S3에 저장된 Parquet 형식의 Postgres 데이터: LTAP 아키텍처 해설

(databricks.com)

Lakebase가 제안하는 LTAP 아키텍처는 Postgres의 스토리지와 컴퓨팅을 분리하고 데이터를 오픈 컬럼나 포맷으로 저장함으로써, 별도의 CDC 파이프라인 없이도 실시간 트랜잭션과 분석을 단일 데이터 복사본으로 통합하여 운영 효율성을 극대화합니다.

이 글의 핵심 포인트

1Lakebase는 컴퓨팅과 스토리지를 분리하여 서버리스 Postgres를 구현함
2SafeKeeper와 PageServer라는 독립적인 클라우드 서비스를 통해 데이터와 로그를 외부화함
3LTAP 아키텍처는 S3에 Parquet 형식으로 데이터를 저장하여 트랜잭션과 분석을 통합함
4별도의 CDC 파이프라인이나 데이터 복제본 없이도 실시간 분석이 가능함
5기존 모놀리식 DB의 문제점인 데이터 손실 위험, 확장성 한계, 분석 쿼리로 인한 성능 저하를 해결하고자 함

이 글에 대한 공공지능 분석

왜 중요한가?

기존 데이터베이스의 고질적인 문제인 데이터 손실 위험과 분석 쿼리로 인한 트랜잭션 성능 저하를 스토리지 계층의 혁신으로 해결하기 때문입니다. 이는 데이터 복제 비용을 줄이고 실시간 데이터 활용도를 높이는 기술적 전환점이 될 수 있습니다.

어떤 배경과 맥락이 있나?

클라우드 네이티브 환경에서 데이터 규모는 급증하고 있으나, 여전히 많은 시스템이 단일 머신의 디스크에 의존하는 모놀리식 구조를 유지하며 확장성과 안정성 측면의 병목을 겪고 있습니다.

업계에 어떤 영향을 주나?

CDC(Change Data Capture) 파이프라인과 별도의 데이터 웨어하우스 구축 비용을 절감할 수 있어, 데이터 엔지니어링 복잡도가 낮아지고 실시간 분석 기반의 서비스 개발이 가속화될 것입니다.

한국 시장에 어떤 시사점이 있나?

대규모 트래픽을 처리해야 하는 국내 이커머스나 핀테크 스타트업에 비용 효율적인 확장성과 데이터 정합성을 동시에 제공하는 차세대 아키텍처 설계의 새로운 표준을 제시합니다.

이 글에 대한 큐레이터 의견

Lakebase의 LTAP 아키텍처는 '데이터 중복 제거'와 '실시간성'이라는 두 마리 토끼를 잡으려는 야심찬 시도입니다. 특히 데이터 엔지니어링의 가장 큰 비용 요소인 CDC 파이프라인을 제거하고, 오픈 포맷(Parquet)을 활용해 엔진 간 장벽을 허문 점은 데이터 중심 스타트업에게 매우 매력적인 제안입니다.

데이터 스토리지 계층에서 통합을 이룬다는 발상은 운영 복잡성을 획기적으로 낮출 수 있지만, 네트워크 지연 시간(Latency) 문제는 반드시 검토해야 할 트레이드오프입니다. 스토리지를 외부 서비스로 분리할 경우, 기존 로컬 디스크 기반 DB보다 미세한 성능 저하가 발생할 가능성이 있으며, 이는 초저지연이 필수적인 금융 거래 시스템 등에서는 도입의 걸림돌이 될 수 있습니다. 따라서 창업자들은 서비스의 특성에 따라 '데이터 정합성과 분석 편의성'과 '극단적 저지연성' 사이의 균형을 신중히 판단해야 합니다.

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