데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 데이터 메쉬는 데이터 관리 및 분석을 위한 세 가지 다른 아키텍처 접근 방식입니다. 각각은 데이터를 저장, 처리, 접근하는 방법에서 고유한 특성과 사용 사례를 가지고 있습니다. 아래에서 이들의 주요 차이점을 살펴보겠습니다.
데이터 레이크 (Data Lake)
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정의: 데이터 레이크는 구조화되지 않은, 반구조화된, 구조화된 데이터를 원시 형태로 저장할 수 있는 시스템입니다. 데이터 레이크는 빅데이터를 저장하고 분석하는 데 사용되며, 데이터의 크기와 유형에 관계없이 모든 데이터를 저장할 수 있습니다.
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주요 특징:
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유연성: 다양한 형태의 데이터(예: 로그 파일, 이미지, 비디오, CSV 파일 등)를 저장할 수 있습니다.
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스케일러빌리티: 데이터 레이크는 매우 큰 데이터 세트를 저장하고 처리할 수 있도록 설계되었습니다.
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비용 효율성: 일반적으로 저렴한 스토리지 옵션을 사용하여 대량의 데이터를 경제적으로 저장할 수 있습니다.
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사용 사례: 빅데이터 분석, 기계 학습 프로젝트, 데이터 과학.
데이터 웨어하우스 (Data Warehouse)
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정의: 데이터 웨어하우스는 구조화된 데이터를 위한 중앙 집중식 저장소로, 주로 분석 목적으로 사용됩니다. 데이터는 사용하기 전에 정제, 변환 및 집계되어 비즈니스 인텔리전스(BI), 보고, 분석에 활용됩니다.
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주요 특징:
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구조화된 데이터: 주로 구조화된 데이터를 다루며, SQL 같은 쿼리 언어를 사용하여 쉽게 접근하고 분석할 수 있습니다.
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성능: 복잡한 쿼리와 분석을 빠르게 실행할 수 있도록 최적화되어 있습니다.
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데이터 품질 및 일관성: 데이터는 웨어하우스로 이동하기 전에 정제되고 통합되어 일관성과 품질이 유지됩니다.
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사용 사례: 비즈니스 인텔리전스, 고성능 데이터 분석, 보고서 작성.
데이터 메쉬 (Data Mesh)
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정의: 데이터 메쉬는 분산 아키텍처 접근 방식으로, 조직 내 다양한 도메인이 소유하고 관리하는 데이터를 중심으로 구성됩니다. 데이터 제품의 개념을 통해 각 도메인은 자신의 데이터를 관리하고 다른 도메인과 공유합니다.
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주요 특징:
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도메인 중심: 조직의 다양한 부분이 자신의 데이터를 관리하고 최적화합니다.
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자율성: 각 도메인은 자체 데이터 파이프라인, 모델 및 스토리지를 관리합니다.
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상호 운용성: 공통의 표준과 프로토콜을 통해 데이터를 쉽게 공유하고 접근할 수 있습니다.
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사용 사례: 대규모 조직에서 데이터의 분산 관리, 데이터 거버넌스, 데이터의 상호 운용성 확보.
요약
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데이터 레이크는 다양한 유형의 데이터를 원시 형태로 저장하는 데 초점을 맞추며, 빅데이터 분석과 데이터 과학에 적합합니다.
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데이터 웨어하우스는 주로 구조화된 데이터를 분석 목적으로 저장하고 관리하며, 비즈니스 인텔리전스와 고성능 데이터 분석에 사용됩니다.
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데이터 메쉬는 조직 내 데이터의 분산 관리와 도메인 간의 데이터 공유를 강조하는 아키텍처 접근 방식입니다, 대규모 조직에서 데이터 거버넌스와 상호 운용성을 개선하기 위해 사용됩니다.