데이터 파이프라인 관측 가능성: 데이터 엔지니어를 위한 모델

데이터 파이프라인 관측 가능성은 언제든지 데이터 파이프라인의 상태를 모니터링하고 이해할 수 있는 능력입니다. 특히 관측 가능성은 파이프라인의 내부 상태와 이러한 상태가 시스템 아웃풋과 상호 작용하는 방식에 대한 통찰력을 제공합니다.

IBM은 전 세계의 데이터 파이프라인에 더 나은 데이터 관측성이 필요하다고 생각합니다. 하지만 안타깝게도 오늘날 데이터 엔지니어링에서 일어나는 일은 거의 관찰할 수 없습니다. 대부분의 데이터 파이프라인은 이동을 위해 만들어졌지만 모니터링은 하지 않습니다. 측정을 위한 것이지, 추적하는 것은 아닙니다. 변화를 위해 노력하지만, 변화를 이끌어내지는 못합니다. 그 결과가 악명 높은 블랙박스 사건입니다.

들어가는 것이 무엇인지, 나오는 것이 무엇인지는 알 수 있습니다. 하지만 그 사이에서 무슨 일이 벌어지는 걸까요? 왜 불일치가 생기는 걸까요? 안타깝게도 대부분의 파이프라인은 이런 의문을 해결하도록 설계되지 않았습니다. 대부분은 최상의 시나리오를 전제로 만들어졌기 때문입니다.
하지만 현실은 머피의 법칙에 훨씬 더 가깝습니다. 블랙박스의 출력 쪽에서는 종종 낯선 값들이나 정체를 알 수 없는 누락된 열들이 나타납니다. 데이터 엔지니어들은 고개를 갸웃하며, 바로잡으려면 먼저 관찰해야 한다는 사실을 깨닫고 있습니다.

이 가이드에서는 다음 사항을 다룹니다.

1. 데이터 관측성이란 무엇인가요?
2. 데이터 파이프라인 관측 가능성이란 무엇인가요?
3. 파이프라인에 데이터 관측성이 중요한 이유는 무엇인가요?
4. 데이터 파이프라인에 관측 가능성을 어떻게 구현하나요?
5. 데이터 관측성 플랫폼이 어떻게 도움이 될까요?

'관측성'은 다소 유행어가 되어 버렸기 때문에 이를 정의하는 것이 가장 좋을 것입니다. 데이터 관측성은 데이터 파이프라인과 같은 애플리케이션 및 시스템 내에서 데이터의 상태를 모니터링하고 개선하는 것을 포괄하는 용어입니다.

'데이터 모니터링'을 통해 데이터 파이프라인 또는 데이터의 현재 상태를 알 수 있습니다. 데이터가 완전하고 정확하며 최신인지 여부를 알려줍니다. 파이프라인의 성공 또는 실패 여부를 알려줍니다. 데이터 모니터링은 제대로 작동하는지 또는 고장이 있는지를 보여줄 수 있지만, 그 이외의 많은 컨텍스트는 제공하지 않습니다.

따라서 모니터링은 관측 가능성의 한 가지 기능에 불과합니다. '데이터 관측성'은 다음을 포함하는 포괄적인 용어입니다.

• 모니터링: 파이프라인 또는 시스템의 운영 뷰를 제공하는 대시보드
• 알림: 예상 이벤트와 이상 징후 모두에 대한 알림
• 추적: 특정 이벤트를 설정하고 추적하는 기능
• 비교: 시간 경과에 따른 모니터링(이상 징후에 대한 알림 포함)
• 분석: 파이프라인 및 데이터 상황에 맞게 조정되는 자동화된 문제 감지
• 차선책: 오류 수정을 위한 권장 조치

관측 가능성은 모니터링이라는 하나의 활동이 아니라 여러 활동을 포괄하기 때문에 엔지니어에게 훨씬 더 유용합니다. 데이터 관측성은 문제를 설명하는 데서 끝나지 않습니다. 문제를 해결하는 데 도움이 되는 컨텍스트와 제안을 제공합니다.

IBM® Databand의 공동 설립자이자 CTO인 Evgeny Shulman은 "데이터 관측성은 시스템 지표에 더 많은 컨텍스트를 추가하고, 시스템 운영에 대한 심층적인 뷰를 제공하고, 엔지니어가 개입하여 수정 사항을 적용해야 하는지 여부를 알려주기 때문에 모니터링보다 심층적입니다."라고 설명합니다. "즉, 모니터링은 특정 마이크로서비스가 주어진 양의 리소스를 소비하고 있음을 알려주는 반면, 관측 가능성은 현재 상태가 심각한 장애와 관련이 있으며 개입이 필요하다는 것을 알려줍니다."

이러한 사전 예방적 접근 방식은 데이터 파이프라인과 관련하여 특히 중요합니다.

데이터 파이프라인 관측성이란 시스템의 출력을 기반으로 데이터 파이프라인의 상태를 어느 시점에서나, 특히 내부 상태와 관련하여 모니터링하고 이해할 수 있는 기능을 말합니다. 이는 기본적인 모니터링을 넘어 파이프라인에서 데이터가 어떻게 이동하고 변환되는지에 대한 심층적인 이해를 제공하며, 종종 지표, 로깅 및 데이터 파이프라인 추적과 연관되어 있습니다.

데이터 파이프라인에는 데이터가 수집, 변환, 저장되는 일련의 단계가 포함되는 경우가 많습니다. 여기에는 다양한 소스에서 데이터 추출, 데이터 정리, 데이터 변환(예: 집계), 데이터베이스 또는 데이터 웨어하우스로 데이터 로드와 같은 프로세스가 포함될 수 있습니다. 이러한 각 단계에는 데이터 품질, 신뢰성 및 시스템의 전반적인 성능에 영향을 미칠 수 있는 서로 다른 동작과 잠재적 문제가 있을 수 있습니다.

관측 가능성은 데이터 파이프라인의 각 단계가 어떻게 작동하는지, 그리고 내부 작동이 특정 유형의 아웃풋, 특히 필요한 수준의 성능, 품질 또는 정확성을 제공하지 않는 아웃풋과 어떻게 연관되어 있는지에 대한 인사이트를 제공합니다. 이러한 인사이트를 통해 데이터 엔지니어링 팀은 무엇이 잘못되었는지 파악하고 수정할 수 있습니다.

데이터 파이프라인 관측 가능성은 파이프라인이 많은 동시 시스템에서 상호 의존적인 시스템으로 복잡해졌기 때문에 중요합니다.

소프트웨어 애플리케이션이 데이터 파이프라인의 이점을 활용하는 데 그치지 않고 데이터 파이프라인에 의존할 가능성이 그 어느 때보다 높아졌습니다. 최종 사용자도 마찬가지입니다. AWS와 같은 대규모 서비스 제공업체에 장애가 발생하고 전 세계 애플리케이션의 대시보드가 먹통이 되면, 복잡성으로 인해 위험한 종속성이 발생한다는 징후를 곳곳에서 볼 수 있습니다.

현재 분석 산업은 연평균 12%의 성장률을 보이고 있습니다. Gartner에 따르면 2027년까지 이 규모는 무려 1,050억 달러에 달할 것으로 예상되며, 이는 우크라이나 경제 규모와 비슷합니다. 이러한 속도로 기업 데이터량은 현재 매달 62% 증가하고 있습니다. 그 많은 데이터를 저장하고 분석하는 모든 기업들은 어떨까요? 그들은 이 프로젝트에 사업을 걸고 있으며, 이를 운영하는 데이터 파이프라인이 계속 작동할 것이라고 믿고 있습니다.

데이터 품질 문제 및 파이프라인 오류의 주요 원인은 해당 파이프라인 내의 변환입니다. 오늘날 대부분의 데이터 아키텍처는 불투명하여 내부에서 어떤 일이 일어나고 있는지 알 수 없습니다. 혁신이 일어나고 있지만, 일이 예상과 다르게 진행되면 데이터 엔지니어는 그 이유에 대한 충분한 컨텍스트를 확보할 수 없습니다.

너무 많은 DataOps 팀이 컨텍스트 없이 문제를 진단하는 데 너무 많은 시간을 소비합니다. 그리고 처음에 떠오르는 즉각적인 선택지인 소프트웨어 애플리케이션 성능 관리 도구로 DataOps 파이프라인을 모니터링해 보려는 시도는 대부분 제대로 작동하지 않습니다.

"데이터 파이프라인은 소프트웨어 애플리케이션 및 인프라와 매우 다르게 작동합니다."라고 Evgeny는 말합니다. "데이터 엔지니어링 팀은 높은 수준의 작업(또는 DAG) 상태와 요약 데이터베이스 성능에 대한 인사이트를 얻을 수 있지만 파이프라인을 관리하는 데 필요한 정보에 대한 가시성은 부족합니다. 이러한 격차로 인해 많은 팀이 문제를 추적하거나 지속적인 편집증 상태에서 작업하는 데 많은 시간을 소비하게 됩니다."

더 크고 전문화된 데이터 팀을 구성하는 것이 도움이 될 수 있지만, 해당 팀원들이 조정하지 않으면 어려움을 겪을 수 있습니다. 더 많은 사람들이 데이터에 액세스하고 자체 파이프라인과 자체 변환을 실행하면 오류가 발생하고 데이터 안정성에 영향을 미칩니다.

오늘날 점점 더 많은 엔지니어가 데이터 안정성과 데이터가 기업 내외부에서 소비자가 사용하기에 적합한지 여부에 대해 우려하고 있습니다. 따라서 더 많은 팀이 데이터 관측성에 관심을 보이고 있습니다.

데이터 관측성은 데이터의 흐름과 처리 방식에 대한 인사이트를 처음부터 끝까지 제공하여 데이터 파이프라인과 함께 작동합니다. 다음은 데이터 파이프라인 내에서 데이터 관측성이 작동하는 방식에 대한 자세한 설명입니다.

• 데이터 수집: 관측 가능성은 데이터가 파이프라인에 수집되는 시점부터 시작됩니다. 얼마나 많은 데이터가 수집되고 있는지, 얼마나 빨리 처리되고 있는지, 오류나 지연이 있는지 여부를 모니터링할 수 있습니다.
• 데이터 처리: 데이터가 다양한 처리 단계를 거치면서 관측 가능성 툴은 각 단계의 작업을 모니터링할 수 있습니다. 여기에는 장애 감시, 지연 시간 측정, 리소스 사용량 추적, 데이터가 올바르게 변환되고 있는지 확인하는 것이 포함됩니다.
• 데이터 저장 및 전달: 관측 가능성은 저장 및 전달 단계로 이어집니다. 데이터베이스 또는 데이터 웨어하우스에 데이터가 얼마나 빨리 기록되는지 모니터링하고, 데이터가 올바른 목적지로 전달되는지 확인하고, 모든 문제에 대해 경고할 수 있습니다.
• 오류 추적 및 문제 해결: 관측성 도구는 오류가 발생한 위치와 근본 원인을 파악하고 심지어 해결 조치를 제안하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 다운타임을 최소화하고 데이터 파이프라인의 안정성을 보장하는 데 매우 중요합니다.
• 성능 최적화: 관측 가능성 도구는 데이터 파이프라인의 성능을 모니터링하여 병목 현상과 최적화 기회를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 리소스를 보다 효율적으로 사용하고 처리 시간을 단축할 수 있습니다.
• 이상 징후 탐지: 관측성은 잠재적인 문제나 개선이 필요한 영역을 나타낼 수 있는 이상 징후를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 데이터를 처리하는 데 평소보다 훨씬 오래 걸리는 경우 파이프라인의 특정 단계에 문제가 있음을 나타낼 수 있습니다.
• 알림 및 보고: 관측성 도구에는 잠재적인 문제를 실시간으로 알려주는 알림 기능이 포함되어 있어 신속하게 대응할 수 있는 경우가 많습니다. 또한 데이터 파이프라인의 전반적인 상태와 성능을 이해하는 데 도움이 되는 포괄적인 보고 기능을 제공하는 경우가 많습니다.

데이터 관측성 플랫폼은 모니터링 툴만으로는 불가능한 통찰력을 제공합니다. 단순히 무엇이 잘못되었는지뿐만 아니라 어떤 문제가 발생했는지 알려주고 문제를 해결하는 방법에 대한 단서와 차선책까지 제공합니다. 현재 파이프라인을 다시 설계하거나 "비행 중에 엔진을 교체"할 필요 없이 이 작업을 지속적으로 수행할 수 있습니다.

• 데이터 파이프라인은 복잡한 시스템입니다. 이를 위해서는 지속적인 조사를 수행하는 데이터 관측성 아키텍처가 필요합니다.
• 실패한 부분과 그 이유를 알아야 합니다. 관측성 플랫폼은 바로 이러한 목적을 위해 엔드투엔드 모니터링을 제공합니다.
• 다운스트림 종속성을 추적할 방법이 필요합니다. 해결 방법이 근본 문제를 해결했다는 희망이 아니라 알고 있어야 합니다.

데이터 파이프라인은 복잡한 시스템이므로 지속적인 탐지를 수행하는 데이터 관측성 아키텍처가 필요합니다. 어디서, 왜 문제가 발생했는지 알 수 있도록 엔드-투-엔드 모니터링을 위한 관측 가능성 플랫폼이 필요합니다. 하위 의존성을 추적할 수 있는 방법이 필요하며, 수정이 근본 문제를 해결했기를 바라지 않고 확신할 수 있어야 합니다.

데이터 관측성 플랫폼에는 다음이 포함되어야 합니다.

• 간단한 설정: 파이프라인을 변경해야 하나요?
• 엔드투엔드 추적: 다운스트림 종속성을 모니터링할 수 있나요?
• 관측 가능성 아키텍처: 단순한 모니터링 이상의 기능을 제공할까요?
• 임계값 설정: 자체적으로 이상 징후를 감지할 수 있나요?
• 관리: 미사용 데이터를 모니터링할 수 있나요?
• 데이터 관측성 오픈소스: 조정할 수 있는 오픈소스 구성 요소를 제공하나요?
• 분산 시스템 관측 가능성: 분산 시스템도 관측할 수 있나요?

플랫폼은 또한 규범적인 지침을 많이 제공해야 합니다. 데이터 관측성 및 데이터 엔지니어링 분야는 빠르게 변화하고 있으며, 이는 문제만큼 빠르게 진화하는 플랫폼을 찾는 가장 좋은 방법 중 하나입니다. 더 이상 모니터링하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 관찰하고, 추적하고, 경고하고, 대응해야 합니다.

장애가 발생한 작업 및 실행과 같은 데이터 사고를 신속하게 감지하여 파이프라인 증가를 처리할 수 있도록 IBM® Databand가 데이터 파이프라인 모니터링을 제공하는 방법을 알아보세요. 더 자세히 살펴볼 준비가 되셨다면 지금 바로 데모를 예약하세요.