Written by Hyojung Yoon
안녕하세요! 오늘은 클라우드 데이터 웨어하우스, 특히 아마존 레드시프트와 구글 빅쿼리의 세계에 대해 알아보겠습니다. 오늘날의 데이터 중심 시대에 기업이 방대한 양의 데이터를 어떻게 저장·분석 및 관리하는지 궁금하신 적 있을까요? 그 답은 바로 Amazon Redshift, Google BigQuery와 같은 클라우드 데이터 웨어하우스(Cloud Data warehouse)에 있습니다.
이 글에서는 먼저 데이터 웨어하우스는 무엇이며, 어떤 특징이 있는지 간단히 알아보고, 대표적인 클라우드 데이터 웨어하우스 솔루션인 레드시프트와 빅쿼리에 대한 비교 분석을 할 것입니다. 그럼, 지금부터 시작해 보겠습니다!
데이터 웨어하우스란?
오늘날 데이터의 중요성
사람과 기계는 매일 방대한 양의 데이터를 생산하고 있습니다. 이를 통해 기업, 정부, 개인은 정보에 입각한 선택을 하고, 새로운 인사이트를 발견할 수 있습니다. 데이터에 대한 중요성은 기술에 대한 의존도가 높아짐에 따라 점점 더 커지고 있으며, 데이터는 현대 생활의 핵심 요소로 자리 잡았습니다. 따라서 데이터를 이해하고 활용하면 더 나은 의사결정을 내려 효율성을 높이는 데 도움이 될 수 있으며, 데이터가 제공하는 기회를 최대한 활용할 수 있게 됩니다.
데이터 웨어하우스와 클라우드 데이터 웨어하우스
데이터 웨어하우스란(Data warehouse) 정보(Data)와 창고(Warehouse)의 합성어로 기업이 전략적 관점에서 효율적인 의사결정을 지원하기 위해 데이터의 시계열적 축적과 통합을 목표로 하는 기술의 구조적, 통합적 환경을 일컫는 말입니다. 즉, 조직 내에서 분산 운영되는 각각의 데이터베이스의 데이터들을 통합하여 조정, 관리하며 효율적인 의사결정을 위해 공통의 형식으로 변환하여 관리하는 데이터베이스를 말합니다.
클라우드 데이터 웨어하우스(Cloud data warehouse)는 조직이 클라우드에 방대한 양의 데이터를 저장하고 분석할 수 있도록 지원하는 중앙 집중식 대규모 스토리지 솔루션으로, 데이터에 쉽게 액세스하고 안전하게 보호할 수 있습니다. 클라우드 기반 데이터 웨어하우스는 기업의 인프라 비용을 절감하고, 유연성을 높이며 쉽게 확장이 가능합니다.
여러분이 이해하기 쉽게 비유하자면 다음과 같습니다.
책을 데이터라고 생각하면, 책을 보관하고 정리하는 장소인 책장은 책을 위한 '데이터 웨어하우스'라고 생각할 수 있습니다. 이런 책 컬렉션을 친구들과 공유하고 언제 어디서나 내 책에 접근할 수 있기를 원한다고 가정해 봅시다. 이를 위해 전체 책 컬렉션을 전자 도서관과 같은 온라인 플랫폼으로 옮기기를 결정합니다. 이는 데이터(이 경우에는 책)가 인터넷에 저장되어 어디서나 쉽게 액세스할 수 있는 클라우드 데이터 웨어하우스와 유사합니다.
따라서 클라우드 데이터 웨어하우스는 모든 데이터(책)를 다른 사람들과 쉽게 액세스, 분석 및 공유할 수 있도록 저장하고 정리하는 온라인 책장과 같습니다. 온라인 도서관에서 원하는 책을 쉽게 검색할 수 있는 것처럼, 클라우드 데이터 웨어하우스를 사용하면 대량의 데이터를 빠르게 검색하고 분석하여 유용한 정보와 인사이트를 찾을 수 있습니다.
데이터 웨어하우스의 특징
특징 | 설명 |
주제지향성 (Subject Oriented) | - 업무 중심이 아닌 주제 중심 (데이터가 조직의 업무 주제에 따라 분류 및 저장됨) - 특정 업무 기능이나 응용 프로그램에 종속되지 않는 데이터 구조 |
통합성 (Integrated) | - 데이터 모델링을 통해 데이터 정합성 보장 - 전사적인 데이터 표준화를 통해 데이터 통일성 확보 - 데이터 획득 시 데이터 통합을 위한 일련의 변환 작업 수행 |
시계열성 (Time Variant) | - 데이터는 오랜 기간 보유되며, 과거와 현재의 경향에 대한 분석·예측이 가능하도록 시간에 따라 모든 순간의 값을 스냅샷 형태로 저장함 - 일정 기간의 업무 변화 내지는 발전의 추세 분석에 필요 |
비휘발성 (Non-volatile) | - 초기 데이터 적재 이후, 데이터 갱신 프로세스가 존재하지 않음 - 데이터 적재와 데이터 액세스만 존재함 - 데이터 변경이 발생하더라도, 변경 요건을 갱신하지 않고 스냅샷 형태로 반영 |
클라우드 데이터 웨어하우스의 이점
1. 확장성
클라우드 데이터 웨어하우스는 처리 및 분석 중인 데이터의 양에 따라 쉽게 확장하거나 축소할 수 있습니다. 이는 기업이 비용이 많이 드는 인프라 투자를 피하고 필요한 만큼만 비용을 지불할 수 있음을 의미합니다.
2. 유연성
클라우드 데이터 웨어하우스는 정형, 반정형 및 비정형 데이터를 포함하여 다양한 데이터 유형을 지원하고 기업이 다양한 소스의 데이터를 쉽게 통합할 수 있도록 합니다.
3. 민첩성
클라우드 데이터 웨어하우스는 거의 실시간으로 많은 양의 데이터를 신속하게 처리하고 분석할 수 있습니다. 이에 따라 정보에 입각한 결정을 내리는 데 필요한 통찰력을 제공해 더 빠르고 민첩한 의사 결정이 가능합니다.
4. 비용 효율성
클라우드 데이터 웨어하우스는 기업이 값비싼 하드웨어, 소프트웨어 및 유지 관리에 투자할 필요가 없기 때문에 기존 온프레미스 데이터 웨어하우스보다 비용 효율적일 수 있습니다.
5. 강력한 보안
클라우드 데이터 웨어하우스에는 무단 액세스 및 잠재적인 데이터 위반으로부터 데이터를 보호하기 위한 고급 보안 조치가 제공됩니다. 여기에는 암호화, 방화벽 및 정기적인 보안 업데이트가 포함되어 데이터를 안전하게 보호합니다.
6. 협업
클라우드 데이터 웨어하우스는 여러 사용자가 언제 어디서나 데이터에 액세스하고 데이터를 분석할 수 있도록 하여 팀 간의 협업을 가능하게 합니다.
클라우드 데이터 웨어하우스 비교
아마존 레드시프트(Amazon Redshift) | 구글 빅쿼리(Google BigQuery) | |
사용 및 설정 용이성 | 간편한 설정과 사용 | 서버리스 아키텍처로 인해 약간 더 쉬움 |
데이터 저장 | 구조화된 데이터에 최적화됨 | 정형 및 비정형 데이터 모두 처리 |
실시간 분석 | 실시간 분석에 덜 강조 | 강력한 실시간 분석 |
가격 | 종량제 모델-노드 및 사용 시간 기준 | 종량제 모델-데이터 스토리지 및 쿼리 볼륨 |
확장성 | 관리형 클러스터 아키텍처로 확장성이 뛰어남 | 서버리스 아키텍처로 확장성이 뛰어남 |
보안 | 강력한 보안 | 강력한 보안 |
연동 | AWS 서비스와의 원활한 통합 | Google 서비스와 원활한 통합 |
머신러닝 (기계 학습) | 제한된 기본 제공 기계 학습 지원 | 강력한 기본 제공 기계 학습 지원 |
1. 아마존 레드시프트(Amazon Redshift)
고객 데이터 활용에 초점을 맞춘 클라우드 데이터 플랫폼 제공
특징 및 장점
페타바이트 규모의 완전 관리형 클라우드 데이터 웨어하우스
아마존 EMR, Athena, Sagemaker 등 AWS 서비스와의 원활한 통합
모든 처리 결과를 S3 데이터 레이크에 쉽게 저장 가능
열 기반 스토리지, 대량 병렬 쿼리 실행 등으로 기존의 DW보다 10배 빠른 성능
보안 및 규정 준수 요구가 높은 기업에게 안전하고 관리 가능한 옵션
복잡한 쿼리를 빨리 수행해야 하거나, 정기적인 배치 처리가 필요한 경우 사용
기존 DW와 차별점
데이터를 S3 하나에 저장·분석해, 개별 데이터만 분석해서 알 수 없는 정보를 얻을 수 있음
사용한 리소스에 대해서만 비용을 지불하는 종량제 요금 모델로 저렴한 편
정형화된 데이터 뿐만 아니라 반정형화, 비정형화 데이터도 분석 가능
2. 구글 빅쿼리(Google BigQuery)
데이터 분석에 최적화···다양한 인프라 환경도 지원
특징 및 장점
페타바이트 규모의 완전 관리형 서버리스 클라우드 데이터 웨어하우스
BI 엔진, SQL 익스텐션을 통해 이용할 수 있는 강력한 머신러닝 기능 기본 제공
확장성이 뛰어난 서버리스 아키텍처로 인해 사용과 설정이 용이
다른 Google 서비스와의 원활한 통합
강력하고 사용하기 쉬운 데이터 웨어하우스를 찾는 기업에게 매력적인 옵션
대규모 데이터셋에 대한 실시간 분석이 필요한 경우 사용
기존 DW와 차별점
SQL언어만 수행하면 되기 때문에 상대적으로 데이터 분석이 쉬움
클라우드 서비스로 설치 및 운영이 필요 없음
인프라에 대한 투자 없이 막강한 컴퓨팅 자원 활용 가능
마치며
아마존 Redshift와 구글 BigQuery는 모두 강력한 클라우드 데이터 웨어하우스이며, 각각 고유한 강점과 이점을 가지고 있습니다. Redshift는 AWS 사용자를 위한 확장성 및 데이터 웨어하우징에서 탁월하고, BigQuery는 서버리스 아키텍처 및 다른 Google Cloud 서비스와의 원활한 통합으로 빛을 발합니다.
기술 지식이 없는 분이라면 두 가지 맛의 아이스크림 중에 선택하는 것과 같다고 생각하면 됩니다. 둘 다 그 자체로 맛있지만 선호하는 취향이나 상황에 따라 달라질 수 있는 것처럼 말입니다.
마찬가지로 비즈니스에 가장 적합한 선택은 비즈니스의 요구사항, 예산 및 기존 인프라에 따라 달라지게 됩니다. 데이터 웨어하우스의 차이점을 이해하고 요구사항에 가장 적합한 데이터 웨어하우스를 선택하는 것은 비즈니스 성장에 도움이 되는 현명한 결정을 내릴 수 있게 할 것입니다.