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서론: RDBMS와 NoSQL 경계의 붕괴 과거 엔터프라이즈 아키텍처는 이분법적이었다. 정형 데이터는 RDBMS(DW)에, JSON 로그나 센서 데이터 같은 비정형 데이터는 NoSQL(MongoDB, Elasticsearch)이나 Hadoop에 저장했다. 하지만 현대의 Lakehouse 아키텍처는 이 경계를 무너뜨렸다. “스키마를 미리 알 수 없는...

서론: 사일로(Silo)를 넘어선 통제 데이터 레이크와 웨어하우스가 통합되면서(Lakehouse), 보안 모델 또한 진화했다. 과거에는 파일 시스템(S3/ADLS) 권한과 DB 권한(Grant Select…)을 따로 관리해야 하는 ‘이중 관리’의 고통이 있었다. 두 플랫폼 모두 이를 해결하기 위해 통합 거버넌스 계층을 내놓았다. Databri...

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서론: 언어(Language)가 아키텍처를 결정한다 데이터 플랫폼을 선택할 때 조직의 엔지니어링 DNA는 결정적인 요소다. SQL 중심의 분석가 조직과 Python/Java 중심의 소프트웨어 엔지니어링 조직이 느끼는 두 플랫폼의 생산성은 판이하다. 핵심은 “Python 코드가 어떻게 실행되는가?”에 있다. 1. Runtime Battle: Snow...

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서론: I/O가 곧 비용이다 클라우드 데이터 플랫폼의 과금 모델에서 컴퓨팅 비용은 ‘데이터 스캔량’ 또는 ‘스캔 시간’과 비례한다. 따라서 불필요한 데이터를 읽지 않는 것(Data Skipping/Pruning)이 성능 최적화와 비용 절감의 핵심이다. 두 플랫폼은 이를 위해 서로 다른 파일 포맷과 메타데이터 관리 방식을 사용한다. 1. Snowfl...