클라우드 컴퓨팅에서 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스는 필수적인 요소입니다. 이러한 시스템은 정형 데이터와 비정형 데이터를 포함한 방대한 양의 데이터를 관리하는 데 도움을 줍니다. 둘 중 어떤 것을 선택하느냐에 따라 성능, 확장성, 비용에 큰 영향을 미칩니다. 이 블로그에서는 2024년 최신 데이터를 사용하여 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 차이점을 살펴봅니다.
데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 기본 개념 이해하기
데이터 레이크는 원시 데이터를 원래 형식 그대로 저장합니다. 정형 데이터, 반정형 데이터, 비정형 데이터를 모두 처리할 수 있으며, 고급 분석이 필요한 데이터 과학자에게 매우 유용합니다. 하지만 관리하기가 복잡하고 강력한 데이터 거버넌스가 필수적입니다.
데이터 웨어하우스는 고속 쿼리 및 보고에 최적화된 구조화된 데이터를 저장합니다. 데이터는 저장하기 전에 정제 및 구조화 과정을 거쳐야 합니다. 이러한 특성 덕분에 데이터 웨어하우스는 분석에는 효율적이지만, 비용이 더 많이 드는 경우가 많습니다.
성능 지표 비교
쿼리 속도 및 처리량
데이터 레이크는 대용량의 비정형 데이터를 처리하는 데 탁월합니다. Apache Hadoop이나 AWS Athena를 사용하는 Amazon S3와 같은 플랫폼이 이러한 분야에서 뛰어난 성능을 보여줍니다. 하지만 정형 데이터는 미리 정의된 스키마가 부족하여 쿼리 속도가 느릴 수 있습니다. Apache Parquet과 같은 도구를 사용하면 성능을 향상시킬 수 있지만, 세심한 튜닝이 필요합니다.
Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake와 같은 클라우드 기반 데이터 웨어하우스는 구조화된 데이터 쿼리에 탁월합니다. 이러한 웨어하우스는 컬럼형 스토리지와 인덱싱을 사용하여 쿼리 지연 시간을 줄입니다. 테스트 결과, Snowflake와 BigQuery는 복잡한 쿼리에서 데이터 레이크보다 우수한 성능을 보였습니다.
확장성 및 탄력성
데이터 레이크는 확장성이 뛰어나 페타바이트 규모의 데이터도 성능 저하 없이 처리할 수 있습니다. 하지만 특히 비정형 데이터의 경우 쿼리 성능을 확장하는 것이 어려울 수 있습니다. Azure Data Lake와 같은 클라우드 네이티브 솔루션은 확장성이 향상되었지만, 리소스 관리는 여전히 복잡합니다.
데이터 웨어하우스는 특히 컴퓨팅 리소스 측면에서 확장성이 뛰어납니다. Redshift 및 BigQuery와 같은 플랫폼은 쿼리 복잡성에 따라 컴퓨팅 성능을 자동으로 조정합니다. 이러한 유연성은 일관된 성능을 보장하는 주요 장점입니다.
데이터 처리 및 변환
데이터 레이크는 원시 데이터를 저장하지만, 이를 사용 가능한 형식으로 처리하려면 상당한 컴퓨팅 자원이 필요합니다. Apache Spark와 같은 도구가 도움이 되지만, ETL(추출, 변환, 로드) 프로세스는 구조화된 환경에 비해 속도가 느릴 수 있습니다.
데이터 웨어하우스는 효율적인 데이터 변환에 최적화되어 있습니다. 구조화된 데이터 수집을 통해 ETL 프로세스가 간소화되어 처리 속도가 향상됩니다. 예를 들어, Snowflake의 Snowpipe는 실시간 데이터 처리를 강화합니다.
비용 지표
보관 비용
데이터 레이크는 저렴한 스토리지 솔루션을 제공하며, Amazon S3 및 Azure Blob Storage와 같은 플랫폼은 매우 경제적입니다. 그러나 특히 대규모 데이터 세트의 경우, 빈번한 데이터 검색으로 인해 이러한 비용 절감 효과가 상쇄될 수 있습니다.
데이터 웨어하우스는 일반적으로 데이터 전처리 작업으로 인해 저장 비용이 높습니다. 하지만 컬럼형 스토리지와 데이터 압축을 통해 이러한 비용을 완화할 수 있습니다. 또한 비용은 처리되는 데이터 양과도 연관되는데, 대규모 분석의 경우 비용이 크게 증가할 수 있습니다.
비용 계산
데이터 레이크에서 단순 데이터 저장의 경우 컴퓨팅 비용이 일반적으로 낮습니다. 하지만 원시 데이터에 대한 복잡한 분석을 실행하는 데는 많은 비용이 들 수 있습니다. 특히 Apache Spark와 같은 프레임워크를 광범위하게 사용할 경우 이러한 비용이 더욱 증가합니다.
데이터 웨어하우스는 특히 복잡한 쿼리를 수행할 때 높은 컴퓨팅 비용을 발생시키는 경우가 많습니다. Snowflake와 같은 플랫폼은 초 단위 요금제를 제공하여 비용 유연성을 높여줍니다. 하지만 전반적인 컴퓨팅 비용은 여전히 상당할 수 있습니다.
운영 비용
데이터 레이크 관리는 특히 데이터 거버넌스 및 보안 측면에서 비용이 많이 들 수 있습니다. 데이터 레이크 유지 관리에 필요한 복잡성으로 인해 전문적인 기술이 요구되며, 이는 운영 비용 증가로 이어집니다.
데이터 웨어하우스는 일반적으로 운영 비용이 낮습니다. 내장된 관리 도구 덕분에 관리 부담이 줄어듭니다. 하지만 초기 설정과 지속적인 튜닝에는 여전히 비용이 많이 들 수 있습니다.
하이브리드 접근법이 승리의 비결입니다
여러 가지 장단점을 고려하여 많은 조직에서 하이브리드 아키텍처를 도입하고 있습니다. 하이브리드 방식은 가공되지 않은 비정형 데이터를 위한 데이터 레이크와 정형 데이터를 위한 데이터 웨어하우스를 활용합니다. 이를 통해 비용 효율적인 스토리지와 필요에 따라 고속 분석을 동시에 수행할 수 있습니다.
최근 클라우드 서비스의 발전으로 하이브리드 접근 방식이 더욱 실현 가능해졌습니다. 아마존의 Lake Formation은 Redshift와 통합되어 원활한 데이터 이동을 지원합니다. 마찬가지로 구글의 BigQuery Omni는 멀티 클라우드 환경에서 쿼리를 가능하게 하여 데이터 레이크의 유연성과 데이터 웨어하우스의 성능을 결합합니다.
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