본문
데이터 파이프라인: Lambda에서 Glue로 확장해야 할 때
서비스 초기, 데이터 파이프라인을 구축할 때 AWS Lambda는 더할 나위 없는 최고의 파트너입니다. "S3에 데이터가 들어오면, 즉시 가공해서 DB에 적재한다." 이 명쾌한 로직을 Lambda만큼 빠르고 효율적으로 구현할 수 있는 도구는 드무니까요.
하지만 서비스가 성장하고 데이터의 규모가 커지는 것은 즐거운 일인 동시에, 아키텍처의 '다음 단계'를 고민해야 할 시점이 왔다는 신호이기도 합니다. Lambda로 훌륭하게 시작했던 파이프라인이 대용량 처리를 요구받기 시작할 때, 우리는 AWS Glue라는 더 넓은 세상으로 시야를 확장하게 됩니다.
단순히 "Lambda가 버거워서"가 아니라, "더 안정적이고 효율적인 운영 환경으로 나아가기 위해" Glue를 도입했던 경험과 기준을 공유합니다.
1. AWS Lambda: 민첩하게 시작하는 '스피드 러너'
데이터 파이프라인의 첫 단추를 끼울 때 Lambda는 언제나 매력적인 선택지입니다.
- 즉각적인 반응성: 데이터가 발생하는 즉시(Event-driven) 처리하여 실시간성을 확보할 수 있습니다.
- 뛰어난 가성비: 사용한 시간과 메모리만큼만 비용을 지불하므로, 초기 비용 부담 없이 아이디어를 빠르게 구현할 수 있습니다.
- 높은 개발 생산성: Python, Node.js 등 익숙한 언어로 빠르게 로직을 작성하고 배포할 수 있어 개발 속도가 매우 빠릅니다.
💡 Tip: 데이터 흐름이 단순하고, 실시간 반응이 중요한 '마이크로 배치'나 '이벤트 처리' 영역에서 Lambda는 여전히 가장 강력하고 효율적인 도구입니다.
2. AWS Glue: 대규모 처리를 위한 '든든한 파트너'
데이터가 GB, TB 단위로 늘어나고 로직이 고도화된다면, 이제는 AWS Glue가 빛을 발할 차례입니다. 이는 시스템이 엔터프라이즈급 규모로 성장했다는 증거이기도 합니다.
- 압도적인 처리 능력: 관리형 Spark 환경을 제공하므로 대용량 데이터도 여유롭게 분산 처리할 수 있습니다. 시간 제한(Timeout) 걱정 없이 복잡한 연산을 수행할 수 있습니다.
- 데이터 통합의 중심: S3, RDS, Redshift 등 다양한 저장소를 연결하고, 복잡한 Join이나 집계(Aggregation) 작업을 최적화된 엔진으로 수행합니다.
- 자동화된 스키마 관리: Glue Data Catalog를 통해 데이터의 구조(Schema)를 체계적으로 관리하여, 데이터 레이크의 가치를 높여줍니다.
3. 운영의 품격을 높이는 '모니터링'
도구를 전환하면서 얻게 되는 가장 큰 이점 중 하나는 '가시성(Visibility)의 업그레이드'입니다.
- AWS Glue의 '통합 관제탑':
- Glue Studio는 전용 모니터링 대시보드를 통해 작업의 흐름을 한눈에 보여줍니다.
- 성공/실패 여부는 물론, 데이터 처리량, 리소스 사용률(DPU), 실행 시간 추이 등을 그래프로 시각화해주어 데이터 엔지니어가 비즈니스 로직에만 집중할 수 있게 돕습니다.
- AWS Lambda의 '세밀한 제어':
- Lambda는 CloudWatch와 연동하여 커스텀 메트릭과 로그를 통해 아주 세밀한 부분까지 모니터링할 수 있는 유연함을 가집니다.
- 필요에 따라 DLQ(Dead Letter Queue)를 구성하여 실패한 이벤트만 따로 모아 처리하는 등, 개발자가 원하는 대로 에러 처리 로직을 정교하게 설계할 수 있는 자유도가 있습니다.
요약: 성장에 따른 최적의 도구 선택
결국 "어떤 도구가 더 좋은가?"가 아니라, "현재 우리 서비스의 성장 단계에 어떤 도구가 더 적합한가?"
| 구분 | Lambda (Agile Start) | Glue (Scale Up) |
| 적합한 데이터 | 빠르고 빈번하게 들어오는 소규모 데이터 | 주기적으로 처리하는 대용량 데이터 (Batch) |
| 핵심 가치 | 속도와 유연성 (Real-time) | 안정성과 확장성 (Big Data) |
| 작업 성격 | 간단한 변환, 이벤트 트리거 | 복잡한 Join, 대규모 집계 및 적재 |
| 모니터링 경험 | CloudWatch를 통한 자유로운 구성 | 전용 대시보드를 통한 통합 관리 |
Lambda로 빠르게 시작하고, Glue로 든든하게 확장하세요. 이 두 가지 무기를 적재적소에 사용하는 것이야말로 유연하고 견고한 데이터 파이프라인을 완성하는 열쇠입니다.
- Scenario A (Lambda): 새로운 데이터가 들어올 때마다 즉각 반응하여 서비스 DB(DynamoDB)를 업데이트하는 민첩한 실시간 파이프라인입니다. CloudWatch와 DLQ를 통해 개발자가 원하는 방식대로 꼼꼼하게 모니터링 체계를 구축할 수 있습니다.
- Scenario B (Glue): 쌓여있는 대규모 데이터를 정해진 시간에 일괄 처리하여 분석용 웨어하우스(Redshift)로 적재하는 안정적인 배치 파이프라인입니다. Glue Studio의 통합 대시보드를 통해 운영 복잡도를 낮추고 데이터 흐름을 한눈에 파악할 수 있습니다.
댓글