Google Hotels & Flights로 보는 배치-성 data-driven vs. 실시간-성 event-driven

지난 달 Google Flights는 가격 변동 예측 서비스를 추가했다고 발표했다.

3일 후 가격 오를거 같다고 알려주는 중 ㅋ

Google Hotels, Trips, Gmail 등과 결합되어 시너지를 만들어 낼 것으로 예측하며 그러나 내가 제품 분석가는 아니므로 자세한 얘기는 스킵.

하고 싶은 얘기는 내가 요즘 보고 있는 백-엔드 기술 변화가 배치-성 data-driven에서 실시간-성 event-driven으로의 전환에서 오고 있다는 것이다. Database, Analytics, 그리고 Machine Learning 대부분의 분야에서 변화가 있을 것으로 조심스레 예측한다 (나도 요즘 Time-series Database, Analytics, and Machine Learning 에 대해 좀 더 심도 있게 파고 들고 있다).

가령, 가격 변동 예측도 요즘 유행하는 Deep Learning을 쓸 수 있는데, 다음은 구글링으로 굴러다니는 이미지 스틸:

A set of event tuples를 입력! 

타임 윈도우 이벤트 셋을 인풋으로 받아 시계열 예측을 설명하고 있는데 관련해서 자료를 찾으면 Elman Net, RNN 등을 활용해서 Time-series Predictions가 이미 꽤 연구되어 온 것을 볼 수 있고, 내 생각엔 좀 더 보강하면 학습과 예측 둘 다 실시간 온라인으로 반영할 수 있겠다는 생각이 든다.

최종 서비스로 나가기 까지의 processing, training 모든 과정 전부 event-driven programming 으로 가능하며 IoT 인터넷 시대에 맞춰 관련 기술의 확산은 점차 가속화 될 것으로 생각한다.

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