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Intro그동안 ETL 파이프라인 구축 중심의 프로젝트를 해왔는데, 이번에는 처음으로 MLOps 파이프라인을 다뤄보게 되었다. 약 2개월간 진행된 프로젝트를 마치며, 그 과정에서 얻은 기술적인 인사이트와 소프트 스킬에 대한 회고를 남겨본다.MLOps 오케스트레이션 - Data Factory이번 프로젝트에서는 MLOps 파이프라인을 오케스트레이션하기 위해 Azure Data Factory (ADF) 를 사용했다.Azure 공식 문서에 따르면 ADF는 복잡한 하이브리드 ETL, ELT 및 데이터 통합 작업을 위한 완전 관리형 클라우드 서비스다. 일반적으로 Apache Airflow와 비교되곤 하는데, 두 도구 모두 워크플로우 오케스트레이션 도구로서 데이터 이동 및 처리 파이프라인 구축, 배치 파이프라인 스케..

1. Spark Data Skew 란?Spark 클러스터에서, Data Skew 는 특정 키 또는 파티션에 데이터가 쏠려서 불균형이 일어나는 현상이다. 여기서 특정 키 (Key) 라는 의미는 주로 Join, GroupBy, Aggregation 같은 연산에서 특정 키에 과도한 데이터가 집중되는 것을 의미한다. 또한 파티션 (Partition) 이란, Spark 가 데이터를 나누어 저장하고 처리하는 최소 단위이다. Spark 는 각 파티션을 개별 태스크에서 처리하게 된다. Data Skew가 발생하면 다음과 같은 문제가 발생할 수 있다.OOM (Out of Memory) : 특정 파티션에 과도하게 데이터가 몰리게 되면, 해당 파티션을 처리하는 태스크(Task) 가 많은 메모리를 소비하게 된다. Spark ..

전통적인 데이터 레이크는 트랜잭션을 지원하지 않기 때문에, 데이터 정합성을 유지하기 어려운 단점이 있다. 반면, Delta Lake는 트랜잭션을 지원하는 데이터 레이크로, ACID(Atomicity, Consistency, Isolation, Durability) 속성을 보장하며 데이터 무결성을 보다 효과적으로 유지할 수 있다.그러나 Delta Lake에서 주장하는 트랜잭션과 무결성이 RDBMS에서의 트랜잭션과 동일한 수준으로 보장되는지에 대한 의문이 들 수 있다 (우선 내가 그랬다). 이 글에서는 Delta Lake의 트랜잭션 동작 방식과 RDBMS와의 차이점, 그리고 Delta Lake에서 데이터 정합성을 유지하기 위한 전략을 정리해보려 한다.델타 테이블에서의 트랜잭션Delta Table에서 트랜잭션..

오픈 테이블 포맷오픈 테이블 포맷 (Open Table Formats) 는 데이터 레이크(Data Lake) 에 ACID 트랜잭션과, schema 제약조건 강화, time travel 기능 등을 추가한 시스템이다. 기본적으로, 데이터레이크는 빅데이터 패러다임이 등장하면서 확장성, 유연성 그리고 무엇보다 저비용이라는 점에서 장점이 있다. 저렴한 비용으로 정형, 비정형 데이터를 모두 저장할 수 있다는 점에서 널리 쓰인다. 그렇지만 데이터레이크는 데이터베이스와 같은 ACID 트랜잭션을 지원하지 않았다. 데이터 레이크는 csv, json, parquet 과 같은 파일 형식으로 데이터를 저장한다. 따라서 CDC 나 데이터의 일관성 보장에 대해서 처리하기에는 구현하기도 어렵고 파일을 다루다 보니 처리 비용과 시간이..

완화된 격리 수준데이터베이스는 트랜잭션 격리를 제공함으로써, 동시성 문제를 감추려고 함. → 어플리케이션 개발자들의 부담을 줄여줌.직렬성 격리 : 데이터베이스가 여러 트랜잭션들이 직렬적으로 실행되는 것과 동일한 결과가 나오도록 보장한다는 것을 의미함.심지어 RDBMS 에서도 완화된 격리성을 사용하는 경우도 많음. 이런 버그 발생을 반드시 막아주지는 않음.커밋 후 읽기 (read commited)가장 기본적인 수준의 트랜잭션 격리로 이 수준에서는 두 가지를 보장해 준다.데이터베이스에서 읽을 때 커밋된 데이터만 보게 된다(더티 읽기가 없음)데이터베이스에 쓸 때 커밋된 데이터만 덮어쓰게 된다(더티 쓰기가 없음)더티 읽기 방지더티 읽기(dirty read) : 어떤 트랜잭션에서 처리한 작업이 커밋되지 않았는데도..

기존 서비스의 문제점누구나 리포터 Lab 에서 카카오톡 챗봇 개발을 AWS Serverless 서비스들을 이용해서 개발하고 있다. 그런데 기존에 비동기적으로 요청을 처리하지 않아서 AI Agent 와 요청 / 응답을 원활하게 주고받을 수 없었다. 그래서, AI Agent 가 보내는 응답이 유실되는 것 처럼 보였다. 이러한 문제점을 개선하기 위해서 Message Queue 를 도입하는 것이 필요했다. Message Queue 란메시지 큐는 queue 라는 선입선출 (First In First Out) 구조를 가진 자료구조를 채택하여 메세지를 전달하는 시스템이다. queue 라는 자료구조가 두개의 끝을 가지고 있고 각각의 끝은 입구와 출구가 된다. 메세지 큐를 통해서 메세지를 전달하는 시스템에서, 메세지를 ..

0. 2024 회고를 시작하며 벌써 2025년의 1월도 중반이 지났다. 개인 블로그에 일기나 회고보다는 기술이야기를 기재하고자 노력하고 있지만, 그래도 1년이 지난 지금의 시점에서 회고를 하고, 2025년도는 좀 더 나은 방향으로 갈 수 있기를 바라면서 적어보기로 한다. KPT의 약자는 아래와 같다. 회고 방식은 성윤님의 블로그를 참고해보았다. K : Keep. (앞으로도 유지할 것)P: Problem. (개선해야 할 문제 사항)T : Try (시도할 내용)큰 카테고리별로 요약 및 정리하고, KPT 회고를 해본다.  1. 회사 내부에서 진행한 프로젝트 2025.02 ~ 2025.03 : PoC 지원Snowflake와 Databricks 를 비교하는 PoC 에서, Databricks 에 대한 부분을 리딩했..

모두의 연구소 X 테크포임팩트 활동으로, 누구나 리포터 Lab 에서 ‘비영리단체의 모금 활동 분석을 해주는 LLM 기반의 데이터 분석가 챗봇 서비스’를 개발하고 있다. 지난달에 람다 기반의 도커 컨테이너를 배포하는 CICD 파이프라인에 대해서 정리해보았다. 그렇지만 '카카오톡 챗봇' 이라는 형식과 '쉬운 유지보수'를 위한 개발팀의 고민과 선택들로 아키텍처가 많이 변경되었다 !! 지난 글 보기 https://minjiwoo.kr/645 [테크포임팩트] Lambda Docker 컨테이너 배포를 위한 CI/CD 파이프라인 구축하기모두의연구소 & Tech4Impact 활동으로 활동을 진행하고 있습니다. 누구나 리포터 Lab은 비영리 단체들이 데이터 기반의 의사결정을 통해 선한 영향력을 펼칠 수 있도록 지원하기 ..