Zero-Copy Data Movement 구현을 통한 Unified Lakehouse 아키텍처 설계

Context

전통적인 데이터 스택의 복잡한 ETL 파이프라인으로 인한 데이터 이동 비용 및 지연 시간 증가 문제 발생. 데이터 웨어하우스 중심의 중앙 집중식 구조로 인한 Vendor Lock-in 및 유지보수 효율성 저하 현상 심화.

Technical Solution

• Apache Arrow 기반 In-memory Columnar Execution을 활용한 Federated Query Engine 설계로 데이터 이동 없는 Zero-Copy 쿼리 처리 구현
• Pushdown 최적화를 통해 원천 시스템에서 필터링 및 집계 수행 후 최소 데이터만 추출하는 효율적 쿼리 실행 로직 적용
• Apache Iceberg 및 Parquet 표준 채택으로 Object Storage 상에서 ACID 트랜잭션과 Schema Evolution을 지원하는 Lakehouse 구조 구축
• Autonomous Reflections 기능을 통한 쿼리 패턴 분석 및 백그라운드 데이터 구조 자동 구체화로 Sub-second BI 성능 달성
• Apache Polaris 통합을 통한 중앙 집중식 Governance 및 RBAC 기반의 통합 보안 정책 적용
• Semantic Layer와 MCP(Model Context Protocol) Server를 연결하여 AI Agent가 정제된 메타데이터 기반으로 SQL을 자동 생성하는 구조 설계