Dremio란 데이터 레이크 엔진으로 크라우드 기반 또는 온프레미스 데이터 레이크 스토리지에 라이브 및 대화형 쿼리를 통해 데이터를 조회할 수 있음.
■ 주요 기능
- 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스 통합: Dremio는 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스에 저장된 모든 데이터를 단일 시점에서 쿼리 가능.
- 고성능 쿼리: Apache Arrow 및 Columnar Storage를 사용하여 고성능 쿼리를 제공.
- 자체 서비스 분석: 사용자가 데이터를 탐색하고 분석하는 데 도움이 되는 다양한 자체 서비스 분석 도구를 제공.
- 보안: 데이터 액세스를 제어하고 데이터를 보호하는 데 도움이 되는 다양한 보안 기능을 제공.
■ 다양한 사용 사례
- 데이터 탐색 및 분석: 사용자가 데이터를 쉽게 탐색하고 분석하는 데 도움.
- 비즈니스 인텔리전스: 비즈니스 사용자가 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 도움.
- 데이터 과학: 데이터 과학자가 데이터를 분석하고 모델을 만드는 데 도움.
- 운영 분석: 운영 팀이 운영 데이터를 분석하고 문제를 해결하는 데 도움.
■ 다양한 도구
- Apache Kafka: 스트리밍 데이터 소스로부터 데이터를 수집하는 데 사용.
- Apache Spark: 데이터를 변환하고 분석하는 데 사용.
- Google Cloud Storage: 데이터를 로드하고 저장하는 데 사용.
- Google BigQuery: 데이터를 분석하고 시각화하는 데 사용.
Dremio는 데이터 레이크 및 데이터 웨어하우스에서 데이터를 쿼리하고 분석하는 강력하고 유연한 플랫폼으로 다양한 데이터 소스, 처리 엔진, 분석 도구와 함께 사용할 수 있으며, 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리 가능.
■ 장점
- 데이터 액세스 및 분석 시간 단축 : 사용자가 데이터를 빠르게 액세스하고 분석할 수 있도록 하여 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 도움.
- 데이터 처리 비용 절감 : Apache Arrow 및 Columnar Storage를 사용하여 데이터 처리 비용을 절감.
- 데이터 관리 및 보안 향상 : 데이터 액세스를 제어하고 데이터를 보호하는 데 도움이 되는 다양한 보안 기능을 제공.
- 고속 BI 대시보드 : Parquet 데이터 구조를 보이지 않게 자동으로 최적화하고 쿼리의 높은 수준 속도를 위해 쿼리 계획에 통합하는 기능인 데이터 반사로 인해 비즈니스 인텔리전스(BI) 대시보드를 지원.
- 고속 데이터 마이그레이션 : Dremio의 또 다른 기능인 Arrow Flight는 레거시 JDBC 및 ODBC 프로토콜을 쉽게 대체하여 최대 1000배 더 빠른 데이터 마이그레이션을 제공하며 오늘날 조직의 빅 데이터 워크로드에 적합.
- IT 거버넌스를 통한 셀프 서비스 : 데이터 전문가가 데이터를 복사할 필요 없이 보안 및 거버넌스를 유지하면서 데이터를 관리, 공유 및 큐레이팅할 수 있도록 하는 데이터 뷰(가상 데이터 세트라고 함)의 시맨틱 계층을 배치하고 레이어는 완전히 가상이고, 검색 가능하며, 인덱싱 됨.
- 다른 소스의 데이터 조인 : 데이터를 이동하지 않고 고급 분석 조작을 위해 외부 데이터 소스와 연결/조인 가능 이렇게 하면 가치 창출 시간이 단축되고 편의에 따라 데이터 및 분석 작업을 Data Lake Storage로 마이그레이션 가능.
■ 단점
- 더 많은 레거시 데이터 소스에 대한 연결을 제공해야 하며, 이는 최신 데이터 소스를 사용하는 조직에는 영향을 미치지 않고 레거시 시스템을 사용하는 조직에만 영향을 미침.
- 데이터 사전에 투자 필요.
- 플랫폼 사용은 사용 중인 버전에 따라 제한 가능.
- 비교적 새로운 플랫폼(2015년 설립)으로서 오픈소스 플랫폼의 특징인 커뮤니티 정보와 커뮤니티 지원이 적음.
- 대부분의 소규모 비즈니스에 적합한 무료 버전을 제공하지만 더 많은 보안 및 데이터 거버넌스 기능이 필요한 경우 Dremio 비용이 엄청날 수 있음.
※ Referneces:
• Dremio란 무엇이며 비즈니스 인텔리전스에서 어떻게 사용할 수 있습니까? (dashboardfox.com)