빅 쿼리(BigQuery)를 아세요?
'빅쿼리(BigQuery)’는 아는 분들 사이에서는 많은 관심을 받고 있지만, 아직도 잘 모르는 분들이 많은 것 같습니다~.
저도 잘 들어보지 못했던 단어이지만 꼭 한번 알아보고 싶어서 조사하게 된 단어 입니다.
빅 쿼리가 무엇인지 설명해 보자면...
1. 완전 관리형 서비스
Google BigQuery는 **Google Cloud Platform(GCP)**에서 제공하는 완전 관리형 데이터 웨어하우스입니다. 대규모 데이터의 저장, 처리 및 분석을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있는 도구로 설계되었습니다. 빅쿼리는 확장성과 속도, 사용 편의성을 강조하며, 특히 대규모 데이터를 처리해야 하는 빅데이터 분석 작업에 적합합니다.
좀 더 쉽게 설명해 드리자면, 빅쿼리는 한마디로 "구글이 관리해 주는 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)"라고 생각하시면 됩니다. 쉽게 말해 **페타바이트 급(PB), 혹은 엑사바이트(Exabyte) 단위의 데이터를 처리할 수 있는 강력한 확장성을 가지며,
데이터를 저장해 놓고, 쿼리를 통해 조회나 통계 작업 등을 할 수 있는 데이터 베이스(DB)입니다.
**페타바이트(PB)는 1000테라바이트(TB)와 같습니다.
기업에서 직접 ‘데이터 웨어하우스’를 운영한다면 해당 기업은 직접 △냉방 시설확충 △하드웨어 확충, △소프트웨어 업그레이드, △ OS 패치 설치, △ 수명관리 등의 기업에서 직접 서버를 관리하면서 시작하여 데이터 웨어하우스를 구축하고 운영하는 등에 수많은 인적 자원과 물적 자원을 사용하게 됩니다.
그럼에도 실제로 데이터 분석을 하기 위해 데이터 웨어하우스를 구동하여 실제 데이터 분석에 투자하는 시간은 업무시간의 15%정도에 불과해, 비효율적이고 비용이 많이 드는 방식으로 여겨져 왔습니다.
하지만 빅 쿼리의 사용자는 데이터베이스 설정, 클러스터링, 백업 관리 등을 신경 쓰지 않아도 됩니다.
2. 두드러진 특징은 어떤 것이 있을까요?
기업에서 빅 쿼리를 많이 사용하고자 하는 이유는 무엇일까요?
빅 쿼리는 사용한 만큼만 요금을 지불하면 된다는 합리적인 가격 정책을 가지고 있습니다. 또한 주지한것과 같이 데이터웨어하우스를 관리하는 등에 시간과 비용이 들어가지 않기에, 순수 데이터분석에만 100% 시간을 할애할 수 있습니다.
구글은 쿼리를 분석해 쿼리의 복잡도와 쿼리 사이즈를 측정해 최적화하는 작업을 해줍니다. 이후 연산에 필요한 슬롯(slot)이 쿼리에 따라 동적 할당됩니다. Dremel 구조로 되어있는 빅쿼리는 연산 속도를 빠르게 해줍니다.
무엇보다 데이터(Data)는 보안상 안전하게 복제되어 저장되고, 저장된 데이터는 암호화되어 관리되며, 다른 곳에 전송시에도 암호화 된 상태가 유지됩니다.
구글은 지금도 구글 소속의 연구원들이 계속해서 빅데이터 분야의 논문을 발표하고, 연구한 내용을 오픈소스로 공개하여 사용자들이 쉽게 사용할 수 있도록 구글 클라우드 서비스로 제공합니다.
이러한 경험들이 쌓여 개발된 것이 빅 쿼리입니다. 구글은 데이터만 15년 이상 연구해 온 회사로 더욱 신뢰성이 담보됩니다.
3. 빅 쿼리의 장/ 단을 정리해 볼까요.
BigQuery의 장점
• 빠른 처리 속도: 대규모 데이터를 효율적으로 처리 가능.
• 확장성: 데이터 양에 따라 자동으로 확장.
• 사용 편의성: SQL만으로 복잡한 데이터 분석 가능.
• 비용 효율성: 처리된 데이터 양에 따라 요금 부과.
• 실시간 분석: 실시간 스트리밍 데이터를 지원.
한계점
• 비용: 대규모 데이터나 빈번한 쿼리 실행 시 비용이 급증할 수 있음.
• 복잡한 설정: 고급 사용 사례에는 추가적인 학습이 필요할 수 있음.
• 인터넷 의존성: 클라우드 기반으로 오프라인 데이터 작업이 제한됨.
결 론
Google BigQuery는 대규모 데이터를 효율적으로 저장, 처리, 분석하는 데 적합한 클라우드 기반 데이터 웨어하우스입니다. 특히 분석 속도와 사용 편의성, GCP 생태계와의 통합을 통해 빅데이터와 AI 중심의 현대적 요구를 충족시키는 데 매우 유용한 도구입니다.