“데이터 엔지니어요? 데이터 분석하는 사람 아닌가요?” 데이터 엔지니어 하는 일을 주변에 설명할 때 가장 많이 받는 반응입니다. 사실 데이터 엔지니어는 데이터를 ‘분석’하는 사람이 아니라, 분석이 가능하도록 ‘길을 닦는’ 사람입니다. 데이터가 원유라면, 데이터 엔지니어는 유전에서 정유 공장까지 파이프라인을 설계하고 유지하는 엔지니어입니다. 이 글에서는 데이터 엔지니어가 현장에서 실제로 무슨 일을 하는지, 다른 데이터 직군과 어떻게 다른지, 그리고 […]
“우리 DB에 데이터가 다 있는데, 굳이 데이터 웨어하우스가 따로 필요한가요?” 데이터 분석 인프라를 처음 구축하는 팀이라면 반드시 한 번쯤 하는 질문입니다. 데이터 웨어하우스 필요한 이유는 단순히 “더 많은 데이터를 저장하기 위해서”가 아닙니다. 운영 데이터베이스와 분석 시스템은 태생적으로 목적이 다르게 설계되어 있으며, 이 둘을 혼용하는 순간 서비스 성능 저하와 분석 품질 하락이 동시에 찾아옵니다. 이 글에서는 […]
ETL ELT 차이점은 데이터 엔지니어링 면접과 실무 아키텍처 설계에서 가장 빈번하게 등장하는 주제 중 하나입니다. 두 단어는 알파벳 세 개를 공유하지만, Transform(변환)이 어디서 일어나는가라는 단 하나의 차이가 전체 시스템 아키텍처·비용·성능·유연성에 결정적 영향을 미칩니다. 일 수백만 건의 주문 데이터, 수십억 개의 로그, 실시간 센서 스트림을 다루는 현대 데이터 플랫폼에서 이 선택은 단순한 기술 취향이 아니라 비즈니스 […]
대규모 서비스 데이터베이스 분리는 백엔드 시스템 설계 면접과 실무 모두에서 가장 핵심적인 주제 중 하나입니다. 사용자 100명짜리 서비스와 사용자 1억 명짜리 서비스는 같은 DB 구조로 운영할 수 없습니다. 카카오톡 메시지 DB, 네이버 검색 인덱스, 쿠팡 주문 데이터가 하나의 서버에 들어있다고 상상해보세요. 단 하나의 DB 서버가 다운되는 순간 전체 서비스가 멈춥니다. 이 글에서는 단일 DB의 한계부터 […]
운영 환경에서 DB Link를 조심해야 하는 이유, “그냥 두 DB를 연결해서 데이터 가져오면 편한 거 아닌가요?”라고 생각하셨다면 이 글을 반드시 읽어보셔야 합니다. DB Link는 당장은 편리하지만, 운영 환경에서 시스템이 커지고 트래픽이 늘어날수록 장애 전파, 보안 취약점, 성능 병목, 트랜잭션 불일치라는 네 가지 시한폭탄이 동시에 터질 수 있는 설계입니다. 실제로 국내외 대형 장애 사례 중 상당수가 […]
SQL NoSQL 차이를 제대로 이해하지 못한 채 데이터베이스를 선택하면, 서비스가 커질수록 성능 병목·운영 비용 폭증·데이터 정합성 문제라는 세 가지 고통이 동시에 찾아옵니다. “요즘 MongoDB 많이 쓴다던데”, “Redis는 빠르다던데”라는 말만 듣고 도입했다가 정작 트랜잭션이 필요한 결제 시스템에 NoSQL을 쓰거나, 수억 건의 로그 데이터를 MySQL에 욱여넣는 실수를 저지르는 팀이 적지 않습니다. 이 글에서는 SQL과 NoSQL의 구조적 차이에서 […]
B+Tree 데이터베이스 인덱스가 왜 B-Tree 대신 선택됐는지 궁금하셨나요? “MySQL 인덱스가 B+Tree 구조라는 건 알겠는데, 왜 굳이 B-Tree가 아닌 B+Tree여야 하나요?” 기술 면접에서도 단골로 등장하고, 실무에서도 인덱스를 올바르게 설계하려면 반드시 이해해야 하는 개념입니다. 이 글에서는 이진 탐색 트리의 한계에서 출발해 B-Tree의 등장 배경, B-Tree와 B+Tree의 구조적 차이, 그리고 데이터베이스가 B+Tree를 선택한 결정적 이유까지 그림과 예시로 단계별로 […]
Hadoop 데이터레이크가 무엇인지 들어봤지만 막상 설명하려면 말문이 막히셨나요? ‘데이터레이크’, ‘하둡 에코시스템’, ‘HDFS’… 처음 접하면 낯선 용어들이 한꺼번에 쏟아져 어디서부터 잡아야 할지 막막합니다. 이 글에서는 거대한 기술 스택을 ‘물탱크와 수도관’처럼 일상적인 비유로 풀어내면서, 데이터레이크의 기본 개념부터 Hadoop 에코시스템의 구성 요소, 실무 활용법까지 한 번에 정리합니다. 끝까지 읽으면 빅데이터 아키텍처의 전체 그림이 명확하게 잡힐 것입니다. 목차 1. […]