Google Cloud는 BigQuery의 이력 데이터를 실시간 애플리케이션에 통합하는 것을 용이하게 하는 Bigtable에 대한 EXPORT DATA 함수를 정식 출시했습니다. Reverse ETL이라고도 하는 이 기능은 BigQuery와 같은 데이터 분석 플랫폼의 데이터를 실시간 시나리오에서 사용하려고 할 때 개발자가 직면하는 쿼리 지연 시간 문제를 해결합니다.
특히 흥미로운 점은 Google Cloud에서 BigQuery와 Bigtable 간의 Reverse ETL에 대한 세 가지 주요 사용 사례를 어떻게 강조했는지입니다.
1. **실시간 애플리케이션 제공:** BigQuery에서 Bigtable로 데이터를 내보내면 개발자는 특히 매우 짧은 지연 시간으로 행 조회를 처리할 때 훨씬 빠른 응답 시간을 제공하는 애플리케이션을 구축할 수 있습니다.
2. **ML을 위한 스트리밍 데이터 강화:** BigQuery에 저장된 이력 데이터를 Bigtable의 실시간 스트리밍 데이터와 결합하여 추천 시스템 및 사기 감지와 같은 머신러닝 모델에 귀중한 컨텍스트를 제공할 수 있습니다.
3. **데이터 스케치 백로딩:** Bigtable은 데이터 집계의 간결한 요약인 데이터 스케치를 지원합니다. BigQuery에서 Bigtable로 데이터 스케치를 내보내면 개발자는 대규모 데이터 세트에 의존하는 실시간 측정항목을 효율적으로 구축할 수 있습니다.
이 도움말에서는 몰입형 박물관 앱을 만드는 데 Reverse ETL을 사용하는 방법에 대한 실질적인 예를 제공합니다. BigQuery에서 Bigtable로 데이터를 내보내면 애플리케이션은 요청 시 예술 작품에 대한 실시간 정보를 제공하여 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다.
또한 이 도움말에서는 Dataflow 및 BigQuery Data Sketches와 같은 다른 Google Cloud 서비스와 Bigtable의 통합에 대해서도 강조합니다. 이러한 통합을 통해 개발자는 Google Cloud 서비스를 사용하여 강력하고 포괄적인 데이터 솔루션을 구축할 수 있습니다.
전반적으로 Bigtable에 대한 EXPORT DATA 함수를 제공함으로써 개발자가 성능이 뛰어나고 확장 가능한 실시간 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원하는 데 중요한 진전을 이루었다고 생각합니다. 분석 시스템과 운영 시스템 간의 격차를 해소함으로써 Google Cloud는 실시간 데이터 사용 사례에 대한 새로운 가능성을 열어줍니다.
