• 데이터 처리: 데이터를 변환하거나 분석, 요약하는 과정을 의미합니다. 이때 필요한 컴퓨팅 자원과 처리 과정에서 발생할 수 있는 지연이나 병목 현상을 미리 고려해야 합니다.
• 데이터 검색: 사용자가 처리된 데이터에 어떻게 접근할지 정합니다. 이 과정에서 응답 시간이 얼마나 빠른지, 캐시를 사용하여 속도를 높일지, 여러 요청이 들어올 때 부하를 어떻게 나눌지 등 전략을 고민해야 합니다.
데이터 흐름은 시스템의 성능, 확장성, 사용성에 직접적인 영향을 미치므로 데이터를 어떻게 수집하고, 저장하고, 처리하고, 검색할지 세부적으로 설계하는 것이 중요합니다. 각 과정에서 올바른 도구나 방법을 선택해야 시스템이 원활하게 작동하고, 필요할 때 쉽게 확장할 수 있습니다.