챕터별 상세
02:20
문제 정의 및 요구사항
네이버 커머스 거래 데이터를 기반으로 디바이스, 카테고리, 판매자 등 15개 차원과 거래액, 주문건수 등 13개 측정값을 실시간으로 집계해야 하는 요구사항이 정의되었다. 사용자는 다양한 필터 조합으로 동적 분석을 수행하며, 최대 7주간의 과거 지표와 실시간 지표를 비교 조회한다. 데이터의 최신성(Freshness) 보장과 대량의 Join 연산을 포함한 쿼리의 빠른 응답 속도가 핵심 과제였다.
06:01
기술적 도전 과제
준실시간 집계 환경에서 패턴별 재집계 요구가 늘어남에 따라 응답 지연이 발생했다. 특히 스냅샷 및 마스터 테이블과의 대용량 Join 연산은 높은 비용을 초래했다. 마스터 데이터 변경 시 과거 2개월치 집계 데이터를 단시간에 재반영해야 하는 변경 전파 문제와 무수한 조회 패턴에 대응하는 범용 최적화의 어려움이 존재했다.
07:03
OLAP 엔진 리서치 및 StarRocks 선정
ClickHouse, StarRocks, Druid 등 다양한 OLAP 엔진을 검토한 결과 StarRocks가 Apache Iceberg 쿼리 가속에 탁월한 성능을 보임을 확인했다. StarRocks는 C++ 기반 벡터화 엔진과 인메모리 아키텍처를 갖추고 있으며, 특히 Materialized View를 통한 쿼리 최적화 기능을 제공한다. 과거 리서치에서 발견된 대용량 데이터 처리 및 스토리지 관리 이슈를 해결할 수 있는 대안으로 StarRocks를 최종 선정했다.
15:00
전체 아키텍처 설계
Kafka를 통해 수집된 스트리밍 데이터는 Spark Structured Streaming을 거쳐 Iceberg 테이블에 저장된다. StarRocks는 Iceberg의 External Catalog를 통해 데이터를 직접 바라보며, 그 위에 Materialized View를 생성하여 집계 성능을 극대화한다. 최종적으로 Tableau 대시보드와 연결되어 사용자에게 1초 미만의 응답 속도로 리포트를 제공하는 End-to-End 구조를 완성했다.
19:18
스트리밍 파이프라인 및 Iceberg 구성
Spark Structured Streaming을 활용해 2분 주기 트리거와 10분 단위 윈도잉을 적용했다. 마스터 데이터와의 Join 성능을 위해 멀티 데이터프레임 캐시 전략을 사용하며, Iceberg 테이블은 10분 주기 파티션으로 데이터를 저장한다. Iceberg의 스냅샷 관리 기능을 통해 데이터 안정성을 확보하고 스키마 진화에 유연하게 대응하도록 설계했다.
23:30
StarRocks Materialized View 구현 상세
StarRocks의 Materialized View는 반복적인 집계 쿼리를 물리적으로 저장하여 성능을 개선한다. 2분 주기의 비동기(Async) 리프레시 설정을 통해 최신성을 유지하며, 파티션 보존 정책을 설정해 최근 2개월 데이터만 관리한다. 마스터 데이터 변경 시 별도의 마이그레이션 없이 MV 리프레시 과정에서 변경 사항이 자동으로 반영되도록 쿼리를 구성했다.
27:20
성능 비교 및 결과
기존 Trino 기반 조회와 비교했을 때 StarRocks Materialized View 도입 후 성능이 비약적으로 향상되었다. 판매자별 조회 기준 Trino에서 1분 이상 소요되던 쿼리가 StarRocks MV에서는 0.5초 이내로 단축되었다. 대시보드 쿼리의 99%가 1초 미만의 응답 속도를 기록했으며, 다양한 필터 조합에도 일관된 성능을 보장함을 확인했다.
sql
CREATE MATERIALIZED VIEW kr_summary_bi_order_stat_all_view
PARTITION BY (p_ymd)
DISTRIBUTED BY RANDOM
REFRESH ASYNC START('2025-07-01 00:00:00') EVERY(INTERVAL 2 MINUTE)
PROPERTIES (
'replicated_storage' = 'true',
'replication_num' = '3',
'partition_retention_condition' = 'p_ymd >= CURRENT_DATE() - INTERVAL 2 MONTH',
'storage_medium' = 'HDD'
)
AS
SELECT
t1.p_ymd,
t1.catg_id,
SUM(t1.order_amt) AS total_amt,
COUNT(t1.order_no) AS order_cnt
FROM iceberg_catalog.hms_kr.summary_bi_order_statistics AS t1
LEFT JOIN iceberg_catalog.hms_kr.dw__zz.sdm__meta_shp_category_mtr_mst AS t2
ON t1.catg_id = t2.catg_id
GROUP BY t1.p_ymd, t1.catg_id;StarRocks에서 Iceberg 테이블을 기반으로 비동기 리프레시 방식의 Materialized View를 생성하는 DDL 예시
용어 해설
- 구체화 뷰(Materialized View)
- — 쿼리 실행 결과를 물리적인 테이블로 저장해 두는 기술이다. 매번 복잡한 연산을 수행하는 대신 미리 계산된 결과를 조회하므로 대규모 데이터 집계 및 조인 성능을 비약적으로 향상시킨다.
- 온라인 분석 처리(OLAP)
- — 대용량 데이터를 다각도로 분석하고 의사결정에 활용하기 위한 데이터 처리 방식이다. 복잡한 집계 쿼리를 빠르게 처리하는 데 최적화되어 있으며 실시간 리포팅 시스템의 핵심 엔진으로 사용된다.
- 저지연(Low Latency)
- — 데이터 요청부터 응답까지 걸리는 시간이 매우 짧은 상태를 의미한다. 실시간 대시보드나 리포트 시스템에서는 사용자 경험을 위해 초 단위 이하의 응답 속도를 확보하는 것이 중요하다.
- 데이터 최신성(Data Freshness)
- — 원천 시스템에서 발생한 데이터가 분석 시스템에 반영되기까지의 시차를 의미한다. 비즈니스 의사결정의 정확도를 높이기 위해 실시간에 가까운 최신 데이터를 유지하는 것이 필수적이다.
- 아파치 아이스버그(Apache Iceberg)
- — 거대한 분석 데이터셋을 위한 오픈 테이블 포맷이다. 데이터 레이크 환경에서 SQL 테이블과 같은 기능을 제공하며 스키마 진화, 스냅샷 관리, 타임 트래블 등의 기능을 지원한다.
언급된 리소스
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2025. 12. 01.수집 2026. 02. 21.출처 타입 YOUTUBE
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