Zero-copy 기반 Cross-Cloud Lakehouse를 통한 AI Agent 데이터 지연 제거

Context

기존 데이터 인프라가 인간 중심의 정적 저장소로 설계됨에 따라 AI Agent가 요구하는 실시간 데이터 접근에 병목 발생. 특히 Multi-cloud 환경에서 데이터 통합을 위한 ETL 과정으로 인해 수주 이상의 시간과 막대한 Egress 비용이 소모되는 한계 존재.

Technical Solution

• Apache Iceberg 표준 Table Format 채택을 통한 이기종 클라우드 간 데이터 상호운용성 확보
• Google Cross-Cloud Interconnect 네트워크 계층 결합으로 AWS S3 및 Azure ADLS 데이터의 Zero-copy 접근 구현
• BigQuery의 Cross-cloud Federation 기능을 통한 외부 스토리지 데이터의 로컬 스토리지화 처리
• Knowledge Catalog를 활용한 비정형 데이터의 자동 컨텍스트 보강으로 데이터 엔지니어링 단계 제거
• Databricks Unity Catalog 및 Snowflake Polaris와의 양방향 Federation 구축을 통한 벤더 종속성 탈피
• Spanner Omni 도입으로 글로벌 일관성 분산 DB의 타사 클라우드 및 On-premises 배포 가능 구조 설계