데이터 처리 파이프라인 최적화를 위한 ETL과 ELT 아키텍처 비교 분석

Context

분산된 데이터 소스에서 유의미한 인사이트를 도출하기 위한 데이터 인제스션 프로세스 필요성 대두. 기존 On-premise 환경의 제한적인 연산 능력으로 인해 저장 전 전처리가 필수적인 구조적 한계 존재.

Technical Solution

• Staging Area에서 데이터 정제 및 포맷팅을 완료한 후 적재하는 ETL 구조를 통한 목적지 데이터베이스 부하 최소화
• 데이터 마스킹 및 클리닝을 적재 전 단계에서 수행하여 민감 정보 유출 방지 및 데이터 무결성 확보
• Cloud Data Warehouse의 확장된 연산 능력을 활용하여 Raw Data를 우선 적재한 후 처리하는 ELT 구조 도입
• dbt(data build tool)와 같은 도구를 통해 Warehouse 내부에서 SQL 기반의 유연한 Transformation 수행
• 비즈니스 요구사항 변화에 따라 동일한 Raw Data를 다양한 방식으로 재가공할 수 있는 가공 유연성 확보

Key Takeaway

인프라의 연산 능력과 데이터 보안 요구사항에 따른 Transformation 시점 결정이 아키텍처 설계의 핵심 원칙