Iceberg는 정말 싸고 빠를까? – 운영 데이터 5가지 벤치마크 솔직한 결과
실제 운영 데이터로 Iceberg와 Hive를 비교해 비용과 속도 차이를 검증했습니다. 큰 테이블부터 옮기고 SQL 패턴을 바꿔야 효과가 커졌습니다.

실제 운영 데이터로 Iceberg와 Hive를 비교해 비용과 속도 차이를 검증했습니다. 큰 테이블부터 옮기고 SQL 패턴을 바꿔야 효과가 커졌습니다.
Iceberg 운영에서 스냅샷 폭증과 Small File 문제를 어떻게 다뤘는지 정리했습니다. 작업 이력 관리와 메인터넌스 정책으로 비용과 성능을 개선한 사례입니다.
전수 적재의 지연과 정합성 문제를 해결하기 위해 CDC 기반 증분 복제 파이프라인을 설계했습니다. 전체 로우 해시와 사후 검증으로 멱등성과 신뢰도를 높이고, 시간 단위 배치로 최신성을 개선했습니다.
DynamoDB+S3 이중 저장을 Iceberg 단일 테이블로 통합해 비용을 약 91.5% 절감했습니다. 조회 성능과 서빙 안정성도 함께 개선하고, 컴팩션과 조회의 균형 중요성을 정리했습니다.
오픈소스 PDF 라이브러리 도입과 OpenPDF 선택, 전자서명 저수준 구현 과정을 공유했습니다.문서 검증과 P95 모니터링으로 마이그레이션 안정성도 확인했습니다.
DBT와 CDC, Airflow로 클라이언트 여정을 추적하는 `data_logs` 테이블 구축 사례를 소개했습니다.복잡한 조인과 스캔 비용을 줄이기 위해 증분 모델링과 파티션 최적화를 적용했습니다.
Nifi 기반 SMS 파이프라인의 구조적 한계를 해결하기 위해 Apache Flink로 전환했습니다. 실시간 처리, 상태 관리, 운영 안정성과 확장성을 함께 개선했습니다.
RBI의 디지털 대출 가이드라인이 인도 시장의 규제 기준을 구체화한 내용을 정리했습니다. True Balance가 이를 기준으로 역할 분리와 신속한 대응을 준비한 사례도 함께 다뤘습니다.
RBI가 디지털 대출 규제 DLG를 발표하며 대출, 문서, 데이터 기준을 구체화했습니다. True Balance는 역할 분리와 신속한 대응으로 규제 준수 체계를 마련했습니다.