데이터가 비즈니스의 핵심 자산이 된 시대, 효율적인 데이터 파이프라인은 필수입니다. ETL부터 스트리밍까지 현대적인 데이터 파이프라인 구축 방법을 알아봅니다.
데이터 파이프라인이란?
데이터를 소스에서 추출(Extract)하고, 필요한 형태로 변환(Transform)한 후, 목적지에 적재(Load)하는 일련의 프로세스입니다. ETL 또는 ELT라고도 합니다.
배치 vs 스트리밍
배치 처리
- 특징: 정해진 주기로 대량 데이터 처리
- 도구: Apache Spark, dbt, Airflow
- 적합: 일간 리포트, 데이터 웨어하우스 적재
스트리밍
- 특징: 실시간 또는 준실시간 데이터 처리
- 도구: Apache Kafka, Apache Flink, Spark Streaming
- 적합: 실시간 대시보드, 이상 탐지, 알림
핵심 도구
Apache Airflow
워크플로우 오케스트레이션 도구로, DAG(방향성 비순환 그래프)로 파이프라인을 정의합니다. 스케줄링, 모니터링, 재실행 기능을 제공합니다.
dbt (data build tool)
SQL 기반 데이터 변환 도구로, 데이터 엔지니어와 분석가 모두 사용할 수 있습니다. 버전 관리, 테스트, 문서화를 지원합니다.
Apache Kafka
분산 이벤트 스트리밍 플랫폼으로, 대용량 실시간 데이터 처리의 표준입니다. Producer-Consumer 모델로 동작합니다.
모던 데이터 스택
- Ingestion: Fivetran, Airbyte
- Storage: Snowflake, BigQuery, Databricks
- Transformation: dbt
- Orchestration: Airflow, Dagster
- Visualization: Looker, Metabase
베스트 프랙티스
- 멱등성: 같은 입력에 항상 같은 결과
- 재실행 가능: 실패 시 특정 시점부터 재실행
- 모니터링: 데이터 품질 검사와 알림 설정
- 문서화: 데이터 리니지와 스키마 문서화
좋은 데이터 파이프라인은 신뢰할 수 있는 데이터를 적시에 제공합니다. 비즈니스 요구사항에 맞는 도구와 패턴을 선택하여 견고한 데이터 인프라를 구축하세요.
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