이 글에서는 사일로화된 파이프라인에서 벗어나 통합된 실시간 데이터 생태계로 나아가는 큰 흐름 속에서, 2025년 1월에 관찰된 5가지 핵심 데이터 아키텍처 및 엔지니어링 트렌드를 명확하고 이해하기 쉬운 목록 형식으로 요약하여 소개합니다.
1. 데이터 아키텍처의 혁신: ‘데이터 레이크하우스’의 부상
2025년 데이터 전략의 중심에는 단일화된 아키텍처를 향한 움직임이 있으며, ‘데이터 레이크하우스‘가 그 핵심 패러다임으로 부상하고 있습니다.
기존의 데이터 웨어하우스는 정형화된 쿼리에는 강하지만 비정형 데이터 처리에는 약했고, 데이터 레이크는 유연하지만 관리가 소홀해지면 ‘데이터 늪’이 되기 쉬웠습니다.
레이크하우스 아키텍처는 이 둘의 장점을 결합하여 데이터 웨어하우스의 성능 및 거버넌스와 데이터 레이크의 유연성을 동시에 제공합니다.
Apache Iceberg와 같은 기술은 이 아키텍처의 핵심으로, 개방형 포맷으로 저장된 원시 데이터에 ACID 트랜잭션 및 스키마 적용과 같은 기능을 가능하게 합니다.
Zero-ETL: 실시간 데이터 통합의 가속화
레이크하우스라는 통합 아키텍처의 실시간 비전을 현실로 만드는 촉매제는 바로 Zero-ETL로의 전환입니다.
전통적인 ETL(추출, 변환, 적재) 파이프라인은 상당한 지연 시간과 높은 유지보수 비용을 수반했습니다.
반면, Zero-ETL은 트랜잭션 데이터베이스와 분석 시스템 간의 직접적인 통합을 제공하는 더 근본적인 최적화 방식으로, 데이터 처리 지연 시간을 몇 시간에서 몇 초 단위로 단축시킵니다.
클라우드 제공업체들은 통합된 레이크하우스 아키텍처를 구축하기 위해 Zero-ETL 기능을 적극적으로 확장하고 있습니다.
2. 확장성을 갖춘 데이터 품질 및 거버넌스
데이터 플랫폼에 대한 신뢰를 구축하고 비즈니스 이니셔티브를 성공적으로 지원하기 위해서는 데이터 품질과 신뢰성 확보가 그 어느 때보다 중요해졌습니다.
현대적인 데이터 거버넌스는 자동화된 품질 관리 없이는 불가능하며, 데이터에 대한 신뢰는 접근 권한 부여의 전제 조건입니다.
자동화된 데이터 품질 관리
AWS Glue Data Quality와 같은 도구들이 Amazon S3 테이블 및 Apache Iceberg 테이블을 포함한 레이크하우스 아키텍처에 깊숙이 통합되고 있습니다.
이러한 도구의 핵심 기능은 데이터를 분석하고, 품질 규칙을 추천하며, 규칙에 따라 데이터를 평가하고, 데이터 품질 점수를 제공하는 것입니다.
이러한 통합은 통일된 환경 내에서 효과적인 데이터 품질 워크플로우를 구현하여 데이터 자산의 신뢰도를 높이는 기반이 됩니다.
통합된 데이터 거버넌스 및 권한 관리
데이터 품질이 확보되면, 그 다음 과제는 여러 시스템에 걸쳐 권한 관리를 단순화하는 것입니다.
예를 들어, Amazon Redshift의 통합 권한 관리 기능은 데이터 권한을 한 번만 정의하면 여러 웨어하우스에 걸쳐 자동으로 적용할 수 있게 해줍니다.
또한, AWS Lake Formation과 같은 거버넌스 도구를 통합하여 Iceberg나 S3 테이블 같은 레이크하우스 테이블의 권한을 중앙에서 관리하는 것이 표준으로 자리 잡고 있습니다.
3. 효율적인 데이터 처리 및 워크플로우 현대화
데이터 아키텍처의 유연성은 효율적인 처리 패턴과 결합될 때 비로소 그 잠재력을 완전히 발휘할 수 있습니다. 데이터 처리 워크플로우를 현대화하여 비용과 복잡성을 줄이는 것은 모든 데이터 팀의 핵심 과제입니다.
스토리지와 컴퓨팅의 분리
데이터 처리 플랫폼에서 스토리지와 컴퓨팅을 분리하는 추세가 더욱 뚜렷해지고 있습니다.
Amazon EMR Serverless는 Apache Spark 워크로드를 위한 로컬 디스크 스토리지 구성을 제거하는 대표적인 예입니다.
이는 데이터 처리 비용을 최대 20%까지 절감하고, 디스크 용량 문제로 인한 작업 실패를 방지하는 전략적인 변화로, 엔지니어가 인프라 관리에서 벗어나 더 높은 가치의 데이터 모델링에 집중할 수 있게 해줍니다.
분산 애플리케이션을 위한 Spark 워크플로우
Spark Connect와 같은 도구는 Apache Spark 워크플로우를 현대화하여 새로운 아키텍처를 뒷받침합니다.
이 접근 방식을 통해 개발자는 로컬 환경에서 편안하게 작업하면서 원격 클러스터(예: Amazon EMR on EC2)에서 작업을 실행하는 분산형 데이터 처리 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 이는 개발 생산성과 확장성을 동시에 높이는 핵심 전략입니다.
4. 대규모 데이터 처리를 위한 핵심 엔지니어링 최적화
데이터가 계속 확장됨에 따라, 성공적인 데이터 프로젝트와 실패한 프로젝트의 차이는 기본적인 엔지니어링 원칙을 얼마나 잘 지키는가에 달려 있습니다. 다음의 스토리지 및 처리 최적화 기술을 숙달하는 것은 더 이상 선택이 아닌 필수입니다.
스토리지 포맷과 데이터 파티셔닝
스토리지 포맷 선택은 이제 핵심적인 아키텍처 결정 사항입니다.
Parquet는 컬럼 기반 저장 방식으로 분석, 압축 및 조건자 푸시다운(predicate pushdown)에 유리하며, Avro는 행 기반 방식으로 Kafka와 같은 메시징 시스템에 이상적입니다.
데이터 파티셔닝은 대규모 데이터셋을 날짜와 같은 특정 속성을 기준으로 작은 덩어리로 나누어 쿼리 엔진이 관련 없는 데이터를 건너뛸 수 있게 하는 필수 기술입니다.
5. 확장 가능한 데이터 수집 및 통합 솔루션
신뢰할 수 있는 데이터 생태계의 시작은 대량의 데이터를 안정적으로 수집하는 것에서부터 출발합니다. 분석 및 모니터링 플랫폼으로 데이터를 원활하게 가져오는 것은 여전히 중요한 과제입니다.
관리형 스트리밍을 통한 데이터 수집
데이터 수집을 위해 완전 관리형의 확장 가능한 데이터 스트리밍 솔루션이 널리 사용되고 있습니다.
Amazon Data Firehose와 Splunk의 통합이 대표적인 사례로, 이를 통해 대규모 데이터 볼륨을 Splunk와 같은 플랫폼으로 안정적으로 수집하여 데이터 생태계의 입구를 강화할 수 있습니다.