파이썬이 기업용 애플리케이션에서 직면하는 두 가지 주요 한계
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
데이터 분석
대상자
- 소프트웨어 개발자, 기업용 애플리케이션 아키텍처 설계자
- 난이도: 중간~고급 (데이터 처리 복잡성, 버전 관리 문제 이해 필요)
핵심 요약
- 빅데이터 처리 한계:
Pandas의 메모리 기반 처리 한계로 인해 대규모 데이터 그룹화/조인 작업이 어려움 (예:Hash grouping알고리즘 부재) - 병렬 처리 한계:
CPython의 Global Interpreter Lock (GIL)로 인한 멀티스레드 성능 저하 (실질적으로 시리얼 처리) - 버전 호환성 문제: Python 버전 및 패키지 호환성 미비로 인한 기업 애플리케이션 간 충돌 (예:
dataclass데코레이터 호환성 문제)
섹션별 세부 요약
1. 빅데이터 처리 한계
- Pandas의 한계: 메모리에 적재 가능한 데이터만 처리 가능 (대규모 데이터는
read+hard coding방식으로 처리) - 그룹화/조인 작업 복잡성:
Hash grouping알고리즘 부재로 인해 외부 저장소 기반 정렬 및 순회 알고리즘 사용 (성능 저하) - 병렬 처리 비효율:
Pandas의multi-threading은 GIL로 인해 실질적인 시리얼 처리 (멀티프로세스 사용 시 인터프로세스 통신 복잡성 증가) - I/O 성능 문제:
text file또는database기반 저장 방식으로 인해 중간 결과 저장 시 I/O 지연 발생
2. 버전 호환성 문제
- Python 버전 간 호환성:
Python 2 → 3업그레이드 시 호환성 위반 발생 (기존 코드 실행 불가) - 소수 버전 간 문제:
Python 3.7의dataclass데코레이터로 인한 기존 버전 호환성 오류 (예:duplicate name오류) - 패키지 호환성 부족: 공식적인 호환성 검증 기관 부재로 인해
library간 호환성 문제 발생 (예:application A와application B의 패키지 충돌) - 버전 관리 복잡성:
Docker/virtual machine사용 시에도 다수의 Python 버전 유지 필요 (관리 비용 증가)
결론
- 빅데이터 처리:
Pandas대신 분산 처리 프레임워크 (예: Dask, Spark) 사용 권장 (메모리 제한 극복) - 병렬 처리:
multi-threading대신 multi-processing 활용 시 I/O 처리 최적화 필요 (예:multiprocessing.Pool사용) - 버전 관리: 공식적으로 승인된 "Stable Version" 지정 및 패키지 호환성 검증 도구 (예:
piplock file) 활용 권장