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오늘날 기업의 데이터는 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 이膨대한 데이터를 효율적으로 저장, 분석, 활용하기 위해 등장한 대표적인 구조가 바로 데이터 레이크(Data Lake)와 데이터 웨어하우스(Data Warehouse)입니다. 하지만 두 시스템은 목적과 구조가 달라 단독으로는 한계가 있습니다. 이 글에서는 클라우드 환경에서 두 시스템을 어떻게 통합(Integration)하고, 어떤 효과를 얻을 수 있는지를 전문적으로 분석합니다.1. 데이터 레이크 vs 데이터 웨어하우스 – 개념적 차이두 시스템의 가장 큰 차이는 데이터 구조와 처리 목적에 있습니다.구분데이터 레이크 (Data Lake)데이터 웨어하우스 (Data Warehouse)데이터 형태비정형, 반정형, 정형 데이터 모두 저장 가능 (예: 로그,..

클라우드 백업 환경에서는 동일한 데이터가 여러 번 저장되는 일이 흔합니다. 예를 들어, 여러 사용자가 같은 파일을 업로드하거나, 백업 주기마다 거의 동일한 데이터를 저장할 때 중복이 발생하죠. 이러한 문제를 해결하기 위한 핵심 기술이 바로 데이터 중복 제거(Data Deduplication)입니다. 이 글에서는 데이터 중복 제거의 작동 원리, 방식의 차이, 그리고 클라우드 비용 절감 효과까지 전문적으로 살펴보겠습니다.1. 데이터 중복 제거 기술(Deduplication)이란?데이터 중복 제거는 동일하거나 유사한 데이터 블록을 탐지하고, 한 번만 저장하는 기술입니다. 즉, 클라우드 저장소 내에서 중복된 데이터 블록을 제거하고, 참조 포인터(reference)를 이용해 동일한 데이터를 공유합니다. 이를 통해..

최근 클라우드 컴퓨팅 환경에서 서버리스(Serverless) 아키텍처가 급속도로 확산되고 있습니다. 서버리스는 이름처럼 “서버가 없는 구조”가 아니라, 개발자가 서버를 직접 관리하지 않아도 되는 구조를 의미합니다. AWS Lambda, Google Cloud Functions, Azure Functions 등이 대표적인 서버리스 플랫폼으로, 기업과 개발자 모두에게 운영 효율성과 비용 절감이라는 큰 장점을 제공합니다. 이번 글에서는 서버리스 아키텍처의 개념부터 비용 구조, 그리고 숨겨진 한계점까지 상세히 분석해보겠습니다.1. 서버리스(Serverless)의 개념과 작동 원리서버리스는 이벤트 기반 클라우드 실행 모델(Event-driven Execution Model)입니다. 애플리케이션의 일부 코드(함수)..