
ETL의 미래 기술: 빅데이터 시대 데이터 통합을 이끄는 트렌드와 혁신
ETL의 기원부터 현대의 ELT, 클라우드, AI 활용 흐름까지 정리했습니다. 현업 파이프라인을 AWS Glue로 재구성했을 때의 장점도 함께 설명했습니다.

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Amazon S3 Tables의 발표 내용과 서비스팀 확인 사항을 정리한 글입니다. 분석 워크로드 성능 향상, 자동 유지보수, 비용과 한계를 함께 살펴보았습니다.

대용량 이미지 데이터를 MySQL에서 MongoDB로 마이그레이션한 경험을 공유했습니다. Kafka, ETL, CDC를 조합해 동기화와 샤딩 최적화, 안정적 전환까지 진행했습니다.

Talend Studio로 Oracle 테이블 ETL Job을 만들고 tMap, tFilterRow, 타입 변환 기능을 살펴보았습니다. TAC에서 빌드한 Job을 등록해 스케줄링과 모니터링까지 관리하는 흐름을 소개했습니다.


Airflow에서 동일 원인으로 반복 발송되는 Task 실패 알림을 하나로 통합하는 방법을 다루었습니다. DAG run의 Task Instance와 로그를 활용해 중복 메일 노이즈를 줄이는 구현을 소개했습니다.


Airflow 개발 환경을 Docker compose로 컨테이너화해 배포와 유사한 상태에서 실행·디버깅할 수 있게 구성했습니다. PyCharm 연동, Executor 분리, 설정 통합으로 개발 생산성과 관리 편의도 높였습니다.
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원티드랩의 데이터 마트 설계 과정을 ERD 작성부터 운영 규칙 정립까지 정리했습니다. BigQuery와 Airflow를 활용해 확장성과 품질을 높인 운영 방식도 소개했습니다.

기존 오라클 프로시저 기반 랭킹 시스템의 확장성과 운영 비효율을 해결하기 위해 신규 아키텍처를 설계했습니다. AWS Glue, Athena, Step Function을 활용해 서버리스 랭킹 파이프라인을 구성했습니다.

분석 데이터를 프로덕션에서 쉽게 쓰기 위한 데이터서빙 서비스 구축 과정을 소개합니다. 분석 테이블을 API로 제공하기 위해 S3, Airflow, Spark 등을 활용했습니다.


셀프 서빙 데이터 플랫폼을 구축한 사례를 소개했습니다. Airflow를 활용해 데이터 파이프라인 운영 부담을 줄이는 방향을 다뤘습니다.