HDFS와 Snowflake에서 SAP Integration Suite로 데이터 연계

1. HDFS란 무엇인가?

HDFS(Hadoop Distributed File System)는 빅데이터 처리 플랫폼인 Hadoop의 핵심 구성 요소로, 대량의 데이터를 여러 서버에 분산 저장하는 파일 시스템입니다. 쉽게 말해, HDFS는 데이터를 작은 조각으로 나누어 여러 컴퓨터에 저장하고, 이를 병렬로 처리해 빠르게 분석할 수 있게 해줍니다.

• 주요 특징:
  • 대용량 데이터 저장: 수십 테라바이트 이상의 데이터를 처리 가능.
  • 분산 처리: 데이터를 여러 노드에 나누어 저장하므로, 고장나도 데이터 손실 위험이 낮음.
  • 파일 기반: CSV, JSON, Parquet 같은 파일 형식을 주로 사용.
  • 사용 사례: 로그 데이터, 센서 데이터, 웹 크롤링 데이터 등 대규모 비정형/반정형 데이터를 저장.

예를 들어, 온라인 쇼핑몰의 고객 클릭 로그를 HDFS에 저장하면, 이를 분석해 고객 행동 패턴을 파악할 수 있습니다. 하지만 HDFS는 파일 시스템이므로, SQL처럼 데이터를 직접 조회하기는 어렵습니다.

2. Snowflake란 무엇인가?

Snowflake는 AWS, Azure, Google Cloud 같은 클라우드 환경에서 실행되는 데이터 웨어하우스 플랫폼입니다. 데이터를 빠르게 저장하고 SQL 쿼리로 분석할 수 있어, 데이터 분석과 보고서 작성에 최적화되어 있습니다. 쉽게 말해, Snowflake은 대량의 데이터를 체계적으로 정리하고, 원하는 정보를 빠르게 찾아주는 "스마트 창고" 같은 역할을 합니다.

• 주요 특징:
  • 클라우드 네이티브: 서버 관리 없이 확장 가능.
  • 고성능 쿼리: 복잡한 분석 쿼리도 빠르게 처리.
  • 다양한 데이터 형식 지원: CSV, JSON, Parquet 등을 로드 가능.
  • 사용 사례: 비즈니스 인텔리전스(BI), 데이터 레이크, 머신러닝 데이터 준비.

예를 들어, HDFS에 저장된 판매 데이터를 Snowflake으로 가져오면, SQL 쿼리로 매출 트렌드를 분석하거나 대시보드를 만들 수 있습니다.

3. HDFS에서 Snowflake으로 데이터 이동

질문에서 언급된 "HDFS에서 Snowflake으로 바로 적재"는 HDFS에 저장된 데이터를 중간 스토리지(예: S3) 없이 Snowflake 테이블로 직접 전송하는 프로세스를 의미합니다. 이를 이해하기 위해 간단히 알아보겠습니다.

• 방법:
  1. HDFS 데이터 추출: HDFS에 저장된 CSV, JSON, Parquet 파일을 Hadoop 클러스터에서 추출.
  2. Snowflake 외부 스테이지: Snowflake은 외부 스토리지(HDFS 포함)를 "외부 스테이지"로 설정할 수 있습니다. HDFS 데이터를 Snowflake의 COPY INTO 명령어로 테이블에 로드.
  3. ETL 도구: Integrate.io, CData Sync 같은 도구를 사용하면 HDFS 데이터를 자동으로 Snowflake에 로드 가능.
  4. 직접 연결: Hadoop 클러스터에서 데이터를 추출해 Snowflake의 JDBC/ODBC 인터페이스로 전송.
• 예시:
  • HDFS에 sales_2025.csv 파일이 있다고 가정하면, 이를 Snowflake의 SALES 테이블로 로드.
  • Snowflake에서 COPY INTO SALES FROM @hdfs_stage/sales_2025.csv; 같은 명령어로 데이터를 로드.

이 과정에서 Snowflake은 HDFS 데이터를 체계화된 테이블로 변환해 SQL 쿼리로 접근할 수 있게 만듭니다.

4. SAP Integration Suite란?

SAP Integration Suite는 SAP의 클라우드 기반 통합 플랫폼으로, 서로 다른 시스템(예: SAP ERP, Snowflake, 외부 API)을 연결해 데이터를 주고받게 합니다. 쉽게 말해, 여러 시스템이 "대화"할 수 있도록 다리 역할을 합니다.

• 주요 기능:
  • 다양한 어댑터: JDBC, OData, REST, Snowflake 어댑터 등으로 다양한 시스템 연결.
  • iFlow: 데이터를 처리하는 워크플로우(Integration Flow)를 설계.
  • 실시간/배치 처리: 실시간 데이터 조회 또는 주기적인 데이터 동기화 지원.

SAP Integration Suite는 특히 Snowflake과의 통합에서 강력한 성능을 발휘합니다.

5. SAP Integration Suite와 Snowflake 연동

SAP Integration Suite는 Snowflake 어댑터를 통해 Snowflake 데이터와 직접 연결할 수 있습니다. HDFS 데이터를 Snowflake으로 적재한 후, SAP Integration Suite가 Snowflake 테이블에서 데이터를 읽거나 쓰는 방식이 가장 효율적입니다.

5.1. Snowflake 어댑터 설정

Snowflake 어댑터는 JDBC 기반으로 Snowflake 데이터베이스에 접근합니다. 설정 과정은 다음과 같습니다:

1. 연결 정보 입력:
   • 호스트: Snowflake 계정 URL (예: <account>.snowflakecomputing.com).
   • 데이터베이스/스키마: 대상 데이터베이스와 스키마.
   • 웨어하우스: Snowflake의 컴퓨팅 리소스 이름.
   • 인증: 사용자 이름/비밀번호 또는 OAuth.
2. iFlow 구성: SAP Integration Suite에서 iFlow를 만들어 Snowflake 쿼리를 실행하거나 데이터를 전송.
3. 보안: Snowflake의 데이터 암호화와 IAM 역할을 활용해 안전한 연결 보장.

5.2. HDFS와의 직접 연동 한계

SAP Integration Suite는 HDFS를 직접 지원하는 어댑터가 없습니다. 따라서 HDFS 데이터를 직접 처리하려면 추가 단계가 필요합니다:

• 파일 추출: HDFS에서 CSV/JSON 파일을 추출해 SFTP 서버로 전송.
• 커스텀 어댑터: Hadoop 클러스터와 REST API를 개발해 데이터를 전송.
• Snowflake 중개: HDFS 데이터를 Snowflake으로 적재한 후, SAP Integration Suite가 Snowflake을 통해 데이터를 처리하는 방식이 가장 간단.

HDFS 데이터를 Snowflake으로 이미 적재하고 있다면, SAP는 Snowflake만 대상으로 하면 되므로 복잡도가 줄어듭니다.

6. SAP Integration Suite로 데이터 연계 방법

SAP Integration Suite에서 Snowflake 데이터를 처리하는 두 가지 주요 방법, 실시간 호출과 배치 처리를 설명합니다.

6.1. 실시간 호출

실시간 호출은 SAP 시스템이 Snowflake 데이터를 즉시 조회하거나 업데이트해야 할 때 사용됩니다. 예를 들어, SAP ERP에서 주문 데이터를 Snowflake의 판매 데이터와 비교하려는 경우입니다.

• 구성 방법:
  1. Snowflake 어댑터를 설정해 SAP Integration Suite와 Snowflake 연결.
  2. iFlow에서 SELECT 쿼리를 실행해 Snowflake 테이블 데이터 조회.
  3. 데이터를 XML/JSON으로 변환해 SAP 시스템으로 전송.
  4. 필요 시 INSERT/UPDATE 쿼리로 Snowflake 데이터를 갱신.
• 장점:
  • 최신 데이터 즉시 활용.
  • 소량 데이터 처리에 적합.
• 제한점:
  • 대량 데이터 처리 시 성능 저하 가능.
  • Snowflake 컴퓨팅 비용 증가.
• 예시:
  • SAP에서 고객 ID를 전송하면, Snowflake의 CUSTOMER 테이블에서 해당 고객 정보를 조회해 SAP로 반환.

6.2. 배치 처리

대량 데이터나 주기적인 동기화가 필요할 때는 배치 처리가 적합합니다. 예를 들어, HDFS에서 Snowflake으로 적재된 일일 판매 데이터를 SAP ERP로 전송하는 경우입니다.

• 구성 방법:
  1. Snowflake 어댑터로 대상 테이블 설정.
  2. iFlow에 타이머를 추가해 매일(예: 00:00) 데이터를 조회.
  3. CSV/JSON 형식으로 데이터를 export하거나, SQL 쿼리로 데이터를 처리.
  4. 데이터를 SAP 시스템에 맞게 변환 후 전송.
• 장점:
  • 대량 데이터 처리에 효율적.
  • 시스템 부하 분산 가능.
• 제한점:
  • 실시간 처리가 불가.
  • 초기 설정 복잡.
• 예시:
  • Snowflake의 SALES 테이블에서 매일 데이터를 추출해 SAP ERP의 재고 관리 모듈로 전송.

6.3. HDFS 데이터를 고려한 연계

HDFS 데이터를 Snowflake으로 적재한 후, SAP Integration Suite는 Snowflake을 대상으로 데이터를 처리합니다. HDFS를 직접 처리하려면, HDFS에서 파일을 추출해 SFTP로 전송한 후 SAP Integration Suite의 SFTP 어댑터로 처리해야 하지만, 이는 비효율적입니다. 따라서 Snowflake을 중간 레이어로 사용하는 것이 권장됩니다.

7. 성공적인 데이터 연계를 위한 팁

1. Snowflake 연계:
   • Snowflake 웨어하우스 크기를 데이터 처리량에 맞게 조정해 비용과 성능 최적화.
   • JDBC 연결 시 Snowflake의 보안 설정(암호화, IAM 역할)을 철저히 관리.
   • 대량 데이터는 Snowflake의 COPY INTO로 효율적으로 로드.
2. HDFS 데이터 처리:
   • HDFS 데이터를 Snowflake으로 적재할 때, CSV/JSON 같은 구조화된 형식을 사용.
   • HDFS와 Snowflake 간 파이프라인을 자동화하려면 Integrate.io 같은 ETL 도구 고려.
3. SAP Integration Suite 설정:
   • iFlow에서 데이터 청크를 나누어 처리해 네트워크 부하 감소.
   • 오류 처리 로직을 추가해 데이터 무결성 보장.
   • SAP Community와 Snowflake 문서를 참고해 최신 어댑터 설정 확인.
4. 대안 도구:
   • SAP Data Services: HDFS와 Snowflake 간 대량 데이터 ETL에 적합.
   • AWS AppFlow: Snowflake 데이터를 SAP로 전송하는 대안.
   • Snowflake Snowpipe: HDFS 데이터를 실시간으로 Snowflake에 로드.

8. 마무리

HDFS는 대량 데이터를 저장하는 강력한 파일 시스템이고, Snowflake은 데이터를 빠르게 분석할 수 있는 클라우드 데이터 웨어하우스입니다. SAP Integration Suite는 Snowflake 어댑터를 통해 이 데이터를 SAP 시스템과 쉽게 연결할 수 있습니다. HDFS 데이터를 Snowflake으로 적재한 후, 실시간 호출이나 배치 처리로 SAP와 연동하는 방식이 가장 효율적입니다. HDFS와의 직접 연동은 복잡하므로, Snowflake을 중간 레이어로 활용하세요.

참고 자료:

• SAP Help Portal: SAP Integration Suite Snowflake 어댑터
• Snowflake 공식 문서: HDFS 데이터 로드
• Hadoop 공식 문서: HDFS 아키텍처
• SAP Community: Snowflake 연계 가이드