ETL 파이프라인?

사용자가 증가함에 따라 서버가 불안정 하여 로그를 일일히 찾는것이 어려워 졌다.

그래서 SSAS(SQL Server Analysis Services) 를 도입하기 위해서 
이것 저것 알아보다가 ETL 파이프라인으로 데이터 추출 / 변환 / 적재 에 관해 알아 보게 되었다.

 

 

 

 

ETL 파이프라인 설계는 데이터를 추출(Extract), 변환(Transform), **적재(Load)**하는 일련의 프로세스를 설계하고 구현하는 것을 의미합니다. ETL 파이프라인은 데이터를 다양한 소스에서 가져와 변환한 뒤, 분석 또는 저장에 적합한 형식으로 데이터 웨어하우스나 데이터베이스에 적재하는 과정을 자동화합니다.

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ETL 파이프라인 설계의 핵심 요소

1. 데이터 소스 정의 (Extract)
   • 데이터를 어디에서 가져올지 정의합니다.
   • 일반적인 데이터 소스:
     • 데이터베이스 (MySQL, PostgreSQL, Oracle 등)
     • 파일 시스템 (CSV, JSON, Excel 등)
     • 클라우드 스토리지 (AWS S3, Google Cloud Storage 등)
     • API
     • 스트리밍 데이터 (Kafka, RabbitMQ 등)
2. 데이터 변환 설계 (Transform)
   • 데이터 클렌징:
     • 결측값 처리
     • 이상치 제거
   • 데이터 표준화:
     • 데이터 형식 통일 (날짜 형식, 숫자 형식 등)
   • 비즈니스 로직 적용:
     • 데이터 매핑
     • 계산 및 집계
   • 스키마 설계:
     • 데이터를 원하는 구조로 변환 (예: 테이블, JSON 객체 등)
3. 데이터 적재 설계 (Load)
   • 데이터를 적재할 대상 정의:
     • 데이터 웨어하우스 (Snowflake, BigQuery, Redshift 등)
     • 데이터베이스 (OLTP/OLAP)
     • 분석 툴 (Tableau, Power BI 등과 연동 가능)
   • 적재 방식 결정:
     • 전체 덮어쓰기 (Overwrite)
     • 증분 로드 (Incremental Load)
     • 실시간 스트리밍 (Streaming)
4. 워크플로 설계
   • 프로세스 자동화 도구:
     • Apache Airflow, Prefect, Luigi
   • 작업 순서 및 의존성:
     • 예: 데이터 추출 → 변환 → 적재 순서 정의
   • 스케줄링:
     • 주기적 실행 (예: 매일, 매시간)
     • 실시간 실행 (이벤트 기반)
5. 에러 처리 및 로깅
   • 실패 시 재시도 정책 설정 (예: 3회 시도 후 알림)
   • 데이터 검증 및 품질 점검
   • 작업 로그 기록 및 모니터링 시스템 (예: ELK Stack, Grafana)
6. 성능 최적화
   • 대용량 데이터를 처리하기 위한 병렬 처리 또는 배치 처리
   • 스트리밍 데이터와 실시간 처리를 위한 이벤트 기반 설계
   • 캐싱 및 데이터 압축 기술 활용

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ETL 파이프라인 설계 시 고려 사항

1. 데이터 볼륨
2. 데이터 크기에 따라 배치 처리 또는 스트리밍 처리 방식을 선택해야 합니다.
3. 데이터 품질
4. 데이터의 정확성, 일관성, 완전성을 유지하기 위해 클렌징 및 검증 단계를 설계합니다.
5. 실시간 vs 배치 처리
   • 실시간 처리: IoT, 실시간 분석 등 즉각적인 데이터 활용이 필요한 경우
   • 배치 처리: 정기적으로 대량의 데이터를 처리하는 경우
6. 확장성
7. 데이터 양이 증가할 경우 파이프라인을 확장할 수 있어야 합니다.
8. 도구 선택
   • 데이터 추출: Apache Kafka, AWS Glue, Talend
   • 데이터 변환: Apache Spark, Pandas (Python), DBT
   • 데이터 적재: Snowflake, BigQuery, Data Warehouse
9. 보안 및 규정 준수
   • 데이터 암호화 및 접근 제어
   • GDPR, HIPAA 등 데이터 규정 준수

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ETL 파이프라인 설계 예시

예제 시나리오

• 목표: 여러 소스에서 고객 데이터를 가져와 분석 가능한 데이터 웨어하우스로 적재.
• 데이터 소스:
  • MySQL 데이터베이스 (고객 기본 정보)
  • API (고객 행동 로그)
  • CSV 파일 (고객 구매 내역)
• 대상: Google BigQuery

파이프라인 설계

1. 추출
   • MySQL에서 고객 기본 정보를 가져오는 SQL 쿼리 작성.
   • API에서 RESTful 요청으로 행동 로그 수집.
   • S3에 저장된 CSV 파일에서 데이터를 읽어오기.
2. 변환
   • 기본 정보와 행동 로그를 고객 ID 기준으로 조인.
   • 구매 내역 데이터에서 날짜 형식을 표준화.
   • 총 구매 금액을 계산하여 새로운 필드 추가.
3. 적재
   • 변환된 데이터를 Google BigQuery의 고객 분석 테이블로 업로드.
   • 증분 로드 방식 사용 (새로운 데이터만 추가).
4. 자동화
   • Apache Airflow를 사용하여 매일 자정 파이프라인 실행.
   • 실패 시 슬랙(Slack) 알림을 보내도록 설정.

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시나리오: 온라인 쇼핑몰 분석 파이프라인 설계

목표

• 고객 행동 로그(웹사이트 방문 기록)와 주문 데이터를 통합하여 고객 행동 분석과 매출 추이 분석을 가능하게 하는 데이터 파이프라인 구축.

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1. 사용 도구

아래는 주요 도구들입니다. (이 도구들은 확장성과 유지보수 용이성을 고려해 선택됨.)

데이터 추출 (Extract)

• Apache Kafka
  • 실시간 고객 행동 로그 스트리밍 (이벤트 기반 데이터 처리)
• AWS Glue
  • S3에 저장된 주문 데이터를 추출
• PostgreSQL
  • 고객 정보를 정기적으로 SQL로 쿼리

데이터 변환 (Transform)

• Apache Spark
  • 대규모 데이터 처리 및 병렬 변환
• DBT (Data Build Tool)
  • SQL 기반 변환 작업과 스키마 관리
• Pandas (Python)
  • 작은 데이터셋 처리 및 분석 (간단한 변환 작업에 활용)

데이터 적재 (Load)

• Google BigQuery
  • 데이터 웨어하우스 역할로 사용 (대규모 쿼리와 분석 지원)
• Amazon Redshift
  • 고성능 데이터 적재 및 BI 툴 연동

워크플로 관리

• Apache Airflow
  • 파이프라인 자동화 및 스케줄 관리
• Prefect
  • 파이프라인 코드화 및 상태 모니터링

모니터링 및 로깅

• ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana)
  • 파이프라인 상태와 로그 시각화
• Grafana
  • 실시간 데이터 대시보드 제공

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2. ETL 파이프라인 단계

2.1 데이터 추출 (Extract)

1. 고객 행동 로그 수집
   • 도구: Apache Kafka
   • 방법:
     • 웹사이트와 모바일 앱에서 발생하는 이벤트 데이터를 Kafka 토픽에 전송.
     • 예: 페이지 조회, 버튼 클릭, 검색 쿼리 등.
     • JSON 형식의 메시지를 Kafka 클러스터에 저장.
2. 주문 데이터 수집
   • 도구: AWS Glue
   • 방법:
     • S3 버킷에 업로드된 CSV 파일 (일별 주문 기록)을 Glue 작업으로 추출.
     • Glue Crawler를 통해 스키마 자동 생성.
3. 고객 기본 정보 수집
   • 도구: PostgreSQL + JDBC
   • 방법:
     • SQL 쿼리로 PostgreSQL에서 고객 정보를 정기적으로 추출.

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2.2 데이터 변환 (Transform)

1. 행동 로그 변환
   • 도구: Apache Spark
   • 작업:
     • Kafka 토픽에서 실시간 데이터 스트림 수신.
     • 이벤트 데이터를 표준화 (예: timestamp, user_id 형식 변환).
     • 중복 이벤트 제거.
2. 주문 데이터 변환
   • 도구: Pandas (Python)
   • 작업:
     • CSV 파일에서 결측값 및 이상값 처리.
     • 매출 합계 계산 및 날짜별 그룹화.
3. 데이터 조인 및 스키마 변경
   • 도구: DBT
   • 작업:
     • 고객 정보(PostgreSQL), 행동 로그(Spark), 주문 데이터(Pandas)를 고객 ID 기준으로 조인.
     • 최종 테이블 스키마를 생성:
     • sql 코드 복사 user_id | session_id | total_spent | last_activity | product_category | timestamp

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2.3 데이터 적재 (Load)

1. Google BigQuery로 적재
   • 도구: Google BigQuery + Python Client
   • 방법:
     • 변환된 데이터를 customer_analytics 테이블에 증분 로드.
     • API 또는 CLI를 사용해 Spark 결과를 BigQuery로 업로드.
2. Amazon Redshift로 적재
   • 도구: AWS Glue + Redshift
   • 방법:
     • Glue ETL 작업으로 최종 데이터를 Redshift 테이블로 적재.
     • BI 툴 (Tableau, Power BI)와 연결해 시각화 가능.

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2.4 자동화 및 스케줄링

1. Apache Airflow DAG 구성
   • 작업 단계 정의:
     • DAG (Directed Acyclic Graph)을 생성해 각 단계를 순차적으로 실행.
     • 예:
     • rust 코드 복사 extract_logs -> transform_logs -> join_data -> load_to_bigquery
   • 스케줄링:
     • 행동 로그: 실시간 스트리밍
     • 주문 데이터: 매일 자정
     • 고객 정보: 매주 월요일 오전 9시

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2.5 모니터링 및 에러 처리

1. 로그 수집 및 모니터링
   • 도구: ELK Stack
   • 방법:
     • 각 ETL 단계의 로그를 Elasticsearch에 저장.
     • Kibana 대시보드로 실패율 및 처리 속도 시각화.
2. 실패 재시도
   • 도구: Apache Airflow
   • 방법:
     • 실패 시 최대 3회 재시도.
     • 실패한 작업은 Slack으로 알림 전송.

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3. 결과

1. 데이터 웨어하우스 구성
   • customer_analytics 테이블은 Google BigQuery에 적재.
   • 대시보드 예:
     • 매출 추이 분석
     • 고객 행동 분석
     • 인기 제품 카테고리
2. 실시간 분석
   • Kafka와 Spark로 실시간 고객 행동 데이터를 분석.
   • 예: 특정 제품 클릭 수 실시간 집계.

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1. SSAS를 모니터링 도구로 활용하기 위한 주요 역할

1. OLAP(Online Analytical Processing) 모델 구축
   • 복잡한 데이터를 다차원 큐브로 구성하여 효율적으로 쿼리 및 분석.
   • KPI(예: 처리 속도, 실패율, 작업 성공률 등) 모니터링.
2. Tabular 모델 활용
   • SSAS Tabular 모델은 메모리 기반 데이터 분석을 위한 고속 데이터 처리와 실시간 모니터링을 지원.
3. 보고서 생성
   • SSAS 데이터를 Power BI, Excel, 또는 Reporting Services(SSRS)와 연동하여 시각화.
4. 실시간 데이터 피드 통합
   • 실시간 ETL 파이프라인의 결과를 SSAS에 통합하여 모니터링.

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2. SSAS 도입 절차

2.1 SSAS 설치 및 설정

1. SSAS 인스턴스 설치
   • SQL Server 설치 마법사에서 Analysis Services를 선택하여 설치.
   • 설치 시 Multidimensional and Data Mining 또는 Tabular 모델 중 선택.
2. 관리 도구 설치
   • SQL Server Management Studio (SSMS): SSAS 서버와 데이터 모델 관리.
   • SQL Server Data Tools (SSDT): SSAS 프로젝트 설계 도구.

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2.2 SSAS 데이터 모델 설계

1. 데이터 원본 준비
   • ETL 파이프라인에서 생성된 데이터를 SSAS로 전달:
     • 데이터 소스: 데이터 웨어하우스(SQL Server, BigQuery 등) 또는 데이터베이스(PostgreSQL 등).
   • 데이터가 정규화되어 있을 경우, 모델링 시 디노말라이즈(denormalize)하여 큐브에 적합한 구조로 변환.
2. 다차원 큐브 설계 (Multidimensional)
   • 측정값(Measure):
     • KPI나 집계 데이터 정의 (예: 처리된 작업 수, 평균 처리 시간).
   • 차원(Dimension):
     • 데이터를 분석할 기준 정의 (예: 시간, 지역, 작업 유형).
   • 계층 구조(Hierarchy):
     • 차원의 논리적 계층 설정 (예: 년 → 월 → 일).
   예: ETL 파이프라인 모니터링 큐브
   • 측정값:
     • 처리 속도: 초당 처리된 레코드 수.
     • 에러율: 실패한 작업 수 / 전체 작업 수.
   • 차원:
     • 시간: 일, 주, 월.
     • 작업 유형: 추출, 변환, 적재.
3. Tabular 모델 설계 (Modern Approach)
   • DAX(Data Analysis Expressions)로 계산된 필드 정의.
   • 대규모 데이터를 처리할 경우 DirectQuery 모드를 활성화하여 실시간 데이터를 분석.

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2.3 SSAS와 ETL 파이프라인 통합

1. ETL 데이터를 SSAS로 로드
   • ETL 도구(Airflow, Talend, SSIS 등)에서 SSAS 데이터 원본에 데이터 전달.
   • SSAS 데이터 소스를 ETL 파이프라인에서 자동으로 갱신하도록 설정.
2. 처리 작업 자동화
   • SSAS 큐브 또는 데이터 모델을 정기적으로 처리(Processing)하도록 스케줄링.
   • SQL Server Agent 또는 Windows Task Scheduler를 활용하여 SSAS 큐브 갱신 자동화.

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2.4 SSAS 데이터 시각화 및 모니터링

1. Power BI 연동
   • SSAS 큐브를 Power BI의 데이터 원본으로 연결.
   • 주요 KPI를 대시보드에 표시:
     • ETL 처리 속도, 작업 실패율, 시간별 작업 수.
2. Excel에서 분석
   • Excel의 피벗 테이블 기능으로 SSAS 큐브 데이터를 분석.
   • 실시간 데이터를 기반으로 보고서 생성 가능.
3. SQL Server Reporting Services (SSRS)
   • SSAS 큐브 데이터를 기반으로 SSRS에서 사용자 정의 보고서 생성.

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2.5 SSAS 모니터링 자동화 및 유지보수

1. 큐브 상태 모니터링
   • SSAS에서 큐브 처리 상태, 처리 시간, 오류를 모니터링.
   • SSMS의 Activity Viewer로 실시간 상태 확인.
2. 성능 최적화
   • 큐브 파티션(Partition) 설정으로 대규모 데이터를 효율적으로 관리.
   • 메모리 및 쿼리 성능을 개선하기 위해 집계 설계 사용.
3. 알림 및 로깅
   • SQL Server Agent와 연동해 큐브 처리 실패 시 알림 전송.
   • SSAS 로그를 ELK Stack 또는 다른 모니터링 도구로 통합.

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3. SSAS 도입 사례

사례: ETL 파이프라인 모니터링

• 목표: ETL 파이프라인의 성능과 오류 상태를 시각화하고 분석.
• 구현 단계:
  1. 데이터 수집: Apache Airflow 로그를 PostgreSQL에 저장.
  2. 큐브 설계:
     • 처리 속도, 실패율, 성공 작업 수를 측정값으로 정의.
     • 시간 차원을 사용해 날짜별 ETL 성능 추이 분석.
  3. 보고서 생성:
     • Power BI로 ETL 작업 성공률과 처리 시간 대시보드 구축.
     • 주기적으로 SSAS 데이터를 갱신해 실시간 분석.

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4. 결론

SSAS를 모니터링 시스템에 도입하면 대규모 데이터의 분석 속도를 높이고 복잡한 KPI를 다차원적으로 분석할 수 있습니다. SSAS와 Power BI 같은 도구를 연계하면 직관적인 대시보드를 생성해 실시간 모니터링이 가능합니다.