데이터 레이크하우스: 현대 분석을 위한 데이터 레이크와 웨어하우스의 통합
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
데이터 분석
대상자
- 데이터 엔지니어, 데이터 과학자, IT 관리자
- 난이도: 중급 이상 (데이터 인프라 아키텍처 및 분석 기술 이해 필요)
핵심 요약
- 데이터 레이크하우스는 데이터 레이크와 웨어하우스의 장점을 결합한 통합 아키텍처
- 개방형 데이터 포맷과 트랜잭션 계층(Delta Lake, Apache Iceberg 등)을 기반으로 구성
- ACID 트랜잭션을 지원하여 데이터 무결성 보장
- 다양한 워크로드(BI, ML, 실시간 분석 등)를 단일 플랫폼에서 처리 가능
섹션별 세부 요약
1. 전통적인 데이터 레이크와 웨어하우스의 한계
- 데이터 웨어하우스:
- 구조화된 데이터 처리에 강점, ACID 트랜잭션 지원
- 비구조화/반구조화 데이터 처리 불가, 비용 효율성 저하
- 데이터 레이크:
- 대규모 데이터 저장 가능, "Schema-on-Read" 접근 방식
- 데이터 품질 관리, 트랜잭션 기능 부재로 "데이터 습지" 발생
2. 데이터 레이크하우스의 핵심 기술
- 트랜잭션 계층:
- Delta Lake, Apache Iceberg 등 개방형 포맷과 결합
- 파일 버전 관리, 메타데이터 로그를 통해 웨어하우스 기능 구현
- Schema Enforcement:
- 데이터 수집 시 스키마 강제 적용, 데이터 품질 보장
- 스키마 진화 지원으로 변화하는 데이터 구조 대응 가능
- ACID 트랜잭션:
- 데이터 업데이트, 삽입, 삭제 시 무결성 보장
- 병렬 처리 시 데이터 충돌 방지
- 다양한 워크로드 지원:
- SQL 기반 BI, 실시간 스트리밍, 머신러닝 모델 학습/추론 통합 처리
3. 데이터 레이크하우스의 주요 이점
- 단순성 및 비용 효율성:
- ETL 파이프라인 필요성 감소, 인프라 및 운영 비용 절감
- 통합 데이터 플랫폼:
- 모든 데이터 유형(구조화, 반구조화, 비구조화)을 단일 소스로 통합
- 데이터 품질 및 거버넌스 강화:
- 스키마 강제, ACID 트랜잭션, 메타데이터 관리로 데이터 신뢰성 향상
- 성능 향상:
- 캐싱, 데이터 레이아웃 최적화, 보조 데이터 구조(통계, 인덱스) 적용
- 스케일링 및 실시간 처리:
- 컴퓨팅/저장 분리로 인한 확장성, 실시간 스트리밍 데이터 처리 지원
4. 적용 사례: 전자상거래 기업의 데이터 통합
- 데이터 유형:
- 실시간 클릭스트림 데이터(비구조화), CRM 데이터(구조화), 소셜 미디어 피드(반구조화)
- 전통적 접근:
- 클릭스트림 데이터는 레이크, CRM은 웨어하우스에 저장, 합성 분석 복잡
- 레이크하우스 적용:
- 단일 플랫폼에서 모든 데이터 통합, 실시간 분석 및 ML 모델 학습 가능
결론
- 데이터 레이크하우스는 다양한 데이터 유형과 워크로드를 통합하여 비용 효율성과 데이터 품질을 극대화
- 권장사항: Delta Lake 등 트랜잭션 계층 도입, 스키마 강제 및 ACID 트랜잭션 지원
- 실무 적용: 기존 복잡한 데이터 아키텍처 간소화 및 실시간 분석 요구 시 적합한 선택