허용 / Pipe: 중간지연 / Process: 거의 무지연

아키텍처 스타일 선택 가이드라인

실무 적용 프레임워크 및 도구 정리

테스트 및 검증 전략

최적화를 위한 고려사항

요약:

• Batch Sequential은 _ 처리량 최적화 _ 와 _ 복원력 확보 _ 가 핵심 → 병렬화 구조, 체크포인트 전략 필수.
• Pipe and Filter는 _ 병목 제거 _ 와 _ 스트림 동시성 조절 _ 이 관건 → 백프레셔, 큐 크기, 필터 병렬 처리 조율 필요.
• Process Control은 _ 실시간 반응성 보장 _ 이 최우선 → RTOS 활용, 피드백 루프 최적화, 장애 복원 빠른 설계 요구.
• 모든 아키텍처 공통적으로 리소스 효율화, 스케일 전략, 모니터링 지표 기반 운영은 필수 고려 대상.

권장 전략:

• 자동 스케일링 (Auto-Scaling), **리소스 모니터링 도구 (Prometheus, Grafana 등)**와의 연계는 모든 유형에서 필수.
• 병목 구간 분석을 위해 성능 부하 테스트 (JMeter, Locust, k6 등) 주기적 실시 권장.
• 장애 시나리오 기반 복원 시뮬레이션 테스트 설계 및 자동화 필요.

주목할 내용

반드시 학습해야할 내용

용어 정리

참고 및 출처

• Architectural Design – Software Engineering (GeeksforGeeks)
• Data Flow Architecture – TutorialRide
• Data Flow Architecture – Tutorialspoint
• Pipe and Filter Architecture – System Design (GeeksforGeeks)
• Mastering the Pipes and Filters Architecture – Medium
• Pipes and Filters Pattern – Azure Architecture Center (Microsoft Learn)
• Feedback Control Loop – Engineering LibreTexts
• 5 Feedback Loops That Avoid Software Architecture Chaos – Red Hat
• Unix Pipe/Filter Architecture – Wikipedia
• Batch vs. Stream Processing Comparison – Confluent Blog
• Batch vs. Stream Processing Explanation – Redpanda
• Software Architecture Styles Overview – Martin Fowler
• Data-Flow Architecture Styles – Wikipedia
• Real-Time and Process Control Architectures Explained – GeeksforGeeks