iPaaS 및 ETL 비교

iPaaS는 공급업체가 호스팅하는 클라우드 기반 통합 솔루션으로, 서로 다른 서비스, 시스템 및 데이터 소스를 연결하여 기업 전반의 자동화 및 워크플로를 간소화합니다. ETL 도구는 분석이나 저장을 위해 대량의 데이터를 처리하는 데 최적화되어 있습니다.

iPaaS와 ETL은 모두 데이터 통합을 간소화하는 데 도움이 되지만, iPaaS 플랫폼은 종종 이벤트 기반 및 실시간 데이터 흐름과 자동화에 더 적합합니다. 예를 들어, 기업은 iPaaS 솔루션을 사용하여 고객이 주문할 때마다 재고 및 고객 관계 관리(CRM) 시스템을 자동으로 업데이트하거나 직원 온보딩 워크플로를 자동화할 수 있습니다.

한편 ETL 시스템은 일반적으로 대규모 일괄 처리에 사용됩니다. 대규모 배치 프로세싱에서는 원시 데이터가 여러 소스에서 유입되어 표준화된 형식으로 변환되어 중앙 저장소 (예: 데이터 레이크 또는 데이터 웨어하우스)에 로드됩니다. 그런 다음, 조직은 이 데이터를 분석 및 비즈니스 인텔리전스 플랫폼에 입력하여 더 나은 정보에 입각한 비즈니스 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 전통적으로 데이터 전송은 실시간이 아닌 미리 정의된 간격으로 이루어지므로 속도보다 정확성과 안정성이 우선이었지만, 현재는 많은 최신 ETL 아키텍처가 이벤트 기반 통신도 지원합니다.

기업은 반드시 iPaaS와 ETL 중 하나를 선택할 필요는 없으며, 각각 고유한 비즈니스 요구 사항을 충족하는 상호 보완적인 솔루션으로 생각할 수 있습니다.

iPaaS는 포괄적이고 통합된 통합 솔루션이 필요한 기업에 적합합니다. 이 솔루션의 도구 모음은 조직이 맞춤형 또는 사전 구성된 자동화를 설계 및 모니터링하고, API 라이프사이클을 관리하고, 데이터 파이프라인을 최적화하여 온프레미스, 하이브리드 및 클라우드 환경 전반에서 비즈니스 프로세스를 간소화할 수 있도록 지원합니다.

ETL 플랫폼은 서로 다른 소스의 방대한 양의 비정형 데이터를 처리, 구성 및 이해해야 하는 조직에 이상적일 수 있습니다.

현대 기업이 확장 가능한 클라우드 및 마이크로서비스 기반 시스템을 점점 더 많이 채택함에 따라 iPaaS와 ETL의 구분이 모호해지기 시작했습니다. 이제 많은 iPaaS 솔루션은 기존 통합 기능과 함께 ETL과 유사한 데이터 처리 및 스토리지 기능을 제공합니다. ETL 플랫폼은 이벤트 기반 워크플로, AI 기반 데이터 최적화 및 고급 모니터링을 지원하는 iPaaS에서 힌트를 얻고 있습니다.

iPaaS와 ETL의 차이점을 더 잘 이해하기 위해 각각을 자세히 살펴보겠습니다.

iPaaS는 데이터 변환 및 동기화, 데이터 파이프라인 오케스트레이션, 중앙 집중식 모니터링 및 API 관리를 비롯한 광범위한 통합 기능을 지원할 수 있는 고급 소프트웨어 제품군입니다. iPaaS를 사용하면 SaaS 애플리케이션, 마이크로서비스, 레거시 시스템 및 기타 IT 구성 요소를 비롯한 다양한 시스템이 프로토콜, 아키텍처 및 데이터 형식 간에 데이터를 교환할 수 있습니다.

전통적으로 기업들은 애플리케이션과 시스템을 통합하기 위해 엔터프라이즈 애플리케이션 통합(EAI) 시스템이나 맞춤형 미들웨어 기반 솔루션을 사용해 왔습니다. iPaaS는 온프레미스, 하이브리드 및 멀티 클라우드 환경 전반에서 애플리케이션과 데이터 소스를 통합하도록 설계된 플랫폼을 통해 최신 업데이트를 제공합니다. 이러한 플랫폼은 API 우선 워크플로에 이상적인 경우가 많습니다.

일반적으로 내부적으로 관리되는 EAI 플랫폼과 달리 iPaaS는 조직이 타사 공급업체가 호스팅하는 통합 도구 세트에 액세스하기 위해 구독하는 서비스형 소프트웨어 모델을 따릅니다. 이 공급업체는 기본 통합 인프라를 제공하는 동시에 고객이 로우코드 도구, 사전 구축된 커넥터 및 드래그 앤 드롭 템플릿을 사용하여 자동화를 구축하고 사용자 지정할 수 있도록 지원합니다.

이 접근 방식은 팀 민첩성을 향상하고 배포를 가속화할 수 있습니다. IT 팀은 개별 통합을 처음부터 구축하는 대신 iPaaS 플랫폼을 사용하여 리소스 집약적인 유지 관리 및 코딩 프로세스를 표준화하고 간소화할 수 있습니다.

또한 iPaaS 도구에는 IT 팀이 데이터 이동을 모니터링하고, 정렬 오류와 오류를 식별하고, 거버넌스 및 규정 준수 정책을 적용할 수 있는 중앙 집중식 컨트롤 플레인도 있습니다. 대시보드는 엔드투엔드 통합 가시성을 제공하여 팀이 데이터 매핑을 최적화하고 성능 병목 현상을 줄이며 보안 취약점을 발견할 수 있도록 지원합니다.

초기 iPaaS 솔루션은 주로 수신 서버가 확장성, 연결성 및 속도를 강조하여 세션 간에 데이터를 보존하지 않는 단기적인 상태 비저장 트랜잭션을 용이하게 하도록 설계되었습니다. 이 아키텍처 접근 방식은 실시간 사용 사례에서는 잘 작동했지만 단계 전반에 걸쳐 지속적인 컨텍스트가 필요한 복잡한 상태 저장 오케스트레이션을 수용하는 데 어려움을 겪었습니다.

하지만 오늘날에는 선도적인 iPaaS 플랫폼이 상태 비저장 및 상태 저장 배포를 모두 지원하여 성능 저하 없이 복잡한 다단계 워크플로와 일괄 처리를 용이하게 하는 데 도움이 되므로 이러한 제한은 크게 문제가 되지 않습니다. 마찬가지로, 오늘날 많은 최신 iPaaS 솔루션은 조직이 여러 통합 런타임을 동시에 실행할 수 있도록 지원하며, 일부 워크플로 엔진은 실시간 동기식(요청-응답) 통신을 위해 설계된 반면, 다른 엔진은 시간 민감도가 낮은 비동기식(이벤트 기반) 자동화를 위해 설계되었습니다. 이러한 기능은 플랫폼 및 공급자에 따라 다릅니다.

이러한 현대적인 혁신에도 불구하고 기존의 방식과 엣지 통합이 필요한 팀은 iPaaS가 너무 제한적이라고 생각할 수 있습니다.

ETL 플랫폼은 조직이 분석, 감사, AI 모델 교육 및 기타 애플리케이션에 사용하기 위해 여러 데이터 소스의 정보를 통합, 처리 및 구성할 수 있도록 도와줍니다.

이 프로세스는 여러 소스(예: 관계형 데이터베이스, SaaS 애플리케이션, API, 텍스트 문서 및 로그 파일)에서 데이터를 수집하여 중앙 스테이징 영역으로 가져오는 추출로 시작됩니다. 그런 다음, 데이터는 보강, 분리, 비정규화 및 기타 프로세스를 통해 처리 및 변환된 후 최종적으로 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스 또는 클라우드 서버와 같은 대상 시스템에 도달합니다.

ETL 도구는 서로 다른 소스에 걸쳐 데이터를 통합, 정리 및 정제하기 때문에 기업의 의사 결정을 개선하여 다양한 애플리케이션과 IT 구성 요소가 서로 상호 작용하는 방식에 대한 심층적인 컨텍스트를 제공할 수 있습니다. 또한 ETL 프로세스는 조직이 시스템 동작 및 성능에 대한 통합된 관점을 얻을 수 있도록 도와줍니다.

조직은 일반적으로 내부 관리 시스템 또는 타사 ETL 솔루션을 통해 ETL 파이프라인을 자동화하여 수동 데이터 입력을 줄이고 정확도를 높입니다. 리버스 ETL이라는 관련 프로세스는 데이터 웨어하우스에 저장된 데이터를 수집하여 운영 체제, SaaS 애플리케이션 또는 기타 다운스트림 소비자에게 보냅니다.

ETL 프로세스는 지금까지 온프레미스에서 이루어졌지만 최신 ETL 도구는 로컬, 클라우드 및 하이브리드 환경에서 작동할 수 있습니다. 마찬가지로 기존 ETL 솔루션은 일괄 처리(사전 정의된 예약된 시간에 데이터 전송이 발생하는 방식)에 최적화되었지만, 많은 최신 ETL 프레임워크는 이제 이벤트 기반 실시간 통신도 지원합니다. 스트리밍이 가능한 ETL 아키텍처는 몇 초 또는 몇 분 안에 데이터를 캡처하고 정리할 수 있어 사물인터넷(IoT) 데이터 오케스트레이션 워크플로, 사기 탐지 파이프라인, 실시간 분석 및 기타 시간 의존적인 사용 사례를 지원할 수 있습니다.

ETL 플랫폼을 적절하게 구현하면 대규모 데이터를 정확하고 안정적으로 관리할 수 있으며 워크플로의 감사 가능성을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 의료, 금융, 에너지와 같이 규제가 엄격한 산업에서 특히 유용합니다. 또한 암호화, 마스킹 및 기타 보안 조치가 미드스트림(변환 중)에 수행되어 데이터가 목적지에 도달할 때까지 보안 프로토콜을 충족하도록 보장하므로 민감한 데이터(예: 의료 또는 금융 기록)를 다루는 조직에 적합합니다.

ETL 워크플로는 반복 가능한 대규모 데이터 정제 프로세스, 특히 더 강력한 처리 능력과 고급 데이터 관리 및 데이터 웨어하우징이 필요하며, 유연성이나 민첩성보다 신뢰성과 정확성이 더 중요한 경우에 특히 적합합니다.

따라서 ETL 기능과 iPaaS 기능이 융합되면서 이 두 가지는 데이터가 시스템 내에서 이동하는 방식이 아니라, 기업이 스키마 깊이(ETL)을 우선시하는지, 아니면 접근성과 연결성(iPaaS)을 우선시하는지 여부에 따라 구분됩니다.

기업은 일관성, 세분화된 제어 및 대규모 효율성 때문에 ETL 도구를 선호하는 경우가 많습니다. 한편 iPaaS는 더 큰 유연성과 사용 편의성을 제공하여 특히 비기술 팀의 경우 더 빠른 SaaS 통합을 가능하게 합니다. 하지만 ETL의 높은 처리량과 안정성과 iPaaS의 민첩성이 균형을 이루는 하이브리드 솔루션이라는 예외도 있습니다. 기능, 강점 및 제한 사항은 공급업체 및 플랫폼에 따라 다릅니다.

추출, 로드, 변환(ELT)은 기존 ETL의 최신 클라우드 기반 변형입니다. ELT는 데이터를 추출한 후 변환 단계를 건너뛰고 원시 데이터를 데이터 레이크 또는 기타 대상 시스템으로 직접 전송합니다. 대상 시스템(대상 리소스라고도 함)은 자체 컴퓨팅 기능을 사용하여 나중에 필요에 따라 데이터를 매핑, 변환 및 변환할 수 있습니다.

데이터 레이크는 조직이 비교적 저렴한 비용으로 대량의 정형, 반정형 및 비정형 데이터를 저장할 수 있기 때문에 ELT 프레임워크에서 널리 사용되는 스토리지 옵션입니다. 데이터 레이크의 유연성과 데이터 웨어하우스의 스키마 적용을 결합한 데이터 레이크하우스는 또 다른 인기 스토리지 옵션입니다.

두 접근 방식 모두 조직은 변환을 위해 별도의 사일로화된 시스템에 데이터를 복사하는 대신 데이터가 있는 곳에서 데이터를 처리하고 개선할 수 있습니다. (일반적으로 원시 데이터 레이크에는 변환 기능이 포함되지 않습니다. 변환은 외부 컴퓨팅 엔진이 처리하며, 그 위에 계층화되어 있습니다. 레이크하우스 및 이와 유사한 최신 스토리지 플랫폼에는 통합 변환 엔진이 있는 경우가 많습니다.)

ELT는 초기 데이터 변환 단계를 건너뛰기 때문에(대신 변환이 다운스트림으로 발생), 기존 ETL 파이프라인에 영향을 미칠 수 있는 마이그레이션 속도 저하 및 병목 현상을 방지할 수 있습니다. 그러나 적절한 거버넌스가 없다면 ELT 플랫폼은 다루기 어려워질 수 있으며, 조직은 스토리지에 점차 쌓여가는 비정형 원시 데이터를 제대로 파악하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

최근 몇 년 동안 ELT는 다음과 같은 여러 가지 이유로 현대 기업에서 선호하는 패턴으로 부상했습니다.

• 이제 클라우드 데이터 웨어하우스에는 대규모의 확장 가능한 컴퓨팅이 내장되어 있어 원시 데이터를 먼저 로드하고 웨어하우스 내에서 변환하는 것이 더 경제적인 경우가 많습니다.
  
  
• ELT는 데이터를 원래 형식으로 로드하므로 엔지니어는 필요한 경우 소스에서 데이터를 다시 수집하지 않고도 데이터를 다시 변환할 수 있습니다.
  
  
• 데이터를 웨어하우스로 빠르게 이동하고 나중에 변환하면 반복적인 분석 작업을 더 빠르게 수행하고 가치 창출 속도를 높일 수 있습니다.

그러나 ETL은 사전 마스킹이나 필터링 없이는 원시 민감한 데이터를 저장할 수 없는 규제 산업, 엄격한 데이터 최소화 요구 사항이 있는 시나리오, 클라우드 웨어하우징이 아닌 온프레미스 인프라에 의존하는 레거시 엔터프라이즈 환경에서 여전히 일반적입니다.

요약하자면, ELT는 최신 클라우드 네이티브 데이터 스택의 표준이 되었지만 ETL은 규정 준수, 보안 또는 인프라 제약 조건에 따라 로드 전에 변환이 필요한 시나리오에서 여전히 널리 사용됩니다. ELT는 대용량 반정형 데이터에 강력한 반면, ETL은 데이터가 도착하기 전에 방대하고 복잡한 변환이나 엄격한 검증이 필요한 데이터에 여전히 선호됩니다. 기업에서는 데이터 소스나 사용 사례에 따라 두 패턴을 모두 실행하는 경우가 많습니다.

ETL 도구는 기업이 IoT 디바이스, 관계형 데이터베이스, SaaS 애플리케이션을 비롯한 다양한 소스에서 데이터를 안전하고 효율적으로 수집, 변환 및 저장할 수 있도록 도와줍니다. ETL 도구는 이전에 복잡하거나 읽을 수 없었던 데이터를 표준화하고 정제함으로써 다운스트림 시스템에서 정확하고 일관된 비즈니스 인사이트를 생성할 수 있도록 지원합니다.

사용 사례는 다음과 같습니다.

iPaaS와 ETL은 지금까지 다양한 데이터 통합 요구 사항을 해결해 왔지만 접근 방식이 점차 수렴되고 있습니다. 그 이유 중 하나는 조직이 더 이상 API 우선 워크플로의 속도와 확장성과 배치 지향 데이터 처리의 정확성과 안정성 사이에서 고민할 필요가 없기 때문입니다.

대신, 분산된 클라우드 네이티브 접근 방식을 통해 통합 공급업체는 동일한 아키텍처 및 거버넌스 프레임워크에서 경량의 실시간 데이터 교환과 복잡한 간격 기반 통합 프로세스를 모두 지원할 수 있습니다. 예를 들어, 일부 최신 ETL 솔루션에는 일반적인 iPaaS 기능을 반영하는 로우코드 및 노코드 파이프라인 관리, AI 기반 데이터 오케스트레이션, 서버리스 기능이 통합되어 있습니다.

한편, 고객에게 엔드투엔드 통합 솔루션을 제공하기 위해 일부 iPaaS 공급업체는 이제 일반적인 앱 간 통합 기능과 함께 일괄 처리 및 고급 데이터 흐름 매핑과 같은 ETL과 유사한 기능을 통합합니다.

기업은 전사적 통합을 관리하는 방법에 대해 그 어느 때보다 더 많은 유연성을 갖게 되었습니다. 타사 iPaaS 제공업체에 실시간 데이터 동기화 책임을 맡기고 사내에서 일괄 처리를 처리하도록 선택할 수 있습니다. 또는 실시간 및 일괄 데이터 처리 기능을 모두 제공하는 단일 통합 솔루션을 구독할 수도 있습니다.

모든 비즈니스 기능에 최신 기술(예: IoT, 머신 러닝 및 자동화)을 도입하는 것을 목표로 하는 디지털 혁신 이니셔티브를 점점 더 많은 조직이 수용함에 따라 iPaaS와 최신 ETL 간의 구분은 계속 모호해질 가능성이 높습니다.

iPaaS와 ETL 플랫폼은 일반적으로 서로 다른 통합 작업을 대상으로 하므로 조직은 특정 사용 사례에 가장 비용 효율적인 솔루션을 고려할 수 있습니다. 한 곳에서 시작하세요. 주로 대량의 데이터를 다루나요, 아니면 다양한 서비스를 다루나요? ETL 솔루션은 전자의 사용 사례와 밀접하게 일치하는 반면, iPaaS는 후자의 경우 더 적합한 경우가 많습니다.

ETL 워크플로의 두 가지 주요 비용 동인은 스토리지와 컴퓨팅입니다. ETL 솔루션은 종종 대량의 데이터를 처리하므로 계산 집약적일 수 있습니다. 또한 데이터가 데이터 레이크 및 기타 저장소에 누적되므로 조직에서 높은 스토리지 비용을 부담할 수 있습니다.

그러나 조직은 정기적으로 감사를 수행하고 중복되거나 오래된 데이터를 제거함으로써 이러한 비용을 일부 완화할 수 있습니다. 또한 팀은 제한된 네트워크 트래픽과 높은 대역폭 가용성으로 전체 비용을 낮추는 데 도움이 되는 사용량이 적은 시간에 데이터 변환을 예약할 수 있습니다.

ETL은 즉각적인 온디맨드 데이터 교환이 아닌 제한적이고 반복 가능한 일괄 처리에 가장 적합하기 때문에 데이터를 너무 자주(또는 수요가 많은 시간대에) 변환하면 비효율성이 발생할 수 있습니다.

iPaaS는 주로 실시간 데이터 교환 및 동기화를 위해 설계되었기 때문에 경량 API 중심 접근 방식을 통해 초기 가격이 낮아지고 사용량에 따라 비용이 점진적으로 누적되는 경향이 있습니다. iPaaS 제공업체는 일반적으로 클라이언트가 사용하는 커넥터 또는 엔드포인트의 수 또는 API 호출 빈도에 따라 요금을 청구합니다.

그러나 데이터 양이 특정 임계값을 초과하면 iPaaS로 인해 비용 비효율성이 발생할 수 있습니다. 과도한 커넥터 사용(예: 여러 팀이 실수로 중복 커넥터를 만들거나 더 이상 사용하지 않는 커넥터를 유지 관리하는 경우)으로 인해 비용이 폭주할 수도 있습니다.

iPaaS와 ETL 구현 모두에서 팀은 먼저 데이터 스토리지 요구 사항을 분석하고 서비스를 비교합니다. 조직은 하나 이상의 통합 솔루션을 선택한 후(또는 내부적으로 통합을 구축하고 관리하기로 선택한 후) 정보가 시스템 전체에서 변환, 저장 및 배포되는 방법을 지시하는 데이터 파이프라인을 설계합니다. 또한 팀은 자동화를 구축하거나 사용자 지정하여 수동 데이터 관리 프로세스에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다.

다음으로, 조직은 잘 정의된 감사, 모니터링 및 문제 해결 절차를 포함한 거버넌스 및 보안 프레임워크를 설정합니다. ETL에서 관측 가능성은 주로 데이터 흐름, 파이프라인 종속성, 서비스 상태 및 스토리지를 중심으로 이루어지는 반면, iPaaS는 기존 데이터 관리와 함께 API 라이프사이클, 서비스 간 상호 작용 및 기타 통합 구성 요소를 고려하여 더 넓은 범위를 가지고 있습니다.

조직은 변화하는 시장 상황, 고객 수요, 제품 출시 및 기타 요인에 대응하여 통합 스택을 자주 재평가합니다. 예를 들어, 기업이 확장하고 신규 고객을 추가함에 따라 더 많은 스토리지 용량이나 더 광범위한 커넥터 세트가 필요할 수 있습니다. 이러한 경우 조직은 다른 구독 계층으로 이동하거나 완전히 새로운 자동화 플랫폼으로 전환할 수 있습니다. 또는 불필요한 서비스를 정기적으로 제거하여 오케스트레이션 종속성을 줄이고 운영을 간소화할 수 있습니다. 그러나 이는 확장보다 덜 일반적이고 운영이 더 복잡한 경우가 많습니다.