ETL의 미래 기술: 빅데이터 시대 데이터 통합을 이끄는 트렌드와 혁신

간단 소개

ETL의 개념과 역사, 그리고 빅데이터 시대에 발맞춰 진화하는 ETL 기술 트렌드와 미래 전망을 제시합니다.

AI Summary

ETL의 진화
- ETL은 데이터 통합의 핵심으로, 추출, 변환, 적재 단계를 거침. 초기에는 수작업에 의존했으나, 데이터 웨어하우징 발전으로 자동화됨.
- 빅데이터 시대에 맞춰 ELT, 클라우드, AI 기술을 활용한 ETL 기술이 등장.
미래의 ETL 트렌드
- 레이크하우스 아키텍처는 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 장점을 결합, 통합 아키텍처를 제공하고 비용 효율성을 높임.
- 멀티 클라우드 전략은 여러 클라우드 서비스 제공업체를 활용하여 데이터 통합을 용이하게 하고, 성능 최적화 및 비용 효율성을 추구.
현업 적용 및 AWS Glue
- AWS Glue를 활용하여 기존 ETL 파이프라인을 재구성하면 서버리스 환경, 확장성, 통합 데이터 카탈로그 등의 이점을 얻을 수 있음.
- Glue 크롤러를 통해 데이터 스캔 및 스키마 추론을 자동화하고, Glue 작업을 통해 데이터 변환 및 적재를 효율적으로 수행.