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AWS Glue 기반 Serverless Data Lake 구축을 통한 인프라 관리 제로화
How to Build a Serverless Data Lake Foundation with AWS Glue
AI 요약
Context
기존 데이터 파이프라인의 서버 및 클러스터 관리 부담으로 인한 운영 효율성 저하 발생. 데이터 볼륨 증가에 따른 유연한 확장성과 비용 최적화가 가능한 컴퓨팅-스토리지 분리 구조 필요.
Technical Solution
- S3 Bucket 내 raw/ 및 curated/ Prefix를 분리하여 데이터 처리 상태에 따른 저장소 격리 및 데이터 무결성 확보
- AWS Glue Service Role에 Least Privilege 원칙을 적용한 IAM Policy 설정을 통해 서비스 간 보안 통신 구현
- Glue Crawler의 Grouping behavior 설정을 통한 다중 테이블 생성 방지 및 단일 스키마 강제 적용
- MSCK REPAIR TABLE 명령어를 통한 S3 파티션 메타데이터의 Data Catalog 동기화 및 쿼리 가시성 확보
- EventBridge를 활용한 이벤트 기반 오케스트레이션으로 데이터 추출 및 변환 프로세스의 자동화 체계 구축
실천 포인트
- S3 저장소 설계 시 원천 데이터 보호를 위해 Landing Zone(raw)과 Analytics Zone(curated)을 반드시 분리할 것 - Glue Crawler 사용 시 폴더 구조가 복잡할 경우 'Create a single schema for each S3 path' 옵션을 검토할 것 - Athena 쿼리 결과가 빈 값으로 반환될 경우 MSCK REPAIR TABLE 실행을 통한 파티션 업데이트 여부를 확인할 것 - 권한 설정 시 AWSGlueServiceRole 기반의 최소 권한 정책을 적용하여 보안 리스크를 최소화할 것