GCP 데이터 엔지니어링 (BigQuery)

BigQuery는 Google Cloud의 대표적인 분석 엔진으로, 서버리스 페타바이트 규모의 데이터 웨어하우스로 컴퓨팅과 저장소를 분리하며 실행한 쿼리에 대해서만 요금이 부과됩니다. 우리의 데이터 엔지니어들은 대량의 데이터를 처리하면서 쿼리 성능을 빠르게 유지하고 비용을 예측 가능한 수준으로 유지하는 BigQuery 기반의 프로덕션 데이터 플랫폼을 구축합니다. 우리는 운영 부담 없이 확장 가능한 ETL 파이프라인, 데이터 모델 및 분석 아키텍처를 설계합니다.

• BigQuery 데이터 웨어하우스 — 스타 스키마 설계, 파티셔닝 및 클러스터링 구현, 물리적 뷰 구성, 일반적인 쿼리 패턴에 최적화.
• ETL 파이프라인 개발 — Dataflow (Apache Beam), Cloud Composer (Airflow), Dataproc (Spark)를 사용하여 배치 및 스트림 처리에 강력한 데이터 파이프라인 구축.
• 실시간 스트리밍 — Pub/Sub 및 Dataflow를 사용하여 BigQuery에서 초 단위 데이터 가용성을 위한 스트리밍 수집 구현.
• 데이터 모델링 — BigQuery의 컬럼형 저장소에 최적화된 차원 모델, 점진적 변화 차원 및 데이터 볼트 아키텍처 설계.
• 데이터 품질 — 데이터 유효성 검사, 신선도 모니터링, 스키마 진화 및 이상 탐지를 데이터 파이프라인 전반에 구현.
• 비용 관리 — 슬롯 예약, 쿼리 최적화, 저장소 계층화 및 작업에 적합한 가격 모델을 통해 BigQuery 비용 최적화.
• dbt 통합 — BigQuery에서 모듈식 SQL 변환, 테스트, 문서화 및 계보 추적을 위한 dbt (data build tool) 구현.

우리의 데이터 엔지니어링 스택은 데이터 웨어하우징 및 분석을 위한 BigQuery, 스트림 및 배치 처리를 위한 Dataflow, 이벤트 수집을 위한 Pub/Sub, 워크플로우 오케스트레이션을 위한 Cloud Composer, Spark 작업을 위한 Dataproc, 데이터 레이크 스테이징을 위한 Cloud Storage를 중심으로 합니다. 이는 인프라 관리를 제거하면서 엔터프라이즈급 신뢰성을 제공하는 완전 관리형 파이프라인입니다.

이 서비스는 분석 인프라를 구축하거나 확장하는 데이터 팀을 위한 것입니다. Teradata 또는 Oracle과 같은 온프레미스 데이터 웨어하우스에서 마이그레이션하는 기업, 다양한 데이터 소스를 통합된 웨어하우스로 통합하는 조직, 배치 분석과 함께 스트리밍 데이터를 처리해야 하는 팀에게 적합합니다. 데이터가 현재 인프라가 처리할 수 있는 속도보다 빠르게 증가하고 있다면, BigQuery 기반 엔지니어링이 그 문제를 해결합니다.