Medallion 아키텍처: 실전 구축기와 전략

Medallion 아키텍처는 데이터 레이크하우스(Lakehouse) 환경에서 데이터를 논리적으로 구성하고 점진적으로 품질을 개선하기 위한 데이터 디자인 패턴입니다. "멀티 홉(Multi-Hop)" 아키텍처라고도 불리며, 데이터가 원시 상태에서 정제되고 최종 분석에 최적화된 형태로 변환되는 과정을 세 가지 주요 계층(Bronze, Silver, Gold)으로 나눕니다. 이 아키텍처의 목표는 데이터가 각 계층을 통과하면서 구조와 품질을 점진적으로 향상시켜, 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 기계 학습(ML) 애플리케이션에 적합한 신뢰할 수 있는 단일 데이터 소스를 제공하는 것입니다.

Medallion 아키텍처의 세 가지 계층

Medallion 아키텍처는 데이터의 품질과 변환 수준에 따라 다음 세 가지 계층으로 구성됩니다.

1. 브론즈 (Bronze Layer) - 원시 영역 (Raw Zone)
   • 목적: 외부 소스 시스템에서 들어오는 원시 데이터를 원본 형식 그대로 저장합니다.
   • 특징:
     • 데이터는 일반적으로 변경 불가능하며(immutable), 추가 전용(append-only) 방식으로 저장됩니다.
     • 오류, 중복, 누락된 값 등이 포함될 수 있습니다.
     • 데이터 원본에 대한 이력 추적 및 재처리(reprocessing)가 가능하도록 모든 원시 데이터가 보존됩니다.
   • 주요 사용자: 데이터 엔지니어, 데이터 운영 및 감사 팀.
   • 예시: 로그 데이터, IoT 센서 데이터, 원시 트랜잭션 로그 등.
2. 실버 (Silver Layer) - 보강된 영역 (Refined/Validated Zone)
   • 목적: 브론즈 계층의 원시 데이터를 정제하고 표준화하며, 기본적인 유효성 검사 및 통합을 수행합니다.
   • 특징:
     • 중복 제거, 데이터 정합성 확보, 데이터 유형 통일 등 기본적인 데이터 품질 개선이 이루어집니다.
     • 여러 소스에서 온 데이터를 결합하여 통합된 뷰를 생성할 수 있습니다.
     • 이 계층부터 데이터 모델링이 시작될 수 있으며, 중첩되거나 반정형 데이터를 처리하여 테이블 구조를 만듭니다.
   • 주요 사용자: 데이터 엔지니어, 데이터 분석가(자세한 분석을 위한 정제된 데이터셋 활용), 데이터 과학자(모델 구축 및 고급 분석 수행).
   • 예시: 정제된 고객 정보, 제품 데이터, 통합된 이벤트 로그 등.
3. 골드 (Gold Layer) - 큐레이팅된 영역 (Curated/Optimized Zone)
   • 목적: 실버 계층의 데이터를 특정 비즈니스 및 분석 요구 사항에 맞춰 최적화하고 집계합니다.
   • 특징:
     • 데이터는 일반적으로 성능 및 유용성에 최적화된 스타 스키마(Star Schema) 또는 스노우플레이크 스키마(Snowflake Schema)와 같은 데이터 모델을 따릅니다.
     • 비즈니스 핵심 성과 지표(KPI) 및 주요 지표를 기반으로 데이터가 조직화되고 집계됩니다.
     • BI 대시보드, 리포팅, 기계 학습 모델 학습 데이터셋 등으로 직접 활용됩니다.
   • 주요 사용자: 비즈니스 분석가, BI 개발자, 데이터 과학자, ML 엔지니어, 임원 및 의사 결정권자.
   • 예시: 일별/월별 매출 집계, 고객 세그먼트별 구매 분석, 특정 대시보드에 필요한 최종 집계 테이블 등.

Medallion 아키텍처의 장점

• 데이터 품질 및 신뢰성 향상: 각 계층을 통해 데이터가 정제되면서 품질이 점진적으로 개선됩니다.
• ACID 속성 보장: Delta Lake와 같은 기술과 결합하여 데이터 레이크하우스에서 트랜잭션의 원자성(Atomicity), 일관성(Consistency), 격리성(Isolation), 내구성(Durability)을 보장합니다.
• 비즈니스 가치 창출: 깨끗하고 구조화된 데이터를 제공하여 BI, 고급 분석, 머신러닝 모델 개발을 촉진합니다.
• 데이터 거버넌스 및 감사 용이: 원시 데이터를 보존하고 변환 과정을 명확히 하여 데이터 추적성(Data Lineage)과 감사(Auditability)를 용이하게 합니다.
• 확장성: 대량의 데이터를 효율적으로 처리하고 저장하며, 필요에 따라 스케일 아웃이 용이합니다.

실전 구축 전략 및 고려사항

Medallion 아키텍처를 성공적으로 구축하기 위한 몇 가지 실전 전략과 고려사항은 다음과 같습니다.

1. 단계별 구현 전략 수립:
   • 각 계층(Bronze, Silver, Gold)의 데이터 정의 및 저장 기준을 명확히 합니다.
   • 데이터 수집, 변환, 적재(ETL/ELT) 파이프라인의 자동화 가능 부분을 식별하고, 수동 개입이 필요한 부분을 구분합니다.
2. 기술 스택 선택:
   • 데이터 레이크하우스 저장소: Azure Data Lake Storage Gen2, AWS S3, Google Cloud Storage 등 클라우드 오브젝트 스토리지를 활용합니다.
   • 데이터 포맷: Delta Lake, Parquet, ORC와 같이 성능과 안정성을 제공하는 개방형 포맷을 사용합니다. 특히 Delta Lake는 ACID 트랜잭션, 스키마 강제, 버전 관리 기능을 제공하여 Medallion 아키텍처 구현에 매우 효과적입니다.
   • 처리 엔진: Apache Spark (Databricks, Azure Synapse Analytics, AWS EMR 등), Trino 등 대규모 데이터 처리에 최적화된 분산 처리 엔진을 사용합니다.
   • 오케스트레이션: Azure Data Factory, Apache Airflow, Prefect 등의 도구를 사용하여 데이터 파이프라인의 흐름을 정의하고 스케줄링합니다.
3. 계층별 모범 사례:
   • Bronze:
     • 최소한의 변환만 적용하여 원본 데이터의 무결성을 유지합니다.
     • 원본 데이터의 스키마를 최대한 보존하고, 로드 타임스탬프, 소스 정보 등 메타데이터를 추가합니다.
     • Change Data Capture(CDC) 기법을 활용하여 원본 시스템의 변경사항을 효율적으로 수집합니다.
   • Silver:
     • 데이터 정제(Cleaning), 중복 제거(Deduplication), 표준화(Standardization)에 집중합니다.
     • 여러 소스의 데이터를 통합하여 비즈니스 엔터티(예: 고객, 제품)에 대한 일관된 뷰를 생성합니다.
     • 느리게 변하는 차원(Slowly Changing Dimensions, SCD) 유형 2 또는 4를 적용하여 이력 관리를 고려할 수 있습니다.
   • Gold:
     • 특정 비즈니스 질문에 답할 수 있도록 데이터 모델링(예: 스타 스키마)을 수행합니다.
     • 집계(Aggregation) 및 복잡한 비즈니스 로직을 적용하여 최종 사용자에게 즉시 활용 가능한 데이터를 제공합니다.
     • 성능 최적화를 위해 컬럼 기반 포맷과 효율적인 압축 기법을 적극 활용합니다.
4. 데이터 거버넌스 및 품질 관리:
   • 각 계층의 데이터에 대한 소유자, 정의, 품질 기준을 명확히 설정합니다.
   • 데이터 유효성 검사 규칙을 자동화하고, 데이터 품질 이슈 발생 시 알림 시스템을 구축합니다.
5. 성능 최적화:
   • 데이터 저장 시 효율적인 파일 크기(예: 작은 파일 문제 방지)를 유지하도록 고려합니다.
   • 데이터 파티셔닝(Partitioning) 및 클러스터링(Clustering)을 통해 쿼리 성능을 최적화합니다.
   • 스트리밍 데이터와 배치 데이터를 적절히 조합하여 실시간 및 이력 데이터 요구사항을 충족시킵니다.

Medallion 아키텍처는 유연한 프레임워크이므로, 조직의 특정 요구사항과 기술 스택에 맞춰 각 계층의 정의와 역할, 그리고 적용되는 변환 수준을 조정할 수 있습니다. 가장 중요한 것은 데이터의 신뢰성과 유용성을 점진적으로 높여 비즈니스 가치를 극대화하는 것입니다.