전통 RDB → 레이크하우스(Lakehouse)로의 전환 시 고려할 점

데이터 기반 의사결정의 중요성이 커지면서, 기업들은 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에 맞춰 데이터 인프라를 현대화하고 있습니다. 그중에서도 특히 주목받는 아키텍처가 바로 레이크하우스(Lakehouse)입니다. 기존의 관계형 데이터베이스(RDB) 환경에서 레이크하우스로 전환을 고려하고 있다면, 성공적인 전환을 위해 여러 가지 핵심적인 사항들을 신중하게 고려해야 합니다.

이 글에서는 전통적인 RDB 환경에서 레이크하우스 아키텍처로의 전환을 계획할 때 반드시 고려해야 할 주요 사항들을 자세히 설명해 드리겠습니다.

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1. 레이크하우스란 무엇이며, 왜 전환하는가?

전통적인 데이터 웨어하우스(DW)와 데이터 레이크(DL)의 장점을 결합한 것이 바로 레이크하우스 아키텍처입니다.

• 데이터 웨어하우스(DW)의 장점: 구조화된 데이터, ACID 트랜잭션, 강력한 스키마 거버넌스, 높은 쿼리 성능(주로 OLAP)
• 데이터 레이크(DL)의 장점: 비정형/반정형 데이터를 포함한 모든 종류의 데이터 저장, 무한한 확장성, 저렴한 저장 비용, 머신러닝/AI 워크로드 지원

레이크하우스는 이 두 가지 장점을 모두 취하여, 저렴한 오브젝트 스토리지(S3, ADLS 등) 위에 데이터 레이크의 유연성을 제공하면서도 데이터 웨어하우스의 안정성과 성능(ACID 트랜잭션, 스키마 적용, 데이터 거버넌스)을 제공합니다.

전환을 고려하는 주요 이유:

• 데이터 통합 및 종류 확장: 정형 데이터뿐만 아니라 로그, 이미지, 영상, IoT 데이터 등 다양한 종류의 데이터를 통합하여 분석하고 싶을 때.
• AI/ML 워크로드 지원: 데이터 과학자들이 데이터 레이크에 저장된 대규모 데이터를 활용하여 머신러닝 모델을 개발하고 싶을 때.
• 확장성 및 비용 효율성: 페타바이트급 이상의 대용량 데이터를 저렴하게 저장하고, 필요에 따라 컴퓨팅 자원을 유연하게 확장하고 싶을 때.
• 실시간/준실시간 분석: 스트리밍 데이터를 즉시 수집하고 분석하여 실시간 인사이트를 얻고자 할 때.

2. 레이크하우스 전환 시 주요 고려사항

2.1 아키텍처 및 플랫폼 선택

• 데이터 레이크 스토리지 선택:
  • 클라우드 오브젝트 스토리지: AWS S3, Azure Data Lake Storage Gen2 (ADLS Gen2), Google Cloud Storage (GCS) 중 어떤 것을 사용할 것인가? 비용, 리전, 기존 인프라와의 통합성을 고려해야 합니다.
  • 계층화 전략: Hot/Warm/Cold 데이터에 대한 스토리지 계층화 전략은 어떻게 가져갈 것인가?
• 트랜잭션 레이어 선택:
  • Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi: 이 세 가지 주요 오픈 소스 트랜잭션 레이어 중 어떤 것을 선택할 것인가?
  • 고려사항: 각 프레임워크의 커뮤니티 지원, 기능(ACID, 스키마 발전, Upsert/Delete 지원), 에코시스템 통합(Spark, Flink, Trino, DuckDB 등과의 호환성)을 비교해야 합니다.
• 컴퓨팅 엔진 선택:
  • Spark (Databricks, EMR, HDInsight): 배치/스트리밍 처리의 표준.
  • Presto/Trino: Ad-hoc 쿼리 및 연합 쿼리에 강점.
  • Flink: 실시간 스트리밍 처리 및 연속 쿼리.
  • Snowflake, BigQuery, Redshift Specturm: 클라우드 데이터 웨어하우스 서비스가 오브젝트 스토리지에 직접 쿼리하는 기능.
  • DuckDB, Polars: 로컬/엣지 분석을 위한 경량 인메모리 엔진.
  • 고려사항: 워크로드의 특성(배치/스트리밍, SQL/코드), 비용, 기존 기술 스택과의 호환성.
• 데이터 수집 (Ingestion) 전략:
  • CDC (Change Data Capture): RDB에서 변경된 데이터를 실시간으로 레이크하우스로 가져오는 방법 (Debezium, Flink CDC, 클라우드 DB의 CDC 서비스). 이는 RDB의 OLTP 부하를 줄이면서 레이크하우스의 데이터 신선도를 유지하는 핵심입니다.
  • 배치 로딩: 기존 RDB의 대량 데이터를 초기 로드하거나 주기적으로 로딩하는 방법.
  • 스트리밍 데이터 수집: Kafka, Kinesis 등 메시지 큐를 통한 실시간 데이터 수집.
• 데이터 거버넌스 및 보안:
  • 접근 제어: 누가 어떤 데이터에 접근할 수 있는지? (IAM, Ranger, Lake Formation 등)
  • 데이터 카탈로그: 어떤 데이터가 어디에 있고, 스키마는 무엇이며, 누가 소유하고 있는지 관리. (Glue Catalog, Unity Catalog, Amundsen, DataHub 등)
  • 데이터 품질 관리: 데이터 유효성 검사, 중복 제거, 데이터 정제 프로세스.

2.2 데이터 모델링 및 스키마 관리

• RDB 모델 전환: RDB의 정규화된 스키마를 레이크하우스에 맞게 비정규화(Flattening)하거나 스타/스노우플레이크 스키마로 변환할 것인가?
• 스키마 온 리드 vs 스키마 온 라이트: 레이크하우스는 '스키마 온 리드'의 유연성을 제공하지만, 분석의 효율성과 데이터 품질을 위해 '스키마 온 라이트' 또는 '스키마 진화(Schema Evolution)' 기능을 활용하는 것이 좋습니다. 트랜잭션 레이어(Delta Lake 등)는 스키마 진화를 지원합니다.
• 파일 형식 선택: Parquet, ORC, Avro 등 컬럼 기반의 분석 친화적인 파일 형식을 선택하고, 데이터 압축 및 분할(Partitioning) 전략을 수립해야 합니다. 이는 쿼리 성능에 직접적인 영향을 미칩니다.

2.3 데이터 파이프라인 및 ETL/ELT 재설계

• 기존 ETL/ELT 파이프라인 마이그레이션: 기존 RDB 기반의 ETL/ELT 로직을 레이크하우스 환경에 맞게 재구축해야 합니다. 이는 상당한 시간과 노력이 필요합니다.
• 배치 vs 스트리밍: 어떤 데이터를 배치로 처리하고 어떤 데이터를 스트리밍으로 처리할 것인지 결정합니다. 실시간에 가까운 분석이 필요하다면 스트리밍 처리를 도입해야 합니다.
• 데이터 품질 및 모니터링: 데이터 파이프라인의 각 단계에서 데이터 품질을 검증하고, 파이프라인의 성공 여부, 지연 시간 등을 모니터링하는 체계를 구축해야 합니다.

2.4 운영 및 관리 (Ops)

• 비용 관리: 클라우드 스토리지 및 컴퓨팅 비용을 효율적으로 관리하는 전략 (예: Spot 인스턴스 활용, 불필요한 컴퓨팅 자원 종료).
• 성능 튜닝: 파일 크기 최적화(Small File Problem 방지), 파티셔닝 전략, 캐싱, 인덱싱(Lakehouse 인덱싱 개념) 등 성능 튜닝 전략을 수립해야 합니다.
• 모니터링 및 알림: 데이터 파이프라인, 컴퓨팅 엔진, 스토리지 사용량 등에 대한 모니터링 시스템과 장애 알림 체계를 구축해야 합니다.
• 보안 및 규정 준수: 데이터 암호화, 접근 제어, 감사(Auditing) 등 보안 관련 규정 및 컴플라이언스 준수.

2.5 조직 및 인력

• 기술 스택 변화에 대한 교육: 기존 RDB 전문가들에게 데이터 레이크, 분산 처리, 클라우드 기술에 대한 교육이 필요합니다.
• 데이터 거버넌스 조직 및 역할: 데이터 소유자, 데이터 엔지니어, 데이터 과학자, 데이터 분석가 등 각 역할의 책임과 권한을 명확히 정의해야 합니다.
• 데이터 문화 구축: 데이터를 공유하고 활용하는 문화를 조직 전체에 확산시켜야 합니다.

3. 성공적인 전환을 위한 전략

1. 점진적 전환 (Phased Approach): 한 번에 모든 것을 전환하기보다는, 특정 도메인이나 중요도가 낮은 데이터부터 시작하여 성공 사례를 만들고 점진적으로 확장하는 것이 좋습니다.
2. PoC (개념 증명) 수행: 실제 데이터를 가지고 소규모 PoC를 수행하여 선택한 기술 스택과 아키텍처의 적합성을 검증합니다.
3. 전문가 자문 및 교육: 레이크하우스 아키텍처 구축 경험이 있는 전문가의 자문을 받거나, 내부 인력에 대한 충분한 교육을 제공합니다.
4. 자동화 및 표준화: 데이터 파이프라인 구축, 배포, 모니터링 등 가능한 모든 프로세스를 자동화하여 휴먼 에러를 줄이고 효율성을 높입니다.
5. 측정 및 최적화: 전환 후에도 지속적으로 성능, 비용, 안정성을 측정하고 피드백을 통해 최적화 작업을 수행합니다.

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전통 RDB에서 레이크하우스로의 전환은 단순한 기술 스택 변경을 넘어, 데이터 관리 및 활용 방식의 근본적인 변화를 의미합니다. 위에 제시된 고려사항들을 면밀히 검토하고, 충분한 계획과 준비를 통해 성공적인 레이크하우스 아키텍처를 구축하시길 바랍니다. 이는 미래 데이터 기반 비즈니스를 위한 견고한 기반이 될 것입니다.