데이터 레이크하우스와 메달리온 아키텍처: 현대 데이터 관리 패러다임 전환

핵심 기술: 현대 데이터 관리의 복잡성을 해결하기 위해 등장한 데이터 레이크하우스는 데이터 레이크의 유연성과 데이터 웨어하우스의 데이터 관리 기능을 결합한 새로운 아키텍처입니다. 메달리온 아키텍처는 이러한 레이크하우스 내에서 데이터 품질과 접근성을 체계적으로 관리하는 프레임워크를 제공합니다.

기술적 세부사항:
* 전통적 한계: 데이터 웨어하우스는 구조화된 데이터에 강하지만 대량의 비정형/반정형 데이터를 처리하는 데 한계가 있었고, 데이터 레이크는 유연하지만 거버넌스와 신뢰성 부족으로 '데이터 늪'을 야기했습니다. 두 시스템을 함께 사용하는 것은 중복, 비용 증가, 복잡성을 초래했습니다.
* 데이터 레이크하우스의 정의: Databricks에 따르면, 데이터 레이크하우스는 데이터 레이크의 유연성, 비용 효율성, 확장성과 데이터 웨어하우스의 데이터 관리 및 ACID 트랜잭션을 결합한 개방형 데이터 관리 아키텍처입니다.
* 핵심 기술: 저비용 객체 스토리지를 기반으로 하며, Delta Lake와 같은 메타데이터 레이어를 통해 ACID 트랜잭션, 스키마 강제 및 진화, 데이터 검증 등의 기능을 제공합니다.
* 메달리온 아키텍처:
* Bronze 레이어: 원본 데이터를 있는 그대로 수집하고 불변으로 저장하는 초기 레이어. 기록 보관 및 재처리 가능성을 위해 원본 포맷 유지.
* Silver 레이어: Bronze 레이어의 데이터를 클리닝, 표준화, 보강하여 데이터 품질과 일관성을 높이는 단계. ETL/ELT의 주요 작업이 수행됩니다.
* Gold 레이어: 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 고급 분석에 최적화된 고품질의 집계 및 정제된 데이터. 비즈니스 요구사항에 맞춰 모델링됩니다.
* 구현 및 모범 사례: 점진적 처리, 스키마 진화 지원 도구 활용, 강력한 데이터 거버넌스 적용, 철저한 테스트가 중요합니다.
* 주요 도구 및 기술: Databricks, Apache Spark, Delta Lake, 클라우드 객체 스토리지(S3, ADLS, GCS).

개발 임팩트: 데이터 품질 및 신뢰성 향상, 데이터 사일로 및 중복 감소, 분석 및 ML 워크로드 통합, 운영 비용 절감 및 민첩성 증대를 기대할 수 있습니다.

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