미리보기

주요 업무: 대안신용평가 데이터 파이프라인 개발 및 유지보수

데이터 파이프라인 개발 및 유지보수

• 전사 각 도메인 데이터 입수 & 요구사항에 맞는 피쳐 생성 및 사용자 키 기반 조인
• 원천 데이터 또는 요구 사항 변경에 따라 기존 파이프라인 쿼리 변경 및 과거 데이터 소급 적용
• 사용 기술: Apache Airflow, Hadoop, Hive, Spark, Presto, Trino
  
  

메타데이터 플랫폼 DataHub 배포 및 테이블 계보(lineage) 표현

• 주요 목적: 데이터 가시성 강화 및 유지보수 편의성 증대
• 사내 k8s 클러스터에 시스템 배포
• 사용 기술: docker, k8s, helm
  
  

대량 데이터 서빙을 위한 DB의 클라우드 전환 (진행중)

• 요구사항: 수천만 row x 수백 colum 규모의 테이블 데이터 OLTP 서빙
• 파일 기반 DB -> k8s로 전환하기 위한 리서치 및 부하 테스트
• 사용 기술: docker, k8s, helm, spark

기존 시스템

• cdp 클러스터에 데이터를 저장(하둡) 및 처리(spark)
• CI/CD: Jenkins
• 스파크 작업 제출 환경: 클러스터 내의 서버에서 제출
  
  

이관 후 시스템

• 사내 공통 플랫폼에 저장(하둡) 및 처리(spark)
• CI/CD: GitHub Actions, git-sync
• 스파크 작업 제출 환경: k8s 클러스터 내부 pod에서 사내 공용 spark 클러스터로 제출
  
  
• 사용 기술: docker, k8s, Github Actions, hadoop, spark

• 파일 반출 심사를 위한 내부 인하우스 툴 제작
• 심사 목록 엑셀 파일로 다운로드, 파일 크기 점검, 사내 SSO 연동, 파일 업로드, 파일 미리보기 기능 등 심사를 용이하게 하기 위한 기능 제공
• 사용 기술: FastAPI, React.js

• 네이버 쇼핑 데이터 분석을 위한 데이터 입수 지원
• LLM 기반 RAG(Retrieval Augmented Generation) 시스템 PoC 진행을 위한 Milvus Vector Store 배포
• 데이터 가시성 강화를 위한 메타정보 관리
  • WIKI 문서화
  • 다수 Hive 테이블에 테이블 코멘트 및 컬럼 코멘트 추가
• 데이터 보관 관련 기존 Policy 보완
  • 테이블 별 용량 조사 및 보관 기한 산정. 레거시 데이터 삭제
  • 오래된 데이터 삭제 코드 모듈화 하여 기존 데이터 파이프라인에 일괄 추가
  • 레거시 데이터 삭제를 통한 클러스터 용량 확보 - 1000TiB 이상
• 팀 내 입수 시스템 개선
  • spark3 작업 제출 환경 구성
    • Spark-History 서버 연동 설정
    • spark - hive 연동 설정
    • 최적화 관련 옵션 설정(Dynamic Allocation, Adaptive Query Execution 등)
    • 일부 파이프라인 Hive -> Spark 작업 전환 및 최적화로 작업 시간 3배 이상 단축 -> 마트 생성 지연 개선
• 입수 중단된 레거시 소스코드 파악 및 제거