ClickHouse Lake (CHL)

개요

ClickHouse Lake(CHL)는 ClickHouse의 새로운 스토리지 아키텍처로, 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 장점을 결합한 Lakehouse 모델을 기반으로 한다. 분리된 컴퓨트와 스토리지 구조를 바탕으로 대규모 데이터 처리 효율성과 유연성을 확보하며, 클라우드 환경에서의 확장성과 비용 효율성까지 고려한 차세대 분석 플랫폼이다.

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1. 개념 및 정의

항목	설명
정의	ClickHouse Lake는 컴퓨트와 스토리지가 분리된 객체 스토리지 기반의 ClickHouse 확장형 아키텍처
목적	대규모 데이터 분석의 탄력성과 확장성 확보, Lakehouse 구조 기반 운영
필요성	기존 ClickHouse 아키텍처의 로컬 디스크 의존성 문제 해소 및 클라우드 최적화 운영 필요

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2. 특징

특징	설명	기존 ClickHouse와의 차별점
컴퓨트-스토리지 분리	EC2 + S3 형태로 분산 아키텍처 구성	기존 로컬 디스크 기반 구조와 대비
오브젝트 스토리지 기반	Amazon S3, MinIO, Azure Blob 등 지원	확장성과 비용 효율성 향상
실시간 분석 성능 유지	ClickHouse 엔진의 고속 질의 처리 유지	성능 저하 없이 탄력성 확보

CHL은 기존 ClickHouse의 성능을 유지하면서도 클라우드 환경에 최적화된 구조로 발전되었다.

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3. 구성 요소

구성 요소	설명	역할
Compute Nodes	질의 처리 전담 노드	SQL 실행 및 병렬 처리 담당
Object Storage	원본 데이터 저장소 (S3, Blob 등)	분산 데이터 저장 및 공유
Metadata Store	테이블 구조 및 파일 위치 관리	Hive Metastore, ClickHouse 자체 메타 지원
Cache Layer	자주 사용하는 데이터 로컬 캐싱	성능 향상을 위한 필수 구성

구성 요소는 탄력적이고 확장 가능한 분석 시스템을 구현하는 핵심 기반이다.

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4. 기술 요소

기술 요소	설명	연관 기술
Read/Write Decoupling	쓰기와 읽기의 물리적 분리	Iceberg, Delta Lake 유사 전략
Snapshot Isolation	읽기 일관성을 위한 버저닝 처리	Multi-version Concurrency Control (MVCC)
Parquet/ORC 지원	Lakehouse 표준 포맷 활용	Arrow, DataFusion 등과 호환
Cloud-native Caching	S3에서 읽는 데이터의 지역 캐시화	SSD, RAM 기반 고속 처리 지원

CHL은 Lakehouse의 핵심 기술을 ClickHouse 아키텍처에 융합시킨 형태이다.

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5. 장점 및 이점

장점	설명	기대 효과
유연한 확장성	컴퓨트/스토리지 독립적 확장 가능	수요 기반 자원 할당으로 비용 최적화
클라우드 친화성	오브젝트 스토리지 중심 구조	다양한 퍼블릭 클라우드와 호환성 보장
고성능 유지	ClickHouse 엔진 성능 그대로 유지	실시간 대용량 분석 가능

CHL은 대규모 로그 분석, 사용자 행동 분석, BI 등에 탁월한 성능을 발휘한다.

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6. 주요 활용 사례 및 고려사항

활용 사례	설명	고려사항
마이크로서비스 로그 분석	수십억 건 이상의 로그를 실시간 분석	S3 IOPS 및 캐시 전략 중요
데이터 레이크 통합	Iceberg 기반 데이터 공유 가능	메타데이터 정합성 유지 필요
SaaS 제품 분석	고객별 격리된 분석 환경 제공	보안 정책 및 멀티테넌시 설계 필요

활용 시 오브젝트 스토리지 성능 및 네트워크 대역폭 관리가 중요하다.

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7. 결론

ClickHouse Lake는 고속 질의 처리 능력을 유지하면서도, 현대적인 분산 스토리지 구조를 접목시켜 확장성과 유연성을 확보한 진화형 분석 플랫폼이다. 기존 ClickHouse의 성능을 계승하면서도 클라우드 네이티브 환경에서 Lakehouse 기능을 온전히 구현할 수 있어, 대규모 데이터 처리와 실시간 분석을 동시에 요구하는 기업에게 이상적인 선택지가 될 수 있다.