가장 간단한 용어로 데이터 레이크하우스는 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 최고의 기능을 결합합니다. 정형 데이터와 비정형 데이터를 원활하게 통합할 수 있는 통합 플랫폼을 제공하여 데이터 분석 프로세스에서 비즈니스 민첩성, 확장성 및 유연성을 제공합니다. 구조화된 데이터를 구성하고 저장하기 위해 엄격한 스키마를 사용하는 기존 데이터 웨어하우스와 달리 데이터 레이크하우스는 융통성있는 스키마-읽기 접근 방식. 

즉, 사전 정의된 구조 없이 처리되지 않은 원시 데이터를 시스템에 수집할 수 있어 즉각적인 분석 및 탐색이 가능합니다. 또한 데이터 레이크하우스의 주요 장점은 일괄 처리 및 실시간 처리 기능을 모두 활용할 수 있다는 것입니다. 단일 아키텍처 내에서 이러한 두 가지 처리 접근 방식을 결합함으로써 조직은 과거 및 최신 스트리밍 데이터 세트 모두에서 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

데이터 레이크하우스 아키텍처를 강력하게 만드는 중요한 측면 중 하나는 Spark 기반 분석과의 통합입니다. 활용하여 Spark의 처리 능력, 조직은 레이크하우스에 저장된 데이터에 대해 복잡한 분석 작업을 수행할 수 있습니다. 여기에는 고급 실행이 포함됩니다. 기계 학습 알고리즘, 복잡한 집계 및 변환 수행, 반복 계산 실행. 또한 데이터 레이크하우스는 Apache Kafka 또는 Apache Flink와 같은 스트리밍 프레임워크와 원활하게 통합되어 실시간 스트리밍 분석을 지원합니다. 이를 통해 기업은 지속적으로 흐르는 데이터 스트림이 도착하자마자 분석하고 통찰력을 얻을 수 있습니다.

Common Data Lakehouse 과제란 무엇입니까?

데이터 레이크하우스는 많은 이점에도 불구하고 데이터와 관련된 몇 가지 과제를 제시합니다. 거버넌스, 보안, 개인 정보 보호 및 규정 준수 그 문제를 해결해야 합니다. 데이터 거버넌스는 데이터 레이크하우스 내 데이터의 정확성, 일관성 및 신뢰성을 보장하는 데 중요합니다. 조직은 생태계 전반에 걸쳐 데이터 품질 관리, 메타데이터 관리, 액세스 제어를 관리하기 위한 명확한 정책과 프로세스를 수립해야 합니다.

보안은 방대한 양의 데이터를 처리할 때 또 다른 중요한 문제입니다. 데이터 레이크하우스에 있는 민감한 정보를 사용하여 조직은 무단 액세스 또는 위반으로부터 보호하기 위해 암호화 기술 및 액세스 제어와 같은 강력한 보안 조치를 구현해야 합니다. 개인 정보 보호 규정 GDPR이나 CCPA와 같이 조직은 개인 정보를 적절하게 보호해야 합니다. 

Data Lakehouse 아키텍처의 주요 기능은 무엇입니까?

데이터 웨어하우스 아키텍처의 다양한 계층

기본적으로 데이터 레이크하우스 아키텍처는 스토리지, 컴퓨팅, 카탈로그의 세 가지 계층으로 구성됩니다. 스토리지 계층은 원시를 저장합니다. 구조화된 것과 구조화되지 않은 것 수정 없이 데이터를 전송합니다. 컴퓨팅 계층은 Apache Spark 또는 Presto와 같은 다양한 엔진을 활용하여 저장된 정보를 기반으로 처리 및 분석 기능을 지원합니다. 마지막으로, 카탈로그 레이어는 아키텍처 내에서 사용 가능한 데이터 세트에 대한 체계적인 보기를 제공하는 메타데이터 저장소 역할을 합니다. 

데이터 레이크하우스의 저장, 처리 및 통합

데이터 레이크하우스의 주요 구성 요소는 저장, 처리, 통합입니다. 데이터 레이크하우스의 스토리지 구성 요소를 사용하면 조직은 방대한 양의 다양한 유형의 데이터를 기본 형식으로 저장할 수 있습니다. 이러한 유연성을 통해 두 가지 모두에 쉽게 액세스하고 분석할 수 있습니다. 과거 및 실시간 데이터. 

처리는 사용자가 저장된 데이터에서 귀중한 통찰력을 얻을 수 있도록 지원하는 또 다른 중요한 구성 요소입니다. Apache Spark 또는 Presto와 같은 분산 컴퓨팅 기술을 활용하여 조직은 데이터 레이크하우스에서 기계 학습, 임시 쿼리 또는 일괄 처리와 같은 복잡한 분석 작업을 수행할 수 있습니다. 통합은 조직의 인프라 내에서 다양한 시스템과 애플리케이션을 연결하는 데 중요한 역할을 합니다. 다음과 같은 여러 소스에서 원활한 데이터 수집이 가능합니다. 데이터베이스, 클라우드 서비스 또는 스트리밍 플랫폼 데이터 레이크하우스에 들어갑니다.

Data Lakehouse 아키텍처의 확장성과 유연성  

데이터 레이크하우스 아키텍처의 주요 이점 중 하나는 확장성입니다. 기존 데이터 웨어하우스는 계속 증가하는 최신 데이터의 볼륨, 다양성, 속도를 처리하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 그러나 데이터 레이크하우스를 사용하면 조직은 클러스터에 더 많은 노드를 추가하여 스토리지 용량을 수평적으로 원활하게 확장할 수 있습니다. 이것 분산 접근 방식을 통해 성능 저하 없이 대량의 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 

아키텍처가 제공하는 유연성은 변화하는 비즈니스 요구 사항에 적응하는 데 매우 중요합니다. 레이크하우스의 데이터는 미리 정의된 스키마나 구조 없이 원시 형식으로 저장될 수 있으므로 새로운 유형의 정보가 발생할 때 쉽게 수용할 수 있습니다. 이러한 유연성을 통해 조직은 사전 변환이나 스키마 수정에 대한 걱정 없이 다양한 소스에서 다양한 데이터 세트를 캡처하고 저장할 수 있습니다.

데이터 레이크하우스 아키텍처가 제공하는 확장성과 유연성을 통해 기업은 방대한 양의 정형 및 비정형 정보를 효율적으로 저장하는 동시에 향후 분석 요구 사항 변화에 적응할 수 있습니다.     

Data Lakehouse의 데이터 수집 및 변환

실시간 분석 및 일괄 처리는 데이터 레이크하우스 아키텍처의 중요한 구성 요소로, 조직이 데이터의 힘을 활용할 수 있도록 해줍니다. 음식물 섭취 그리고 변신. 이러한 기능을 통해 실시간 및 과거 데이터 모두에서 귀중한 통찰력을 추출할 수 있어 시기적절한 의사 결정이 보장되고 전반적인 비즈니스 민첩성이 향상됩니다. 

데이터 레이크하우스의 데이터 거버넌스 및 품질 관리 

데이터 거버넌스와 품질은 데이터 레이크하우스 아키텍처의 두 가지 중요한 측면으로, 스키마 적용과 같은 다양한 핵심 구성 요소를 포함합니다. 메타 데이터 관리 및 데이터 거버넌스. 

스키마 적용은 데이터 레이크하우스 내에서 데이터의 일관성과 신뢰성을 유지하는 데 중요한 역할을 합니다. 여기에는 데이터의 구조와 형식이 특정 표준을 준수하도록 보장하기 위해 다양한 데이터 세트에 대해 사전 정의된 스키마를 정의하고 적용하는 작업이 포함됩니다. 스키마 규칙을 적용함으로써 조직은 데이터 세트의 불일치나 불일치를 방지하고 원활한 통합과 분석을 가능하게 합니다. 

메타데이터 관리는 데이터 레이크하우스에 저장된 데이터를 구성하고 설명하는 데 도움이 되는 또 다른 필수 구성 요소입니다. 여기에는 데이터의 소스, 구조, 관계 및 사용 패턴에 대한 정보를 포함하여 포괄적인 메타데이터를 캡처하는 작업이 포함됩니다. 효과적인 메타데이터 관리를 통해 사용 가능한 데이터 세트를 더 잘 이해하고 검색하는 동시에 효율적인 쿼리 및 검색 작업을 촉진할 수 있습니다. 

데이터 거버넌스 규제 요구 사항, 개인 정보 보호 정책, 보안 조치 및 윤리적 고려 사항을 준수하는 데 필수적입니다. 여기에는 조직 내 데이터의 전반적인 관리를 관리하기 위한 정책, 절차, 역할, 책임 및 프레임워크 설정이 포함됩니다. 데이터 거버넌스는 액세스 제어, 권한 부여 메커니즘, 감사 추적, 보존 정책 및 데이터 보안과 관련된 기타 측면에 대한 적절한 제어가 이루어지도록 보장합니다.

통합 쿼리 엔진 및 통합 데이터 액세스

통합 쿼리 엔진을 사용하면 데이터 레이크하우스에 저장된 방대한 양의 데이터를 원활하게 쿼리하고 처리할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 다양한 데이터 세트를 별도의 시스템으로 이동하거나 변환할 필요 없이 실시간 분석을 수행할 수 있습니다. 

또한 통합 데이터 액세스 기능을 통해 단일 쿼리 언어 또는 인터페이스를 사용하여 모든 유형의 데이터에 액세스할 수 있습니다. 이는 전반적인 데이터 관리 프로세스를 단순화하고 분석가와 엔지니어의 학습 곡선을 줄입니다. 

분석 및 보안을 위한 고급 기능

데이터 레이크하우스 아키텍처에는 고급 분석 기능과 보안 기능이 포함되어 있습니다. 중요한 측면 중 하나는 실시간 스트리밍 데이터를 활용하는 능력입니다. 이를 통해 조직은 정보가 유입되는 대로 처리 및 분석하여 적시에 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 

ML 통합은 데이터 레이크하우스 아키텍처의 또 다른 필수 구성 요소로, 이를 통해 조직은 귀중한 패턴과 추세를 파악하고 실행 가능한 통찰력을 도출하며 정확한 예측을 할 수 있습니다. 

데이터 침해 및 개인 정보 침해 사례가 증가함에 따라 보안 조치는 글로벌 조직의 최우선 과제입니다. 데이터 레이크하우스는 고급 암호화 방법, 역할 기반 액세스 제어, 감사 기능, 업계 표준 준수와 같은 고급 보안 조치를 제공합니다. 

데이터 레이크하우스 아키텍처의 이점은 무엇입니까?

다음은 데이터 레이크하우스의 주요 이점을 요약한 것입니다.

• 중앙 집중식 데이터 저장: 이 기능은 향상된 데이터 관리 및 간소화된 데이터 통합을 위한 여러 가지 이점을 제공합니다. 중앙 집중식 접근 방식을 통해 조직은 방대한 양의 정형 및 비정형 데이터를 단일 위치에 저장할 수 있으므로 여러 사일로 시스템이 필요하지 않습니다. 

• 여러 데이터 소스에 대한 액세스: 다양한 부서, 애플리케이션 및 외부 소스의 데이터를 데이터 레이크하우스로 수집하여 조직의 정보 자산에 대한 전체적인 보기를 생성할 수 있습니다. 조직은 저장된 모든 정보에 대해 일관된 정책과 제어를 시행하여 규제 요구 사항을 준수할 수 있습니다. 

• 향상된 데이터 품질 관리: 데이터 정리 및 변환 프로세스를 균일하게 적용할 수 있습니다.     

• 확장성 및 유연성: 데이터 레이크하우스 아키텍처의 확장성과 유연성을 통해 조직은 비용 효율적인 데이터 관리의 힘을 발휘할 수 있습니다. 데이터 레이크하우스를 사용하면 기업은 광범위한 변환이나 사전 정의된 스키마 없이도 방대한 양의 다양한 데이터 세트를 쉽게 저장하고 처리할 수 있습니다. 

• 클라우드의 이점: 클라우드 기반 플랫폼을 활용함으로써 조직은 수요에 따라 스토리지 및 컴퓨팅 리소스를 동적으로 확장하고 고성능 수준을 유지하면서 비용을 최적화할 수 있습니다. 

• 실시간 분석 및 더욱 빠른 의사결정: 데이터 레이크하우스 아키텍처를 채택하면 실시간 분석과 더 빠른 의사 결정 프로세스에 이점이 제공됩니다. 데이터가 거의 실시간으로 수집 및 처리되므로 실시간 분석이 가능해지며 시간이 많이 걸리는 ETL이 필요하지 않습니다. 정형 데이터와 비정형 데이터를 단일 저장소에 통합함으로써 데이터 레이크하우스를 통해 기업은 방대한 양의 정보에 빠르고 효율적으로 액세스할 수 있습니다.

• 향상된 협업 및 데이터 민주화: 데이터 레이크하우스 아키텍처는 향상된 협업 기능도 제공합니다. 기존 데이터 아키텍처에서는 데이터 사일로가 조직 내 여러 부서 또는 팀 간의 커뮤니케이션과 협업을 방해하는 경우가 많습니다. 그러나 데이터 레이크하우스를 사용하면 모든 데이터가 중앙 저장소에 저장되므로 이러한 사일로가 제거되고 협업이 촉진됩니다. 

• 최적화된 리소스 활용도 및 ML 기능: 데이터 레이크하우스는 클라우드 컴퓨팅의 성능을 활용하여 방대한 양의 데이터를 원시 형식으로 효율적으로 저장하고 처리합니다. 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 단일 저장소로 통합함으로써 기업은 기존 리소스를 최대한 활용할 수 있습니다. 

데이터 레이크하우스 아키텍처의 미래는 무엇입니까?

데이터 엔지니어링은 미래를 형성하는 데 중추적인 역할을 할 것입니다. 데이터 레이크하우스의 미래. 데이터 엔지니어는 성공적인 데이터 레이크하우스 구현에 필요한 인프라를 설계, 구축 및 유지 관리하는 데 중요한 역할을 합니다. 그들은 방대한 양의 정형 및 비정형 데이터를 수집, 변환 및 저장하는 확장 가능하고 효율적인 데이터 파이프라인을 개발하는 일을 담당합니다. 

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• 출처: https://www.dataversity.net/data-lakehouse-architecture-101/