스노우플레이크로 CDC(Change Data Capture) 구현하기

데이터가 생성되는 속도는 상상을 초월할 정도로 빨라졌습니다. 이제는 '데이터를 저장해두고 나중에 분석하는 시대'에서, '데이터가 바뀌자마자 분석하고 대응하는 시대'로 전환되고 있습니다.

 

이 흐름의 중심에 있는 기술이 바로 CDC(Change Data Capture)입니다. CDC는 이름 그대로, 데이터가 변경(Change)되는 순간을 감지해(Capture) 이를 다른 시스템에 실시간으로 전파하는 기술입니다.

 

이 글에서는 CDC의 개념과 필요성을 짚어보고, 스노우플레이크에서 CDC를 어떻게 구현할 수 있는지, 그리고 이를 통해 어떤 데이터 전략이 가능한지를 서술형 중심으로 풀어보았습니다.

스노우플레이크 CDC(Change Data Capture) 구현하기

왜 CDC인가? 데이터 통합 패러다임이 바뀌고 있습니다

기존에는 여러 시스템의 데이터를 한꺼번에 모아오는 '배치(Batch) 방식'이 주류였습니다. 하루에 한 번, 혹은 몇 시간 간격으로 데이터를 ETL 파이프라인을 통해 추출·변환·적재했습니다. 이 방식은 안정적이지만, 실시간 분석에는 한계가 있습니다.

 

이런 한계를 해결하기 위해 등장한 개념이 CDC입니다. CDC는 소스 시스템의 데이터가 삽입(Insert), 수정(Update), 삭제(Delete)되는 순간을 감지해, 이를 타겟 시스템으로 전송합니다. 즉, 데이터의 변화 자체가 곧 동기화 이벤트가 되는 구조입니다.

 

이러한 CDC 방식은 다음과 같은 상황에서 특히 강력한 힘을 발휘합니다.

• 고객 행동을 실시간 분석하고 마케팅 전략에 반영해야 할 때
• 다양한 소스에서 발생하는 데이터를 통합해 대시보드에 실시간 표시해야 할 때
• AI 모델에 최신 데이터를 지속적으로 공급해야 할 때
• 이벤트 기반 알림, 경고 시스템 구축 등 빠른 반응이 필요한 업무에 적용할 때

결국 CDC는 단순한 데이터 이동 기술이 아니라, 데이터 활용 전략 자체를 바꾸는 핵심 인프라가 되고 있습니다.

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스노우플레이크에서 CDC를 구현하는 방법

스노우플레이크는 기본적으로 정적인 데이터 웨어하우스가 아닌, 유연한 데이터 플랫폼입니다. CDC 기능을 본격적으로 구현하기 위해 스노우플레이크에서는 몇 가지 주요 방식을 활용할 수 있습니다.

① Streams & Tasks: 스노우플레이크 고유의 CDC 방식

스노우플레이크는 자체 기능인 Streams와 Tasks를 통해 CDC를 구현할 수 있습니다. 이는 외부 CDC 도구를 사용하지 않고도 내부에서 변경된 데이터 추적과 후속 작업 자동화를 처리할 수 있도록 설계되어 있습니다.

• Streams는 테이블의 변경 사항(Insert, Update, Delete)을 자동으로 추적합니다. 일종의 '변경 이력 뷰'처럼 작동하며, 어떤 행이 언제 어떻게 바뀌었는지를 확인할 수 있습니다.
• Tasks는 일정 주기 또는 이벤트 기반으로 쿼리를 자동 실행할 수 있는 기능입니다. 이를 이용해 변경된 데이터를 새로운 테이블로 적재하거나, 외부 시스템으로 내보내는 작업을 자동화할 수 있습니다.

예를 들어, 주문 테이블에서 새로운 주문이 발생하면, Stream을 통해 해당 행을 감지하고, Task를 통해 이를 실시간 분석 테이블에 반영하는 구조를 구성할 수 있습니다.

 

이 방식의 장점은 추가 인프라 없이 스노우플레이크 내부에서 완결된 CDC 파이프라인을 구성할 수 있다는 점입니다. 그리고 SQL만으로도 설정이 가능하기 때문에 접근성과 유지관리 측면에서도 효율적입니다.

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외부 CDC 도구와의 연계: DB변화 실시간 반영하기

물론 일부 환경에서는 소스 데이터베이스가 스노우플레이크와 직접 연결되지 않는 경우도 있습니다. 이럴 땐 별도의 CDC 도구를 활용해 스노우플레이크와 연계하는 방식을 고려할 수 있습니다.

대표적인 외부 CDC 툴로는 다음과 같은 것들이 있습니다:

• Debezium: 오픈소스 기반의 CDC 도구로, MySQL, PostgreSQL 등 다양한 DB 변경 로그를 Kafka 등 메시징 시스템을 통해 전달할 수 있습니다.
• Fivetran: 클라우드 기반의 데이터 통합 플랫폼으로, 다양한 SaaS 애플리케이션 및 데이터베이스의 변경 사항을 스노우플레이크로 자동 전송 가능합니다.
• Qlik Replicate: 대규모 기업 환경에 적합한 CDC 솔루션으로, 대용량 트랜잭션을 실시간 처리하며 데이터 동기화를 구현합니다.

이런 외부 도구를 통해 소스 DB의 변경 로그를 수집하고, 이를 Kafka, S3, 또는 기타 중간 저장소를 거쳐 스노우플레이크로 적재하는 구조를 만들 수 있습니다. 스노우플레이크는 외부 스테이지에서 데이터를 읽어들이거나 자동으로 트리거되는 워크플로우를 설정할 수 있기 때문에, CDC 파이프라인을 유연하게 통합할 수 있는 플랫폼입니다.

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CDC + 스노우플레이크, 어떤 데이터 전략이 가능해지는가?

CDC와 스노우플레이크를 함께 활용하면, 기업은 단순한 데이터 적재 수준을 넘어 비즈니스 반응 속도를 바꾸는 전략을 실행할 수 있습니다.

• 리얼타임 대시보드: 매출, 주문, 고객 이탈 등의 지표를 실시간으로 확인해 즉각적인 대응이 가능합니다.
• 데이터 품질 감시 자동화: 특정 필드가 갑자기 이상치로 바뀌었을 때, 자동 경고를 보내거나 로그를 남기는 시스템을 구현할 수 있습니다.
• AI 피드백 루프: 예측 결과가 실제 결과와 차이 나는 경우, 이를 CDC 기반으로 학습 데이터에 다시 반영하는 루프를 만들 수 있습니다.
• 다중 시스템 동기화: ERP, CRM, 온라인몰 등 여러 시스템 간 데이터를 정합성 있게 유지할 수 있습니다.

또한, CDC 기반 구조는 비즈니스 이벤트 기반 아키텍처의 기초가 되기도 합니다. 예를 들어, 고객이 상품을 구매하는 순간, 그 정보가 마케팅 시스템·배송 시스템·회계 시스템에 동시에 전파되는 흐름을 구축할 수 있습니다. 스노우플레이크는 이런 구조에서 중앙 데이터 허브로서의 역할을 수행합니다.

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CDC는 기술이 아니라 데이터 활용 방식의 진화입니다

스노우플레이크는 단순한 저장소가 아니라, 데이터의 흐름을 중심에서 조율하는 플랫폼입니다. 그리고 CDC는 그 흐름을 실시간으로 감지하고, 필요한 방향으로 흘러가게 만드는 핵심 기술입니다. 두 기술의 조합은 단순한 '데이터 적재의 효율성'을 넘어서, 기업의 민첩성, 예측력, 자동화 수준을 혁신적으로 끌어올리는 기반이 됩니다. 

 

앞으로 데이터의 양은 계속해서 늘어날 것입니다. 하지만 진짜 중요한 것은 데이터가 아니라, 그 데이터를 언제, 어디서, 어떻게 활용하느냐입니다. CDC와 스노우플레이크를 통해 당신의 데이터 전략은 지금보다 훨씬 더 속도감 있고, 연결되어 있으며, 지능화될 수 있습니다.