캐치테이블이 데이터 비용·복잡성 한번에 줄인 비결은? 작성일 09-09 9 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">[인터뷰] 캐치테이블 이영전·임상구 데이터 엔지니어</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="qPYJ0AWAot"> <p contents-hash="b7e4c64a109c3c47d47896b018268da3caabe3dfeaa4566834baa9aa788f51a2" dmcf-pid="BgUEVhphN1" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=김미정 기자)"우리는 스노우플레이크 도입 후 데이터 운영을 단순화하고 관리 비용까지 줄일 수 있었습니다. 앞으로 내부 직원 모두가 데이터를 쉽게 쓸 수 있는 환경을 구축할 것입니다. 데이터가 회사 성장의 핵심 자산이 되도록 만드는 것이 궁극적 목표입니다."</p> <p contents-hash="b8dc0ef88c4b50688f0586c3fcd6c6e46d843450db50df6507a702b8f7eabe1e" dmcf-pid="bauDflUlN5" dmcf-ptype="general">캐치테이블 이영전·임상구 데이터 엔지니어는 지디넷코리아 인터뷰에서 스노우플레이크로 데이터 운영을 전환한 효과를 이같이 밝혔다.</p> <p contents-hash="7df3366ff5db3f0627b58143b5ed1d481e04d722b8a8dbe4acc06d7712920fb3" dmcf-pid="KN7w4SuSkZ" dmcf-ptype="general"><span>캐치테이블은 국내 레스토랑 예약 플랫폼이다. 맛집 검색부터 예약, 결제까지 </span><span>원스톱 </span><span>서비스를 </span><span>제공한다. </span><span>이를 </span><span>통해 </span><span>사용자는 전국 식당의 실시간 현황을 확인하고 </span><span>예약이나 </span><span>웨이팅을 </span><span>할 </span><span>수 </span><span>있다. </span><span>식당 </span><span>방문 </span><span>후 </span><span>리뷰를 </span><span>남길 </span><span>수도 </span><span>있다.</span></p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="882273650a7410c8daf9ce04f5b1c5a5cf1dc4a9abb480078e0c04f484a177be" dmcf-pid="9jzr8v7vjX" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="캐치테이블 이영전 데이터 엔지니어. (사진=스노우플레이크)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/09/ZDNetKorea/20250909095814929qhsg.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="UvRHapxpjp" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/09/ZDNetKorea/20250909095814929qhsg.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 캐치테이블 이영전 데이터 엔지니어. (사진=스노우플레이크) </figcaption> </figure> <p contents-hash="cf9f0363808b27095f1b6fa56799bffc7191087750b8f3831c76dd1f6906f6c5" dmcf-pid="2Aqm6TzTkH" dmcf-ptype="general"><span>캐치테이블은 해당 플랫폼을 운영하면서 데이터 운영 이슈에 부닥쳤다고 밝혔다. </span><span>우선 데이터 파이프라인이 복잡해져 유지보수 부담이 늘었다. 이영전 엔지니어는 "새 데이터가 들어올 때마다 스키마가 바뀌었다"며 "이를 반영하기 위해 매번 많은 수정을 거쳐야 했다"고 말했다.</span></p> <p contents-hash="4317b112bf654cf2324f6d48131db30903f22d3804ce32a31113715035c1c97c" dmcf-pid="VcBsPyqygG" dmcf-ptype="general"><span>데이터 분석 속도가 느려진 점도 문제였다. 이 엔지니어는 "당시 캐치테이블 시스템은 하루 단위로만 데이터를 처리했다"며 "사내에서는 몇 시간 전, 심지어 몇 분 전 데이터까지 확인하고 싶다는 요구가 많았지만 대응이 어려웠다"고 설명했다.</span></p> <p contents-hash="a481b8cfe364b3643ba60112176b2a4e1b00b1ad8522c10a0990dfeedaca3ee8" dmcf-pid="fkbOQWBWgY" dmcf-ptype="general">운영 환경이 분리된 것도 부담이었다. 캐치테이블 서비스는 AWS에서 운영됐지만 데이터 분석은 구크클라우드에서 각각 이뤄진 이유에서다. 이 엔지니어는 "두 클라우드를 동시에 관리해야 했다"며 "이를 감당할 만한 인력이 부족해 부담스러웠다"고 말했다.</p> <p contents-hash="b10cbfc492470b9f82a7f3d76e3c43c6b2494de68a64d90b8636278fec507803" dmcf-pid="4EKIxYbYNW" dmcf-ptype="general">이 엔지니어는 이런 상황에서 데이터 비용 문제까지 커졌다고 언급했다. 그는 "빅쿼리는 데이터를 조회할 때마다 스캔 용량에 따라 비용이 발생한다"며 "데이터가 쌓일수록 비용은 눈에 띄게 증가했다"고 지적했다. 또 "데이터 보안과 거버넌스도 완벽하지 않았다"며 "누<span>가 어떤 데이터에 접근할 수 있는지 명확히 통제하기 어려웠다"고 덧붙였다.</span></p> <p contents-hash="c86d69fce775bcc73b73ba5f8540b0937839384c7a5e97315562fb77f06a8db1" dmcf-pid="8D9CMGKGky" dmcf-ptype="general"><strong>"준·실시간 데이터 분석 가능…코텍스 AI 이용 확대할 것"</strong></p> <p contents-hash="70d62e7c56bd317cf9fc468d7bc1781d5edf0e51d89bdf39a342bb62adbb3621" dmcf-pid="6w2hRH9HcT" dmcf-ptype="general">캐치테이블은 이같은 문제 해결을 위해 올해 초부터 스노우플레이크로 데이터 운영을 전환하기 시작했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c199095714790c92f094c8d33226e74e2b7d1bf7e8e745bca8bf71ac207add5a" dmcf-pid="PrVleX2XAv" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="캐치테이블 임상구 데이터 엔지니어(좌)와 이영전 엔지니어. (사진=스노우플레이크)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/09/ZDNetKorea/20250909095816173aslf.jpg" data-org-width="639" dmcf-mid="uURHapxpj0" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/09/ZDNetKorea/20250909095816173aslf.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 캐치테이블 임상구 데이터 엔지니어(좌)와 이영전 엔지니어. (사진=스노우플레이크) </figcaption> </figure> <p contents-hash="a410fab0d14d5d04ceda645ca772706e9fd4716bf8d9bffee5e150027dde7a11" dmcf-pid="QmfSdZVZkS" dmcf-ptype="general">이 엔지니어는 가장 눈에 띄는 효과로 데이터 파이프라인 단순화를 꼽았다. 스노우플레이크 도입으로 데이터 분석 환경을 AWS로 한데 통합할 수 있었기 때문이다. 그는 "기존처럼 서비스는 AWS, 분석은 구글클라우드에 두는 복잡한 구조가 사라졌다"고 강조했다. </p> <p contents-hash="c477d189edf4710d67087333addcfcb9de66498322074bd8e3a08917811a4b12" dmcf-pid="x6Wd3jyjAl" dmcf-ptype="general">이 엔지니어는 특히 스노우플레이크의 '다이나믹 테이블' 기능이 큰 도움 됐다고 밝혔다. 이 기능은 SQL 기반으로 파이프라인을 자동으로 만들고 관리해 준다. 그는 "이 기능으로 파이프라인 구조를 단순화할 수 있었다"며 "준·실시간에 가까운 분석까지 가능해졌다"고 설명했다. </p> <p contents-hash="f6385803747fa2fef0bcf1655b845172baa1c4ee97a9ba1147fc5f2364ed00b2" dmcf-pid="ySMHapxpoh" dmcf-ptype="general">캐치테이블은 스노우플레이크 도입으로 데이터 비용 절감 효과도 봤다고 강조했다. 임 엔지니어는 "스노우플레이크 솔루션으로 컴퓨팅 자원 효율성을 높일 수 있었다"며 "직무·업무 성격에 맞게 컴퓨팅 자원 용량을 배정할 수 있어 불필요한 낭비를 줄였다"고 강조했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="d3600754d40c279cc5641535cd71793143678aff8f39114dd27ef994bbcadf40" dmcf-pid="WvRXNUMUgC" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="임 엔지니어는 스노우플레이크 도입 후 셀프 데이터 분석 환경 구축을 목표로 잡았다. (사진=스노우플레이크)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/09/ZDNetKorea/20250909095817470qdjw.png" data-org-width="640" dmcf-mid="7xqm6TzTg3" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/09/ZDNetKorea/20250909095817470qdjw.png" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 임 엔지니어는 스노우플레이크 도입 후 셀프 데이터 분석 환경 구축을 목표로 잡았다. (사진=스노우플레이크) </figcaption> </figure> <p contents-hash="ec7c14cc33fb5e101b86238dbf090a5b7d3cfca0ddb2938f4d5b4dd5de323e53" dmcf-pid="YTeZjuRujI" dmcf-ptype="general">임 엔지니어는 스노우플레이크의 데이터 압축·마이크로 파티션 저장 방식도 데이터 저장 공간 절약을 도왔다는 점도 언급했다. 그는 "이는 같은 데이터를 더 작은 크기로 보관하면서 실행 속도를 올리는 기능"이라며 "그 결과 데이터 전체 운영 비용은 약 20% 줄었고, 유지보수 부담도 평균 18% 낮아졌다"고 설명했다. </p> <p contents-hash="320ccf79cfd4a1a923f26fb54c6af055cc33d6101ea2909fe8358c066af20046" dmcf-pid="Gyd5A7e7gO" dmcf-ptype="general">캐치테이블은 스노우플레이크 전환 계기로 새 목표를 제시했다. 우선 내부에 셀프 서비스 분석 환경을 구축하는 것이다. 임 엔지니어는 "마케팅·기획팀 등 비개발 직군도 자연어로 질문해 분석 결과를 얻을 수 있어야 한다"며 "사내 누구나 손쉽게 데이터를 활용하는 체계를 만드는 것이 목표"라고 설명했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="72efb663123a7a2c814b7dce09a21c9fe8add13603f07d5dc23fe1fe301ae3e8" dmcf-pid="HWJ1czdzgs" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="캐치테이블은 스노우플레이크의 '코텍스 AI' 활용 범위를 넓힐 예정이다. (사진=스노우플레이크)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202509/09/ZDNetKorea/20250909095818688dbqf.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="znQYo3P3kF" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202509/09/ZDNetKorea/20250909095818688dbqf.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 캐치테이블은 스노우플레이크의 '코텍스 AI' 활용 범위를 넓힐 예정이다. (사진=스노우플레이크) </figcaption> </figure> <p contents-hash="dfc57b2906bd06f4d5426f00b0784e34489736071422684c6b4efbb1fb071a81" dmcf-pid="XYitkqJqcm" dmcf-ptype="general">향후 AI 기능도 고도화할 방침이다. 임 엔지니어는 "현재 스노우플레이크의 '코텍스 AI'를 일부 자동화와 질의 응답에만 활용 중"이라며 "앞으로 데이터 정합성 검증을 비롯한 요약 보고서 작성, 예측 모델링에도 코텍스 AI를 적용할 예정"이라고 말했다. </p> <p contents-hash="6ddda73e494ec1a8cd406dee8737f531eaa9581023b190dcb5b5b7d7ce5413c3" dmcf-pid="ZGnFEBiBNr" dmcf-ptype="general">이어 "코텍스 AI를 AWS의 아마존 베드록·세이지메이커와도 연계할 것"이라며 "사내 데이터 위에 생성형 AI와 머신러닝(ML) 모델을 직접 돌리는 전략도 준비 중"이라고 밝혔다.</p> <p contents-hash="e3f514a5d81ccf16413a3e9d8447f3dca463a72d46cf1334e48ae9876e78aae0" dmcf-pid="5HL3Dbnbkw" dmcf-ptype="general">캐치테이블은 스노우플레이크 솔루션 도입 효과를 8일 서울 코엑스에서 열리는 '스노우플레이크 월드 투어 서울'에서 발표할 예정이다.</p> <p contents-hash="ffa30e68bf251ff705c7528cafd211db385b561ad246943ad562b23fe45f031d" dmcf-pid="1Xo0wKLKjD" dmcf-ptype="general">임 엔지니어는 "이번 데이터 전환은 단순히 비용 절감을 넘어 큰 의미를 갖고 있다"며 "데이터가 회사 성장 핵심 자산이 되도록 만드는 첫걸음"이라고 강조했다. </p> <p contents-hash="29ca6552a9534d00496f51b2cd2e0017f199eb4fcb0072555438b862f3f1ab66" dmcf-pid="tZgpr9o9AE" dmcf-ptype="general">김미정 기자(notyetkim@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 권율, 극비리 결혼 이유 있었다…♥아내='유역비 닮은꼴' 황승언 동생[이슈S] 09-09 다음 양자컴퓨터, ‘레고 블록’ 같은 다공성 소재 설계 길 열었다 09-09 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.