AWS Glue 5.0과 Lake Formation 통합으로 실현하는 Spark 기반 데이터 자동화

AWS Glue 5.0과 Lake Formation 통합으로 실현되는 향상된 Spark 활용 가이드

AWS는 지속적인 발전을 통해 데이터 분석과 자동화 업무의 복잡성을 해소하고 있습니다. 특히, AWS Glue 5.0에서 Apache Spark 기반 작업이 Lake Formation에 등록된 테이블에 대해 직접적인 읽기 및 쓰기 작업을 수행할 수 있도록 기능을 확장한 것은 주목할 만한 변화입니다. 이번 글에서는 해당 기능의 실제 활용 방법과 배포 가이드, 그리고 기존 데이터 처리 방식과의 비교까지 자세히 소개합니다.

Lake Formation과 데이터 권한 제어

기존에 AWS Lake Formation은 행, 열, 셀 단위의 정밀한 사용 권한 제어(FGAC)를 제공하면서 보안을 강화했습니다. 그러나 많은 ETL(Extract, Transform, Load) 워크로드는 단순히 전체 테이블 액세스를 요구하며, 이전에는 이러한 요구를 지원하지 않아 Spark 기능을 온전히 활용하기 어려웠습니다.

이번 AWS Glue 5.0 업데이트를 통해 데이터 엔지니어들은 전체 테이블에 대한 접근 권한이 설정된 경우, Apache Hive 및 Apache Iceberg 기반 테이블에서 CREATE, ALTER, DELETE, UPDATE, MERGE INTO 같은 DML(Data Manipulation Language) 작업을 동일한 Apache Spark 애플리케이션 내에서 직접 수행할 수 있게 되었습니다.

Spark의 고급 기능을 활용한 자동화

이번 확장 기능은 Spark의 보다 강력한 데이터 처리 능력을 활용할 수 있게 해줍니다. 예를 들어 Spark RDD(Resilient Distributed Dataset), 사용자 정의 함수(UDF), 외부 라이브러리를 완전하게 통합해 구현할 수 있으며, Firehose 또는 S3와의 통합 작업도 자동화가 가능해집니다.

즉, 단순한 테이블 조회를 넘어 데이터의 변경 및 동기화까지 자동화할 수 있게 되며, 이는 리소스 최적화와 같은 실질적인 효율성 향상으로 이어질 수 있습니다.

SageMaker Unified Studio와의 연동

AWS SageMaker 사용자는 이제 이 기능을 통해 더 높은 수준의 상호작용이 가능합니다. SageMaker Unified Studio의 호환 모드를 사용해 데이터 엔지니어는 Spark 기반 상호작용 애플리케이션을 개발하면서도 Lake Formation의 테이블 수준 보안 경계를 유지할 수 있어 보안성과 실용성의 균형을 동시에 확보할 수 있습니다.

이 기능의 주요 활용 사례

• 다양한 지역(AWS Region)에서 운영 중인 데이터 레이크 환경에서 공통 Spark 처리 파이프라인 배포 시
• Lake Formation 기반 보안이 적용된 환경에서도 맞춤형 ETL 자동화를 구현해야 하는 경우
• 사용자가 직접 정의한 Spark 라이브러리와 로직을 활용하여 머신러닝 전처리를 수행할 경우

자동화 및 배포 가이드 측면에서도 이 기능은 매우 직관적으로 사용할 수 있으며, 기존 Glue Job 코드와 연동이 원활하여 마이그레이션 부담도 크지 않습니다.

결론

이번 AWS Glue 5.0과 Lake Formation의 통합 기능은 단순한 보안 제어 및 제약 해소를 넘어, 실제 Spark 기반 분석 및 자동화 업무에서 실질적인 유연성과 확장성을 제공합니다. 특히 실시간 데이터 처리, 데이터 파이프라인 구성, 머신러닝 모델링을 포함한 다양한 SaaS 및 AI 업무에 Glue 5.0을 활용한 배포 전략은 큰 도움이 될 것입니다. 운영 환경에서의 자동화를 고민 중인 데이터 팀이라면, 지금 바로 Glue 5.0의 신규 기능을 확인해보는 것을 추천합니다.

https://aws.amazon.com/glue/