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Lakehouse Federation Query Engine (LFQE)

개요Lakehouse Federation Query Engine(LFQE)는 다양한 데이터 소스를 단일 인터페이스를 통해 통합적으로 질의할 수 있도록 지원하는 차세대 분석 엔진입니다. 특히 레이크하우스 아키텍처 위에서 작동하며, 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크 간의 장점을 결합한 구조를 갖추고 있어 기업의 데이터 분석 효율을 극대화합니다. 본 글에서는 LFQE의 개념, 구조, 기술 요소 및 활용 사례를 상세히 분석합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의이기종 데이터 소스를 통합 질의하는 분산형 질의 엔진다양한 커넥터 지원목적레이크하우스 환경에서 실시간 분석 및 연합 쿼리 수행성능과 유연성 확보필요성여러 데이터 저장소를 하나의 논리적 단위로 조회 가능데이터 사일로 해소LFQE는 Delta La..

개요ClickHouse 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.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의ClickHouse Lake는 컴퓨트와 스토리지가 분리된 객체 스토리지 기반의 ClickHouse 확장형 아키텍처목적대규모 데이터 분석의 탄력성과 확장성 확보, Lakehouse 구조 기반 운영필요성기존 ClickHouse 아키텍처의 로컬 디스크 의존성 문제 해소 및 클라우드 최적화 운영 필요2. 특징특징설명기존 ClickHo..

개요데이터가 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 정의Zero-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-Cop..

개요빅데이터 환경에서 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스 간의 통합은 여전히 해결되지 않은 기술적 과제였습니다. 이 두 환경의 포맷, 성능, 일관성 차이로 인해 조직은 데이터 복제, 이중 저장, ETL 반복 등 많은 비효율을 감수해야 했습니다. 이를 해결하기 위해 Delta Lake는 2023년, UniForm이라는 혁신 기능을 공개했습니다. Delta Lake UniForm은 Iceberg, Hudi, Parquet 등 다양한 오픈 테이블 포맷과의 메타데이터 호환성을 지원하여, 진정한 One Table, Multi Engine을 실현하는 핵심 기술입니다.1. 개념 및 정의Delta Lake UniForm은 Delta Lake에 저장된 데이터를 **다른 오픈 테이블 포맷(Iceberg, Hudi 등)**과..

개요One Table은 Lakehouse 아키텍처에서 다양한 데이터 처리 엔진과 분석 플랫폼이 하나의 테이블 형식으로 읽고 쓸 수 있도록 지원하는 다중 엔진 호환 테이블 사양(Multi-Engine Table Spec)이다. Apache Iceberg와 Delta Lake 포맷을 상호 운용 가능하게 만드는 사양으로, 개방성과 호환성, 확장성 측면에서 데이터 생태계에 중요한 전환점을 제공한다.1. 개념 및 정의One Table은 데이터가 저장된 단일 테이블을 Iceberg, Delta Lake, Apache Spark, Trino, Flink, Hive, Dremio, Snowflake 등 다양한 엔진이 동일한 규격으로 읽고 쓸 수 있도록 중재하는 메타데이터 구조 및 포맷 인터페이스다. 구성 요소 설명 ..

개요Delta Lake는 기존 데이터 레이크에 ACID 트랜잭션, 버전 관리, 스키마 강제 등의 기능을 추가하여, 안정적이고 신뢰할 수 있는 데이터 처리 환경을 제공하는 오픈소스 스토리지 레이어이다. Databricks에서 주도하며, Apache Spark 및 Lakehouse 아키텍처의 핵심 구성요소로 채택되고 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의Apache Spark 기반 데이터 레이크에 트랜잭션, 스키마 관리, 데이터 버전 기능을 추가한 스토리지 포맷 및 레이어형식Parquet + 트랜잭션 로그(_delta_log) 기반 스토리지주체Databricks 주도, Linux Foundation Project 참여Delta Lake는 "데이터 레이크의 유연성"과 "데이터 웨어하우스의 신뢰성"을 결합한..

개요Unity Catalog는 Databricks에서 제공하는 통합 데이터 거버넌스 솔루션으로, 조직의 모든 데이터 자산에 대한 중앙 집중적 카탈로그, 권한 관리, 감사 추적, 계보(라인리지) 정보를 제공하는 메타데이터 관리 플랫폼이다. Lakehouse 아키텍처에 최적화되어 있으며, 데이터 엔지니어, 분석가, 보안 관리자 모두를 위한 단일 관리 체계를 실현한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Databricks 내의 테이블, 뷰, 파일, ML 모델 등에 대한 메타데이터, 권한, 라인리지 등을 중앙 관리하는 플랫폼역할데이터 거버넌스, 카탈로그 관리, 접근 제어, 감사 로깅 제공대상 환경Databricks Lakehouse, Delta Lake 기반 워크스페이스 전반Unity Catalog는 Azure..

개요Security Data Lake 및 Lakehouse는 대규모 보안 데이터를 유연하게 수집, 저장, 분석하기 위한 현대적인 데이터 아키텍처입니다. 기존 SIEM(System Information and Event Management)의 한계를 보완하면서, 정형·비정형 데이터를 통합하고 머신러닝 기반의 위협 탐지 및 대응을 가능하게 합니다. 클라우드 기반 보안 운영체제(SOC) 구축을 위한 핵심 요소로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의Security Data Lake는 다양한 보안 소스로부터 수집된 방대한 로그와 이벤트 데이터를 원시 상태로 저장하는 중앙 저장소이며, Lakehouse는 이를 분석 및 처리할 수 있는 데이터 웨어하우스 기능을 통합한 진화형 구조입니다.Security Data Lak..

개요Lakehouse 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.1. 개념 및 정의Lakehouse 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 위치..

개요'빅데이터'는 대량의 데이터를 수집·저장·분석하여 인사이트를 도출하는 기술과 방법론을 의미하며, 2010년대 초부터 산업 전반에서 디지털 혁신을 이끌어왔습니다. 하지만 정형·비정형 데이터를 저장하는 데 그치지 않고, AI 기반의 실시간 분석과 자동화된 의사결정까지 요구되는 시대가 도래하면서 '빅데이터 2.0' 개념이 주목받고 있습니다. 본 포스트에서는 빅데이터와 빅데이터 2.0의 개념, 기술 차이, 아키텍처, 활용 사례 등을 비교 분석합니다.1. 빅데이터(Big Data)란? 항목 설명 정의대용량, 고속, 다양한 형태의 데이터를 저장하고 분석하는 기술 및 환경특징3V(Volume, Velocity, Variety) → 이후 5V(Veracity, Value)로 확장주요 기술Hadoop, HDFS, ..

개요Lakehouse(레이크하우스)는 데이터 레이크(Data Lake)의 유연성과 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)의 구조화된 분석 기능을 결합한 차세대 데이터 아키텍처입니다. 방대한 양의 정형, 반정형, 비정형 데이터를 하나의 플랫폼에서 저장하고 분석할 수 있도록 하며, 비용 효율성과 확장성, 실시간 분석 기능을 동시에 갖춘 혁신적 접근 방식으로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의Lakehouse는 데이터 레이크 기반의 대용량 저장 구조에, 웨어하우스급 ACID 트랜잭션, 카탈로그, BI 호환성 등의 기능을 결합하여, 하나의 통합 플랫폼에서 데이터 처리와 분석을 모두 수행할 수 있도록 하는 아키텍처입니다.핵심 목적:데이터 중복 제거: 레이크와 웨어하우스 이중 유지 문제 해결실시간 분석 가..