데이터 흐름
데이터 흐름이란 무엇인가요?
데이터 흐름은 시스템 아키텍처를 통해 한 프로세스나 구성 요소에서 다른 프로세스나 구성 요소로 데이터가 이동하는 것을 의미합니다. 이는 컴퓨터 시스템, 애플리케이션 또는 네트워크 내에서 데이터가 입력, 처리, 저장 및 출력되는 방식을 설명합니다. 데이터 흐름은 모든 IT 시스템의 효율성, 신뢰성, 보안에 직접적인 영향을 미치므로, 출력을 최적화하기 위해 시스템을 적절히 구성하는 것이 중요합니다.
데이터 흐름 시스템 내에서 데이터가 이동하고 처리되는 방식을 정의하는 핵심 구성 요소에는 여러 가지가 있습니다.
- 데이터 소스. 데이터 흐름은 정형 데이터, 비정형 데이터, 스크립트 소스, 고객 입력 등 특정 소스에서 데이터를 수집하는 것으로 시작됩니다. 이러한 소스는 데이터 흐름을 시작하고 데이터 흐름 시스템을 가동합니다.
- 데이터 변환. 데이터가 시스템에 수집되면 데이터는 분석이나 데이터 사이언스에 사용할 수 있는 구조나 형식으로 변환될 수 있습니다. 데이터 변환은 시스템 전체에서 데이터가 처리되거나 수정되는 방식을 정의하는 데이터 변환 규칙에 따라 이루어집니다. 이렇게 하면 데이터가 비즈니스 프로세스와 결과에 적합한 형식으로 유지됩니다.
- 데이터 싱크. 수집 및 변환된 데이터의 최종 목적지는 데이터 싱크입니다. 데이터 싱크는 데이터 시스템의 엔드포인트로, 데이터가 데이터 흐름 과정에서 더 이상 전송되지 않고 데이터가 사용되는 곳입니다. 여기에는 감사 또는 분석을 위해 데이터가 기록되는 데이터베이스, 레이크하우스, 보고서 또는 로그 파일이 포함될 수 있습니다.
- 데이터 흐름 경로. 데이터 흐름도는 데이터가 소스, 프로세스, 목적지 간에 이동하는 경로 또는 채널을 정의합니다. 이러한 경로에는 물리적 네트워크 연결이나 논리적 경로(예: API 호출)가 포함될 수 있으며, 안전하고 효율적인 데이터 전송을 위한 프로토콜과 채널도 포함됩니다.
데이터 흐름의 예
조직에서 데이터 파이프라인을 배열하는 방식에 따라 데이터 흐름을 처리하는 몇 가지 일반적인 방법이 있습니다. 추출, 변환, 로드(ETL) 프로세스는 여러 소스에서 데이터를 구성, 준비, 중앙 집중화하여 분석, 보고, 운영상의 의사 결정을 위해 액세스하고 사용할 수 있도록 합니다. ETL은 소스 시스템에서 대상 데이터베이스 또는 데이터 웨어하우스로의 데이터 흐름을 관리함으로써 신뢰할 수 있는 인사이트를 생성하고 데이터 중심 전략을 지원하는 데 필수적인 데이터 통합과 일관성을 지원합니다.
- 실시간 분석. 이 데이터 흐름은 원본 소스의 레코드를 무한대로 처리하고, 지속적으로 들어오는 데이터 스트림을 처리할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 분석 결과와 인사이트를 즉각적으로 얻을 수 있으며 모니터링, 추적, 추천, 자동화된 작업 등 적시 대응이 필수인 애플리케이션에 유용할 수 있습니다.
- 운영 데이터 파이프라인. 운영 데이터 파이프라인은 조직의 일상적인 기능에 중요한 트랜잭션 및 운영 데이터를 처리하도록 설계되었습니다. 이러한 파이프라인은 고객과의 상호작용, 금융 거래, 재고 이동, 센서 판독 등 다양한 소스에서 데이터를 수집하고, 이 데이터가 거의 실시간으로 또는 짧은 지연 시간 내에 처리되고 업데이트되어 모든 시스템에서 이용 가능하도록 합니다. 운영 데이터 파이프라인의 목적은 애플리케이션과 데이터베이스를 동기화하여 비즈니스 운영이 원활하게 진행되고 모든 시스템이 최신 데이터 상태를 반영하도록 하는 것입니다.
- 배치 처리. 데이터 흐름에서 배치 처리란 일정 간격 또는 한 번에 처리할 충분한 데이터를 수집한 후에 대량의 데이터를 처리하는 것을 말합니다. 실시간 처리와 달리, 배치 처리는 즉각적인 결과가 필요하지 않습니다. 대신, 데이터를 처리하기 전에 집계함으로써 효율성, 확장성, 처리 정확성에 중점을 둡니다. 배치 처리는 즉각적인 인사이트가 필수적이지 않은 보고, 기록 분석 및 대규모 데이터 변환과 같은 작업에 자주 사용됩니다.
데이터 흐름을 위한 도구 및 기술
ETL 워크플로는 데이터 흐름의 일반적인 예입니다. ETL 처리 과정에서 데이터는 소스 시스템에서 수집되어 준비 영역에 기록되고, 요구 사항(데이터 품질 보장, 중복 레코드 제거, 누락된 데이터 플래그 지정)에 따라 변환된 다음, 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크와 같은 대상 시스템에 기록됩니다.
조직의 강력한 ETL 시스템은 처리량, 레이턴시, 비용, 운영 효율성을 개선하기 위해 데이터 아키텍처를 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 적시에 고품질의 데이터에 액세스하여 정확한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
엄청나게 많은 양의 다양한 비즈니스 크리티컬 데이터가 생성되고 있는 상황에서, 데이터 흐름을 이해하는 것은 좋은 데이터 엔지니어링을 위해 필수적입니다. 많은 기업이 데이터를 처리하기 위해 배치와 실시간 스트리밍 중에서 선택해야 하는 상황에서, Databricks는 배치와 스트리밍 데이터 모두를 위한 하나의 API를 제공합니다. Delta Live Tables와 같은 도구는 사용자가 처리 모드를 쉽게 전환함으로써 한쪽에서는 비용을, 다른 쪽에서는 레이턴시나 처리량을 최적화할 수 있도록 도와줍니다. 이를 통해 사용자는 비즈니스 요구가 늘어남에 따라 스트리밍으로 쉽게 마이그레이션할 수 있도록 준비함으로써 솔루션의 미래 경쟁력을 확보할 수 있습니다.
데이터 흐름도 만들기
조직이 시스템 전체의 데이터 흐름을 설명하는 방법 중 하나는 데이터 흐름도(DFD)를 만드는 것입니다. 이는 시스템의 여러 부분들 사이에 데이터 흐름의 방향을 설정하여 정보가 수집, 처리, 저장, 사용되는 방식을 보여주는 그래픽 표현입니다. 구성해야 하는 DFD의 종류는 데이터 아키텍처의 복잡성에 따라 달라집니다. 예를 들어, 데이터 흐름의 개요로 간단하게 구성할 수도 있고, 수명 주기의 여러 단계에서 데이터 처리되는 방식을 설명하는 심층적인 다단계 DFD로 구성할 수도 있습니다.
시간이 지남에 따라 DFD도 진화했습니다. 현재 Delta Live Tables는 파이프라인 내의 테이블 또는 뷰 간의 데이터 변환 순서와 종속성을 나타내기 위해 방향성 비순환 그래프(DAG)를 사용합니다. 각 변환 또는 테이블은 노드이고, 노드 사이의 에지는 데이터 흐름과 종속성을 나타냅니다. 이렇게 하면 작업이 방향성 폐쇄 루프에서 올바른 순서로 실행됩니다.
DAG는 작업 간의 관계를 시각적으로 명확하게 보여주므로 데이터 흐름 시스템의 오류나 실패를 식별하고 관리하는 데 도움이 됩니다. Delta Live Tables는 DAG가 효율적으로 관리되도록 보장하고 데이터 로딩, 변환, 업데이트와 같은 작업을 예약하고 최적화하여 일관성과 성능을 유지합니다.
데이터 흐름 관리를 위한 모범 사례
데이터 흐름을 최적화하고 효율적인 방식으로 안전하게 유지하려면 몇 가지 모범 사례를 따라야 합니다:
- 데이터 프로세스 최적화. 여기에는 병목 현상을 제거하고, 중복을 줄이며, 실시간 처리를 가능하게 하기 위해 데이터 흐름을 간소화하는 것이 포함됩니다. 정기적으로 워크플로를 검토하고 개선하면 불필요한 복잡성 없이 시스템 전체에 데이터가 원활하게 흐르도록 하여 리소스 소비를 줄이고 확장성을 향상시킬 수 있습니다.
- 원활한 정보 흐름 보장. 원활한 정보 흐름을 위해서는 데이터 사일로를 최소화하고 시스템 간 상호 운용성을 우선시하는 것이 중요합니다. 엄격한 ETL 파이프라인을 구현함으로써 조직은 다양한 애플리케이션, 부서 및 용도에서 일관된 데이터를 활용할 수 있습니다. 이는 또한 시스템 장애 또는 중단에 대비하기 위해 신뢰할 수 있는 백업 및 복구 프로세스를 구축하는 것을 의미합니다.
- 보안 고려 사항. 물론, 데이터 흐름 내에서 데이터를 안전하게 보호하는 것이 가장 중요합니다. 모든 데이터, 특히 민감한 정보나 개인 식별 정보 는 전송 또는 저장되는 동안 암호화되어야 합니다. 데이터 액세스를 제한하면 무단 데이터 노출의 위험을 줄일 수 있으며, 정기적으로 보안 감사 및 취약성 평가를 실시하면 잠재적인 취약점을 식별하여 데이터 흐름을 처음부터 끝까지 보호하기 위한 사전 예방 조치를 취할 수 있습니다.
- 성능 모니터링. 분석 도구를 사용하여 레이턴시, 데이터 전송 속도, 오류율 등의 지표를 추적하면 데이터 흐름이 지연되거나 문제가 발생할 수 있는 영역을 식별할 수 있습니다. 자동 알림 및 대시보드를 설정하면 팀이 모든 문제에 대해 즉시 알림을 받아 신속하게 해결하고 중단을 최소화할 수 있습니다. 정기적인 성능 검토를 통해 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있으므로 강력하고 안전하며 효율적인 관리 프로세스를 보장할 수 있습니다.
효율적인 데이터 흐름의 이점
효율적인 데이터 흐름은 조직의 수익 측면에서 큰 차이를 가져올 수 있습니다. 시스템과 부서 간에 데이터가 원활하고 신속하게 흐르도록 최적화하면 워크플로가 간소화되고, 생산성을 향상시키며, 정보 처리 시간을 단축할 수 있습니다.
조직이 데이터 흐름을 최적화하는 데 Databricks가 어떤 도움이 되는지 자세히 알아보려면 Databricks의 레이크하우스 참조 아키텍처를 살펴보세요. 또한, 레이크하우스에서 데이터를 논리적으로 구성하는 데 사용되는 데이터 설계 패턴인 Medallion 아키텍처에 대해서도 자세히 알아보세요.
Delta Live Tables가 조직에서 배치 데이터와 스트리밍 데이터를 모두 처리하도록 지원하는 방법에 대한 자세한 내용을 원하시면 Databricks 담당자에게 문의하시기 바랍니다.
중요한 것은, 효율적인 데이터 흐름이 조직이 운영상의 문제나 고객 관련 문제에 대응하는 정보에 기반한 의사 결정을 내리는 데 도움이 된다는 것입니다. 데이터에 즉시 액세스할 수 있으면 최신 정보를 바탕으로 실시간으로 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 그리고 효율적인 데이터 흐름을 통해 정보가 일관되고 신뢰할 수 있다는 확신을 가질 수 있습니다.