데이터 파이프라인
데이터와 상호 작용하는 역할을 수행하는 경우 인식하고 있든 아니든 데이터 파이프라인을 접하게 됩니다.
현대의 많은 조직은 다양한 클라우드 기반 플랫폼과 기술을 사용하여 비즈니스를 운영하며, 데이터 파이프라인은 이러한 플랫폼에서 정보에 액세스하는 데 중요한 역할을 합니다.
다양한 유형의 데이터 파이프라인과 사용 방법을 살펴보고 조직에 적합한 데이터 파이프라인을 구축하기 위한 모범 사례를 알아봅니다.
데이터 파이프라인이란 무엇인가요?
데이터 파이프라인은 데이터가 시스템 사이를 흐르는 방식을 포괄합니다. 특정 순서로 수행되는 일련의 단계로 구성되며 한 단계의 출력이 다음 단계의 입력 역할을 합니다.
일반적으로 소스, 데이터 처리 단계, 마지막으로 대상 또는 "싱크"의 세 가지 핵심 요소가 있습니다. 전송 프로세스 중에 데이터를 수정할 수 있으며, 일부 파이프라인은 소스 시스템과 대상이 동일한 데이터 변환에 간단히 사용될 수 있습니다.
최근 몇 년 동안 새롭게 등장한 데이터의 볼륨이 커지고 종류가 다양해지면서 데이터 파이프라인은 조직의 빅데이터 요구에 대응할 수 있을 만큼 강력해져야 했습니다.
파이프라인에서 데이터 손실이 발생하지 않고, 높은 정확도와 품질을 제공하며, 비즈니스의 다양한 요구 사항에 따라 확장할 수 있도록 조치를 취해야 합니다. 파이프라인은 정형, 비정형 및 반정형 데이터에 대처할 수 있을 만큼 충분한 다목적성을 겸비해야 합니다.
데이터 파이프라인의 일반적인 예
다양한 유형의 데이터 파이프라인 아키텍처를 사용할 수 있으며, 각 아키텍처는 서로 다른 사용 사례에 적합한 속성을 가지고 있습니다.
배치 파이프라인
배치 파이프라인은 이름에서 알 수 있듯이 데이터를 배치로 처리하는 데 사용됩니다. 급여 시스템부터 데이터 웨어하우스에 이르기까지 수많은 데이터 포인트를 이동해야 하는 경우 배치 기반 파이프라인을 사용할 수 있습니다.
데이터는 실시간으로 전송되지 않습니다. 대신 지정한 일정에 따라 축적 및 이전할 수 있습니다.
스트리밍 파이프라인
스트리밍 파이프라인을 사용하여 가공되지 않은 데이터를 거의 즉시 처리할 수 있습니다. 스트리밍 처리 엔진은 데이터가 생성될 때 실시간으로 처리하므로 금융 시장이나 소셜 미디어와 같은 스트리밍 위치에서 정보에 액세스하는 조직에 적합한 옵션입니다.
Lambda 아키텍처
Lambda 아키텍처는 배치 처리 및 스트리밍 처리 방법이 결합된, 하이브리드 데이터 처리 방식을 제공합니다. 이 접근 방식에는 유연한 확장과 같은 이점이 있지만, 이점을 능가하는 문제가 있을 수 있습니다.
여러 계층(배치, 속도, 서빙)이 필요한 구식 아키텍처로 불필요하게 복잡한 경우가 많습니다. 즉, 비용은 말할 것도 없고 상당한 양의 컴퓨팅 시간과 전력이 필요합니다. 동기화 상태를 유지해야 하는 두 개의 서로 다른 코드 베이스가 존재하여 유지 관리와 디버깅이 매우 어려울 수 있습니다.
Delta 아키텍처
Databricks의 Delta 아키텍처는 Lambda 아키텍처에 대한 대안을 제공합니다. 단순성에 중점을 둔 Delta 아키텍처는 Delta Lake 내에서 데이터를 수집, 처리, 저장 및 관리합니다. Delta 아키텍처는 유지 관리해야 할 코드가 적고, 다운스트림 사용자에게 신뢰할 수 있는 단일 소스를 제공하며, 새로운 데이터 소스를 쉽게 병합할 수 있습니다. 또한 데이터 홉과 작업 실패를 줄이고 작업 완료 및 클러스터 가동 시간을 단축하여 작업 비용을 절감합니다.
데이터 파이프라인을 구축하는 방법
데이터 파이프라인을 구축 하고 구현하는 방법은 비즈니스의 개별 요구 사항에 따라 결정되는 경우가 많습니다. 대부분 프로덕션 데이터 파이프라인은 데이터 엔지니어에 의해 구축됩니다. API를 통해 데이터 소스에 액세스하고, 필요한 변환을 수행하고, 대상 시스템으로 데이터를 전송하도록 코드를 작성할 수 있습니다.
그러나 자동화 없이는 시간, 코딩, 엔지니어링 및 운영 리소스에 대한 지속적인 투자가 필요합니다. Delta Live Tables(DLT)를 사용하면 엔드 투 엔드 파이프라인을 쉽게 정의할 수 있습니다. 다양한 데이터 처리 작업을 수작업으로 연결하는 대신 데이터 소스, 변환 논리, 데이터의 대상 상태를 지정할 수 있습니다. DLT는 모든 종속 항목을 자동으로 유지하므로, 수작업으로 조정하는 데 소요되는 시간을 줄일 수 있습니다.
현대 조직에서 데이터 파이프라인의 중요성
"데이터 파이프라인"은 다양한 프로세스를 포괄하는 용어로, 다양한 용도로 사용될 수 있습니다. 데이터 의존은 모든 비즈니스에서 중요한 부분입니다.
데이터가 있어야 할 곳으로 가도록 하고, 형식을 일관되게 유지하며, 높은 수준의 데이터 품질을 유지할 수 있습니다. 적절한 파이프라인이 없으면 중요한 정보가 사일로화되거나 중복된 데이터가 조직 전체에 분산되기 쉽습니다.
데이터 파이프라인 관련 FAQ
ETL과 데이터 파이프라인의 차이점은 무엇인가요?
간단히 말해, ETL은 데이터 파이프라인의 한 유형이지만, 모든 데이터 파이프라인이 ETL 파이프라인인 것은 아닙니다.
ETL은 데이터 통합과 관련된 세 가지 상호 의존적인 프로세스인 '추출, 변환, 로드'를 나타냅니다. 이러한 특정 프로세스는 한 데이터베이스에서 데이터를 가져와 클라우드 데이터 웨어하우스(데이터 분석, 시각화, 보고에 사용)와 같은 다른 데이터베이스로 이동하는 데 사용됩니다. ETL 작업은 데이터 파이프라인을 구현 세부 정보로 사용하여 수행됩니다.
일부 데이터 파이프라인은 데이터 변환을 포함하지 않으며 ETL을 구현하지 않을 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 파이프라인의 마지막 단계는 다른 워크플로나 프로세스를 대신 활성화하는 것일 수 있습니다.
데이터 파이프라인에 사용할 수 있는 도구는 무엇인가요?
다양한 도구와 앱(예: Apache Spark™)을 사용하여 데이터 파이프라인을 구축하고, 유지 관리하며, 데이터 관리 및 비즈니스 인텔리전스를 개선할 수 있습니다. 이러한 앱을 사용하려면 상당한 수동 최적화가 필요할 수 있으므로 자체 파이프라인을 구축하고 사용자 지정하는 데 필요한 전문 지식을 갖춘 조직에 적합합니다.
한편, Databricks DLT(Delta Live Tables) 와 같은 솔루션은 자동화를 제공하고 복잡성을 줄여줍니다. 이 솔루션을 사용하면 Databricks 레이크하우스 플랫폼에 고품질의 데이터를 제공하는, 신뢰할 수 있는 배치 및 스트리밍 데이터 파이프라인을 쉽게 구축하고 관리할 수 있습니다. DLT를 이용하면 데이터 엔지니어링 팀에서 선언적 파이프라인 개발, 모니터링과 복구 를 위한 심층적인 가시성을 바탕으로 ETL 개발과 관리를 간소화할 수 있습니다. 또한 이러한 지능형 데이터 파이프라인에는 자동 데이터 품질 테스트가 포함되어 있어 잘못된 데이터가 작업에 영향을 미치지 않도록 합니다.