엔터프라이즈 데이터 레이크 파이프라인의 관찰성 확보 전략 AI 생성 이미지: 데이터 레이크 파이프라인의 관찰성 확보 전략 문제 정의 — 데이터 레이크 파이프라인에서 관찰성이 중요한 이유 데이터 레이크 파이프라인은 대량·다양한 소스와 복잡한 변환·배포 경로로 이루어집니다. 관찰성이 부족하면 실무에서 곧바로 여러 리스크가 드러납니다. 데이터 지연: 처리 병목이나 백프레셔로 SLA 미달, 실시간 분석 실패와 의사결정 지연을 초래한다 데이터 오염: 스키마 변경이나 잘못된 레코드 전파로 BI와 모델의 신뢰도가 떨어진다 비용 증가: 재처리, 중복 저장, 불필요한 스캔 등으로 클라우드 비용이 급증한다 규정 준수 리스크: 삭제·접근·감사 추적이 미비하면 벌금이나 법적 책임에 노출된다 운영·디버깅 난이도: 분산 특성 때문에 MTTR이 늘고, 라인리지·시계열 메트릭·분산 트레이스가 없으면 원인 파악을 위한 수동 조사 비용이 급증한다 따라서 메트릭, 로그, 데이터 품질 경보와 라인리지(계보) 추적을 포함한 데이터 레이크 파이프라인의 관찰성 확보 전략은 필수적입니다. 실무 체크리스트 예: 메트릭·로그 수집 범위 정의, 데이터 품질 경보 임계치 설정, 라인리지 수집 및 검증. 관찰성의 핵심 구성요소 — 메트릭, 로그, 트레이스, 메타데이터 메트릭 — 처리량·지연 같은 성능 지표와 오류율, 리소스 사용량을 시계열로 수집해 전체 상태를 정량화합니다. 수집 대상: 인제스션 서비스, 스트리밍 브로커(파티션 레이턴시), ETL 작업(잡 지속시간·스루풋), 스토리지 IO/용량, 쿼리 엔진 등. 에이전트, Prometheus, JMX 등으로 수집합니다. 로그 — 실패 원인과 예외 스택, 데이터 이상을 탐지하는 핵심 증거입니다. 수집 대상: 커넥터 로그, 변환 단계, 스케줄러, 커스텀 애플리케이션 로그 등. 구조화, 로그 레벨 설정, 샘플링 정책이 중요합니다. 트레이스 — 데이터 흐름의 라인리지와 엔드투엔드 지연을 파악합니다. 수집 대상: 서비스 간 호출, 메...