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데이터 엔지니어링 시 고민거리

데이터 엔지니어링 시 고민거리

🚀 대규모 트래픽 로그 저장 및 인공지능 적용 모델링 고찰

1. 🔍 Spark를 통한 분산처리의 판단 기준

  • 다양한 소스(예: 로그, 이벤트, 스트리밍 데이터 등)를 동시에 처리해야 하는 경우
  • 정기적인 배치 작업(예: 일별, 주별)을 빠르게 수행해야 하는 경우
  • 실시간 데이터 처리 필요가 있는 경우 (Spark Streaming)
  • 데이터 양 / 빈도에 따라 기준이 다를 수 있음
    • 데이터 양:
      • 📉 GB 이하: 단일 머신으로 처리 가능
      • 📊 GB 단위: pandas를 넘어서기 때문에 Spark 병렬처리 필요
      • 🗄️ TB 단위: Spark 및 Hadoop 도입 고려
      • 🌐 PB 단위: Google BigQuery, Amazon Redshift 같은 데이터 웨어하우스 시스템 도입

2. ⚖️ Spark MLlib VS TensorFlow VS PyTorch

(1). Spark MLlib

  • ✅ Spark 분산 처리와의 간편한 연계
  • 🔗 고전 머신러닝 회귀, 분류 등 지원

(2). TensorFlow와 PyTorch

Spark MLlib, TensorFlow, 그리고 PyTorch는 모두 데이터 처리와 머신러닝 작업을 수행하는 강력한 도구이지만, 각기 다른 목적과 강점을 가지고 있습니다. 세 라이브러리의 차이를 비교해 보면 다음과 같습니다.

1. Spark MLlib

  • 목적: ⚙️ 분산 환경에서 전통적인 머신러닝 작업 최적화
  • 주요 기능: Spark MLlib은 Spark에 내장된 머신러닝 라이브러리로, 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 의사결정 트리, K-평균, 추천 시스템과 같은 전통적인 머신러닝 알고리즘을 대규모 데이터셋에서 분산 처리할 수 있게 설계됨
  • 특징 및 장점:
    • 🔄 데이터 처리와 머신러닝 통합: Spark의 데이터프레임 API와 통합되어 있어 데이터 전처리, 모델 학습, 평가, 예측이 같은 환경에서 실행
    • 💽 대용량 데이터 처리 최적화: TB/PB급의 대규모 데이터 분산 학습 가능, 데이터 준비와 분석을 Spark 내에서 한번에 처리
    • 사용 사례: 빅데이터 분석, 추천 시스템, 간단한 분류 및 회귀 모델, ETL 파이프라인 등
  • 단점: 🧩 딥러닝과 같은 복잡한 모델에는 적합하지 않음, 고도의 모델 커스터마이징이나 미세 조정 시 유연성이 부족

2. TensorFlow

  • 목적: 🤖 딥러닝 및 대규모 머신러닝 모델 학습과 배포 최적화
  • 주요 기능: TensorFlow는 신경망 기반 딥러닝 모델, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 강화 학습 등 다양한 머신러닝과 딥러닝 워크플로우 지원
  • 특징 및 장점:
    • 고성능 분산 학습: TPU 및 GPU와의 높은 호환성 지원, 복잡하고 계산 집약적인 딥러닝 모델 고속 분산 학습 가능
    • 🛠️ 생태계: TensorFlow Extended(TFX), TensorFlow Serving, TensorFlow Lite와 같은 서빙 및 배포 생태계를 갖춰 연구부터 프로덕션까지 일관된 파이프라인 구축 가능
    • 🏢 기업 환경에서의 채택: Google Cloud와의 호환성 덕분에 엔터프라이즈 솔루션으로 많이 채택
  • 단점: 🏔️ 다소 복잡한 API로 인해 초보자에게는 학습 곡선이 가파름, 동적 그래프 기반 실험에 대한 유연성 제한

3. PyTorch

  • 목적: 🎨 유연하고 직관적인 딥러닝 모델 학습 및 연구 최적화
  • 주요 기능: PyTorch는 딥러닝 연구와 실험에 많이 사용되며, 동적 계산 그래프를 지원해 복잡한 모델 구조나 실험적 모델에 대해 유연한 조작 가능
  • 특징 및 장점:
    • 🔄 동적 계산 그래프: 학습 중에 모델을 유연하게 변경할 수 있어 연구자와 데이터 과학자들이 실험을 쉽게 수행
    • 📝 사용자 친화적인 API: Pythonic한 코드 스타일과 직관적인 API 덕분에 사용이 편리, 학습과 개발 용이
    • 🌎 연구 커뮤니티에서의 인기도: 최신 연구와 모델이 PyTorch로 구현되는 경우가 많음, Hugging Face Transformers와의 호환성 덕분에 자연어 처리나 컴퓨터 비전에서 많이 사용
  • 단점: 🌐 엔터프라이즈 배포 환경에서는 TensorFlow에 비해 생태계나 배포 지원이 다소 제한적이며, 모델 서빙이나 대규모 분산 배포 환경에서의 옵션이 부족할 수 있음

🏆 Spark MLlib, TensorFlow, PyTorch 비교 요약표

특징Spark MLlibTensorFlowPyTorch
주요 목적🏗️ 대규모 전통 머신러닝🧠 딥러닝, 대규모 모델 학습 및 배포🧪 딥러닝 연구 및 실험
데이터 크기📂 대용량 분산 데이터(TB 이상)📊 다양한 크기, 특히 대용량 데이터🔬 다양한 크기, 주로 연구 및 프로토타이핑
모델 지원📈 전통적 머신러닝 알고리즘🤖 CNN, RNN, 트랜스포머 등 딥러닝 모델💡 CNN, RNN, 트랜스포머 등 딥러닝 모델
유연성🛠️ 제한적📏 다소 제한적, 단 성능 최적화 가능🔄 매우 유연, 실험적 모델 설계에 적합
생태계 및 배포🗂️ Spark 환경🔗 TFX, Serving, Lite 등 강력한 배포 지원🌐 배포 도구 부족, 주로 연구용, ONNX 사용 가능
사용 사례🔍 추천 시스템, ETL 파이프라인📱 엔터프라이즈 배포, 모바일/웹 앱, 강화 학습🧬 최신 연구, 자연어 처리, 컴퓨터 비전
장점⚡ 대용량 데이터 처리 최적화🌐 강력한 배포와 클라우드 호환성, TPU 지원🎨 동적 그래프, 사용자 친화적 API
단점🧩 딥러닝 모델 지원 부족🏔️ 복잡한 API, 유연성 제한적🌐 대규모 배포 환경에서는 제한적

🎯 결론

  • Spark MLlib은 전통적인 머신러닝 모델과 대규모 데이터 처리가 주 목표인 경우 적합합니다.
  • TensorFlow는 강력한 딥러닝 생태계를 갖추고 있어 엔터프라이즈 배포와 고성능 학습에 유리합니다.
  • PyTorch는 연구와 실험, 특히 자연어 처리와 컴퓨터 비전 연구 커뮤니티에서 선호되며 유연하고 직관적인 딥러닝 작업에 적합합니다.

각 도구는 특성과 강점이 다르기 때문에 데이터의 크기, 모델의 복잡성, 배포 환경, 유연성 필요성 등을 고려해 선택하는 것이 좋습니다.

This post is licensed under CC BY 4.0 by the author.