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Legacy ETL의 Matillion에서 dbt 및 Databricks 기반 Medallion Architecture로의 전환
Migrating Legacy ETL to Modern Data Stack: Matillion dbt on Databricks
AI 요약
Context
Matillion 기반의 Tight coupling 구조로 인한 낮은 재사용성과 디버깅의 어려움 발생. 데이터 품질 검증 체계의 부재와 Lineage 추적 불가로 인한 운영 효율성 저하 상태 분석.
Technical Solution
- Bronze-Silver-Gold 단계의 Medallion Architecture 도입을 통한 단계적 데이터 정제 구조 설계
- Matillion Mapping의 원자적 분해 및 dbt Modular Model로의 재작성을 통한 로직 재사용성 확보
- stg_ → int_ → dim/fct_ 계층 모델링을 통한 비즈니스 로직의 추상화 및 표준화
- updated_at 기반 Filtering 및 Incremental Model 적용을 통한 불필요한 Full Refresh 연산 제거
- dbt DAG의 ref() 함수를 활용한 숨겨진 의존성 명시화 및 Pipeline 가시성 확보
- Delta Lake의 Partitioning 및 Optimized Joins 적용을 통한 쿼리 성능 최적화
실천 포인트
- Legacy ETL 마이그레이션 시 Job 단위를 Source/Join/Aggregation으로 분해하여 Modular Model 설계 - 데이터 정합성 검증을 위해 Row count, Aggregation check, Hash-based comparison 단계 필수 적용 - dbt Macro를 활용하여 기존 ETL 툴의 Job Variable을 유연한 파라미터 구조로 전환 - FK 무결성 및 Freshness 체크를 포함한 Data Quality Framework 구축