Lakehouse Architecture

개요

Lakehouse Architecture는 데이터 레이크(Data Lake)의 확장성과 유연성과, 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)의 구조화·신뢰성·고성능 분석 기능을 결합한 차세대 통합 분석 아키텍처입니다. 데이터 사일로를 해소하고, 단일 저장소에서 배치·스트리밍·ML 분석까지 아우를 수 있도록 설계되어, 현대적인 데이터 엔지니어링의 핵심 모델로 주목받고 있습니다.

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1. 개념 및 정의

Lakehouse Architecture는 구조화/반구조화/비구조화 데이터를 데이터 레이크에 저장하면서도, 데이터 웨어하우스 수준의 신뢰성과 쿼리 성능을 제공하는 통합 아키텍처입니다.

• 기반 기술: 클라우드 오브젝트 스토리지 + 오픈 포맷 (예: Parquet, Delta, Iceberg)
• 데이터 통합: 단일 위치에 저장하고, 다양한 처리 프레임워크에서 접근 가능
• 대표 구현체: Databricks Delta Lake, Apache Iceberg, Apache Hudi 등

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2. Lakehouse의 주요 구성 요소

구성 요소	설명	예시 기술
오브젝트 스토리지	원시 데이터 저장소	S3, ADLS, GCS
오픈 테이블 포맷	트랜잭션, 스키마, 버전 관리	Delta Lake, Iceberg, Hudi
메타데이터 레이어	테이블 정보 및 쿼리 최적화	Hive Metastore, Unity Catalog
처리 엔진	배치·스트리밍 분석 수행	Apache Spark, Flink, Trino
BI/ML 인터페이스	SQL, 노트북, API 등 접근 지원	dbt, Tableau, MLflow

Lakehouse는 “스키마 유연성 + 쿼리 정확도 + 성능”을 동시에 추구합니다.

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3. 데이터 웨어하우스 vs 데이터 레이크 vs Lakehouse 비교

항목	Data Warehouse	Data Lake	Lakehouse
저장 위치	전용 DB 시스템	오브젝트 스토리지	오브젝트 스토리지
데이터 유형	구조화	모든 유형	모든 유형
확장성	제한적	매우 높음	매우 높음
분석 성능	높음	낮음 (기본 상태)	높음 (Index, Caching 등 활용 시)
비용 효율성	높음	매우 높음	중간~높음
트랜잭션 보장	강함	없음	가능 (ACID 지원)

Lakehouse는 두 접근법의 절충안이 아니라, 융합·진화된 모델입니다.

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4. 장점 및 특징

특징	설명
단일 저장소	데이터 중복 제거, 사일로 해소
오픈 포맷	벤더 종속성 없음, 상호운용성 강화
트랜잭션 지원	ACID 보장으로 정확한 분석 가능
비용 효율	클라우드 스토리지 기반 확장성 확보
ML/AI 통합	동일 아키텍처에서 학습/추론 가능

기존 레이크의 단점이었던 느린 쿼리 성능과 무질서한 스키마 문제를 해결합니다.

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5. 활용 사례

산업	활용 예시
이커머스	실시간 고객 행동 분석 + 상품 추천
금융	대용량 트랜잭션 로그 기반 리스크 모델링
제조	IoT 센서 스트리밍 분석 + 예지 보전
미디어/광고	클릭 로그 기반 캠페인 효과 분석
공공/의료	다양한 형식의 정책/환자 데이터 통합 분석

ML, BI, 실시간 분석이 융합되는 현대 데이터 환경에 최적화된 구조입니다.

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6. 결론

Lakehouse Architecture는 “스토리지의 유연성 + 웨어하우스 수준의 신뢰성 + AI/ML 시대의 확장성”이라는 세 가지 요건을 동시에 충족시키며, 데이터 중심 의사결정과 제품화를 실현하는 데이터 아키텍처의 미래로 부상하고 있습니다. 오픈 포맷 기반의 접근 덕분에 기존 플랫폼 간 통합도 쉬워지고 있으며, 점점 더 많은 기업이 전통적인 DW나 DL 대신 Lakehouse 전략을 선택하고 있습니다.