Zero-Copy Data Lake
개요
데이터가 폭발적으로 증가하고 조직 간 협업 및 분석 수요가 커지면서, 데이터 레이크(Data Lake)의 구조 또한 진화하고 있습니다. 특히 데이터를 복제하지 않고 여러 워크로드에서 공유할 수 있는 Zero-Copy Data Lake 아키텍처가 주목받고 있습니다. 이 구조는 데이터 이동 없이 다양한 분석 및 머신러닝 워크로드에 동일한 데이터를 활용할 수 있도록 하여, 비용 절감과 거버넌스 강화를 동시에 실현합니다.
1. 개념 및 정의
Zero-Copy Data Lake란 데이터를 별도로 복사(copy)하지 않고, 단일 저장소에서 다양한 분석 시스템이나 팀이 해당 데이터를 공유·활용할 수 있는 데이터 레이크 아키텍처입니다.
전통적인 방식에서는 데이터를 이동하거나 복제하여 팀별로 보유하였지만, Zero-Copy는 동일한 물리적 파일에 대해 뷰(View), 권한, 포맷 추상화를 통해 사용자를 분리합니다. 주요 기술은 Iceberg, Delta Lake, Apache Hudi 등과 같은 테이블 포맷과, 네이티브 권한 제어 및 메타데이터 뷰 관리입니다.
2. 특징
| 항목 | 설명 | 비교/특징 |
| 데이터 복제 없음 | 파일 복사 없이 공유 | 스토리지 절감, 실시간성 향상 |
| 멀티엔진 호환 | Spark, Trino, Snowflake 등에서 동일 파일 사용 | 엔진 종속성 감소 |
| 메타데이터 중심 접근 | 뷰 기반 권한 및 카탈로그 사용 | Apache Iceberg, Unity Catalog 등 기반 |
Zero-Copy는 데이터 접근의 유연성과 보안성 모두를 확보합니다.
3. 구성 요소
| 구성 요소 | 설명 | 예시 |
| 테이블 포맷 | 데이터 레이크 파일 추상화 및 트랜잭션 지원 | Iceberg, Delta Lake, Hudi |
| 메타데이터 카탈로그 | 테이블 구조, 뷰, 권한 정보 저장소 | AWS Glue, Unity Catalog, Hive Metastore |
| 권한 및 뷰 엔진 | 사용자별 컬럼/로우 수준 제어 | RBAC/ABAC, 데이터 마스킹 정책 등 |
| 쿼리 엔진 | 분석 엔진과의 연결 인터페이스 | Trino, Presto, Spark SQL, Dremio 등 |
이러한 구성은 물리적 데이터는 그대로 두고 논리적으로 다르게 활용하는 기반을 만듭니다.
4. 기술 요소
| 기술 요소 | 설명 | 적용 기술 |
| Transaction Log 기반 | ACID 보장 + 테이블 변경 추적 | DeltaLog, Iceberg Manifest, HUDI Timeline |
| Time Travel 기능 | 특정 시점의 데이터 조회 | Rollback, 데이터 감사 용도 |
| Multi-Table Namespace | 팀별 독립 메타테이블 관리 | Unity Catalog, LakeFS |
| Row-Level Security | 레코드 단위 접근 제어 | 정책 기반 Row Filter 적용 |
Zero-Copy는 스토리지 효율성과 컴플라이언스를 동시에 달성할 수 있습니다.
5. 장점 및 이점
| 장점 | 설명 | 기대 효과 |
| 스토리지 비용 절감 | 데이터 복제 최소화 | 수 TB~PB 수준 절감 가능 |
| 협업 환경 강화 | 실시간 뷰 공유 및 관리 | 분석/ML 팀 간 중복 제거 |
| 보안 및 규제 대응 | 컬럼/로우 권한 제어 가능 | GDPR, HIPAA 등 컴플라이언스 강화 |
Zero-Copy는 Modern Data Stack의 핵심 전략입니다.
6. 주요 활용 사례 및 고려사항
| 사례 | 설명 | 고려사항 |
| 금융/보험 데이터 분석 | 개인정보 포함 데이터 공유 | 민감 필드 마스킹 및 RLS 적용 필수 |
| 멀티팀 데이터 플랫폼 운영 | 동일 데이터셋에 대해 팀별 뷰 제공 | 스키마 변경 관리 및 알림 체계 필요 |
| SaaS 기업의 고객 데이터 분리 | 하나의 물리 테이블에서 고객별 데이터 분리 | 테넌시 정책 강화, 감사 로그 필요 |
도입 시에는 포맷 호환성, 권한 정책 구조, 메타데이터 운영 전략을 함께 설계해야 합니다.
7. 결론
Zero-Copy Data Lake는 데이터 공유와 보안의 균형을 맞추는 현대적 데이터 전략입니다. 분석, AI/ML, BI, 규제 준수 등 다양한 요구를 하나의 스토리지 구조로 만족시킬 수 있으며, 기술적으로는 Iceberg, Delta Lake와 같은 포맷과 메타데이터 관리 체계를 통해 실현됩니다. 조직 전체의 데이터 운영 효율성과 신뢰성을 높이는 데 핵심적인 역할을 수행할 것입니다.