품목정보
발행일	2020년 12월 30일
쪽수, 무게, 크기	252쪽 \| 666g \| 18825613mm
ISBN13	9791197301001
ISBN10	1197301003

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#분철

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빅데이터, 데이터 사이언스를 넘어 이제는 ‘데이터 엔지니어링’이다 새로운 데이터 처리 방법에 대한 지식과 경험을 통해 인사이트를 얻어라 ‘데이터 엔지니어링’은 새로운 개념이 아니다. 데이터 관리, ETL(추출extract, 변환transform, 적재load), 빅데이터, 데이터 사이언스 등 지금까지 널리 사용된 데이터 처리 기법들을 통합한 공학으로 이해해야 한다. 특히 ‘데이터 레이크(data lake)’라는 트렌드와 맞물려 데이터를 활용하는 데 꼭 필요한 기술로 발전하고 있다. 이 책은 데이터 엔지니어링에 대한 설명과 더불어 기존의 데이터 처리 기술들이 어떻게 데이터 엔지니어링으로 발전하고 있는지 보여준다. 저자는 다년간 빅데이터를 취급한 경험을 토대로 데이터 엔지니어링에 가장 효과적인 도구가 갖추어야할 기능을 잘 짚어주고 있다. 특히 솔루션 자체를 목적으로 삼아 설명하기보다, 데이터 엔지니어가 가장 쉽고 안정적으로 데이터를 다룰 수 있는 도구를 소개하고 있다. 도구는 도구일 뿐이다. 쌓여 있는 데이터를 데이터 레이크로 빠르고 쉽게 전환해주는 도구가 가장 좋은 것이다. 저자는 데이터 사이언스 관점에서 이에 대한 경험을 들려주고 있다. 그리고 데이터 엔지니어링이 새롭지만 낯설지 않은 트렌드임을 강조하고 있다. 그것은 익숙한 것이 새롭게 다가온다는 의미일 것이다. 데이터 처리는 이전부터 계속해왔던 작업들이다. 데이터 엔지니어링은 익숙한 작업을 다른 관점에서 수행하는 것임이 예상 가능하다. 그러나 서로 다른 목적과 환경에서 데이터 엔지니어링에 쓸 수 있는 방법이나 도구가 하나만 있지는 않다. 이 책은 데이터 엔지니어링에 대한 원론적인 접근뿐 아니라 실제 적용까지 넓은 범위를 다루고 있다. 저자는 독자로 하여금 자신이 펼쳐 놓은 경험과 지식을 따라오면서 인사이트를 얻도록 유도한다. 우리는 이 책을 통해 데이터 엔지니어링에 대한 정보만 습득하는 것이 아니라, 데이터 엔지니어링에 대한 훌륭한 이해와 통찰을 얻게 될 것이다.

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데이터 엔지니어링은 어떤 데이터를 어떻게, 어디로 움직이고, 어떤 역할을 하도록 정의하는 등의 설계 및 작업에 관련된 대부분의 행위들을 의미한다. 전통적으로 ETL 엔지니어들이 이러한 역할들을 수행하기도 했으나 데이터 엔지니어링은 빅데이터 기반에서 데이터 사이언티스트는 물론 데이터를 필요로 하는 사람들 모두와 협업을 진행하게 된다. 이런 차원에서 데이터 엔지니어링은 빅데이터로 촉발한 트렌드가 성숙하면서 자연 발생적으로 생겨나게 된 영역이라고 할 수 있다.
--p.13

데이터 엔지니어가 명심해야 할 것은 데이터 엔지니어가 요구사항을 통제할 수 없다는 점이다. 그렇기 때문에 데이터 엔지니어링 솔루션은 다양한 요구 사항을 수용할 수 있도록 기능이 제공되어야 한다. 데이터 엔지니어는 데이터의 처리를 담당한다. 데이터 엔지니어가 데이터를 처리하는 것을 수작업으로 할 수 있는 것은 아니기 때문에 도구가 반드시 필요하다. 또한 데이터 엔지니어는 데이터 처리에 있어 이 도구가 제공하는 기능의 범위를 넘어서는 것이 매우 어렵기 때문에 데이터 엔지니어링 솔루션은 데이터 엔지니어에게 있어 도구 이상의 것으로 생각해야 한다.
---p.67

데이터 엔지니어링 솔루션은 심장과 혈관의 기능처럼 회사 또는 기관 전체의 데이터를 필요한 곳에 전달해 주는 역할을 수행하는 데이터 파이프라인이라 말할 수 있다. 데이터 파이프라인의 시작은 원천 데이터가 있는 곳이고 파이프라인의 종착지는 외부 시스템이 된다. 기술적으로 보면 입력을 담당하는 인터페이스와 출력을 담당하는 인터페이스라고 할 수 있는데, 로그프레소에서는 원천 데이터의 수집을 담당하는 수집기가 파이프라인의 시작점이 되고 쿼리를 통해 외부 전송을 수행하게 되어 파이프라인의 끝을 담당한다.
---p.94

데이터 엔지니어링 솔루션은 외부의 데이터를 가져와 전달하는 역할만 수행하는 것이 아니다. 오히려 그 작업보다 외부에서 유입된 데이터를 의도에 적합하게 가공하여 최적의 형태로 만들어 최적의 시점에 저장하거나 외부 시스템에 전달하는 데이터 흐름을 관리하는데 있다. 지금까지 데이터 엔지니어들은 스케줄링이나 ETL과 같이 데이터를 모아서 지정한 시간이나 이벤트에 맞춰 간헐적으로 데이터를 전달하는 방법을 사용하였지만 데이터 엔지니어링 솔루션은 실시간의 요건을 충족하기 위해 실시간 데이터 파이프라인을 통해 라이브한 데이터 흐름을 만들어내고 있다.

---p.173

출판사 리뷰 출판사 리뷰 보이기/감추기

상품에서 흐르는 물로... 데이터에 대한 시각이 달라지고 있다 데이터 웨어하우스(data warehouse)는 데이터를 데이터베이스 같은 창고에 있는 상품으로 바라보았다. 데이터 레이크는 단순한 버즈워드(buzz word)가 아니라 데이터를 바라보는 관점의 변화를 내포하고 있다. 데이터는 이제 누군가 생산해 내는 상품이 아니라 흐르는 물과 같은 것으로 바라보기 시작했다. 이는 데이터는 누군가 의도적으로 만들어 내는 것이 아니라 존재하는 데이터를 가져다 사용하는 것이 중요하며, 가공하지 않고도 의미가 있다는 것을 의미한다. 또한 데이터는 공정에 따라 제어된 생산 과정을 거치는 것이 아니라 흐름이 존재하고, 가공 과정은 이 흐름을 방해하지 않으면서 따라가게 된다. 동영상 데이터에 흔히 스트리밍(streaming)이라는 단어를 붙여서 사용한다. 이는 동영상 정보를 가지고 있는 패킷이 연속적으로 소비되기 때문에 끊임없이 유입되어 소비하는 현상을 표현한 것이다. 센서나 장비에서 발생하는 머신 데이터를 다루는 빅데이터에서도 유사한 현상이 목도되었고, 이는 다시 스트림이라는 단어를 사용하게 된 이유가 되었다. 특히 실시간 빅데이터를 다루는 영역에서는 데이터를 흐르는 물을 다루듯 하면서 이를 통해 가공되지 않은 원본 데이터의 힘을 느끼게 된 것이다. 데이터 엔지니어링은 데이터베이스에 저장된 데이터뿐 아니라 빅데이터를 포괄하여 다루는 용어이다. 특히 데이터 원천에서 최종 사용자까지 파이프라인을 연결하고 이 흐름 속에서 가공, 연동 등을 수행한다. 사용자에 따라 물은 식용으로, 혹은 다른 재료가 되기도 한다. 데이터 엔지니어링은 데이터를 사용자의 필요에 따라 사용할 수 있도록 도와주는 역할을 수행한다. 데이터 엔지니어에 적합한 사람들은 누구인가? 데이터 엔지니어링이 기존 데이터 처리 방식과 새로운 트렌드가 수렴된 영역인 만큼 누가 데이터 엔지니어가 되어야 한다는 그런 배타적인 조건은 없다. 전통적으로 데이터를 다루는 사람들 그리고 새롭게 빅데이터 영역에서 데이터를 다루는 사람들 누구나 데이터 엔지니어가 될 수 있다. 전통적으로 데이터를 다루는 사람들로 DBA(database administrator), ETL 엔지니어가 있다. DBA와 데이터 엔지니어의 역할은 업무 목표에서 차별화된다. DBA는 데이터를 관리하는 솔루션의 운영을 담당한다. 그러나 데이터보다는 데이터 관리 솔루션에 더 관심을 많이 두는 것도 사실이다. 혈액보다는 혈관을 중시하는 의사와 유사하다. 데이터 엔지니어는 데이터를 처리하기 위해 솔루션을 사용한다. 혈액은 운반하는 혈관과 이 혈액의 구성에도 관심을 가진다고 할 수 있다. ETL 엔지니어와 빅데이터 엔지니어는 어떻게 다를까? ETL 엔지니어는 데이터를 창고(warehouse)에 쌓아 놓는 작업을 한다. 데이터 엔지니어의 중요한 역할이 파이프라인이라고 한다면 매우 유사성이 있다. 하지만 ETL 엔지니어와 데이터 엔지니어의 가장 큰 차이점은 데이터를 바라보는 관점이다. 사용자의 필요에 맞는 데이터 생산 공정에 요구되는 파이프라인이 아니라, 사용자의 필요에 따라 사용할 수 있도록 데이터를 운반하는 파이프라인을 만드는 것이 데이터 엔지니어이기 때문이다. 빅데이터 엔지니어는 데이터 엔지니어와 동일한 데이터를 다룬다. 그러나 빅데이터 엔지니어가 데이터 엔지니어로 변신하려면 데이터를 다루는 방식의 차이를 이해해야 한다. 지금껏 빅데이터의 관심사는 수집, 저장, 검색이었다. 이제 데이터 엔지니어링에서 중요한 것은 데이터를 사용자에게 전달하는 것이다. 데이터를 추출, 변환해 창고에 저장하는 것에서 데이터를 실시간으로 처리하는 방식으로 전환할 수 있어야 하는 것이다. 클라우드, 데이터 가상화, 데이터 레이크 등 앞으로 다가 올 트렌드를 대비하는 기회 데이터 엔지니어링은 버즈워드를 넘어 데이터를 처리하는 근간이 되는 작업 영역, 실용 영역으로 자리 잡게 될 것이다. 이미 빅데이터, 데이터 사이언스, AI 등이 실용화 단계에 와 있고, 이들의 니즈가 한데 응축되어 나타난 현상이 그들의 역할을 위해 데이터를 다루어 줄 데이터 엔지니어링이다. 데이터 엔지니어링은 단순히 빅데이터에만 국한되지 않고 데이터가 필요한 모든 영역에 영향을 줄 것이다. 클라우드에서는 이미 데이터 파이프라인이라는 용어가 심심치 않게 쓰이고 있다. 또한 온프레미스(on-premise)에서 발생하는 데이터와 클라우드의 데이터를 통합하기 위한 데이터 아키텍쳐 설계는 데이터 엔지니어링의 그것과 동일하다. 데이터 웨어하우스 저장소를 대체하게 될 데이터 레이크도 클라우드에 올라가게 될 가능성이 커지고 있어 데이터 엔지니어링은 점차 각광받게 될 것으로 보인다. 데이터 가상화라는 새로운 트렌드에도 데이터 엔지니어링의 역할이 크다. 애플리케이션 개발자나 운영자에게 데이터 원천이 되는 서버의 접근 권한을 부여하는 것은 바람직하지 않다. 저자는 로그프레소를 이용하여 애플리케이션 로그를 모니터링 하는 사례를 소개한다. 데이터 엔지니어링은 데이터 사용자의 필요와 의도에 부응하는 방법을 제시해 주는 역할을 한다. 트렌드는 사용자들의 필요에 따라 계속 변화하므로 데이터 엔지니어링은 데이터에 관한 트렌드의 파고를 타고 계속해서 진행되는 영역이라고 할 수 있다.

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