데이터 레이크 대 데이터 웨어하우스: 조직이 알아야 할 사항

오늘날 AI 기반의 데이터가 넘쳐나는 환경에서 올바른 데이터 아키텍처를 선택하는 것은 기술적인 결정을 넘어 전략적인 결정입니다. 조직이 분석 규모를 확장하고 AI를 활용하며 운영 복잡성을 줄이고자 할 때 다음과 같은 근본적인 질문이 생깁니다. 데이터를 어떻게 저장해야 할까요? 어떤 시스템이 우리의 목표를 가장 잘 지원할까요? 유연성과 성능 중 하나를 선택해야 할까요?

많은 경우 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스, 혹은 점점 더 이 둘의 조합이 해답이 되고 있습니다. 이 블로그는 용어집 페이지 를 기반으로 이러한 아키텍처가 실제로 어떻게 다른지, 최신 트렌드가 어떻게 판도를 바꾸고 있는지, 그리고 최신 데이터 플랫폼을 구축할 때 고려해야 할 사항을 살펴봅니다.

주요 차이점: 간단한 요약

기본적으로 데이터 레이크 와 데이터 웨어하우스 는 서로 다른 요구사항을 충족합니다.

데이터 웨어하우스는 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 운영 보고에 최적화된 구조화된 리포지토리입니다. 빠른 쿼리 및 분석을 위해 정제 및 변환된 데이터를 사전 정의된 스키마로 모델링하여 저장합니다.

데이터 레이크는 원시, 비정형, 반정형 데이터를 저장하는 유연한 리포지토리입니다. 이는 데이터 탐색부터 고급 머신러닝까지 다양한 분석을 지원합니다.

이 두 가지 외에도 운영 데이터 스토어(ODS) 및 데이터 마트와 같은 다른 구성요소가 전문성을 더욱 높여줍니다. 그리고 점점 더 진화하는 엔터프라이즈 요구사항을 충족하기 위해 하이브리드 아키텍처가 등장하고 있습니다.

이제 막 시작하는 단계라면 데이터 레이크 대 데이터 웨어하우스 에 대한 용어집 항목에서 기본 사항을 확인하실 수 있습니다.

사용 사례

다양한 팀과 워크로드는 데이터 플랫폼에 각기 다른 것을 요구합니다.

• 데이터 엔지니어 는 대규모로 원시 데이터를 수집하고, 수집 파이프라인을 지원하며, 실시간 데이터 처리를 지원할 수 있어야 합니다.
• BI 및 분석팀 은 대시보드와 주요 비즈니스 메트릭을 구동하기 위해 일관되고 안정적인 성능이 필요합니다.
• 데이터 과학자 는 실험 및 모델 개발을 지원하기 위해 원시 로그와 반정형 형식을 포함한 광범위한 데이터 유형에 대한 액세스가 필요합니다.

이러한 요구사항은 상호 배타적이지 않습니다. 단일 조직은 민첩성, 거버넌스, 비용 관리를 염두에 두고 위의 모든 것을 지원해야 할 수 있습니다.

변화가 이끄는 대화

현대의 조직은 단순히 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 중 하나를 선택하는 것을 넘어, 데이터가 저장, 액세스, 관리되는 방식을 근본적으로 재고하고 있습니다. 그렇다면 무엇이 달라졌을까요?

AI와 거대 언어 모델(LLM) 은 다양하고 종종 비정형적인 데이터 포맷에 의존하므로, 데이터 인프라에는 기존 스토리지 시스템의 역량을 뛰어넘는 새로운 요구사항이 발생합니다. 동시에 실시간 분석은 기본적인 기대치가 되었으며, 이로 인해 짧은 지연 시간과 높은 확장성을 갖춘 데이터 액세스가 요구됩니다. 데이터 에코시스템이 더욱 복잡해짐에 따라, 팀이 데이터를 이해하고 거버넌스하는 데 도움이 되는 강력한 카탈로그화, 메타데이터 관리 및 시맨틱 레이어 를 통해 신뢰를 구축하는 것이 중요합니다. 그리고 이 모든 것의 기반에는 개방형 아키텍처로의 전환이 있습니다. 개방형 포맷과 API는 더 이상 선택 사항이 아니라 유연성, 상호 운용성, 장기적인 민첩성을 위한 전략적 필수 요소입니다.

이러한 요인들로 인해 기업들은 어느 한쪽을 절충할 필요 없이 데이터 레이크의 확장성과 데이터 웨어하우스의 성능을 결합한 통합 데이터 플랫폼 을 도입하고 있습니다.

정보에 기반한 의사 결정

미래를 내다보는 데이터 리더들은 “어떤 아키텍처가 더 나은가?”라고 묻지 않습니다. 그들은 “비즈니스 목표를 달성하는 데 어떤 기반이 도움이 될 것인가?”라고 묻습니다.

데이터 아키텍처를 평가할 때 다음을 고려하세요.

• 유연성 vs. 성능: 데이터를 탐색하기 위한 민첩성이 필요한가요, 아니면 높은 동시성의 대시보드를 지원하기 위한 속도가 필요한가요?
• 거버넌스 및 규정 준수: 모든 데이터 유형에 걸쳐 데이터 리니지, 보안, 정책 시행이 얼마나 중요한가요?
• 통합 및 툴링: 플랫폼이 선호하는 BI, ML 및 데이터 엔지니어링 도구(오픈 소스 또는 상용)와 연결되나요?
• 확장성 및 총소유비용(TCO): 효율적으로 확장하고 불필요한 오버헤드 또는 중복을 방지할 수 있습니까?
• 개방성 및 상호 운용성: 유연성을 극대화하고 벤더 종속을 방지하기 위해 플랫폼이 개방형 테이블 형식, 개방형 데이터 공유, 개방형 ANSI SQL 및 개방형 거버넌스를 얼마나 잘 지원합니까?

이는 양자택일의 문제가 아니며, 갈수록 이 모든 것이 최선의 답이 되고 있습니다.

통합 플랫폼의 필요성

레이크하우스 플랫폼 은 데이터 레이크의 확장성 및 유연성과 데이터 웨어하우스의 안정성 및 성능을 결합합니다. 여러 시스템을 별도로 관리하고 통합하는 대신, 팀은 SQL 쿼리, ML 모델 또는 스트리밍 파이프라인 등 어떤 용도든 거버넌스가 적용되는 단일 데이터 사본으로 작업할 수 있습니다.

Databricks Data Intelligence Platform을 통해 조직은 다음을 수행할 수 있습니다.

• 하나의 플랫폼으로 분석 및 AI 워크로드를 처리하세요
• 동일한 환경에서 정형 및 비정형 데이터에 액세스
• 컴퓨팅과 스토리지를 독립적으로확장하세요
• Unity Catalog로 엔드투엔드 데이터 거버넌스
• 오픈 포맷과 API를 통해 벤더 종속을 방지하세요.
• 짧은 지연 시간의 성능으로 실시간 분석 및 스트리밍 워크로드 지원

그 결과는 인사이트 확보 시간을 단축하고 생산성을 높이며 광범위한 비즈니스 및 기술 사용 사례를 절충 없이 지원하는 간소화된 아키텍처입니다.

결론

데이터 레이크와 데이터 웨어하우스는 각각 장점이 있지만 미래는 융합에 있습니다. 레이크하우스 접근 방식을 통해 조직은 유연성과 성능 중 하나를 선택할 필요 없이 단일 플랫폼에서 다양한 데이터 사용자와 사용 사례를 지원할 수 있습니다.

데이터 전략이 발전함에 따라 통합 아키텍처를 통해 조직의 속도를 높이고 복잡성을 줄이며 미래에 대비하는 방법을 고려해 보세요.

더 자세히 알아볼 준비가 되셨나요? Databricks Data Intelligence Platform이 어떻게 아키텍처를 간소화하고 데이터 전략의 장기적인 성공을 지원하는지 알아보세요.

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(이 글은 AI의 도움을 받아 번역되었습니다. 원문이 궁금하시다면 여기를 클릭해 주세요)