데이터 파이프라인: 직접 구축 및 구입 비교

지난 몇 년 동안 시간과 비용과 노력을 절약하기 위한 수많은 신규 클라우드 기반 애플리케이션과 서비스가 출시되었습니다. 큰 이점을 가진 서비스가 많지만 데이터 업계 리더는 디자인과 목적의 다양성으로 인해 복잡성이라는 이슈가 발생할 수 있다는 것을 이해하고 있습니다. 

많은 사람이 클라우드 기반 시스템의 폭넓은 도입이 데이터 관리를 표준화하는 데 도움이 될 것이라고 생각했지만, 현실은 정반대였습니다. 클라우드 기반 시스템은 각자 별도로 설계되어 있으며 서로 다른 업계를 위해 사용되기 때문에 데이터의 이질성과 복잡성이 크게 증가했기 때문입니다. 이로 인해 회사를 위한 데이터 인프라를 구축하는 역할을 맡은 데이터 업계 리더에게는 다양한 사항을 고려해야 합니다.

구성 요소

회사를 위한 효울적인 데이터 기반 전략을 개발하기 위해서는 기반에 견고한 데이터 아키텍처가 있어야 합니다. 대부분의 아키텍처는 ETL 솔루션이나 통합 서비스와 같은 데이터 파이프라인에 의해 연결되어 데이터 소스로 시작해 저장이나 분석을 위한 도구로 끝나는 선형적 경로를 따릅니다. 데이터 웨어하우스와 대시보드를 위한 안정적인 도구가 다수 존재하기는 합니다. 하지만 데이터 통합 소프트웨어 분야는 아직 성장하는 단계에 있기에 데이터 전문가는 현재와 미래의 가능성을 위한 데이터 파이프라인 솔루션을 찾아야 하는 어려움에 직면해 있습니다. 

파이프라인 스테이지는 매우 중요하며 간과해서는 안 됩니다. 안정적인 데이터 파이프라인은 대상에 깔끔한 고품질 데이터가 도착하는지, 아니면 수 시간의 수정 작업이 필요한 중복 데이터가 도착하는지를 판가름하기 때문입니다. 이 때 데이터 아키텍트의 질문은 직접 파이프라인을 구축해야 할지, 아니면 통합 서비스를 구매해야 할지가 될 것입니다. 

DIY 데이터 파이프라인: 문제점 및 어려움

많은 데이터 아키텍처는 먼저 직접 파이프라인을 구축하는 것을 선택합니다. 파이프라인을 사내에 유지함으로써 전체 프로세스를 관리하고 통제할 수 있다는 것은 매력적으로 보입니다. 또한 직접 구축하면 아키텍트가 필요에 따라 데이터 파이프라인을 커스터마이징할 수 있습니다. 하지만 직접 구축에도 단점이 존재하며 주요 단점은 다음과 같습니다. 

• 설명서 일관성 부족: 시스템의 다양성이 높기 때문에 모든 데이터 채널에 각자의 API 설명서가 존재하고 프로세스와 세부도가 데이터 채널마다 다르게 됩니다.
• 안정성 낮은 API: 모든 API가 동일하게 제작되는 것은 아닙니다. 따라서 엔지니어가 세부 사항과 변경 사항을 수동으로 수정해야 하는 경우가 필연적으로 발생하게 됩니다.
• 팀의 집중력 저하: 사내 프로젝트이기 때문에 개발자와 엔지니어가 최소 몇 주 동안은 주요 업무 대신 해당 프로젝트를 진행해야 합니다.
• 저품질 통합: 사내 통합을 구축하는 대부분의 직원은 전문 지식을 보유하고 있지 않아 저품질 파이프라인이 만들어지고 세부 사항을 수정하기 힘들 수 있습니다.
• 양도 가능성: 통합을 구축한 개발자가 회사를 떠나는 경우 해당 개발자가 다음 팀에게 필요한 모든 설명서를 제공할 수 있는지 고려해야 합니다.

가장 중요한 요소는 아마 유지 관리 비용일 것입니다. 복잡한 통합을 구축하기 위해 최소한 몇 주 동안 투입해야 할 인건비 외에도 장기적 비용을 고려해야 합니다. 직접 구축에 들인 노력을 보상받으려면 데이터 파이프라인이 항상 데이터를 전달할 수 있도록 해야 합니다. 이는 API 변경 사항에 대해 지속적으로 주의를 기울이고 유지 관리를 실시해야 함을 의미합니다. 

이러한 단점을 고려하면 "DIY" 솔루션은 매력이 많지 않다고 할 수 있습니다.

통합 도구: 전문가와 함께 하기

일부 관리자는 통제권이 없고 비용이 추가된다는 점을 들어 파이프라인을 아웃소싱한다는 아이디어를 거부하곤 합니다. 하지만 이는 단기적 비용 감소에만 집중해 장기적 이점을 무시하는 것이라고 할 수 있으며, 위에서 확인했듯이 단기적 비용 감소 효과도 없는 것이나 마찬가지입니다. 

전문적이고 안정적인 데이터 통합 서비스에 투자하는 것에는 다양한 장점이 있습니다.

• 시간 절약: 통합 도구를 이용하면 수동 작업에 오랜 시간을 할애할 필요 없이 짧은 시간에 데이터 파이프라인을 구축할 수 있으며, 개발자가 자신의 주요 업무에 집중하도록 할 수 있습니다.
• 비용 절약: 일반적으로 데이터 통합 서비스를 구입하는 비용은 직접 파이프라인을 구축하고 유지 관리하는 비용보다 저렴합니다.
• 전문 지식: 업계 전문가가 파이프라인을 관리하므로 전문가가 자신의 전문 지식을 활용해 세부 사항을 처리하고 데이터 흐름을 유지하도록 할 수 있습니다.
• 확장성: 대부분의 통합 서비스는 사용자의 회사가 확장함에 따라 데이터 소스를 신속하게 추가할 수 있도록 하며, 데이터 인프라로 인한 어려움을 줄이고 진정한 장기적 솔루션을 제공하고 있습니다. 
• 간편성: 간단히 말해 파이프라인을 직접 구축하는 것은 힘들고 어려운 작업입니다. 많은 사람은 스트레스가 없다는 것만으로도 타사 서비스를 구입하는 것이 낫다고 생각하고 있습니다.

적절한 통합 서비스 선택하기

데이터 통합 도구를 선택할 때에는 위에서 설명한 이점 외에도 유연성이라는 요소를 고려하는 것이 중요합니다. 확장성뿐만 아니라 도구가 데이터 아키텍처에 적합하고 비즈니스에 따라 변화할 수 있는 도구를 선택해야 합니다. 비즈니스는 필연적으로 다양한 스토리지/대시보드 솔루션을 도입하게 되기 때문입니다. 하지만 아무 통합 서비스나 사용해도 아키텍처 전환이 필요할 때 전환을 손쉽게 진행할 수 있는 것은 아닙니다. Dataddo는 유연성 높은 커넥터와 함께 우수한 가성비와 고품질 지원을 제공하는 도구입니다. 

편리하게 고품질 데이터 파이프라인을 구축하는 확실한 방법은 통합 서비스에 투자하는 것입니다. 따라서 직접 구축과 구입에서는 항상 구입이 답이라고 할 수 있습니다.