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당근 200+개 DB 를 옮기는 ELT 플랫폼, DT Platform 을 만든 이야기
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당근 200+개 DB 를 옮기는 ELT 플랫폼, DT Platform 을 만든 이야기

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2026년 6월 4일

두줄요약

200개 이상 DB를 BigQuery로 옮기던 ELT 운영 문제를 DT Platform으로 분리·표준화했습니다. UI와 DSL, 자동 마이그레이션으로 리드타임과 리뷰 병목을 줄였습니다.

문제 상황

  • 200개 이상 DB를 한국·일본·캐나다 리전과 alpha/prod 환경별로 BigQuery에 전송하는 복잡한 ELT 운영 구조
  • 파이프라인 정의와 실행 코드의 강결합으로 인한 PR 중심 변경, 상태 파악 어려움, 리뷰 병목
  • 서비스 팀의 높은 학습 부담과 데이터 가치화 팀의 반복적인 수동 리뷰 부담

원인 분석

  • 단일 레포지토리에서 설정과 실행 코드가 함께 관리되는 구조
  • 테이블별 적재 방식, 주기, CDC, 파티션 등 환경별 변수가 많아 수동 확인 필요
  • 대규모 테이블 Sync와 세밀한 튜닝을 오픈소스 ELT 도구로 감당하기 어려운 제약

해결 방법

  • Airflow + Spark 실행 레이어는 유지하고, UI 기반 선언형 DT Platform을 별도 구축
  • 파이프라인 정의를 JSON DSL로 분리하고 S3를 통해 Airflow와 연결해 책임 분리
  • Claude Code 기반 마이그레이션 에이전트와 Notion 작업 레지스트리로 203개 파이프라인을 자동 이관

다음 읽기

#BigQuery 주제를 이어서 읽기

Mapping Karrot’s Data: How We Built Column-Level Lineage

Karrot 데이터팀이 BigQuery SQL 로그를 파싱해 컬럼 단위 데이터 계보를 구축한 과정을 소개했습니다. 테이블 단위 한계를 보완하고 영향 분석과 PII 추적을 정교하게 만든 사례입니다.

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