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데이터 처리 시점 최적화를 통한 ETL 및 ELT 아키텍처 선택 전략
ETL vs ELT: Which One Should You Use and Why?
AI 요약
Context
데이터 소스에서 타겟 시스템으로의 이동 및 처리 방식에 따른 아키텍처 설계 필요성 대두. 처리 시점과 장소에 따라 데이터 정밀도 및 시스템 부하가 결정되는 구조적 차이 존재.
Technical Solution
- 데이터 정제 후 저장을 통해 저장 공간 효율성을 높이는 ETL 구조 설계
- Raw Data 우선 저장 후 내부 쿼리로 처리하는 ELT 방식의 유연성 확보
- Cloud Data Warehouse의 고성능 연산 능력을 활용한 내부 Transformation 처리
- 비즈니스 로직 변경 시 재처리 가능성을 고려한 Raw Data 보존 전략 채택
- 데이터 규모 및 인프라 성능에 따른 전처리 위치 결정 로직 적용
실천 포인트
1. 데이터 규모가 크고 Snowflake, BigQuery 등 고성능 Cloud DW를 사용하는가? (Yes → ELT)
2. 데이터 적재 전 엄격한 품질 제어 및 정제가 필수적인가? (Yes → ETL)
3. 미래의 비즈니스 요구사항 변경에 대비해 Raw Data 보존이 필요한가? (Yes → ELT)
4. 타겟 시스템의 연산 자원이 제한적이며 전용 처리 서버를 보유했는가? (Yes → ETL)