데이터를 빠르게 처리할 수 있는 DWH(데이터 웨어하우스)와의 통합 및 이를 통해 BI 도구로 데이터를 시각화하는 데이터 분석 기반을 구축할 때 핵심 키워드는 ETL입니다.
데이터 분석을 처음 시도하는 분들은 먼저 ETL에 대한 기초를 다루는 자료를 참고하면 Embulk에 대한 이해를 높이는 데 도움이 됩니다.
ETL을 수행하는 방법은 크게 세 가지로 나눌 수 있습니다:
이번에는 세 번째 방법인 ETL 프레임워크 중 하나인 Embulk를 소개합니다.
데이터 분석 기반 구축을 고려 중인 분들은 꼭 참고해 보세요.
Embulk는 트레저 데이터(Treasure Data) 주식회사가 제공하는 오픈소스 ETL 도구로, 자체적으로 모든 서비스 전송을 기본 지원하는 것이 아니라, 필요에 따라 전송 원본 및 대상에 맞는 플러그인을 추가하여 ETL 작업을 수행합니다.
Embulk는 Windows, macOS, Linux에서 모두 사용 가능하며, 모든 환경에서 커맨드라인(CLI) 도구로 동작합니다.
Embulk는 오픈소스 도구로, GitHub에서 소스 코드를 확인할 수 있습니다. 또한, 입력용(Input) 및 출력용(Output) 플러그인은 다른 사용자들이 개발한 것을 여기서 다운로드하여 활용할 수 있습니다.
Embulk를 설치하고 필요한 플러그인을 인스톨한 후에는, 수행할 ETL 작업을 YAML 형식의 파일에 작성합니다.
YAML에 대한 자세한 설명은 생략하지만, 간단히 말해 HTML이나 XML처럼 구조를 텍스트로 표현하는 기법입니다. Embulk는 복잡한 코딩이나 API를 사용할 필요 없이, YAML 파일로 ETL 설정을 정의하면 이를 기반으로 데이터 전송을 실행합니다.
Embulk는 오픈소스 기반의 데이터 전송 도구로, 도입 비용이 무료라는 점에서 많은 주목을 받고 있습니다.
특히, 다양한 플러그인 생태계가 구축되어 있어,
기존 플러그인을 활용하거나 YAML 형식의 설정 파일만 작성하면 손쉽게 데이터 전송이 가능하다는 점이 큰 장점입니다.
또한, Digdag와 같은 워크플로우 엔진과 조합하면,
한 번 구성한 ETL 데이터 파이프라인을 자동화된 방식으로 운영할 수 있어
정기적인 데이터 수집 및 전처리 작업의 효율성을 크게 높일 수 있습니다.
그러나 Embulk는 커맨드라인 환경에서 동작하는 도구이기 때문에,
데이터 엔지니어링 지식이 없는 사용자에게는 진입 장벽이 다소 높습니다.
YAML 파일만 작성하면 기본적인 전체 데이터 전송은 가능하지만,
조건부 필터링, 컬럼 매핑, 동시 데이터 변환 등 복잡한 ETL 작업을 구성하려면
YAML 내에 모든 로직을 명시적으로 작성해야 하므로,
경험 많은 엔지니어에게도 높은 난이도로 작용할 수 있습니다.
또한 Embulk 기반의 ETL 환경을 구축하더라도,
전송 대상 혹은 전송 원본인 **데이터 소스의 사양 변경(API 버전 변화 등)**이 발생할 경우,
기존에 사용하던 플러그인이 정상 작동하지 않을 수 있으며,
사용자가 직접 이를 수정하거나 패치하기 어렵다는 점도 리스크입니다.
이러한 문제는 결과적으로 ETL 환경의 운영 안정성 저하로 이어질 수 있으며,
버그 대응, 재설정, 테스트 등에 필요한 유지보수 인력과 시간 투자가 증가하여
운영 비용이 장기적으로 확대될 가능성도 존재합니다.
따라서 Embulk는 오픈소스 기반의 유연한 데이터 파이프라인 도구이지만,
도입 시에는 기술 리소스 확보 여부와 유지보수 체계를 함께 고려해야 합니다.
저희 회사에서는 SaaS 버전의 Embulk라고도 할 수 있는 데이터 분석 기반 구축 서비스 TROCCO®를 제공합니다.
TROCCO®는 내부 엔진으로 Embulk를 채택하고 있으며, 다음과 같은 기능들을 제공합니다:
TROCCO®는 단순히 사용하기 쉽게 개선된 Embulk 서비스에 그치지 않고, ETL을 포함한 데이터 분석 기반의 구축 및 운영을 종합적으로 지원하는 강력한 도구입니다.
지금까지 살펴본 바와 같이, Embulk 도입은 비(非) 엔지니어는 물론, 복잡한 ETL 작업의 경우 엔지니어에게도 약간 어려운 측면이 있는 것이 현실입니다.
ETL 도구를 도입하고 싶지만 Embulk 사용이 어렵다고 판단되는 경우, 이러한 SaaS형 ETL 도구를 활용하는 것도 하나의 방법이 될 수 있습니다.
이번 글에서는 ETL 도구인 Embulk의 기본적인 사용 방식과 실무에서 마주할 수 있는 난관들에 대해 간단히 살펴보았습니다.
최근에는 데이터 분석과 분석 기반 자동화의 중요성이 높아짐에 따라,
ETL 프로세스를 어떻게 구성할 것인지가 기업의 경쟁력을 좌우하는 요소로 떠오르고 있습니다.
Embulk와 같은 오픈소스 도구를 활용하면 비용 부담 없이 ETL 환경을 구축할 수 있다는 점에서 큰 장점이 있습니다.
도입을 검토해보는 것도 좋은 선택일 수 있습니다.
하지만 앞서 설명한 대로, 도입 초기의 기술 장벽이나
운영 중 발생할 수 있는 복잡한 유지보수 문제는 신중히 고려해야 할 부분입니다.
특히 직접 데이터 분석 기반을 구축하고자 하지만 기술적 어려움을 겪고 있다면,
SaaS형 ETL 도구를 활용하는 것이 훨씬 효율적일 수 있습니다.
저희가 제공하는 TROCCO®는
ETL/데이터 전송, 데이터 마트 생성, 작업 스케줄링, 데이터 거버넌스까지 포함한
데이터 엔지니어링 전반을 지원하는 올인원 SaaS 플랫폼입니다.
특히 노코드 환경에서 ETL 설정과 운영 자동화가 가능하기 때문에,
데이터 엔지니어가 부족한 팀이나 빠른 분석 환경 구축이 필요한 기업에 최적화되어 있습니다.
TROCCO®에 대해 더 알아보고 싶으시다면,
아래의 자료를 통해 실제 사용 사례와 기능을 확인해 보시기 바랍니다.
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