BigQuery 전체구조 이해하기

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BigQuery
BigQuery 전체구조 이해하기
Author

gabriel yang

Published

August 31, 2024

BigQuery 시스템 다이어그램 설명

BigQuery는 Google Cloud Platform에서 제공하는 서버리스 데이터 웨어하우스 솔루션으로, 대규모 데이터 분석을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있습니다.

BigQuery는 실시간 분석, 대규모 데이터 처리, 및 고급 데이터 분석 기능을 제공하여 데이터 기반 의사 결정을 지원합니다.

Google Cloud Platform이란?

Google Cloud Platform (GCP)은 Google이 제공하는 클라우드 컴퓨팅 서비스로, 다양한 IT 자원과 도구를 제공하여 기업과 개발자가 애플리케이션을 구축, 배포, 관리할 수 있도록 지원합니다.

GCP는 높은 확장성, 강력한 보안, 그리고 다양한 서비스 통합 기능을 특징으로 합니다. 주요 서비스와 기능을 아래에 정리해 보았습니다.

a. 컴퓨팅

  • Compute Engine: 가상 머신 인스턴스를 제공하여 유연한 컴퓨팅 환경을 제공합니다.
  • App Engine: 완전 관리형 플랫폼으로, 애플리케이션을 자동으로 확장하고 관리합니다.
  • Kubernetes Engine: 컨테이너화된 애플리케이션을 관리하기 위한 Kubernetes 클러스터를 제공합니다.
  • Cloud Functions: 이벤트 기반 서버리스 컴퓨팅을 지원합니다.

b. 저장소 및 데이터베이스

  • Cloud Storage: 객체 스토리지 서비스를 제공하여 대규모 데이터를 안전하게 저장할 수 있습니다.
  • BigQuery: 서버리스 데이터 웨어하우스로, 대규모 데이터 분석을 지원합니다.
  • Cloud SQL: 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)을 클라우드에서 제공합니다.
  • Firestore: 실시간 데이터베이스 및 NoSQL 데이터베이스 솔루션입니다.
  • Datastore: 관리형 NoSQL 데이터베이스 서비스입니다.

c. 네트워킹

  • Virtual Private Cloud (VPC): 클라우드 네트워크를 설정하고 관리할 수 있는 기능을 제공합니다.
  • Cloud Load Balancing: 애플리케이션의 트래픽을 자동으로 분산시키는 로드 밸런서입니다.
  • Cloud CDN: 전 세계적으로 콘텐츠를 캐시하여 빠른 응답을 제공합니다.

d. AI 및 머신러닝

  • AI Platform: 머신러닝 모델을 학습하고 배포할 수 있는 도구와 서비스를 제공합니다.
  • AutoML: 비전, 자연어 처리, 번역 등 다양한 AutoML 서비스를 통해 사용자가 커스터마이즈한 머신러닝 모델을 쉽게 만들 수 있습니다.
  • TensorFlow: 오픈 소스 머신러닝 프레임워크를 지원합니다.

e. 데이터 분석 및 관리

  • Dataflow: 스트리밍 및 배치 데이터 처리를 위한 서버리스 데이터 처리 서비스입니다.
  • Dataproc: Apache Hadoop 및 Spark 클러스터를 관리하는 서비스입니다.
  • Pub/Sub: 메시지 큐 시스템을 제공하여 데이터 스트림을 실시간으로 처리합니다.

GCP의 주요 장점

  1. 확장성: 사용자는 필요에 따라 자원을 유연하게 확장하거나 축소할 수 있습니다.
  2. 보안: Google의 보안 인프라를 통해 데이터 보호 및 규정 준수를 지원합니다.
  3. 전 세계 데이터 센터: 전 세계 여러 지역에 분산된 데이터 센터를 통해 낮은 지연 시간과 높은 가용성을 보장합니다.
  4. 통합: 다양한 Google의 서비스와 통합되어 있어, 데이터 분석, AI, 머신러닝 등의 작업을 원활하게 수행할 수 있습니다.

Google Cloud Platform은 대규모 데이터를 처리하고 복잡한 애플리케이션을 관리할 수 있는 강력한 클라우드 솔루션으로, 다양한 산업과 기업에 적합한 서비스를 제공합니다.

BigQuery 시스템 다이어그램 개요

아래는 BigQuery의 주요 구성 요소를 시각적으로 표현한 시스템 다이어그램입니다. 이 다이어그램은 BigQuery의 핵심 요소들이 어떻게 결합되어 데이터 처리와 쿼리 실행을 가능하게 하는지를 보여줍니다.

flowchart TD
    A[User Interface] --> B[BigQuery Core]
    B --> C[Storage System]
    B --> D[Datasets & Tables]
    B --> E[BigQuery ML]
    B --> F[BI Tools]
    B --> G[Security & IAM]
flowchart TD
    A[User Interface] --> B[BigQuery Core]
    B --> C[Storage System]
    B --> D[Datasets & Tables]
    B --> E[BigQuery ML]
    B --> F[BI Tools]
    B --> G[Security & IAM]

다이어그램 구성 요소 설명

1. 사용자 인터페이스 (User Interface)

사용자 인터페이스는 BigQuery와 상호작용하는 입구입니다. Google Cloud Console, BigQuery Web UI, 그리고 CLI 및 API를 통해 사용자는 BigQuery에 접근하여 데이터 세트를 관리하고 쿼리를 작성하며, 결과를 확인할 수 있습니다.

  • Google Cloud Console: 웹 기반 관리 콘솔.
  • BigQuery Web UI: 웹 UI에서 직접 쿼리와 데이터 관리.
  • CLI & API: 명령어 및 프로그래밍 인터페이스.

2. 쿼리 처리 엔진 (Query Processing Engine)

BigQuery의 핵심 엔진으로, 사용자가 작성한 SQL 쿼리를 실행합니다. Dremel 엔진을 기반으로 하여 대규모 데이터를 병렬 처리합니다.

  • Query Processing Engine: 대규모 데이터 쿼리 처리.

3. 스토리지 시스템 (Storage System)

BigQuery는 데이터를 Colossus라는 분산 스토리지 시스템에 저장합니다. 이 시스템은 컬럼 방식으로 데이터를 저장하여 효율성을 극대화합니다.

  • Storage System (Colossus): 분산 스토리지, 컬럼 기반 저장소.

4. 데이터 로더 및 익스포터 (Data Loader & Exporter)

데이터 로더는 데이터를 BigQuery로 가져오는 역할을 하며, 익스포터는 데이터를 외부로 내보내는 역할을 합니다.

  • Data Loader & Exporter: 데이터 업로드 및 다운로드.

5. 데이터셋 및 테이블 (Datasets & Tables)

데이터는 데이터셋으로 구성되며, 각 데이터셋은 여러 테이블로 이루어집니다. 이 테이블이 실제 데이터가 저장되는 단위입니다.

  • Datasets & Tables: 데이터의 논리적 및 물리적 저장 구조.

6. BI 도구 및 머신러닝 통합 (BI Tools & BigQuery ML)

BigQuery는 다양한 BI 도구와 통합되어 시각화를 지원하며, BigQuery ML을 통해 머신러닝 모델을 직접 학습하고 배포할 수 있습니다.

  • BI Tools: Data Studio, Tableau 등의 도구와 통합.
  • BigQuery ML: 머신러닝 모델 학습 및 배포.

7. 보안 및 접근 관리 (Security)

IAM(Identity and Access Management) 및 VPC(Virtual Private Cloud)를 통해 데이터 접근 및 네트워크 보안을 관리합니다.

  • IAM: 권한 및 접근 제어.
  • VPC: 네트워크 보안.

마무리

이 시스템 다이어그램과 함께 BigQuery의 구조를 이해하면, 각 구성 요소가 어떻게 연계되어 대규모 데이터 분석을 효율적으로 수행하는지 알 수 있습니다.

BigQuery는 서버리스 데이터 웨어하우스로서 강력한 쿼리 처리, 안전한 스토리지, 손쉬운 통합 및 강력한 보안 기능을 제공합니다.