데이터 엔지니어링 2025년 전망: 실무자의 시선으로 읽기
데이터 엔지니어링 전망: Data Engineering Weekly의 2025년 예상 | GeekNews
2024년 데이터 엔지니어링의 주요 변화 : 생성형 AI의 급성장, 데이터 거버넌스의 성숙화, 효율성과 실시간 처리에 대한 집중2025년에는 이러한 흐름 위에서 데이터 세계를 변화시킬 다섯 가지 주요 트렌드가 예상됨1. AI 컴퓨팅의 발전NVIDIA가 시가총액 기준으로 세계 최대 기업으로 부상하며 세대에 한 번 있을법한 성장세를 보이고 있음Google이 양
1. AI 컴퓨팅의 발전과 데이터 수급
- 데이터 프라이버시: 법규는 계속 강화될 것이므로, 이를 준수하며 데이터를 수급하는 파이프라인 구축이 핵심이 될 것이다.
- On-Device 처리: 언제 어디서든(Ubiquitous) AI가 동작하려면 서버가 아닌 디바이스단에서의 비정형 데이터 처리 능력이 중요해진다.
2. 도메인 특화 모델 (SLMs)의 진화
3. AI 오케스트레이터와 추론의 변화
사람도 "그냥" 말하는 것보다 육하원칙에 따라 논리를 빌드업할 때 더 좋은 답이 나온다. AI도 이 과정을 내재화한 셈이다.
4. 차세대 데이터 통합 개발 환경 (Data IDE)
sitemap.xml 업데이트를 위해 배포 테스트를 하던 중, DB 연결 확인을 위해 지속적인 READ 요청을 보낸 적이 있다. 단순 반복 요청이었지만, 이로 인해 기존 크롤링 데이터 적재 쿼리와 병목이 생겨 DB가 느려졌고, 결국 인스턴스 사양을 두 단계나 급하게 올려야 했다.5. LakeDB: 경계가 사라지는 저장소
6. Zero ETL과 연합 아키텍처 (현실적인 의문)
결론
NEWPySpark: 대용량 분산 처리 DataFrame 기초
PySpark는 Apache Spark를 Python 환경에서 사용할 수 있게 해주는 API로, 대량의 데이터를 분산 처리할 수 있다. 핵심 구조로는 Driver Node, Worker Node, Cluster Manager가 있으며, RDD와 DataFrame이 주요 데이터 구조이다. 학습 로드맵은 DataFrame 기초 조작, 스파크 최적화 및 고급 기능, 확장 모듈 다루기로 구성된다. Lazy Evaluation, SparkSession 생성, 데이터 불러오기 및 변환, 집계, 조인 등의 기법을 통해 성능을 최적화할 수 있다. 또한, Spark SQL, Structured Streaming, MLlib 등의 확장 모듈을 활용하여 데이터 엔지니어링을 강화할 수 있다.
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AWS DataZone과 OpenLineage를 연동하여 Airflow 기반의 데이터 계보(Lineage)를 시각화하는 아키텍처와 구축 방법을 다룹니다. 이를 통해 복잡한 데이터 파이프라인의 흐름을 투명하게 관리하고 추적성을 확보하는 기술적 노하우를 확인해 보세요.
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이 챕터는 데이터 중심 애플리케이션의 핵심인 세 가지 비기능적 요구사항(신뢰성, 확장성, 유지보수성)을 정의합니다. 트위터의 타임라인 구축 사례를 통해 읽기/쓰기 시점의 부하 분산 전략(Fan-out)과 트레이드오프를 살펴보고, p99.9와 같은 꼬리 지연 시간(Tail Latency) 관리의 중요성을 강조합니다. 최종적으로는 복잡성을 제어하는 추상화와 변화에 유연한 설계가 장기적인 시스템 운영에 어떤 영향을 미치는지 다룹니다. This chapter defines the three pillars of data-intensive applications: Reliability, Scalability, and Maintainability. Through the case study of X (Twitter) home timelines, it explores the trade-offs of fan-out strategies between write and read paths. It also emphasizes the importance of managing tail latencies (p99.9) and explains how abstraction and evolvability are crucial for long-term system health and managing accidental complexity.