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이름:이성수

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2022년 6월 <러닝 스파크>

이성수

한국 테라데이타, 쿠팡에서 데이터 엔지니어로 근무하며 데이터 웨어하우스, 데이터 엔지니어링, 데이터 분석에 관한 많은 프로젝트를 수행했다. 현재는 쿠팡에서 웹로그를 정제, 가공하여 사용자에게 제공하고, 이에 기반한 고객 행동 데이터 분석 플랫폼을 개발 및 운영하고 있다. 공저로는 《Amazon Redshift: 레드시프트 구축부터 성능, 쿼리, 비용 최적화까지 마스터하기》(에이콘출판사)가 있다.  

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저자의 말

<Amazon Redshift> - 2019년 10월  더보기

처음 회사에서 모든 서비스를 AWS로 이관하려 했을 때 막막함을 감출 수 없었다. 이미 수 천 개의 원천 테이블이 수 백 개의 마트 테이블을 생성하고 있었고, 그때 당시 처음 들어보는 데이터베이스에 데이터뿐 아니라 모든 파이프라인까지 이관해야 했기 때문이다. 아마존 레드시프트와 기존에 사용하던 데이터 웨어하우스 장비는 여러 방면에서 다른 특징이 있었으며, 모든 이관 작업을 진행하면서 얻을 수 있는 정보가 아마존 문서밖에 없었기 때문에 여러 시행착오를 겪을 수밖에 없었다. 시행착오 가운데 동료들과 많은 의견을 나누고 때로는 AWS의 도움을 받아가면서 직접 몸으로 부딪혀 하나하나 경험을 얻게 됐고 현재는 안정적으로 클러스터를 운영하고 있다. 이 경험을 바탕으로 레드시프트를 처음 접하며 우리와 같은 고민을 하고 있는 엔지니어에게 경험을 공유할 책을 만들고자 결심했다. 과연 클라우드 환경에서 데이터 웨어하우스를 잘 구축할 수 있을지 걱정했었다. 하지만 아마존 레드시프트는 AWS에서 데이터 웨어하우스를 클라우드 환경에 최적화해 사용할 수 있게 돼 있다. 또한 지속적인 업데이트와 다양한 추가 기능을 제공하기 때문에 이제는 안정적이고 빠른 퍼포먼스를 제공하는 중요한 서비스로 자리매김했다. 특히 클라우드로 서비스가 넘어감에 따라 점차 데이터베이스 관리자와 데이터 엔지니어가 해야 하는 일의 경계가 허물어지고 있는 시점에서 데이터 웨어하우스 개발자와 빅데이터 엔지니어를 모두 포괄할 수 있는 서비스를 제공하고 있다. 이제는 엔지니어가 클러스터를 관리하고, 관리자는 데이터를 알고 최적화할 수 있는 능력이 요구된다. 이 책을 읽는 많은 독자가 엔지니어와 관리자의 경계를 넘나들며 AWS에서 데이터 웨어하우스를 성공적으로 구축할 수 있기를 바란다.

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