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운영 환경의 데이터 정합성 확보를 위한 Resilient Pipeline 설계
What does a Data Engineer do in Production (No Hype)
AI 요약
Context
정제된 데이터셋 기반의 이론적 ETL 설계와 실제 Production 환경 간의 괴리 발생. API 스키마 변경, 데이터 누락, 파이프라인 실패 등 비결정적 요소로 인한 데이터 신뢰성 저하 문제 직면.
Technical Solution
- 불완전한 소스 데이터에 대응하는 Defensive Design 기반의 Ingestion 계층 구축
- 중복 제거 및 비즈니스 로직 적용을 위한 Row_Number 기반의 Transformation 처리
- Consumption 목적(BI, ML)에 최적화된 Aggregated Table 및 Detailed Event 모델링
- 원천 데이터 보존을 통한 데이터 재처리가 가능한 Raw-Curated-Serving 3단계 계층 구조 설계
- 스키마 변경으로 인한 하위 시스템 붕괴 방지를 위한 Data Contract 도입
- 시스템 장애 감지 및 복구를 위한 Monitoring 및 Reprocessing 프로세스 운영
실천 포인트
- 원천 데이터(Raw Data)의 별도 저장소 확보 여부 검토 - 파이프라인 재실행 시 결과가 동일한 Idempotency 보장 여부 확인 - 데이터 소비자와의 Schema Contract 정의 및 준수 여부 검증 - 단순 Job 성공 여부가 아닌 데이터 정합성 기반의 Validation Alert 설정