네, 말씀하신 대로 일반적인 REST API만으로는 이런 실시간 시스템을 구현하기 어렵습니다. 실시간 데이터 처리와 즉각적인 모델 업데이트를 위해서는 더 특화된 기술들이 필요합니다. 다음과 같은 기술들을 고려해볼 수 있습니다:
- WebSocket:
- 클라이언트와 서버 간의 양방향 실시간 통신을 가능하게 합니다.
- 게임 클라이언트와 서버 간의 지속적인 연결을 유지하여 즉각적인 데이터 교환이 가능합니다.
- 스트리밍 데이터 처리:
- Apache Kafka나 Apache Flink 같은 분산 스트리밍 플랫폼을 사용할 수 있습니다.
- 대량의 실시간 데이터를 효율적으로 처리하고 분석할 수 있습니다.
- 실시간 데이터베이스:
- Firebase Realtime Database나 RethinkDB 같은 실시간 데이터베이스를 사용할 수 있습니다.
- 데이터 변경사항을 즉시 모든 연결된 클라이언트에 반영할 수 있습니다.
- 마이크로서비스 아키텍처:
- 시스템을 작은 독립적인 서비스로 분리하여 각 부분을 독립적으로 스케일링하고 업데이트할 수 있습니다.
- 예를 들어, 데이터 수집, 모델 학습, 예측 서비스 등을 별도의 마이크로서비스로 구현할 수 있습니다.
- 온라인 머신러닝:
- Vowpal Wabbit이나 River 같은 온라인 머신러닝 라이브러리를 사용할 수 있습니다.
- 이들은 실시간으로 들어오는 데이터로부터 점진적으로 학습할 수 있는 알고리즘을 제공합니다.
- 메시지 큐:
- RabbitMQ나 Apache Kafka를 사용하여 시스템 컴포넌트 간의 비동기 통신을 구현할 수 있습니다.
- 이를 통해 데이터 수집, 처리, 모델 업데이트 등의 작업을 효율적으로 분산시킬 수 있습니다.
- 컨테이너화 및 오케스트레이션:
- Docker와 Kubernetes를 사용하여 시스템 컴포넌트를 컨테이너화하고 오케스트레이션할 수 있습니다.
- 이를 통해 시스템의 확장성과 유연성을 높일 수 있습니다.