데이터 인프라 재구성: Apache Iceberg가 주도하는 레이크-웨어하우스 통합의 새로운 시대

지난 수십 년 동안 데이터 웨어하우스는 구조화된 대규모 기록 데이터를 처리하고 분석하는 데 중요한 도구로 사용되어 왔으며 다양한 소스의 데이터를 신속하게 쿼리하고 복잡한 분석 워크로드에 대한 강력한 지원을 제공할 수 있습니다. 그러나 데이터의 양이 지속적으로 증가함에 따라 데이터 사일로화, 높은 비용, 비정형 데이터에 대한 처리 능력 부족 등 데이터 웨어하우스의 한계가 점차 나타나고 있습니다. 동시에 데이터 레이크 기술의 부상은 다양한 유형의 데이터 처리를 위한 저비용의 대규모 저장 공간을 제공하여 다양한 유형의 데이터 과학 워크로드 개발을 촉진합니다.
이러한 배경에서 오픈 소스 고성능 Apache Iceberg 테이블 형식의 등장은 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 사용 방식을 완전히 바꿔 현대 데이터 인프라에 혁명적인 변화를 가져왔습니다. 레이크-웨어하우스 통합의 핵심 구성 요소인 Apache Iceberg는 대규모 데이터 분석 및 쿼리를 위한 강력한 지원을 제공합니다. 데이터 웨어하우스의 효율적인 쿼리 및 분석 기능을 갖추고 있을 뿐만 아니라 데이터 레이크의 대규모 저장 및 유연한 데이터 처리라는 장점도 있습니다.
Apache Iceberg의 출현으로 기업은 변화하는 비즈니스 요구 사항을 충족하기 위해 데이터를 자주 마이그레이션하고 복사할 필요가 없어져 비용이 절감되고 효율성이 향상됩니다. 또한 비즈니스 요구 사항의 변화에 ​​따라 변경할 수 있는 유연한 데이터 아키텍처를 제공하여 데이터 아키텍처의 복잡성을 줄입니다. 더 중요한 것은 Apache Iceberg의 개방성 덕분에 기업은 벤더 종속 문제를 피하면서 자신에게 가장 적합한 데이터 처리 엔진을 자유롭게 선택할 수 있습니다.
커뮤니티 중심의 Lakehouse는 데이터 분석 및 처리에 대한 모든 요구 사항을 충족하는 안전하고 현대적인 데이터 항구를 제공합니다. Lakehouse는 데이터 웨어하우스의 강력한 기능과 데이터 레이크의 유연성을 결합하고 모든 구성 요소가 이러한 목표를 달성하고 비용 효율적입니다. Apache Iceberg, Apache Parquet 및 커뮤니티 중심 표준을 준수한다는 것은 Lakehouse가 Iceberg의 모든 SQL DML 및 DDL 작업과 스트리밍 분석을 지원해야 함을 의미합니다. 여러 회사의 다양한 개발자 커뮤니티는 한 회사의 이익이 프로젝트 방향을 지배하지 않으며 일부 회사가 오픈 소스 프로젝트에 기여하는 대신 스택에 귀중한 기능을 유지해야 하는 일관성 인센티브를 피한다는 것을 의미합니다.
Apache Iceberg의 강력함과 개방성은 현대 데이터 인프라에 새로운 가능성을 열어줍니다. 이를 통해 사용자는 데이터 크기에 관계없이 저렴한 비용으로 대규모 데이터를 안전하고 효율적이며 혁신적인 방식으로 쿼리하고 분석할 수 있습니다. Apache Iceberg에 대해 배우고 싶은 독자들을 위해 우리 동료들은 초보자부터 마스터까지 Apache Iceberg에 대한 포괄적인 소개를 제공할 "Apache Iceberg: 궁극적인 가이드"라는 책을 집필하고 있습니다.
새로운,심층 기술은 모든 산업과 시장에서 데이터의 의사 결정 역할을 통합하고 있습니다. 간단한 테이블 형식의 개발에서 볼 수 있듯이 Apache Iceberg의 활발한 커뮤니티 내 수백 명의 오픈 소스 기여자들의 공동 노력으로 이 기술에 근본적인 변화가 일어났습니다. 수십 년 된 데이터 웨어하우스 모델과 제한된 데이터 레이크에서 통합 레이크 및 웨어하우스의 새로운 시대로 전환함에 따라 Apache Iceberg의 중요성은 자명합니다.
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통합 레이크와 창고의 새로운 시대: Apache Iceberg가 주도하는 데이터 인프라 변화