[1주차 - 2] Redshift 소개

목차

1. 데이터 엔지니어링은 무엇인가?
2. 데이터 웨어하우스란 무엇인가?
3. Redshift

 

데이터 엔지니어링은 무엇인가?

• 데이터 웨어하우스 구축 및 관리
• 데이터 파이프라인 구축(ETL)
  - 데이터 파이프라인 종류
     > 배치 처리 프로세스 vs 실시간 처리 프로세스
• 사용자 이벤트 or 로그 수집
• 기술 스택
  - SQL: Hive, Presto, Spark SQL 등
  - 언어 : Python, Scala, Java 등
  - 스케줄러 : Airflow, Cron 등
  - 빅데이터 처리 : Spark, YARN 등
  - 클라우드 : AWS, GCP 등
  - 컨테이너 : K8S, Docker 등
  - 기타 : 머신러닝, A/B 테스트, 통계 등

데이터 웨어하우스란 무엇인가?

• 데이터 웨어하우스는 기본적으로 운영 DB와 전혀 다른 영역이다.
• OLAP(OnLine Analytical Processing) vs OLTP(OnLine Transaction Processing)
• 결국 회사의 중심 스토리지가 된다.
• ETL : 데이터 엔지니어가 다양한 소스에서 데이터를 수집하여 가공/적재하는 과정
• ELT : 수집된 데이터를 재가공하여 새로운 데이터를 생산하는 과정
• 고정 비용 옵션 vs 변동 비용 옵션
  - 고정 비용 옵션은 안정적인 비용 운영이 가능하다.
  - 변동 비용 옵션은 Scale-Up/Down이 가능하다.
  - 변동 비용 옵션 사용 시 쿼리 최적화는 비용 절감 효과를 보여준다.

Redshift

• 최대 2PB 제공
• OLAP
• 컬럼 기반 운영
• 벌크 업데이트 지원
  - 파일을 통째로 적재하는 방식
  - SQL의 INSERT 보다 월등한 퍼포먼스
• PK의 유일성 보장 X
  - 보장 시 속도가 저하
• PostgreSQL 8.x 버전 지원
• 다른 서비스와 연동
  - S3, EMR, Kinesis, DynamoDB
• 스냅샷 백업 기능 제공
• Redshift 접근 방법
  - 분석 툴 활용
     > Tableau, Looker, Superset 등
  - JDBC/ODBC 라이브러리
     > PostgreSQL 8.0.x 버전 호환
     > Python의 psycopg2
  - SQL 클라이언트
     > DBeaver, Postice, SQL Workbench, DataGrip(JetBrain 이용자 강추!)
  - Python Notebook
     > Google Colab