GCP 데이터 엔지니어링 (BigQuery)

BigQuery는 Google Cloud의 대표적인 분석 엔진입니다. 컴퓨팅과 스토리지를 분리하고 실행하는 쿼리에 대해서만 요금을 부과하는 서버리스 페타바이트 규모의 데이터 웨어하우스입니다. MicrocosmWorks의 데이터 엔지니어는 방대한 양의 데이터를 처리하면서 빠른 쿼리 성능과 예측 가능한 비용을 유지하는 프로덕션 데이터 플랫폼을 BigQuery 기반으로 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, 구체화된 뷰 구성, 일반적인 쿼리 패턴 최적화.
• ETL 파이프라인 개발 — Dataflow (Apache Beam), Cloud Composer (Airflow), Dataproc (Spark)을 사용하여 배치 및 스트림 처리를 위한 견고한 데이터 파이프라인 구축.
• 실시간 스트리밍 — BigQuery에서 1초 미만의 데이터 가용성을 위해 Pub/Sub 및 Dataflow로 스트리밍 수집 구현.
• 데이터 모델링 — BigQuery의 컬럼형 스토리지에 최적화된 차원 모델, SCD(느리게 변하는 차원) 및 데이터 볼트 아키텍처 설계.
• 데이터 품질 — 데이터 파이프라인 전반에 걸쳐 데이터 유효성 검사, 최신성 모니터링, 스키마 진화 및 이상 감지 구현.
• 비용 관리 — 슬롯 예약, 쿼리 최적화, 스토리지 계층화 및 워크로드에 적합한 가격 모델을 통해 BigQuery 비용 최적화.
• dbt 통합 — BigQuery에서 모듈식 SQL 변환, 테스트, 문서화 및 계보 추적을 위해 dbt(데이터 빌드 도구) 구현.

MicrocosmWorks의 데이터 엔지니어링 스택은 웨어하우징 및 분석을 위한 BigQuery, 스트림 및 배치 처리를 위한 Dataflow, 이벤트 수집을 위한 Pub/Sub, 워크플로 오케스트레이션을 위한 Cloud Composer, Spark 워크로드를 위한 Dataproc, 데이터 레이크 스테이징을 위한 Cloud Storage를 중심으로 합니다. 이는 인프라 관리 부담을 없애면서 엔터프라이즈급 안정성을 제공하는 완전 관리형 파이프라인입니다.

이 서비스는 분석 인프라를 구축하거나 확장하려는 데이터 팀을 위한 것입니다. Teradata 또는 Oracle과 같은 온프레미스 데이터 웨어하우스에서 마이그레이션하는 기업, 분산된 데이터 소스를 통합 웨어하우스로 통합하는 조직, 배치 분석과 함께 스트리밍 데이터를 처리해야 하는 팀 등이 해당됩니다. 현재 인프라가 처리할 수 있는 속도보다 데이터가 빠르게 증가하고 있다면, BigQuery 기반 엔지니어링이 그 문제를 해결할 수 있습니다.