빅데이터 (50) 썸네일형 리스트형 GPU로 SQL을 가속한다: 차세대 SQL 엔진 'Sirius'의 모든 것 데이터 분석의 병목, 이제는 GPU로 푼다점점 더 많은 기업들이 실시간 데이터 분석과 대규모 ETL 처리에 집중하면서, 기존 CPU 기반 SQL 엔진이 감당하기 어려운 상황에 직면하고 있습니다. 속도는 느리고, 비용은 증가하고, 분석 지연은 곧 비즈니스 기회 손실로 이어집니다.이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 GPU-Native SQL 엔진인 Sirius입니다. 기존 SQL 쿼리 구조를 그대로 유지하면서 GPU의 병렬 연산 성능을 극대화해, 최대 10배 이상의 속도 향상을 실현한 것이 핵심입니다. CPU 환경에서 생성된 쿼리를 GPU 환경으로 자연스럽게 옮기고, 특별한 코드 수정 없이 고성능 분석을 가능하게 하는 이 솔루션은 데이터 분석의 판도를 바꿔 놓을 수 있습니다.이 글에서는 Sirius가 .. 데이터 처리 플랫폼의 새로운 공통 언어, Substrait란 무엇인가? 데이터 분석이나 처리 시스템을 설계할 때, 쿼리 언어나 실행 계획이 시스템마다 달라 고민한 적 있으신가요? SQL과 Pandas, Spark와 DuckDB처럼 다양한 쿼리 환경이 각각의 방식으로 동작하는 것은 개발자나 데이터 엔지니어에게 반복 작업과 비효율을 만들어냅니다.이런 문제를 해결하기 위해 등장한 것이 바로 Substrait입니다. Substrait는 다양한 쿼리 언어와 분석 엔진 간에 쿼리 계획을 표준화된 형식으로 주고받을 수 있도록 만든 오픈소스 프로젝트입니다. 즉, 서로 다른 데이터 시스템 간에도 쿼리를 변환하거나 새로 짤 필요 없이 하나의 공통 언어처럼 데이터를 주고받을 수 있게 해주는 기술입니다.이 글에서는 Substrait가 무엇인지, 왜 필요한지, 어떤 방식으로 동작하고 실제로 어떻게.. Kafka 메시지를 Iceberg 테이블로 실시간 변환하는 방법: AutoMQ의 Table Topic 혁신 Kafka는 실시간 데이터 스트리밍의 대표 주자로, 마이크로서비스 간의 데이터 공유와 대규모 로그 수집 등 다양한 분야에서 사용되어 왔습니다. 하지만, Kafka에서 분석 가능한 형태의 데이터 저장소로 데이터를 옮기기 위해서는 복잡한 ETL 파이프라인이 필요하고, 운영 부담 또한 상당했습니다.이 글에서는 Kafka의 발전 과정을 살펴보고, 복잡한 ETL 없이 Kafka 메시지를 Apache Iceberg 테이블로 실시간 변환할 수 있는 AutoMQ의 새로운 접근 방식인 'Table Topic' 기능을 소개합니다. 기존 방식의 문제점과 AutoMQ가 해결한 방식, 그리고 실사용 예시까지 함께 알아봅니다.Kafka는 왜 여전히 중요한가?Kafka는 원래 LinkedIn에서 대규모 로그 데이터를 처리하기 위해.. Elasticsearch와 ClickHouse를 넘어서는 옵저버빌리티 엔진은? Apache Doris의 압도적 선택지 시스템 운영에서 가장 중요한 것 중 하나는 '지금 무슨 일이 벌어지고 있는지'를 아는 일입니다. 복잡한 마이크로서비스 아키텍처나 AI 기반 시스템에서는 단순한 로그만으로는 문제가 발생한 위치를 정확히 알기 어렵습니다. 이때 필요한 것이 옵저버빌리티입니다.이 글에서는 옵저버빌리티 플랫폼의 핵심 요건을 짚고, 대표적인 세 가지 솔루션 — Elasticsearch, ClickHouse, Apache Doris — 를 성능, 비용, 사용성, 확장성 측면에서 비교합니다. 특히 Apache Doris가 왜 지금의 복잡한 시스템 환경에서 가장 적합한 선택인지, 실제 사용자 사례와 함께 설명합니다.옵저버빌리티란 무엇인가?옵저버빌리티는 시스템을 투명한 상자처럼 만들어 내부 상태를 외부로 드러나는 데이터를 통해 파악할 수.. AI 시대, 실시간 동기화의 해답: ElectricSQL로 구축하는 로컬 우선 데이터 인프라 실시간 동기화, 더 이상 선택이 아닌 필수AI 기반 애플리케이션이 주류가 되면서, 실시간 데이터 동기화는 '있으면 좋은 기능'이 아닌, '없으면 안 되는 요소'가 됐습니다. 하지만 여전히 많은 개발자와 기업들은 동기화 기술을 구현하는 데 큰 어려움을 겪고 있습니다. 비용이 많이 들고, 시스템도 복잡하며, 안정성 확보가 쉽지 않기 때문입니다.이런 문제를 해결하고자 등장한 것이 ElectricSQL입니다. ElectricSQL은 Postgres 기반의 동기화 엔진으로, 복잡하고 비싼 실시간 동기화 구축 과정을 간소화하면서도 안정성을 확보할 수 있도록 설계된 새로운 접근 방식입니다. 이 글에서는 ElectricSQL이 무엇인지, 기존 기술과 어떤 차별점이 있는지, 그리고 실제 어떻게 활용할 수 있는지를 구체적.. 한 번 모델링하고, 어디서나 연결한다: Netflix의 UDA(Unified Data Architecture) 복잡한 시스템 속에서 데이터 모델이 제각각이라면, 협업은 어렵고 데이터 품질은 떨어집니다. 넷플릭스는 이러한 문제를 해결하기 위해 'UDA(Unified Data Architecture)'라는 통합 데이터 아키텍처를 도입했습니다.이 블로그에서는 넷플릭스가 왜 UDA를 만들었는지, 그것이 어떻게 작동하는지, 실제로 어떤 문제를 해결하고 있는지를 알아봅니다. 아키텍처 개념부터 실제 적용 사례까지 전체 흐름을 따라가며, UDA가 단순히 기술적 시스템이 아니라 데이터 협업 방식을 바꾸는 전환점임을 설명합니다.시스템마다 다른 ‘actor’와 ‘movie’가 만드는 혼란넷플릭스는 영화, 시리즈, 게임, 라이브 이벤트, 광고 등 다양한 콘텐츠 서비스를 운영하고 있습니다. 이처럼 확장된 비즈니스는 필연적으로 다양한 시.. Apache Iceberg 1.9.0, 왜 지금 주목해야 할까? 데이터 플랫폼 환경은 빠르게 진화하고 있습니다. 특히 데이터 레이크하우스를 구성하는 핵심 기술 중 하나인 오픈 테이블 포맷은 선택의 기로에 놓인 팀들에게 적잖은 고민거리를 안깁니다. 지금까지는 Delta Lake가 상용 플랫폼에서 유리한 위치를 점해왔지만, Apache Iceberg 1.9.0 버전이 출시되면서 판도가 바뀌고 있습니다.이번 글에서는 Iceberg 1.9.0의 핵심 기능을 중심으로, 기존 Delta Lake와의 차이점, 그리고 왜 이제는 Iceberg를 눈여겨봐야 하는지에 대해 짚어보겠습니다. 데이터 엔지니어, 아키텍트, 플랫폼 실무자라면 꼭 알아야 할 내용을 담았습니다.Iceberg와 Delta Lake, 처음에는 무엇이 달랐을까?Iceberg와 Delta Lake는 시작부터 서로 다른 .. SQL로 Spark를 쉽게? Apache Kyuubi가 답입니다 대용량 데이터를 다뤄야 할 때 Spark는 강력한 도구입니다. 하지만 강력함 뒤에는 복잡함이 숨어 있습니다. 특히 여러 사용자가 동시에 접근하거나 보안, 자원 격리 같은 요소까지 고려해야 한다면, Spark의 기본 구조는 큰 장벽이 됩니다.Apache Kyuubi는 이 복잡함을 감춰주는 솔루션입니다. SQL 인터페이스 하나만으로도 Spark의 성능을 그대로 활용할 수 있게 해주며, 멀티테넌시, 자원 분리, 서버리스 실행 환경까지 제공합니다. 이 글에서는 Apache Kyuubi의 구조, 특징, 주요 활용 시나리오를 통해 왜 지금 Kyuubi가 주목받고 있는지 설명합니다.Apache Kyuubi란 무엇인가?Apache Kyuubi는 서버리스 SQL 환경을 제공하는 분산형 멀티테넌트 게이트웨이입니다. Spa.. 이전 1 2 3 4 ··· 7 다음
