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글로벌 칼럼 | ETL에 질렸는가? 데이터베이스 가상화가 도움이 될 수 있다
이런 아이디어는 데이터베이스를 다루어 본 경험이 없는 사람도 충분히 이해할 수 있는 성격의 것이다.
필자가 메타매트릭스를 처음 접했을 때는 "우와, 지금까지 들어본 것 중 최악이다. 절대로 제대로 동작하지 않을 것이다"고 생각했다. 실제로 규모가 충분하지 않은 상황에서는 그랬다.
제대로 동작하지 않은 원인 가운데 하나는 메타매트릭스가 처음 개발됐을 때는 문제를 찾아 헤매는 솔루션에 가까웠기 때문이었다.
요즘 필자는 이 문제를 발견했다. 일반적인 빅데이터 프로젝트에는 일반적으로 일부 반 구조화된 데이터(semi-structured data), 이메일과 같은 약간의 구조화되지 않은 데이터(unstructured data), RDBMS에 저장되어 있는 수많은 구조화된 데이터(structured data)가 관련되어 있다.
한편으로는 데이터 소스(스키마)와 유형(RDBMS와 로그 파일 등)을 넘나드는 분석을 원한다. 다른 한편으로는 이런 시스템의 구축 비용이 상대적으로 높다.
노드(Node) 기준의 하둡(Hadoop) 비용이 그리 높지 않지만 모든 스키마를 이해해 하둡에 적용하고 분석이 충분히 가능하도록 구조화하는 것은 다른 이야기다.
다시 말해 빅데이터는 비용이 높지 않지만 ETL은 비용이 높다. 이것은 기술이 아니라 기술에 도달하기 위한 거대한 IT 통합 프로젝트인 것이다.
두 번째 문제점은 하나의 시스템에서 다른 시스템으로 불러올 때마다 지연시간(Latency)이 발생한다는 점이다.
실시간 빅데이터 분석 지지자들은 "이 때문에 스파크(Spark) 같은 실시간 분석을 보유하고 있는 것이다"고 말하겠지만 현실적으로 저수준 업데이트를 스파크, 스톰(Storm), 카프카(Kafka) 등과 통합하지는 않을 것이다.
마찬가지로 일종의 예정된 배치(Batch)와 CDC 프로세스일 것이다. 스트리밍을 이용해 통합했다 하더라도 (적기는 하지만) 여전히 지연현상이 발생할 것이다.
세 번째 문제점은 데이터가 운영 시스템으로부터 유입된다는 점이다. 하둡으로 '이동'하는 것이 아니라 다운스트림 저장소를 추가하는 것이다.
이미 스키마를 보유하고 있는데 하둡에 '스쿱(Squoop)'을 적용할 필요가 있을까? 그 이유 가운데 하나는 맵리듀스(MapReduce) 또는 DAG 이행(스파크, 테즈(Tez), 플링크(Flink) 등) 또는 하이브(Hive)가 RDBMS에 대해 직접 쿼리 처리하는 방법을 모른다는 점이다. 만일 알고 있다 하더라도 RDBMS가 하둡이 필요로 하는 방식을 확장하지는 않을 것이다.
데이터를 있는 그대로 읽고 하둡에 제공하며 최소한 하둡 인프라에 맞추어 확장하는 아키텍처가 필요하다. 가장 좋은 것은 직접 통합되어 하둡 인프라만을 사용하는 것이다(HDFS와 나머지를 이용).
현재까지 이런 시스템과 하둡의 통합이 다소 역행하고 있다. 사람들은 하둡 인프라에 직접 통합하는 대신에 JDBC/ODBC를 이용해 하이브를 데이터베이스 가상화에 통합하고 있다.
이런 통합 방식의 단점은 데이터를 처리하는 수백 개의 하둡 노드가 있는 경우 결과적으로 하둡 데이터와 연계해 자신의 RDBMS 데이터를 처리하기 위한 수백 개의 데이터베이스 가상화 노드가 필요할 수도 있다는 점이다.
둘 모두를 위해 원활히 확장 가능한 인프라를 보유하는 것이 가장 이상적이다. 게다가 데이터를 함께 처리하기 위해 하둡에서의 툴링(피그(Pig)) 중 일부의 이점을 잃게 되고 기본적인 SQL과 전통적인 고수준 언어(자바)에 발목을 잡히게 된다.
이때, 데이터베이스 가상화는 하이브와 자신의 RDBMS를 함께 쿼리 처리할 수 있는 병렬 확장 가능 아키텍처를 통해 ETL의 비용을 처리하는데 도움이 된다. 통합된 캐싱 시맨틱스를 통해 시간 지연 문제 중 일부를 완화하는데 도움이 될 수 있다. 이를 통해 이것이 위치한 자신의 데이터를 쿼리 처리할 수 있다.
우리는 하둡 인프라의 일환으로 확장되며 기본적으로 ETL 없이 하이브(임팔라(Impala)와 스파크) 내부에서 가상화된 자신의 RDBMS를 쿼리 처리할 수 있는 차세대 데이터베이스 가상화 제품을 기다리고 있다.
하지만 사람들이 데이터베이스 가상화의 가치를 다시 깨닫게 된다면 해당 기술의 발전은 실제적으로 필수 불가결할 수 밖에 없다고 생각할 것이다. 레드햇(Red Hat)의 테이드(Teiid) 같은 데이터베이스 가상화 기술이 빅데이터의 차세대 트렌드 가운데 하나가 되리라 믿는다. editor@itworld.co.kr
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