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데이터 이동 없는 Cross-Cloud Lakehouse로 AI Agent 가용성 확보 및 ROI 117% 달성
Your AWS Data Can Now Power Google AI — No Migration Required: Inside Google Cloud's Cross-Cloud Lakehouse
AI 요약
Context
멀티 클라우드 환경에서 AWS S3 등의 데이터를 Google AI로 활용하기 위한 과도한 ETL 공수와 Egress 비용 발생. 데이터 중복 저장으로 인한 거버넌스 복잡성 및 클라우드 벤더 종속성 심화라는 구조적 한계 존재.
Technical Solution
- Apache Iceberg 기반의 Open Table Format 채택을 통한 이기종 엔진 간 Read/Write 상호운용성 확보
- Workload Identity Federation 기반의 인증 체계 구축으로 long-lived access key 제거 및 보안 강화
- Cross-Cloud Interconnect(CCI)와 Iceberg REST Catalog 결합을 통한 전용 프라이빗 네트워크 데이터 평면 구성
- First-read 기반의 Intelligent Cache 계층 도입으로 반복 쿼리 시 Egress 비용 절감 및 응답 속도 최적화
- Serverless 기반 Lightning Engine 적용을 통한 Apache Spark 워크로드의 실시간 처리 성능 개선
- 외부 Catalog(AWS Glue, Databricks 등)와의 Federation 연결을 통한 데이터 복제 없는 메타데이터 동기화
실천 포인트
- 멀티 클라우드 데이터 전략 수립 시 ETL 기반의 복제보다 Open Table Format(Iceberg 등)을 통한 Federation 구조 검토 - Cloud 간 데이터 전송 비용 최적화를 위해 전용 인터커넥트 및 캐싱 전략 수립 여부 확인 - AI Agent 도입 전, Agent가 접근 가능한 데이터의 범위와 네트워크 지연 시간이 추론 성능에 미치는 영향 분석