아마존에서 제공하는 데이터 웨어하우스 서비스인 아마존 레드시프트를 처음 접하는 독자를 위한 책이다. 먼저 레드시프트 클러스터의 아키텍처를 자세히 설명한다. 다음으로 AWS 콘솔에서 클러스터를 생성하고 쿼리를 수행할 때 어떠한 데이터 구조를 가져가야 하는지, 어떤 쿼리를 수행해야 하는지 성능, 보안, 비용 측면에서 자세히 설명한다. 마지막으로 AWS에서 레드시프트 스펙트럼을 이용해 다른 서비스와 함께 데이터 레이크를 구축하는 방법을 예제를 들어 설명한다. 이 책을 읽고 나면 AWS 데이터 웨어하우스 구축의 시작부터 최적화까지 100% 활용할 수 있을 것이다.
김현준 (지은이)의 말
레드시프트를 구축하고 관리하면서 관리자와 사용자로부터 다양한 시행 착오를 겪었다. 데이터 웨어하우스 전반적인 지식이 부족하기도 했고, 아마존 레드시프트 사용 경험과 자료도 부족했기 때문이다. 이 책을 출판하기 전만 해도 국내 서점과 온라인에 아마존 레드시프트 관련 자료를 찾아보기 힘들었다. 그러다 보니 레드시프트를 OLTP 데이터베이스와 같은 방식으로 사용하는 사용자도 많아져서 클러스터를 확장하기 전 관리자와 사용자 교육이 더욱 시급했다. 레드시프트는 빠르면서도 저렴한 OLAP 분석용 데이터베이스다. 물론 제대로 활용했을 때 그렇다. 레드시프트를 용도에 맞지 않게 사용하면 오히려 쿼리 수행 성능이 느려지고, 느려진 성능을 고 사양 노드로 대체하면서 클러스터 비용이 비싸지는 악순환이 발생한다. 이런 레드시프트 관련 오해를 풀고, 레드시프트를 20%가 아닌 120% 활용하길 바라는 마음에 사용자 교육과 운영 경험을 토대로 이 책을 쓰기로 결심했다.
이 책은 레드시프트에 익숙하지 않은 입문자를 위해 작성했다. 레드시프트에 쿼리를 실행하는 사용자와 데이터를 제공하는 데이터 관리자, 레드시프트를 운영하는 클러스터 관리자에게 필요한 내용을 모두 담았다. 사용자, 데이터 관리자, 클러스터 관리자의 역할과 필요한 지식이 크게 다르다고 생각할 수도 있지만, 사실 레드시프트에서 이들이 학습해야 할 내용은 공통 부분이 많다. 레드시프트에서 실행되는 쿼리는 데이터와 클러스터 구성에 따라 성능이 크게 달라지기 때문에 최적화된 쿼리를 작성하기 위해서는 데이터와 시스템 구성을 이해해야 한다. 데이터와 클러스터 관리자도 사용자 쿼리에 최적화된 데이터와 클러스터를 제공하기 위해서 사용자 쿼리 유형을 파악해야 한다.
아마존 레드시프트 매뉴얼의 내용은 최대한 배제하고 실전에 활용할 수 있는 내용과 노하우를 위주로 담았다. 자동차 매뉴얼에는 차를 수리하는 데 사용하는 정비 매뉴얼이 있고, 차를 안전하게 운전하고 차의 기능을 100% 활용하기 위한 운전자 매뉴얼이 있다. 이 책은 운전자 매뉴얼과 같이 레드시프트 클러스터를 안정적이면서도 100% 활용하는 방법을 설명한다. 독자에게 이 책이 큰 도움이 되길 바라며 최고의 성능을 자랑하는 레드시프트 클러스터를 만들어가기 바란다.
이성수 (지은이)의 말
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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