Apache Iceberg는 데이터 레이크에 저장된 대규모 분석 데이터 세트를 위해 설계된 오픈소스 테이블 형식입니다. 또한 기존 데이터 레이크 테이블 형식의 많은 제한사항을 해결하여 데이터 레이크하우스 아키텍처에 향상된 안정성, 성능, 유연성을 제공합니다. Cloud Storage와 같은 데이터 레이크 스토리지 위에 위치한 지능형 레이어로 생각하면 됩니다. 방대한 데이터 세트에 데이터베이스와 유사한 기능을 제공합니다. Iceberg는 단순히 파일을 관리하는 것이 아니라 테이블을 데이터 파일의 컬렉션으로 관리하여 스키마 변경, 시간 이동, 보다 효율적인 쿼리 계획과 같은 기능을 지원합니다. 이를 통해 데이터 분석가, 데이터 과학자, 엔지니어는 데이터 레이크의 데이터를 더욱 쉽고 효율적으로 처리하고 분석 워크로드를 늘릴 수 있습니다.
Apache Iceberg는 최신 데이터 아키텍처, 특히 데이터 레이크를 활용하는 아키텍처 내에서 다양한 목적을 수행합니다. 주요 사용 사례는 다음과 같습니다.
Apache Iceberg는 기본적으로 데이터 레이크의 실제 데이터 파일 위에 있는 메타데이터 레이어를 도입하여 작동합니다. 이 메타데이터는 기존의 파일 기반 시스템보다 더 체계적이고 강력한 방식으로 테이블의 구조와 콘텐츠를 추적합니다. 주요 메커니즘을 다음과 같이 세분화할 수 있습니다.
Apache Iceberg의 아키텍처에는 함께 작동하는 여러 주요 구성요소가 포함됩니다.
Apache Iceberg는 안정적이고 성능이 우수한 테이블 형식을 추가하여 데이터 레이크의 기능을 크게 향상합니다. Iceberg와 같은 테이블 형식이 없는 기존 데이터 레이크에서는 데이터가 단순히 파일 컬렉션인 경우가 많습니다. 이로 인해 다음과 같은 문제가 발생할 수 있습니다.
Iceberg는 데이터 레이크 위에 구조화된 레이어를 제공하여 이러한 제한사항을 해결합니다. 데이터 레이크에 데이터베이스와 유사한 기능을 제공하여 더 강력하고 관리하기 쉬운 데이터 레이크하우스로 변환합니다. 풍부한 메타데이터가 포함된 파일의 컬렉션으로 테이블을 관리하는 Iceberg를 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.
Apache Iceberg는 상당한 이점을 제공하지만 고려해야 할 몇 가지 과제도 있습니다.
복잡성 증가
Iceberg를 도입하면 데이터 레이크에 추상화 레이어가 추가되어 전체 시스템의 복잡성이 높아질 수 있습니다. 메타데이터 레이어를 이해하고 관리하려면 특정 지식이 필요합니다.
카탈로그 종속 항목
Iceberg는 테이블 메타데이터 위치를 관리하기 위해 Hive Metastore와 같은 카탈로그 서비스를 사용합니다. 카탈로그의 가용성과 성능은 전체 시스템에 영향을 미칠 수 있습니다.
학습 곡선
팀은 Iceberg와 관련된 개념과 권장사항을 학습해야 하며, 이를 위해 교육 및 역량 강화가 필요할 수 있습니다.
오버헤드 발생 가능성
Iceberg는 많은 경우 쿼리 성능을 최적화하지만 메타데이터 관리 자체가 특히 매우 작은 데이터 세트 또는 매우 간단한 쿼리의 경우 오버헤드를 유발합니다.
도구 성숙도
Iceberg 생태계는 빠르게 성장하고 있지만 일부 도구와 통합은 기존의 데이터 웨어하우징 기술에 비해 성숙도가 낮을 수 있습니다.
마이그레이션 작업
기존 데이터 레이크를 Iceberg로 마이그레이션하는 것은 데이터 재작성과 기존 데이터 파이프라인 변경이 필요할 수 있는 어려운 작업일 수 있습니다.
Google Cloud는 Apache Iceberg를 활용하기 위한 강력한 환경을 제공합니다. 여러 Google Cloud 서비스가 Iceberg와 원활하게 통합되어 사용자가 강력하고 확장 가능한 데이터 레이크하우스 솔루션을 빌드할 수 있습니다.