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실시간 스트림 처리란? 실시간 스트림 처리(Real-time stream processing)는 데이터가 발생하는 즉시 이를 처리하고 분석하는 기술을 말합니다. 이는 주로 대규모 데이터 환경에서 데이터 흐름을 실시간으로 모니터링하고, 그에 대한 즉각적인 반응을 요구하는 애플리케이션에 사용됩니다. 예를 들어, 온라인 쇼핑몰의 재고 관리 시스템, 실시간 금융 거래 모니터링 시스템, IoT 기반 데이터 처리 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 실시간 처리 시스템은 높은 속도와 효율성, 정확성을 요구하며, 이를 구현하기 위해 다양한 스트림 처리 프레임워크들이 존재합니다. Apache Flink란? Apache Flink는 실시간 데이터 스트리밍과 배치 처리를 지원하는 오픈소스 프레임워크로, 대규모 분산 환경에..

Federated Learning이란? Federated Learning(연합 학습)은 데이터가 중앙 서버로 모이지 않고, 각 기기에서 학습이 이루어지는 분산형 머신러닝 방법론입니다. 이 방식은 사용자의 개인 데이터를 보호하면서도 머신러닝 모델을 훈련할 수 있도록 해줍니다. 데이터를 기기에서 직접 학습시키고, 각 기기에서 얻은 모델 업데이트만을 중앙 서버로 전송하여 모델을 개선하는 방식이기 때문에 개인정보 유출을 방지할 수 있습니다. 이 기술은 특히 개인정보 보호와 관련된 산업에서 큰 주목을 받고 있습니다. Federated Learning의 주요 특징 Federated Learning은 몇 가지 중요한 특징을 가지고 있습니다. 첫째, 데이터는 각 기기나 서버에 남아 있으므로 개인 정보 보호가 우수..