ITPE * JackerLab

개요SQLMesh는 SQL 기반의 데이터 워크플로우를 보다 체계적이고 안정적으로 관리하기 위한 오픈소스 데이터 오케스트레이션 프레임워크이다. 모델 버전 관리, 테스트, 캐싱, 재현성 확보 등 데이터 엔지니어링의 복잡성을 획기적으로 줄이기 위해 설계되었다. dbt의 대안 또는 보완재로 주목받으며, 프로덕션 수준의 데이터 파이프라인 구현을 단순화한다.1. 개념 및 정의SQLMesh는 Python 없이도 SQL만으로 데이터 파이프라인의 정의, 테스트, 실행, 변경 관리까지 가능한 플랫폼으로, 특히 데이터 모델의 변경 사항을 추적하고 안전하게 배포하는 기능에 초점을 맞추고 있다.목적: SQL로 데이터 모델링과 파이프라인을 구성하며 데이터 품질과 유지관리성을 확보기반 원리: SQL-centric 접근으로 DevO..

개요Declarative Data Quality는 데이터 품질 관리에서 절차적인 코드 대신 원하는 상태와 조건을 선언하여 품질 검증을 수행하는 방식이다. 이 접근은 데이터 엔지니어와 분석가가 반복 가능한 품질 검사를 구조화된 방식으로 자동화하고, 코드 유지보수와 확장성을 크게 향상시킨다.1. 개념 및 정의Declarative Data Quality는 SQL, YAML 등 선언형 언어로 기대하는 데이터 상태를 명시하고, 해당 조건을 만족하는지를 검사하는 데이터 품질 관리 전략이다. 주로 데이터 파이프라인 내에서 품질 조건을 자동 검증하며, 품질 이슈가 있는 경우 경고나 차단이 가능하다.목적 및 필요성데이터 품질 문제 사전 탐지 및 예방코드 반복 최소화 및 유지보수 용이성 향상협업 가능한 품질 관리 체계 구..

개요Executable Data Contracts(EDC)는 데이터 품질 요구사항, 스키마 규칙, 접근 제어 정책 등을 코드 형태로 정의하고, 데이터 파이프라인에서 이를 실행 가능한 논리로 자동 적용하는 기술입니다. 이는 데이터 생산자와 소비자 간의 신뢰성과 협업을 강화하며, 파이프라인 내 데이터 이상을 조기 탐지하고 운영 리스크를 줄이는 데 핵심 역할을 합니다. '테스트 가능한 데이터'라는 새로운 패러다임으로, DevOps의 Infrastructure as Code처럼 DataOps를 구성하는 핵심 컴포넌트로 자리매김하고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의데이터 계약(Schema + Rule + Policy)을 코드화하고, 실시간 데이터 흐름에 자동으로 적용되는 시스템“Contract..

개요Data Contracts는 데이터 생산자(Producer)와 소비자(Consumer) 간의 신뢰성과 품질을 보장하기 위해 명시적으로 정의하는 "계약"입니다. 이는 데이터 스키마, 품질, SLA, 변경 정책 등을 사전에 명문화하여, 데이터 품질 저하, 의사소통 문제, 예기치 못한 장애를 예방할 수 있게 해주는 협업 프레임워크입니다. 데이터 중심 조직에서 데이터 품질 문제를 시스템적으로 해결하기 위한 핵심 도구로 부상하고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의데이터 생산자와 소비자 간의 스키마, 품질, SLA 등을 명시한 계약 문서기술적 계약 + 조직적 약속 포함목적데이터 변경 시 영향 범위를 최소화하고 신뢰 기반 협업 구축품질 보장, 장애 예방필요성데이터 파이프라인 확산에 따라 품질 이..