공부를 통해 배운 내용을 작성하고 있습니다. 혹여 해당 포스팅에서 잘못된 부분이 있을 경우, 알려주시면 빠르게 수정 조치하도록 하겠습니다. 데이터의 변경사항이 있을 때마다, 머신러닝 알고리즘을 돌리면 어떻게 될까? 매우 비효율적일 것이다. 그렇다고 1일 1회 정기 배치 업데이트를 하자니, 데이터의 변경 사항이 반영되지 않은 머신러닝 알고리즘을 쓸 수없는 환경일 수 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로, 람다 아키텍처를 활용해보면 어떨까 하는 생각이 들었다. 요즘 개발하고 있는 머신러닝 모델은, 텍스트 벡터라이즈와 시밀러리티 연산이 필요하다. 따라서 만약 기존에 training 되지 않은 스트림 데이터가 카프카 컨슈머(Kafka Consumer)를 통해 인입되면, 머신러닝 알고리즘을 다시 돌려서 벡터라이즈하..
