- 데이터(Data) 처리 방식 비교 -

| | Batch-Processing | Real-Time | Stream-Processing | | --- | --- | --- | --- | | 데이터 처리시간 | 정해진 시간에 일괄 처리함 | 실시간으로 반응이 일어남 요청이 일어나면 즉시 처리함 | 준실시간으로 반응이 일어남 | | 데이터 처리량 | 정해진 때에 정해진 양의 데이터를 
한 번에 처리함 | 요청을 개별적으로 처리함 | Stream을 통해 데이터가 들어오면 처리하기 시작함 | | 구현 특징 | 데이터를 처리할 때만 애플리케이션이 
Running하도록 구현함 | Web Container에서 동작하도록 구현함 | 제 3의 도구를 사용하는 경우가 많음
 (Kafka, RabbitMQ 등) | | 단점 | 데이터 볼륨이 너무 큰 경우에 처리가 어려움, 처리가 특정한 시간에 집중 | 동시에 많은 요청이 일어나는 경우에 대처가 어려움 | Stream의 input과 output의 flow를 컨트롤 하기 어려움. 제 3의 도구와 다수의 stream으로 인해 fail 처리가 어려움 |

1) 포인트 관리 - Batch Processing..

• Batch란 일괄 처리란 뜻을 가지고 있다.
• 데이터를 실시간으로 처리하지 않고 일괄적으로 모아서 한번에 처리하는 방식
• 만약에 이런 작업을 항시 Running중인 Web기반으로 구현하다면 매우 비효율적일 것
• 포인트를 즉시 적립하는 경우도 있을수 있지만 예약적립과 포인트 유효기간 만료는 매일 한번에 데이터를 처리하는 방식. 즉, 포인트 관리하기 프로젝트는 특정 시기에 특정 데이터들을 처리하면 되는 프로젝트. 따라서 Batch방식으로 구현하는 것이 합리적.

2) Spring Batch를 사용해야 하는 이유

• 공식문서 https://spring.io/projects/spring-batch

— SpringBatch의 특징 —

1. 가볍고 포괄적인 배치 프레임워크
2. 로깅, 추적, 트랜잭션관리, 작업처리통계, 재시작, 건너뛰기, 리소스 관리 등 대량의 레코드 처리에 필수적인 재사용 가능한 기능을 제공
3. 최적화, 파티셔닝 기술로 대용량 고성능 배치 작업 가능
4. 확장성이 매우 뛰어남

— 포인트 관리 프로젝트를 Spring Batch로 구현하려는 이유는 무엇일까? —

포인트를 적립, 만료하는 과정이 특정 일자 기준에 몰아서 처리된다는 의미에서 배치 프로그래밍이 필요