운영(Production) 환경의 데이터를 개발(Dev) 환경으로 가져오는 일은 데이터 엔지니어에게 늘 부담스러운 작업이다. 수 테라바이트(TB)에 달하는 운영 데이터를 덤프(Dump) 떠서 개발 DB에 적재하려면 수 시간이 걸린다. 더 큰 문제는 비용이다. 데이터를 복제하는 순간 스토리지 비용은 두 배가 된다. 그래서 보통은 데이터를 샘플링(Sam...

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UPDATE 문에 WHERE 절을 빠뜨렸다. 혹은 프로덕션 테이블을 실수로 DROP 했다. 데이터 엔지니어라면 식은땀이 흐르는 순간이다. 전통적인 RDBMS나 온프레미스 DW 환경에서는 백업(Backup)본을 찾아 복원(Restore)하는 긴급 작업을 수행해야 한다. 복원하는 데 수 시간이 걸리고, 백업 시점 이후의 데이터는 잃게 된다. Snowf...

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어제 살펴본 아키텍처에서 Snowflake의 핵심은 Storage와 Compute의 분리였다. 스토리지는 저렴하다(S3 비용과 거의 유사). 하지만 컴퓨팅은 비싸다. Snowflake 청구서의 90% 이상은 Virtual Warehouse(가상 웨어하우스) 구동 비용에서 나온다. 오늘은 쿼리를 실행하는 엔진인 Virtual Warehouse의 크기를...