클라우드 데이터 웨어하우스: 기업의 데이터 분석을 위한 최적의 선택
기업 환경에서 데이터를 효과적으로 수집하고 분석하는 능력은 현대 비즈니스 성공의 핵심 요소입니다. 다양한 분석 및 인사이트 소스로부터 데이터를 통합하는 것은 기업이 직면하는 주요 과제 중 하나이며, 이 과정에서 데이터의 양과 유형의 폭발적인 증가는 더욱 복잡성을 더합니다. 이러한 이유로 데이터 기반 기업은 안정적이고 확장 가능하며 안전한 솔루션을 통해 데이터를 분석하고 관리해야 합니다.
최근 클라우드 기술의 발전으로 인해 ERP, 데이터베이스, 마케팅 도구 등 많은 비즈니스 애플리케이션이 클라우드 환경으로 이전되었습니다. 클라우드 환경에서 비즈니스 데이터가 증가함에 따라, 다양한 클라우드 기반 앱의 데이터를 원활하게 저장할 수 있는 솔루션, 즉 클라우드 데이터 웨어하우스의 필요성이 대두되었습니다.
이 글에서는 클라우드 데이터 웨어하우스의 개념을 살펴보고, 주요 특징과 이점을 분석하며, 시장에서 가장 인기 있는 클라우드 데이터 웨어하우스 제공업체를 소개합니다. 또한 조직의 특정 요구 사항에 맞는 최적의 솔루션을 선택하는 방법에 대한 지침을 제공하고자 합니다.
클라우드 데이터 웨어하우스의 기원
클라우드 데이터 웨어하우스의 개념을 제대로 이해하기 위해서는 그 발전 과정을 살펴볼 필요가 있습니다. 데이터 웨어하우스는 1980년대에 처음 등장하여 운영 시스템에서 의사 결정 지원 시스템(DSS)으로 데이터 흐름을 원활하게 하는 데 초점을 맞추었습니다. 초기 데이터 웨어하우스는 데이터 중복이 심했고, 여러 사용자에게 서비스를 제공하기 위해 복수의 DSS 환경을 구축해야 했습니다. 이러한 환경은 동일한 데이터를 사용했지만, 데이터 수집, 정리 및 통합 과정은 반복적으로 수행해야 했습니다.
데이터 웨어하우스 기술의 발전으로 인해 기존의 비즈니스 인텔리전스(BI) 플랫폼을 넘어 성과 관리, 성과 분석 등 다양한 애플리케이션을 지원하는 광범위한 분석 아키텍처로 발전했습니다. 최근에는 실시간 데이터 접근 및 머신 러닝 기반의 통찰력을 제공하는 현대적인 데이터 웨어하우스(EWD)가 등장하여 기업에 상당한 가치를 제공하고 있습니다.
클라우드 데이터 웨어하우스란 무엇인가?
데이터 웨어하우스는 비즈니스 인프라에서 인텔리전스를 확보하기 위한 핵심 구성 요소입니다. 일반적인 데이터베이스와 달리 데이터 웨어하우스는 대규모 데이터 세트에 대한 최적의 분석 쿼리를 제공하도록 설계되었습니다. 반면, 일반 데이터베이스는 주로 트랜잭션 처리에 사용됩니다.
클라우드 데이터 웨어하우스는 퍼블릭 클라우드 환경에서 관리 서비스 형태로 제공되는 데이터베이스입니다. 이는 확장 가능한 BI 및 분석에 최적화되어 있으며, 현재 및 과거 정보를 효과적으로 저장하고 관리할 수 있습니다. 클라우드 데이터 웨어하우스는 데이터 저장 및 관리, 자동 소프트웨어 업그레이드, 유연한 용량 관리 등의 공통적인 특징을 가지고 있습니다.
주요 특징
- 대규모 병렬 처리(MPP): 이 기능은 대용량 데이터 처리 시 고성능 쿼리를 가능하게 합니다. MPP는 여러 서버를 병렬로 실행하여 처리, 입력 및 출력 부하를 분산시킵니다.
- 열 형식 데이터 저장소: 분석 처리 시 경제성과 유연성을 제공합니다. 열 형식 데이터는 행이 아닌 열에 데이터를 저장하여 보고서 생성과 같은 쿼리 집계 작업을 빠르게 수행할 수 있도록 합니다.
이점
클라우드 데이터 웨어하우스는 운영 효율성 개선, 고객 서비스 향상, 경쟁 우위 확보 등 다양한 이점을 제공하여 현대 비즈니스에 필수적인 요소가 되었습니다. 다음은 클라우드 데이터 웨어하우스의 주요 이점입니다.
- 빠른 통찰력: 클라우드 데이터 웨어하우스는 강력한 컴퓨팅 성능을 통해 다양한 소스의 데이터를 실시간으로 분석하여 기업이 더 빠른 시간 안에 유용한 통찰력을 얻을 수 있도록 돕습니다.
- 확장성: 클라우드 데이터 웨어하우스는 비즈니스의 데이터 스토리지 요구 사항 변화에 따라 유연하게 스토리지를 확장할 수 있습니다. 이는 기존 온프레미스 솔루션에 비해 비용 효율적입니다.
- 운영 비용 절감: 온프레미스 솔루션은 고가의 서버 하드웨어와 시스템 관리 및 유지보수 인력이 필요하지만, 클라우드 데이터 웨어하우스는 물리적 하드웨어에 대한 투자가 필요 없어 상당한 비용 절감 효과를 제공합니다.
클라우드 데이터 웨어하우스 제공업체
이제 클라우드 데이터 웨어하우스의 기본 개념과 이점을 이해했으므로, 비즈니스 요구 사항에 가장 적합한 솔루션을 선택할 차례입니다. 다음은 시장에서 가장 인기 있는 클라우드 데이터 웨어하우스 제공업체입니다.
구글 빅쿼리 (Google BigQuery)
Google에서 개발한 BigQuery는 자동 확장 기능을 갖춘 완전 관리형 서버리스 데이터 웨어하우스입니다. 뛰어난 비용 효율성과 강력한 분석 기능을 제공하며, 신뢰성 있는 데이터 분석과 정확한 예측에 필요한 다양한 비즈니스 인텔리전스 도구를 지원합니다. BigQuery는 열 기반 스토리지를 활용하여 복잡한 데이터 집계 작업에 최적화되어 있습니다.
Google은 사용자가 웨어하우스 인프라 관리에 신경 쓰지 않도록 설계했기 때문에 BigQuery는 하드웨어, 노드, 데이터베이스 및 구성 세부 정보를 숨깁니다. Google Cloud Platform(GCP) 계정을 생성하고 테이블을 로드한 다음 쿼리를 실행하는 것으로 시작할 수 있습니다. BigQuery는 ANSI SQL 데이터베이스를 사용하여 페타바이트 규모의 데이터를 빠르게 분석할 수 있습니다. 또한 SQL 및 BigQuery GIS를 사용한 공간 분석을 지원하며, BigQuery ML을 통해 머신 러닝 모델을 구축하고 실행할 수 있습니다. BigQuery BI 엔진을 사용하면 실시간 대화형 대시보드를 구축할 수도 있습니다.
BigQuery의 분석 기능을 최대한 활용하기 위해서는 SQL에 대한 지식이 필요합니다. 또한, 쿼리 최적화를 통해 비용을 줄이는 것이 중요합니다.
BigQuery는 컴퓨팅과 스토리지 계층이 분리되어 있어 가용성을 우선시하는 조직에 적합합니다.
아마존 레드시프트 (Amazon Redshift)
2021년 11월에 출시된 Amazon Redshift는 페타바이트 규모의 데이터를 처리할 수 있는 완전 관리형 클라우드 데이터 웨어하우스입니다. 대규모 채택 후 시장 점유율이 급증했으며, PostgreSQL을 기반으로 한 SQL 방언을 사용합니다. Redshift의 아키텍처는 온프레미스 데이터 웨어하우스와 유사합니다.
Redshift는 컴퓨팅 및 스토리지 계층이 완전히 분리되지 않았다는 단점이 있습니다. 따라서 쓰기 작업이 많으면 분석 쿼리 성능에 상당한 영향을 미칠 수 있습니다. 시스템을 최신 상태로 유지하려면 사내 직원의 지속적인 유지 관리 및 업데이트 작업이 필요합니다.
Redshift는 행 수준의 높은 일관성을 요구하는 은행 부문과 같은 환경에 적합합니다. 그러나 쓰기 및 처리 작업을 동시에 수행해야 하는 조직에는 적합하지 않을 수 있습니다.
스노우플레이크 (Snowflake)
Snowflake는 AWS, GCP 및 Azure에서 실행되는 완전 관리형 클라우드 데이터 웨어하우스입니다. 사용 편의성, 빠른 쿼리 변환 및 실행, 높은 보안 수준, 자동 확장 기능으로 잘 알려져 있습니다. Snowflake의 유연한 코드 기반을 통해 모든 클라우드에 데이터를 저장하는 것과 같은 글로벌 데이터 복제 작업을 새로운 기술을 다시 코딩하거나 학습하지 않고 수행할 수 있습니다.
Snowflake는 Python 또는 R 프로그래밍 언어를 사용하지 않아 모든 수준의 데이터 분석가가 쉽게 사용할 수 있습니다. 또한, 반정형 데이터를 위한 안전하고 압축된 스토리지 기능을 제공합니다. 필요에 따라 여러 가상 웨어하우스를 회전시키고 개별 쿼리를 병렬화하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 웹 브라우저, 명령줄, 분석 플랫폼 및 기타 드라이버를 통해 Snowflake와 상호 작용할 수 있습니다.
Snowflake는 우수한 쿼리 실행 기능으로 선호되지만 대시보드 생성 기능은 사용자 정의 함수와 루틴 코딩을 요구합니다. Snowflake는 대규모 쓰기 및 처리 작업이 필요하지 않거나, 대용량 데이터에서 일관성이 필요하지 않은 중규모 회사에 적합합니다.
Azure SQL 데이터베이스
Azure SQL Database는 Microsoft Azure에서 제공하는 관리형 데이터베이스 서비스입니다. Microsoft의 비즈니스 도구를 사용하는 조직에게 자연스러운 선택일 수 있습니다. SQL 서버 생성부터 데이터베이스 구성에 이르기까지 사용하기 쉬운 인터페이스와 다양한 데이터 조작 기능을 제공합니다. 비용 효율적이며 사용량이 적은 경우에도 성능을 최적화할 수 있습니다.
하지만 Azure SQL Database는 대량의 데이터를 위해 설계되지 않았습니다. OLTP(온라인 트랜잭션 처리) 워크로드에 적합하며 대량의 쇼핑몰 읽기 및 쓰기 프로세스를 처리합니다. 이 도구는 간단한 쿼리와 소량의 데이터 로드를 처리하는 데 적합하지만, 비즈니스에 강력한 분석 기능이 필요한 경우에는 최적의 선택이 아닐 수 있습니다.
Azure 시냅스 (Azure Synapse)
Azure Synapse는 데이터 통합, 데이터 웨어하우징, 대규모 데이터 분석 등 다양한 서비스를 결합한 분석 특화 플랫폼입니다. Azure SQL Database와 유사해 보이지만, 분산 컴퓨팅을 기반으로 대규모 데이터 테이블에 대한 확장성을 제공합니다. MPP(대규모 병렬 처리)에 의존하여 여러 노드에서 대량의 복잡한 쿼리를 빠르게 실행할 수 있으며, 보안 및 개인 정보 보호에 더욱 중점을 두고 있습니다.
Microsoft 도구를 이미 사용하고 있는 기업에게는 표준 선택이지만, 타사 데이터 웨어하우스와의 통합은 어려울 수 있습니다. 서비스는 지속적으로 업데이트되므로 버그가 발생할 수 있습니다. Azure Synapse는 온라인 분석 처리에 최적화되어 있으며, 대규모 데이터 세트를 실시간으로 처리하는 데 가장 적합합니다. 웨어하우스 데이터가 1테라바이트 이상인 경우 SQL을 통한 Azure Synapse 사용을 고려해 볼 수 있습니다.
파이어볼트 (Firebolt)
Firebolt는 SQL 기반 시스템보다 훨씬 빠른 성능을 자랑하는 차세대 데이터 웨어하우스입니다. 새로운 데이터 구문 분석 및 압축 기술을 사용하여 빠른 쿼리 속도를 구현합니다. 인덱스를 사용하여 작은 데이터 범위에 액세스함으로써 네트워크 대역폭을 확보하고, 확장성이 뛰어나 대용량 데이터 세트를 인상적인 속도로 쿼리할 수 있습니다.
Firebolt는 비교적 새로운 솔루션이므로, 다양한 비즈니스 플랫폼 및 인텔리전스 도구와의 통합은 아직 완벽하지 않습니다. 그러나 ETL(추출, 변환 및 로드) 도구를 사용하여 데이터 전송 문제를 해결할 수 있습니다. Firebolt의 스토리지와 컴퓨팅 성능이 분리되어 있어 대기업과 중소기업 모두에게 경제적입니다. 빠른 분석이 필요한 비즈니스에 적합하지만, 숙련된 데이터 분석가가 필요합니다.
올바른 클라우드 데이터 웨어하우스 선택
클라우드 데이터 웨어하우스를 선택할 때는 조직 규모와 데이터 관리 방법을 고려해야 합니다. 데이터 분석 부서를 위한 인적 자원이 부족한 소규모 조직이라면 사용하기 쉽고 비용 효율적인 솔루션을 선택하는 것이 좋습니다. 반면, 대규모 조직의 경우에는 특정 데이터 요구 사항과 트레이드오프를 고려해야 합니다. 대부분의 조직은 CAP 이론에 따라 일관성과 가용성 간의 트레이드오프를 고려해야 합니다. 최적의 솔루션을 선택하기 위해서는 안정적인 데이터 통합 도구를 확인하는 것이 중요합니다.