새로운 데이터 엔지니어링 기술: 2023년 배워야 할 5가지

2023년 배워야 할 5가지 새로운 데이터 엔지니어링 기술 TOP 5

2023년 배워야 할 5가지 새로운 데이터 엔지니어링 기술 TOP 5에 대해 알아 보도록 하겠습니다.

 

오늘날 급변하는 디지털 세계에서 최신의 데이터 엔지니어링 기술 동향을 파악하는 것은 경쟁력을 유지하기 위해 필수적입니다. 매일 수집되는 데이터의 양이 증가함에 따라 데이터 엔지니어링은 기업들에게 데이터의 정확성, 일관성, 신뢰성을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다.

이 블로그에서는 경쟁력을 유지하기 위해 2023년에 배워야 할 상위 5가지 새로운 데이터 엔지니어링 기술에 대해 이야기하겠습니다. 살펴볼 각 기술들은 독특한 능력과 이점을 제공하여 기업들이 데이터 엔지니어링 과정을 개선하고 더 나은 데이터 기반 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다. 그럼 지금부터 자세히 알아보겠습니다!

 

APACHE SUPERSET

Welcome | Superset

Apache Superset은 현대적인 오픈 소스 데이터 시각화 및 탐색 플랫폼으로, 기업들이 여러 소스에서 실시간으로 데이터를 분석하고 시각화할 수 있게 해줍니다. Apache Superset은 처음에는 2016년 Airbnb에서 내부 도구로 출시되었지만, 이후 2017년에 오픈 소스화되어 이후로 기업과 조직들에게 인기 있는 선택지가 되었습니다. Apache Superset은 극도로 확장 가능하며 대량의 데이터를 관리하면서도 성능을 희생하지 않도록 설계되었습니다.

 

Apache Superset의 가장 주목할 만한 특징은 SQL 기반 데이터베이스, Druid, Hadoop, Amazon Redshift 및 Google BigQuery와 같은 클라우드 기반 데이터 웨어하우스를 포함한 다양한 데이터 소스에 연결할 수 있다는 것입니다. 결과적으로 기존 데이터 인프라에 간단히 통합할 수 있는 매우 적응력 있는 도구입니다.

Apache Superset의 몇 가지 기능을 살펴보겠습니다:

1. 데이터 시각화: 라인 차트, 산점도, 피벗 테이블, 히트맵 등 다양한 시각화 옵션을 제공합니다. 사용자는 이러한 시각화를 자신의 브랜딩과 스타일에 맞게 사용자 정의할 수 있습니다.
2. 고급 분석: 데이터 시각화 외에도 Apache Superset은 예측 분석 및 머신러닝 기능을 포함한 고급 분석 기능을 제공합니다. 이를 통해 기업들은 데이터에서 인사이트를 얻고 실시간 데이터 분석에 기반한 정보를 제공할 수 있습니다.
3. 대시보드 공유: 사용자가 대시보드를 다른 사람들과 쉽게 공유할 수 있게 해줍니다. 사용자들은 URL을 통해 대시보드를 공유하거나 iframe을 사용하여 다른 애플리케이션에 대시보드를 내장할 수 있습니다.
4. 쿼리 생성: 쿼리 빌더 인터페이스를 통해 사용자는 드래그 앤 드롭 인터페이스를 사용하여 복잡한 쿼리를 생성할 수 있습니다. 사용자들은 필요한 경우 SQL 쿼리를 직접 작성할 수도 있습니다.

전반적으로, Superset은 2023년에 기업들이 소프트웨어 라이선스에 대한 오픈 소스 대체제를 찾고 있을 때 더 많은 인기를 얻을 것으로 예상됩니다. 데이터 시각화와 리포팅에 관심이 있다면, Superset은 배울만한 훌륭한 도구입니다.

 

APACHE ICEBERG

Apache Iceberg

Apache Iceberg은 대용량 데이터셋을 관리하는 현대적이고 효율적인 방법을 제공하도록 설계된 오픈 소스 데이터 저장 및 쿼리 처리 플랫폼입니다. 이는 배치 및 대화형 처리, 머신러닝, ad-hoc 쿼리 등 다양한 작업 부하를 수용하기 위해 제작되었습니다. Apache Iceberg은 Netflix 팀에 의해 만들어졌으며 2018년에 오픈 소스로 공개되었습니다.

 

Apache Iceberg의 가장 중요한 특징 중 하나는 스키마 진화를 지원한다는 것입니다. 데이터셋이 시간이 지남에 따라 성장하고 변화함에 따라, 이미 실행 중인 애플리케이션 또는 쿼리에 방해를 주지 않고 데이터베이스에 열을 추가하거나 제거할 수 있는 능력은 매우 중요합니다. Apache Iceberg는 사용자가 전체 데이터셋을 다시 쓸 필요 없이 테이블에 열을 추가하거나 제거할 수 있게 해줍니다. 이는 비즈니스 요구 사항이 변함에 따라 데이터 모델을 진화시키고 유지 관리하기 쉽게 만듭니다.

 

Apache Iceberg에서 제공하는 이점들을 살펴봅시다:

1. 효율적인 쿼리 처리: 디스크에서 읽어야 할 데이터의 양을 줄이는 컬럼 기반의 형식을 사용하여 쿼리 성능을 개선합니다. 또한 predicate pushdown 및 기타 최적화를 지원하여 쿼리 성능을 더욱 개선합니다.
2. 데이터 일관성: 버전 관리와 스냅샷 격리의 조합을 통해, 읽기 작업과 쓰기 작업이 서로에게 방해되지 않도록 합니다. 데이터는 항상 일관된 상태를 유지하며, 업데이트 중이거나 여러 사용자가 동시에 동일한 데이터에 액세스하더라도 그렇습니다.
3. 쉬운 통합: Apache Spark, Apache Hive, Presto 등 기존의 데이터 처리 프레임워크와 쉽게 통합될 수 있도록 설계되었습니다. 이는 Iceberg를 기존 코드에 최소한의 변경만으로 사용하기 쉽게 만듭니다.
4. 확장성: 파티셔닝 및 클러스터링을 지원하여, 사용자가 데이터를 더 작고 관리하기 쉬운 조각들로 구성할 수 있게 해줍니다. 이는 대용량 데이터셋을 클러스터의 여러 노드에 분산시키고 처리하는 것을 용이하게 합니다.
5. 데이터 관리: 대용량 데이터셋을 관리하는 현대적이고 효율적이며 확장 가능한 방법을 제공합니다. 이는 데이터 저장, 조직, 쿼리 작성을 용이하게 하며, 데이터 품질을 향상시키고 비즈니스의 민첩성을 높일 수 있습니다.

따라서 Apache Iceberg은 그것의 대용량 데이터셋을 효과적으로 처리하는 능력과 스키마 진화를 지원하는 능력으로 인해 배워야만 하는 기술이며, 이는 현대의 데이터 관리 시나리오에서 중요합니다. 또한 이는 많은 조직에서 사용하는 인기 있는 기술이므로 가치 있는 스킬로 간주됩니다.

 

GREAT EXPECTATIONS

Great Expectations Home Page

Great Expectations은 데이터 파이프라인의 테스트와 유효성 검사를 위한 일련의 도구를 제공하는 오픈 소스 파이썬 라이브러리입니다. GitHub의 오픈 소스 프로젝트로 2019년 10월에 처음 출시되었으며, 사용자는 데이터에 대한 "기대"를 지정하여 파이프라인이 어떻게 동작해야 하는지에 대한 단언 또는 제한을 설정할 수 있습니다. 이러한 기대는 누락된 값이 있는지 확인하거나 열에 특정한 값만 포함되어 있는지 확인하는 것과 같은 간단한 규칙일 수도 있고, 두 개의 열 사이의 상관관계가 특정 범위 내에 있는지 확인하는 것과 같은 복잡한 제약 조건일 수도 있습니다. 또한, 이 라이브러리는 데이터 파이프라인을 시각화하고 문서화하기 위한 다양한 도구도 제공하여 복잡한 데이터 워크플로우를 이해하고 문제를 해결하기 쉽게 만들어 줍니다.

 

Great Expectations을 데이터 엔지니어에게 가치 있는 도구로 만드는 몇 가지 주요 기능이 있습니다:

1. 기대 라이브러리: 일반적인 데이터 품질 검사를 위한 사전 정의된 기대의 포괄적인 라이브러리를 제공합니다. 사용자는 또한 특정 요구 사항을 충족하기 위해 자신만의 사용자 정의 기대를 정의할 수도 있습니다.
2. 데이터 문서화: 파이프라인에서 사용되는 데이터를 문서화하고 이해하기 쉽게 만들어 주어 데이터 사전을 제공합니다. 이는 열 설명, 데이터 소스 및 데이터 소유자와 같은 메타데이터를 포착합니다. 이를 통해 팀은 협업하고 파이프라인에서 사용되는 데이터를 이해할 수 있습니다.
3. 데이터 유효성 검사: 데이터 프로파일링, 스키마 유효성 검사, 일괄 유효성 검사 등 다양한 유효성 검사 도구를 제공하여 사용자가 파이프라인에서 발생할 수 있는 문제와 오류를 사전에 발견할 수 있도록 도와줍니다.
4. 확장성: Apache Spark, Pandas 및 SQL 데이터베이스와 같은 다양한 데이터 처리 및 분석 도구와 쉽게 통합할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 기존의 데이터 스택과 워크플로우에서 Great Expectations을 사용할 수 있습니다.
5. 자동화: Apache Airflow 및 Prefect와 같은 워크플로우 관리 도구와의 통합을 포함하여 데이터 파이프라인의 테스트와 유효성 검사를 자동화하기 위한 도구 세트를 제공합니다. 이를 통해 사용자는 파이프라인의 모니터링과 유효성 검사를 자동화하여 시간이 지나도 데이터 품질과 신뢰성을 보장할 수 있습니다.

데이터 엔지니어는 2023년에 Great Expectations을 배워야 합니다. 왜냐하면 이는 데이터 유효성 검사, 문서화 및 자동화 도구의 포괄적인 세트를 제공하기 때문입니다. 데이터 품질이 점점 더 중요해지는 상황에서 Great Expectations은 데이터 무결성을 보장하는 신뢰할 수 있는 솔루션을 제공합니다. 더욱이 인기 있는 데이터 처리 도구와의 통합은 모든 데이터 엔지니어의 도구 모음에 가치 있는 추가 요소가 됩니다.

 

DELTA LAKE

Home

델타 레이크는 데이터 레이크의 신뢰성, 확장성 및 성능을 개선하기 위해 설계된 오픈 소스 저장 계층입니다. 2019년에 Databricks에서 처음으로 출시되었으며, 이후 데이터 팀들 사이에서 인기를 얻고 데이터 레이크를 관리하고 유지하는 데 중요한 도구가 되었습니다. 델타 레이크는 Apache Spark를 기반으로 구축되어 모든 데이터 업데이트가 원자적이고 일관성을 유지하도록 하는 트랜잭션 계층을 사용하여 데이터의 신뢰성을 제공합니다.

 

델타 레이크는 데이터 팀에게 가치 있는 여러 기능을 제공합니다:

1. ACID 트랜잭션: 델타 레이크는 원자성, 일관성, 격리성 및 내구성 (ACID) 트랜잭션을 사용하여 데이터 신뢰성을 보장합니다. 이는 데이터 변경이 원자적이고 일관성이 있으며, 실패 시 롤백할 수 있다는 것을 의미합니다.
2. 스키마 강제: 사전 정의된 스키마에 따라 데이터 레이크에 저장된 모든 데이터가 일치하도록 스키마 강제를 지원합니다. 이를 통해 데이터 품질이 개선되고 데이터의 오류와 불일치 가능성이 줄어듭니다.
3. 데이터 버전 관리: 데이터 버전 관리를 지원하여 사용자가 데이터 변경 사항을 추적할 수 있게 합니다. 이를 통해 데이터 라인어지를 보장하고 팀이 데이터 변경 사항을 감사하고 이해할 수 있도록 도와줍니다.
4. 성능: 델타 레이크는 성능을 위해 설계되었으며, 페타바이트 규모의 데이터 레이크를 지원할 수 있습니다. 또한 인덱싱과 캐싱과 같은 최적화 기능을 포함하여 쿼리 성능을 개선합니다.
5. 오픈 소스: 델타 레이크는 오픈 소스 프로젝트로, 넓은 커뮤니티에서 사용하고 기여할 수 있습니다. 이는 혁신을 추진하고 델타 레이크가 유연하고 진화하는 솔루션으로 유지되도록 합니다.

델타 레이크는 출시 이후 큰 인기를 얻었으며, 2023년까지 데이터 엔지니어들이 이 도구에 익숙해져야 할 것으로 예상됩니다. 더 많은 기업이 데이터 인프라에 클라우드 기반 솔루션으로 전환함에 따라 델타 레이크는 클라우드 스토리지 서비스를 지원하고 어려운 데이터 관리 문제를 처리할 수 있는 능력으로 인해 데이터 팀에게 점점 더 중요한 도구가 되고 있습니다. 더욱이 빅 데이터와 고급 분석의 힘을 활용하여 체계적인 의사 결정을 내리기 위한 기업들이 늘어나면서, 델타 레이크와 같은 신뢰할 수 있고 확장 가능한 데이터 관리 솔루션에 대한 수요는 계속해서 증가할 것입니다.

 

ChatGPT

Introducing ChatGPT

ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 대형 언어 모델로, 2020년 6월에 출시되었습니다. GPT-3.5 아키텍처를 기반으로 하며, 자연어 질의와 대화에 대해 인간과 유사한 응답을 생성하는 것을 목표로 합니다. 이 모델은 여러 언어로 이해하고 응답을 생성할 수 있으며, 성능을 향상시키기 위해 특정 도메인이나 작업에 대해 세부 조정될 수 있습니다. ChatGPT는 텍스트 분류, 감성 분석, 언어 번역 등 다양한 작업을 수행할 수 있는 능력을 가지고 있어 데이터 엔지니어들이 비구조화된 데이터로부터 통찰력을 얻는 데 도움을 줄 수 있습니다.

ChatGPT의 주요 강점 중 하나는 문의나 대화에 대해 개방적인 응답을 생성할 수 있는 능력입니다. ChatGPT는 대용량의 텍스트 데이터로 훈련되어 문맥에 맞는 응답을 생성할 수 있으며, 문법적으로 정확합니다.

ChatGPT의 가치 있는 기능은 다음과 같습니다:

1. 문맥적 이해: ChatGPT는 대화의 문맥을 이해하고 해당 주제와 관련된 응답을 생성할 수 있습니다.
2. 기계 학습: 데이터 처리를 기반으로 시간이 지남에 따라 학습하고 개선할 수 있는 딥러닝 알고리즘에 기반합니다.
3. 맞춤화: ChatGPT는 특정 도메인이나 작업에 대해 세부 조정될 수 있어 정확성과 효과성을 향상시킬 수 있습니다.
4. 콘텐츠 생성: 웹사이트, 블로그, 소셜 미디어 게시물 등의 콘텐츠를 생성하는 데 사용될 수 있습니다. 이를 통해 콘텐츠 제작자는 시간과 노력을 절약할 수 있으며, 생성된 콘텐츠가 고품질이고 매력적인지를 보장할 수 있습니다.
5. 언어 번역: 여러 언어의 이해와 응답 생성 능력은 언어 번역 서비스에 가치 있는 도구로 사용될 수 있습니다.

ChatGPT는 데이터 엔지니어 및 다른 전문가들이 반복적인 작업을 자동화하고 워크플로우를 효율적으로 관리하며 생산성을 향상시킬 수 있는 AI 기반 챗봇입니다. AI와 자연어 처리 기술의 발전에 따라 ChatGPT는 2023년 이후로 데이터 엔지니어링 팀에게 점점 더 가치 있는 도구가 될 것입니다. ChatGPT의 사용법을 익힘으로써 데이터 엔지니어들은 최신 동향을 선도하고 데이터 엔지니어링 역량을 향상시킬 수 있습니다.