<div id="readability-page-1" class="page"><div id="post-body-4857005549345611689" itemprop="articleBody">
최근 몇 년동안 AI, ML, DL이 뜨면서 BDP라는 용어의 사용이 뜸해졌다. 그렇다고하여 빅데이터라는 영역이 많이 시들해졌다고 생각하는 것은 큰 오판이다. 오히려 더 발전하고 견고해지면서 당연 시 여기는 현재라고 보는게 맞다. 당연히 데이터 작업을 하기 위해서는 그 것들을 커버할 시스템이 필요하기 때문이다.&nbsp;너무나도 당연시 여겨지지만 일부 혹은 단순히 운영해본 사람은 많겠지만 설계부터 설치, 운영까지 모두 해보기는 쉽지 않다. 많지는 않지만 스터디나 세미나를 하면서 BDP나 DE에 대해 설명하고 인터뷰를 하면서 깊게 설명하긴 어려웠으나 적어도 DE를 처음 접하고 이 쪽으로 커리어를 쌓으려는 사람들에게 최소한의 것들은 공유하며 도움이 되기를 바라는 마음에 포스팅을 시작한다.이론적인 부분이 깊게 필요할 경우 시간과 의지가 된다면 문서화하여 Slideshare에 공유할 생각이며 100% 개인적인 의견으로 작성하는 내용이니 최근 동향보다는 이미 견고하게 자리잡은 내용을 중심으로 서술하고자 한다.- 데이터 스토리지 관점에서의 흐름데이터가 부각되기 전 시대의 가장 간단한 서비스의 구조를 생각해보자.클라이언트 - 서버 - DB 구조이다. 여기서 데이터는 모두 DB에 저장되어있고 DB의 경우 물리적 한계가 명확하기 때문에 서비스용 데이터와 일부 로그성 데이터만이 저장할 수 있을 것이다. 서비스용 DB는 안정성이 증명되고 운영 노하우가 많이 축적된 SMP 구조 RDB를 사용하기 때문이다.그럼 SMP말고 다른 아키텍처인 MPP는 무엇일까?만약 운영 DB를 가지고 Group by 등의 분석을 한다고 생각해보자. 이러한 환경을 OLTP라고 하며(실시간으로 트랜잭션이 발생) 이는 분명히 서비스에 지장을 줄 것이고 결국에는 OLAP(배치성 트랜잭션 발생)를 위한 별도 분석용 DB를 한벌 더 마련하고 그 곳에 데이터를 부어 분석용 쿼리를 수행할 수 있을 것이다. 하지만 SMP 구조는 구조상 scale up을 해야하고 이는 한계점에 다다를 수록 비싸진다.이에 따라 분석용 DB로 사용할 수 있는 MPP구조의 DB가 수면위로 올라오게 되었다. MPP 구조의 DB 특성상 리소스가 부족할 경우 scale out을 할 수 있기 때문에 node를 추가하는 방식으로 확장하기 편하다.&nbsp;가령 1억건의 데이터를 SMP DB를 사용하여 count 연산한다면 아무리 슈퍼맨(노드)이라 할지라도 1억번을 세는데 시간이 오래걸린다. 하지만 100명의 운동선수(노드)가 각자 100만건씩 각자 세서 마지막에 갯수를 합산한다면? -&gt; 당연히 훨씬 빠를 뿐만아니라 운동선수 1명 섭외비가 훨씬 쌀 것이다. 또한 슈퍼맨의 경우 더 센 슈퍼맨을 구하려면 섭외하기 힘들지만 운동선수의 경우 여러명을 더 섭외해서 하던 작업을 똑같이 하면 된다는 장점이 있다.이런 시나리오가 가능하게 하기 위해서는 데이터가 각각의 운동선수(노드)에 똑같이 분산되야하고 연산에 따라 다르지만 pk가 없다면 효율을 극대화시킬 수 있다. 하지만 데이터를 유입시킬 때 앞 단에서 잘 쌓아주기만 하면 pk가 없다는 것은 위기보다는 기회일 수 있다.데이터를 잘 분산시킨다는 것은 일부 노드에 데이터가 몰빵되어 일하지 않는 노드가 발생하면 안된다는 것과 같다. 따라서 적절한 분산키를 활용하여 데이터가 잘 분산되게 해야한다.그렇다면 이런 질문이 존재할 수도 있다. 만약 작업중에 A운동선수에게 있는 자료가 B운동선수에게도 필요하면 전달하는데 더 큰 리소스가 발생할 수 있지 않을까? 슈퍼맨의 경우 모든 자료를 혼자 다 들고 있기 때문에 전달하는 리소스가 필요 없을텐데... -&gt; 맞는 말이다. 이러한 현상을 shuffle이라고 하며 분산 프레임워크를 사용할 경우 shuffle을 최소화하는 것도 중요한 개념이다. 애초에 필요한 데이터는 작업 지시자가 broadcast를 해주던지 혹은 모든 운동선수에게 복제본을 전달해주던지 하는 최적화가 필요하다.여기까지 SMP와 MPP에 대해 큰 그림에서 설명한 것이고 데이터의 저장을 어떻게 해야 읽을 때 잘 읽을 수 있을지.. 샤딩 혹은 RDB와는 조금 다른 DB인 nosql이라는 개념도 있다. 이 부분은 추후에 넘어가면서 기술하도록 하자. 이후 각광받은 것이 하둡이다. HDFS로 저장하며 말 그대로 파일시스템으로 저장하는 방식이다. 하둡은 결과적으로 mpp구조와 비슷하기는 하지만 저장소 자체를 의미하며 데이터를 처리하기 위한 엔진은 별도 선택을 해야한다.&nbsp;데이터를 다룬다는 것은 결과적으로 저장 및 처리 자체가 핵심이며 당연히 DB를 잘 이해하면 좋다. 본론에 들어가기 전에 빅데이터 아키텍처를 먼저 훑고 하둡에 대해서 설명하는 것이 좋겠다. 이번 포스팅은 여기서 마친다!

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ParkSuSeong

최근 몇 년동안 AI, ML, DL이 뜨면서 BDP라는 용어의 사용이 뜸해졌다. 그렇다고하여 빅데이터라는 영역이 많이 시들해졌다고 생각하는 것은 큰 오판이다. 오히려 더 발전하고 견고해지면서 당연 시 여기는 현재라고 보는게 맞다. 당연히 데이터 작업을 하기 위해서는 그 것들을 커버할 시스템이 필요하기 때문이다. 
너무나도 당연시 여겨지지만 일부 혹은 단순히 운영해본 사람은 많겠지만 설계부터 설치, 운영까지 모두 해보기는 쉽지 않다. 많지는 않지만 스터디나 세미나를 하면서 BDP나 DE에 대해 설명하고 인터뷰를 하면서 깊게 설명하긴 어려웠으나 적어도 DE를 처음 접하고 이 쪽으로 커리어를 쌓으려는 사람들에게 최소한의 것들은 공유하며 도움이 되기를 바라는 마음에 포스팅을 시작한다.
이론적인 부분이 깊게 필요할 경우 시간과 의지가 된다면 문서화하여 Slideshare에 공유할 생각이며 100% 개인적인 의견으로 작성하는 내용이니 최근 동향보다는 이미 견고하게 자리잡은 내용을 중심으로 서술하고자 한다.
- 데이터 스토리지 관점에서의 흐름
데이터가 부각되기 전 시대의 가장 간단한 서비스의 구조를 생각해보자.
클라이언트 - 서버 - DB 구조이다. 여기서 데이터는 모두 DB에 저장되어있고 DB의 경우 물리적 한계가 명확하기 때문에 서비스용 데이터와 일부 로그성 데이터만이 저장할 수 있을 것이다. 서비스용 DB는 안정성이 증명되고 운영 노하우가 많이 축적된 SMP 구조 RDB를 사용하기 때문이다.
그럼 SMP말고 다른 아키텍처인 MPP는 무엇일까?
SMP, MPP 구조. 출처 - softline
만약 운영 DB를 가지고 Group by 등의 분석을 한다고 생각해보자. 이러한 환경을 OLTP라고 하며(실시간으로 트랜잭션이 발생) 이는 분명히 서비스에 지장을 줄 것이고 결국에는 OLAP(배치성 트랜잭션 발생)를 위한 별도 분석용 DB를 한벌 더 마련하고 그 곳에 데이터를 부어 분석용 쿼리를 수행할 수 있을 것이다. 하지만 SMP 구조는 구조상 scale up을 해야하고 이는 한계점에 다다를 수록 비싸진다.
이에 따라 분석용 DB로 사용할 수 있는 MPP구조의 DB가 수면위로 올라오게 되었다. MPP 구조의 DB 특성상 리소스가 부족할 경우 scale out을 할 수 있기 때문에 node를 추가하는 방식으로 확장하기 편하다. 
가령 1억건의 데이터를 SMP DB를 사용하여 count 연산한다면 아무리 슈퍼맨(노드)이라 할지라도 1억번을 세는데 시간이 오래걸린다. 하지만 100명의 운동선수(노드)가 각자 100만건씩 각자 세서 마지막에 갯수를 합산한다면? -> 당연히 훨씬 빠를 뿐만아니라 운동선수 1명 섭외비가 훨씬 쌀 것이다. 또한 슈퍼맨의 경우 더 센 슈퍼맨을 구하려면 섭외하기 힘들지만 운동선수의 경우 여러명을 더 섭외해서 하던 작업을 똑같이 하면 된다는 장점이 있다.
이런 시나리오가 가능하게 하기 위해서는 데이터가 각각의 운동선수(노드)에 똑같이 분산되야하고 연산에 따라 다르지만 pk가 없다면 효율을 극대화시킬 수 있다. 하지만 데이터를 유입시킬 때 앞 단에서 잘 쌓아주기만 하면 pk가 없다는 것은 위기보다는 기회일 수 있다.
데이터를 잘 분산시킨다는 것은 일부 노드에 데이터가 몰빵되어 일하지 않는 노드가 발생하면 안된다는 것과 같다. 따라서 적절한 분산키를 활용하여 데이터가 잘 분산되게 해야한다.
그렇다면 이런 질문이 존재할 수도 있다. 만약 작업중에 A운동선수에게 있는 자료가 B운동선수에게도 필요하면 전달하는데 더 큰 리소스가 발생할 수 있지 않을까? 슈퍼맨의 경우 모든 자료를 혼자 다 들고 있기 때문에 전달하는 리소스가 필요 없을텐데... -> 맞는 말이다. 이러한 현상을 shuffle이라고 하며 분산 프레임워크를 사용할 경우 shuffle을 최소화하는 것도 중요한 개념이다. 애초에 필요한 데이터는 작업 지시자가 broadcast를 해주던지 혹은 모든 운동선수에게 복제본을 전달해주던지 하는 최적화가 필요하다.
여기까지 SMP와 MPP에 대해 큰 그림에서 설명한 것이고 데이터의 저장을 어떻게 해야 읽을 때 잘 읽을 수 있을지.. 샤딩 혹은 RDB와는 조금 다른 DB인 nosql이라는 개념도 있다. 이 부분은 추후에 넘어가면서 기술하도록 하자. 이후 각광받은 것이 하둡이다. HDFS로 저장하며 말 그대로 파일시스템으로 저장하는 방식이다. 하둡은 결과적으로 mpp구조와 비슷하기는 하지만 저장소 자체를 의미하며 데이터를 처리하기 위한 엔진은 별도 선택을 해야한다. 
데이터를 다룬다는 것은 결과적으로 저장 및 처리 자체가 핵심이며 당연히 DB를 잘 이해하면 좋다. 본론에 들어가기 전에 빅데이터 아키텍처를 먼저 훑고 하둡에 대해서 설명하는 것이 좋겠다. 이번 포스팅은 여기서 마친다!

1) 빅데이터 플랫폼 아키텍처에 대하여.. 데이터 스토리지 관점에서의 흐름

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