데이터는 오늘날 비즈니스와 기술의 핵심 자산이지만, 이를 저장하고 처리하는 파일 포맷은 시대의 변화에 종종 뒤처지곤 합니다. Parquet와 ORC 같은 기존 컬럼형 파일 포맷은 2010년대 초반 빅데이터 분석의 핵심 역할을 했지만, 오늘날의 머신러닝 워크로드, 클라우드 기반 데이터 레이크, 초대형 멀티미디어 데이터 환경에서는 여러 한계가 드러나고 있습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 F3(Future-proof File Format) 는 차세대 오픈소스 컬럼형 파일 포맷으로, 상호운용성, 확장성, 효율성을 핵심 원칙으로 설계되었습니다. 단순히 기존 포맷의 개선판이 아니라, 앞으로 변화하는 하드웨어와 데이터 환경 속에서도 지속적으로 적응할 수 있는 구조를 제시한다는 점에서 주목할 만합니다.
기존 컬럼형 포맷의 한계
Parquet와 ORC는 Hive, Spark, Impala 같은 데이터 분석 시스템을 지원하기 위해 만들어졌습니다. 이들은 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크 간의 공유를 가능하게 하며 초기 빅데이터 생태계의 성장을 이끌었지만, 시간이 지나면서 본질적인 제약이 드러났습니다.
- 구식 가정 기반 설계
- 설계 당시에는 디스크 I/O가 병목이었지만, 지금은 스토리지와 네트워크 속도가 크게 향상되었고, 오히려 CPU 성능이 상대적으로 뒤처지면서 연산에서 병목이 발생합니다.
- 데이터 구조 확장성 부족
- 초기 포맷은 테이블형 데이터에 적합했지만, 현재는 수천 개 컬럼을 가진 테이블, 고차원 벡터 임베딩, 이미지·비디오 같은 대규모 블롭(blob) 데이터를 다뤄야 합니다. 기존 포맷은 이런 워크로드에 최적화되지 않았습니다.
- 상호운용성 문제
- 라이브러리 구현이 언어마다 다르고, 버전 차이로 인해 새 기능이 적용되지 않는 경우가 많습니다. 결국 많은 시스템은 최소 공통 기능만 지원하며 확장성이 떨어집니다.
새로운 대안 포맷들의 등장과 한계
기존 포맷의 한계를 극복하기 위해 Meta Nimble, Lance, TSFile, BtrBlocks 같은 새로운 파일 포맷이 등장했습니다. 하지만 이들 역시 특정 하드웨어 성능 가정이나 워크로드에 맞춰져 있어 장기적인 확장성에는 한계가 있습니다.
이 말은 결국, 오늘날에는 유용하더라도 10년 후에는 다시 새로운 포맷을 만들어야 하는 악순환을 반복할 수밖에 없다는 것을 의미합니다.
F3의 접근 방식: 세 가지 원칙
F3는 상호운용성, 확장성, 효율성을 동시에 만족시키는 것을 목표로 하며, 세 가지 핵심 요소를 정의합니다.
- 메타데이터 설계
- 필요한 최소 데이터만 포함하도록 설계해 역직렬화 오버헤드를 제거합니다.
- Parquet의 'row group' 개념을 제거하고, I/O, 인코딩, 딕셔너리를 각각 독립적으로 관리할 수 있습니다.
- 효율적인 스토리지 레이아웃
- 최신 인코딩 기법인 계단식 압축과 벡터화 디코딩을 도입해 성능을 높입니다.
- IOUnit(물리적 단위)와 EncUnit(인코딩 단위)을 분리해 다양한 스토리지 환경에서 유연하게 최적화할 수 있습니다.
- 상호운용성과 확장성 확보
- F3 파일에는 WebAssembly(Wasm) 기반 디코더를 포함시킬 수 있어, 어떤 환경에서도 동일하게 읽을 수 있습니다.
- 인코딩 스킴은 플러그인처럼 쉽게 추가할 수 있고, 라이브러리 버전에 관계없이 모든 파일이 호환됩니다.
Wasm 기반 디코더의 혁신성
F3의 가장 큰 차별점은 파일이 스스로를 읽는 코드를 내장한다는 점입니다. 각 F3 파일에는 데이터와 메타데이터뿐 아니라 Wasm 바이너리 디코더가 포함되어 있습니다.
- 새로운 인코딩 방식이 도입되더라도 파일 내부에 디코더가 포함되어 있기 때문에, 기존 시스템에서도 문제없이 읽을 수 있습니다.
- Wasm은 모든 플랫폼에서 동일하게 실행 가능하므로 운영체제나 언어에 의존하지 않습니다.
- 디코더를 Wasm으로 포함하더라도 스토리지 오버헤드는 수 킬로바이트에 불과하며, 성능 저하는 네이티브 대비 10~30% 수준으로 실용적입니다.
이 방식은 기존 포맷의 확장성 한계를 근본적으로 해결하면서도, 미래 환경 변화에도 적응할 수 있도록 설계된 구조라 할 수 있습니다.
F3의 기대 효과
F3는 단순한 새로운 파일 포맷이 아니라, 데이터 저장 방식의 근본적인 변화를 제시합니다.
- 미래 보장성(Future-proof): 새로운 포맷으로 갈아탈 필요가 없습니다.
- 효율성(Efficiency): 최신 압축·디코딩 기술로 CPU 병목을 완화합니다.
- 확장성(Extensibility): 새로운 인코딩 방식을 신속하게 적용할 수 있습니다.
- 상호운용성(Interoperability): Wasm 내장 디코더를 통해 모든 환경에서 동일한 데이터 접근을 보장합니다.
F3는 기존 포맷이 직면했던 호환성과 확장성의 문제를 근본적으로 해결하려는 시도입니다. 데이터와 메타데이터뿐 아니라 디코더까지 파일 내부에 포함시킴으로써, 파일 그 자체가 완전한 데이터 저장 및 해석 단위가 됩니다.
앞으로 데이터 레이크, 대규모 머신러닝 워크로드, 클라우드 기반 분석 환경에서 F3가 표준으로 자리 잡을 가능성은 충분합니다. 기존 포맷의 한계를 넘어서는 이 새로운 접근법이 향후 데이터 처리 생태계에 어떤 변화를 가져올지 주목할 만합니다.
https://db.cs.cmu.edu/papers/2025/zeng-sigmod2025.pdf
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