빅데이터 모델링에 대해 알아보겠습니다.
Ⅰ. 빅데이터 모델링이란?
대규모 데이터를 수집 → 저장 → 처리 → 분석할 때 요구되는 데이터 구조(스키마), 분산 처리 아키텍처, 인덱싱 전략 등을 설계하는 활동이며, 일반 데이터베이스 모델링(OLTP)과 달리, 실시간성·확장성·고가용성을 모두 고려해야 합니다.
Ⅱ. 빅데이터 모델링 목적
ⅰ. 성능 최적화: 적절한 파티셔닝, 인덱스 설계로 쿼리 응답 속도를 개선
ⅱ. 비용 절감: 데이터 중복 최소화 및 스토리지 활용 최적화
ⅲ. 유연성 확보: 비정형 데이터 수용, 스키마 진화 지원
ⅳ. 신뢰성 보장: 장애 발생 시에도 데이터 손실 없이 복구 가능
Ⅲ. 빅데이터 모델링 유형
| 모델 유형 | 설명 | 사용 사례 |
| 관계형 모델 (RDBMS) | 정형 스키마 기반, 테이블과 관계로 데이터 구조화 | 트랜잭션 처리, 레거시 시스템 통합 |
| 칼럼 패밀리 모델 | 컬럼 단위로 물리적 저장, 대량 쓰기·읽기에 최적화 | 로그 수집, 시계열 데이터 저장 |
| 키-값 모델 | 단일 키로 값을 빠르게 조회, 매우 단순한 데이터 구조 | 세션 관리, 캐시, 사용자 설정 저장 |
| 문서 지향 모델 | JSON·XML 같은 문서 형태로 비정형 데이터를 유연하게 저장 | 콘텐츠 관리, 전자상거래 상품 카탈로그 |
| 그래프 모델 | 노드와 엣지로 관계를 저장, 복잡한 네트워크 분석에 최적화 | 소셜 네트워크, 추천 시스템, 지식 그래프 |
Ⅳ. 빅데이터 모델링 프로세스
ⅰ. 요구사항 수집
1) 분석 목적(실시간 조회 vs 배치 분석), 데이터 유형(로그, 이미지, IoT 스트림) 파악
2) RTO(복구 목표 시간), RPO(복구 목표 지점) 등 비즈니스 SLA 정의
ⅱ. 데이터 프로파일링
1) 데이터 분포, 결측치 비율, 도메인별 데이터 레인지 조사
2) 비정형 필드(텍스트, JSON) 비율 및 구조 파악
ⅲ. 스키마 설계
1) 스키마 온 라이트(Schema-on-Write): 저장 시점에 스키마 검증 (예: Hive, Cassandra)
2) 스키마 온 리드(Schema-on-Read): 읽기 시점에 스키마 적용 (예: HDFS + Spark, Elasticsearch)
3) 파티셔닝(날짜, 해시), 정규화/비정규화, 인덱스(보조 인덱스, 역색인) 전략 결정
ⅳ. 저장소·처리 플랫폼 선정
1) Hadoop HDFS: 대용량 배치 저장 및 MapReduce
2) NoSQL DB: Cassandra, MongoDB, HBase 등
3) 데이터 웨어하우스: Amazon Redshift, Google BigQuery, Snowflake
4) 스트림 처리: Kafka, Flink, Spark Streaming
ⅴ. 성능 튜닝 및 테스트
1) 샘플 데이터로 쿼리·처리 성능 벤치마크
2) 파티션 키 변경, 압축, 병렬도 조정, 캐시 활용 등 최적화
ⅵ. 운영·모니터링
1) 클러스터 리소스(CPU, 메모리, 디스크 I/O) 모니터링
2) 데이터 적재 지연, 에러율, 쿼리 응답 시간 모니터링
3) Autoscaling 및 장애 복구 자동화
Ⅴ. 빅데이터 모델링 주요 고려 사항
ⅰ. 확장성(Scalability)
1) 수평 확장(노드 추가) 지원 여부
2) 샤딩·파티셔닝 전략
ⅱ. 가용성(Availability)
1) 복제(replication) 정책, 장애 시 자동 failover
2) 데이터 일관성 모델(CAP 이론) 선택
ⅲ. 유연성(Flexibility)
1) 스키마 변경 시 다운타임 최소화
2) 반정형·비정형 데이터 수용 가능성
ⅳ. 보안(Security)
1) 데이터 암호화(저장·전송)
2) 접근 제어(ACL, 역할 기반 RBAC)
ⅴ. 비용(Cost)
1) 저장 용량 및 I/O 비용
2) 클라우드 리소스 사용량 최적화
Ⅵ. 빅데이터 모델링 도구 및 플랫폼
| 분류 | 대표 기술 |
| 분산 파일 시스템 | Hadoop HDFS, Amazon S3 |
| SQL 엔진 | Apache Hive, Presto, Impala |
| NoSQL DB | Apache Cassandra, MongoDB, HBase |
| 데이터 웨어하우스 | Snowflake, Google BigQuery, AWS Redshift |
| 스트림 처리 | Apache Kafka, Apache Flink, Spark Streaming |