[AWS DEA] 프로그래밍 개념을 적용한 데이터 처리 자동화

데이터 엔지니어링은 단순한 데이터 이동 이상의 일을 요구합니다. 원시 데이터를 수집하고, 이를 유용한 정보로 가공하며, 이 모든 과정을 자동화된 파이프라인으로 구축해야 합니다. 이번 글에서는 AWS를 기반으로 데이터 파이프라인 구성하는 방법, SQL 및 프로그래밍 개념을 활용해 데이터를 변환하며, 성능을 최적화하고 인프라를 자동화하는 방법을 소개합니다.

1. 데이터 파이프라인과 ETL 프로세스 이해

이전 포스팅에서는 데이터 소스의 이해부터 수집, 변환, 저장, 그리고 오케스트레이션에 이르는 ETL (Extract, Transform, Load) 과정을 살펴보았습니다. AWS에서는 이를 운영화 및 자동화하기 위한 다양한 도구를 제공합니다.

AWS Glue: 서버리스 ETL 서비스로, Spark 기반 작업을 코드 없이 시각적으로 설계 가능
Amazon EMR: Hadoop, Spark, Presto 등의 오픈소스 프레임워크를 사용자 정의 클러스터에서 실행 가능
AWS Data Pipeline: 다양한 AWS 및 온프레미스 리소스를 연결하는 ETL 오케스트레이션 도구

2. SQL vs. 프로그래밍 기반 데이터 처리

SQL: 보편적이고 표준화된 언어, 정형 쿼리에 적합
Spark (SQL, Python 등): 복잡한 로직 처리, 병렬 및 대용량 처리에 유리

예를 들어 Amazon Redshift는 SQL 기반 데이터 웨어하우스로 ELT 방식을 통해 내부에서 변환을 수행합니다. 반면, Spark 기반 처리에서는 데이터를 중간 저장소로 추출한 뒤 가공하고 다시 적재하는 방식(ETL)을 활용할 수 있습니다.

3. 데이터 변환과 최적화 전략

대량 데이터를 다룰 때는 변환 성능이 핵심입니다. AWS에서는 다음과 같은 최적화 전략을 제공합니다.

병렬 처리: AWS Glue와 Spark는 작업을 병렬화하여 처리 시간 단축
배치 처리: 대량 데이터를 효율적으로 처리
열 기반 형식 사용 (Parquet, ORC): 빠른 액세스와 압축 효율 제공
데이터 파티셔닝 및 필터링: 필요한 데이터만 선별해 처리량 최소화
압축: 저장소 및 전송 최적화
리소스 최적화: 작업에 맞는 메모리, CPU, 병렬성 설정 필요

4. 서버리스 컴퓨팅과 코드 최적화

코드 최적화 및 SDK 사용 권장
적절한 메모리/CPU 설정
프로비저닝된 동시성으로 초기 지연 제거
비동기 호출 및 재시도 로직 적용
VPC 접근 시 지연 최소화를 위한 구성 필요

5. 실시간 데이터 처리와 신뢰성

Amazon Kinesis Data Streams와 같은 실시간 스트리밍 서비스를 사용할 경우 멱등성(idempotency)을 고려해야 데이터 손실을 방지할 수 있습니다. 예를 들어, Java SDK로 처리 중 오류 발생 시 샤드 반복기(shard iterator) 를 통해 누락된 데이터를 복구할 수 있습니다.

6. 인프라 자동화와 CI/CD

효율적인 데이터 파이프라인 구축을 위해 Infrastructure as Code (IaC) 와 CI/CD 파이프라인이 필요합니다.

CloudFormation / AWS CDK: 인프라 정의 자동화
AWS SAM: 서버리스 애플리케이션 배포 자동화
CodeCommit, CodePipeline, GitHub Actions: 버전 관리 및 자동 배포

또한, 테스트 자동화로 데이터 품질 검증 및 스키마 일관성을 유지할 수 있습니다.효율적인 데이터 처리를 위해 데이터 엔지니어는 기본적인 컴퓨터 과학 개념도 숙지해야 합니다.

7. 데이터 구조와 알고리즘의 활용

데이터 구조: 해시 테이블, 트리, 큐, 관계형/NoSQL 데이터베이스 등
알고리즘: 정렬, 검색, MapReduce, 필터링, 해싱 등

예: 대규모 고객 데이터를 Hadoop 분산 파일 시스템에 저장하고, Amazon EMR에서 MapReduce 알고리즘을 사용해 분석을 수행하면 대규모 데이터도 효율적으로 처리 가능합니다.

마무리: 프로그래밍 개념을 적용한 데이터 엔지니어링의 진화

앞으로는 단순한 도구의 사용을 넘어서 문제 해결을 위한 전략과 원칙을 이해하는 것이 핵심입니다.

오늘날 데이터 엔지니어링은 단순한 파이프라인 구축이 아닌, 프로그래밍적 사고, 알고리즘, 인프라 자동화, 성능 최적화가 결합된 고도화된 영역입니다. AWS는 이 모든 요소를 지원하는 다양한 서비스를 제공하며, 데이터 엔지니어는 이를 통해 유연하고 확장 가능한 시스템을 설계할 수 있습니다.