유통 · 금융
일/시간 단위 대량 적재 자동화
트랜잭션 · 로그 · 스냅샷 데이터를 유형별로 분류해 매일 수백 개 워크플로를 자동 실행. 실패 단계는 통계 리포트로 즉시 식별.
What is
왜 유형 기반 ETL인가
전통적 ETL은 소스마다 별도 스크립트가 쌓이고, update/delete 처리에서 lakehouse가 느려집니다. 운영팀은 무엇이 언제 실패했는지 추적하느라 매일 시간을 씁니다.
PADION EoH는 데이터 특성을 유형(Type)으로 정의하고, 유형별로 자동 적재 전략을 적용합니다. 워크플로 그래프로 순차/병렬 실행을 시각화하고, SQL 기반 적재로 update/delete 성능 저하를 우회합니다.
적재량 · 처리시간 · 실패율 등의 통계 리포트를 자동 생성해 운영팀이 한눈에 파악할 수 있습니다.
Key Features
4가지 핵심
워크플로 순차 · 병렬 ETL + 스케줄링
DAG 기반 워크플로로 작업을 정의. 의존성 있는 단계는 순차, 독립 단계는 병렬 자동. cron 스케줄링 내장.
데이터 유형 정의 + 유형별 적재
데이터 특성을 유형으로 정의(예: 트랜잭션/이벤트/로그/스냅샷). 유형마다 적재 전략을 자동 매핑.
SQL 기반 적재
update/delete가 비싼 lakehouse 환경에서 SQL 적재로 성능 저하를 우회. ETL 코드는 SQL 자산으로 축적.
다양한 통계 리포트
적재량 · 처리시간 · 실패율 · 단계별 소요 등 운영 지표를 자동 집계. 일·주·월 리포트 생성.
How it Works
유형 정의 → 워크플로 → 적재
1
Type 정의
데이터 특성을 유형으로 분류. 트랜잭션/이벤트/로그/스냅샷 등 적재 패턴이 다른 데이터를 구분.
2
Workflow 구성
DAG로 순차/병렬 흐름 정의. 단계별 SQL · 변환 함수 · 의존성 명시. 스케줄 등록.
3
실행 + 통계
SQL 적재 → lakehouse 반영. 실행 결과를 자동 집계해 운영 통계로 시각화.
Use Cases
실제 도입 시나리오
통신 · AI/ML
학습용 데이터 파이프라인
analyze에서 학습할 데이터를 EoH가 lakehouse에 표준화 적재. 학습 품질 일관성을 워크플로 단계에서 보장.
Tech Spec
기술 사양
| 실행 모델 | DAG 기반 워크플로 (순차 + 병렬) |
|---|---|
| 스케줄링 | cron 표현식, 의존성 트리거 |
| 적재 방식 | SQL 기반 (update/delete 성능 저하 회피) |
| 데이터 유형 | 트랜잭션 · 이벤트 · 로그 · 스냅샷 등 자유 정의 |
| 통계 리포트 | 적재량 · 처리시간 · 실패율 · 일/주/월 자동 |
| PADION 연동 | data lakehouse (적재 대상) |
In the PADION Flow
데이터 흐름의 변환 단계 — 06
flowkeeper가 실행을 오케스트레이션하면, EoH가 그 흐름 안에서 데이터를 수집·변환·적재합니다.