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ETL 파이프라인 제거 및 DuckDB 기반 Agentic Data Serving 전환
AI-Native Data Engineering: From ETL Pipelines to Agentic Data Serving
AI 요약
Context
기존 Modern Data Stack의 Decoupled ETL 구조로 인한 파이프라인 파편화와 높은 유지보수 비용 발생. 특히 AI/LLM 도입 이후 발생하는 비정형 Nested JSON 데이터의 빈번한 Schema 변경을 기존의 정적 파이프라인이 처리하지 못해 시스템 불안정성 심화.
Technical Solution
- S3와 DuckDB를 결합하여 데이터 이동 없이 원천 파일에 직접 쿼리하는 Zero-ETL 구조 설계
- DuckDB의 read_json 함수 및 union_by_name=true 옵션을 통한 Schema-agnostic 데이터 읽기 구현으로 파싱 단계의 Failure Point 제거
- Model Context Protocol(MCP) 도입을 통한 AI Agent의 Schema 자동 발견 및 표준화된 쿼리 실행 인터페이스 구축
- 정적 DAG 기반의 데이터 이동 방식에서 AI Agent가 필요 시점에 데이터를 찾는 Dynamic Query Routing 방식으로 패러다임 전환
- Hybrid Execution 모델 채택을 통한 로컬 실행 속도 확보 및 클라우드 Cold Start 시간 단축
실천 포인트
- Nested JSON 데이터 처리 시 전처리 파이프라인 대신 DuckDB의 Native JSON Shredding 검토 - LLM 기반 데이터 분석 도구 구축 시 MCP 표준 인터페이스를 통한 Tool-use 최적화 적용 - 대규모 배치 스캔 위주의 Athena와 bursty한 AI 요청 처리에 유리한 Hybrid Engine의 비용/성능 Trade-off 분석 - Schema 변경이 잦은 AI 로그 데이터의 경우 정적 Schema 정의보다 Schema-resilient 도구 우선 채택