기업에서 데이터 수집, 통합, 분석을 위해 사용할 수 있는 플랫폼 및 시스템 구조를 정리합니다. 각 플랫폼은 데이터 처리 과정(수집 → 통합 → 분석)을 지원하며, 기업의 요구사항(규모, 실시간 처리 여부, 비용 등)에 따라 선택할 수 있습니다.
1. AWS (Amazon Web Services)
AWS는 데이터 수집, 통합, 분석을 위한 포괄적인 클라우드 기반 솔루션을 제공합니다. 주요 서비스와 시스템 구조는 다음과 같습니다.
시스템 구조
- 데이터 수집:
- Amazon Kinesis: 실시간 스트리밍 데이터 수집 (예: IoT, 로그, 클릭스트림).
- AWS Glue Crawler: 다양한 소스(데이터베이스, 파일 등)에서 메타데이터를 크롤링하여 수집.
- Amazon S3: 비정형/정형 데이터를 저장하는 객체 스토리지로, 초기 데이터 수집 지점 역할.
- 데이터 통합:
- AWS Glue: ETL(Extract, Transform, Load) 작업을 통해 데이터를 검색, 변환, 통합. Apache Spark 기반으로 확장성 제공.
- Amazon Managed Streaming for Apache Kafka (MSK): 스트리밍 데이터를 통합 처리.
- Amazon AppFlow: SaaS 애플리케이션(예: Salesforce)과 AWS 간 데이터 통합.
- 데이터 분석:
- Amazon Redshift: 데이터 웨어하우스로 대규모 정형 데이터 분석.
- Amazon Athena: S3에 저장된 데이터를 SQL로 쿼리하여 분석.
- Amazon EMR: Apache Spark, Hive 등 오픈소스 프레임워크로 빅데이터 분석.
- Amazon QuickSight: 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구로 데이터 시각화 및 대시보드 제공.
장점
- 서버리스 옵션 다수 제공(예: Lambda, Athena)으로 관리 부담 감소.
- 다양한 소스와의 통합 용이성.
- 확장성과 비용 효율성.
활용 예시
- 실시간 스트리밍 데이터 → Kinesis로 수집 → Glue로 변환 → Redshift/Athena로 분석 → QuickSight로 시각화.
2. Google Cloud Platform (GCP)
GCP는 데이터 처리와 분석에 강력한 AI/ML 기능을 결합한 플랫폼입니다.
시스템 구조
- 데이터 수집:
- Cloud Pub/Sub: 실시간 메시지 수집 및 스트리밍.
- Cloud Data Transfer: 외부 소스에서 데이터 가져오기.
- 데이터 통합:
- Cloud Dataflow: 스트리밍 및 배치 데이터 처리를 위한 ETL 파이프라인.
- Cloud Dataproc: Hadoop, Spark 기반 데이터 통합.
- 데이터 분석:
- BigQuery: 서버리스 데이터 웨어하우스로 SQL 기반 대규모 분석.
- Looker: BI 및 데이터 시각화 플랫폼.
- Vertex AI: 머신러닝 모델을 활용한 고급 분석.
장점
- BigQuery의 빠른 쿼리 성능과 서버리스 구조.
- AI/ML 통합 용이성.
- 멀티 클라우드 환경 지원.
활용 예시
- Pub/Sub으로 실시간 데이터 수집 → Dataflow로 통합 → BigQuery로 분석 → Looker로 시각화.
3. Microsoft Azure
Azure는 엔터프라이즈 환경에 적합하며, Microsoft 제품과의 통합이 뛰어납니다.
시스템 구조
- 데이터 수집:
- Azure Event Hubs: 대규모 실시간 이벤트 수집.
- Azure Data Factory: 다양한 소스에서 데이터 수집 및 오케스트레이션.
- 데이터 통합:
- Azure Data Factory: ETL/ELT 파이프라인 구축.
- Azure Databricks: Apache Spark 기반 데이터 통합 및 처리.
- 데이터 분석:
- Azure Synapse Analytics: 통합 데이터 웨어하우스 및 분석 플랫폼.
- Power BI: 데이터 시각화 및 BI 도구.
장점
- Microsoft 생태계(예: Excel, SQL Server)와의 높은 호환성.
- 하이브리드 클라우드 지원.
- 직관적인 관리 인터페이스.
활용 예시
- Event Hubs로 데이터 수집 → Data Factory로 통합 → Synapse Analytics로 분석 → Power BI로 시각화.
4. Databricks
Databricks는 Apache Spark를 기반으로 한 통합 데이터 플랫폼으로, 데이터 엔지니어링과 분석을 모두 지원합니다.
시스템 구조
- 데이터 수집:
- Delta Lake와 연계하여 S3, Azure Data Lake 등에서 데이터 수집.
- Kafka, Kinesis 등 스트리밍 소스 지원.
- 데이터 통합:
- Delta Lake: 데이터 레이크에서 데이터 통합 및 관리(ACID 트랜잭션 지원).
- Spark를 활용한 ETL/ELT 작업.
- 데이터 분석:
- Spark 기반 분석 및 ML 워크로드.
- BI 도구(예: Tableau)와 통합 가능.
장점
- 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 기능 결합.
- 협업 환경(노트북 스타일) 제공.
- 클라우드 간 호환성(AWS, Azure, GCP).
활용 예시
- S3에서 데이터 수집 → Delta Lake로 통합 → Spark로 분석 → BI 도구로 시각화.
5. Snowflake
Snowflake는 클라우드 네이티브 데이터 웨어하우스로, 데이터 통합과 분석에 특화되어 있습니다.
시스템 구조
- 데이터 수집:
- 외부 소스(S3, Azure Blob 등)에서 데이터 로드.
- Snowpipe를 통한 실시간 데이터 수집.
- 데이터 통합:
- ETL 도구(예: AWS Glue, Azure Data Factory)와 연계.
- 내부 SQL 기반 변환 기능.
- 데이터 분석:
- 대규모 SQL 쿼리 실행.
- BI 도구(예: Tableau, Power BI)와 통합.
장점
- 컴퓨팅과 스토리지 분리로 비용 최적화.
- 멀티 클라우드 지원(AWS, Azure, GCP).
- 사용 용이성(완전 관리형).
활용 예시
- S3에서 Snowpipe로 데이터 수집 → Snowflake에서 통합 및 분석 → Tableau로 시각화.
비교 요약
| 플랫폼 | 데이터 수집 | 데이터 통합 | 데이터 분석 | 주요 장점 |
|---|---|---|---|---|
| AWS | Kinesis, S3 | Glue, MSK | Redshift, EMR, Athena | 확장성, 서버리스 옵션 |
| GCP | Pub/Sub | Dataflow, Dataproc | BigQuery, Looker | AI/ML 통합, 쿼리 속도 |
| Azure | Event Hubs, Data Factory | Data Factory, Databricks | Synapse, Power BI | Microsoft 호환성, 하이브리드 |
| Databricks | Delta Lake, Kafka | Delta Lake, Spark | Spark, BI 통합 | 통합 플랫폼, 협업 환경 |
| Snowflake | Snowpipe, S3 | SQL 변환, ETL 연계 | SQL 분석, BI 통합 | 멀티 클라우드, 비용 효율성 |
선택 기준
- 규모: 소규모라면 Snowflake나 Databricks, 대규모라면 AWS나 Azure 추천.
- 실시간 처리: Kinesis(AWS), Pub/Sub(GCP), Event Hubs(Azure)가 적합.
- 비용: 서버리스 옵션(AWS Athena, GCP BigQuery) 또는 컴퓨팅/스토리지 분리(Snowflake) 고려.
- 기존 환경: Microsoft 중심이라면 Azure, Google/AI 중심이라면 GCP 선호.