데이터 레이크 vs. 클라우드 데이터 웨어하우스: 데이터 과학자를 위한 실용 가이드

영어 원문을 AI가 번역했습니다. 영어로 보기

데이터 레이크는 스키마 온 리드를 사용하여 모든 형식의 원시, 미처리 데이터를 저비용 객체 스토리지에 저장하여 머신러닝 및 고급 분석에 이상적입니다. 반면 클라우드 데이터 웨어하우스는 스키마 온 라이트 및 컬럼형 스토리지를 강제하여 비즈니스 인텔리전스 워크로드에 고동시성 SQL 성능을 제공합니다. 데이터 레이크와 클라우드 데이터 웨어하우스의 주요 차이점은 데이터 구조 요구 사항, 쿼리 성능 특성, 거버넌스 성숙도, 테라바이트당 비용에 있습니다. 데이터 레이크는 유연성에서 우수하고, 웨어하우스는 구조화된 보고의 신뢰성에서 우수합니다. Delta Lake와 같은 개방형 테이블 형식을 기반으로 구축된 데이터 레이크하우스는 레이크 스토리지에서 직접 ACID 트랜잭션 지원 및 BI 등급 쿼리 성능을 제공하여 핵심적인 절충점을 해결합니다. 분석가들은 향후 몇 년 안에 레이크하우스가 엔터프라이즈 분석 워크로드의 절반 이상을 차지할 것으로 예상합니다.