AST 파싱 기반의 Semantic Layer 구축을 통한 Data Transformation 효율화

Context

Text Templater 방식의 dbt 구조로 인한 복잡한 Jinja 템플릿 디버깅의 한계점 발생. 데이터 플랫폼 확장 시 Staging 환경 구축을 위한 Production 데이터 복제 비용 및 Warehouse 연산 비용의 급격한 증가.

Technical Solution

• SQLGlot 엔진을 통한 Semantic AST Parsing 구조 채택으로 SQL 코드의 의미론적 분석 수행
• Terraform 스타일의 Plan/Apply 사이클 도입을 통한 Warehouse 연산 전 실행 영향도 사전 검증
• Virtual Data Environment 설계를 통한 물리적 데이터 복제 없는 Zero-copy 격리 환경 구현
• Column-level Lineage 자동 추출을 통한 YAML 정의 없는 데이터 흐름 및 PII 추적 자동화
• Pointer Swap 메커니즘을 활용한 Deployment 단계의 물리적 재빌드 제거 및 배포 시간 단축
• dbt 어댑터를 통한 기존 Jinja 기반 모델의 점진적 마이그레이션 경로 제공