Lakeflow Connect란?

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왜 Lakeflow Connect가 필요한가요?

1. 소스 시스템에 연결하는 코드 작성
2. 초기 전체 데이터 복사(Full Load)
3. 이후 변경된 데이터만 추적하는 CDC 로직 구현
4. 스키마 변경 감지 및 대응
5. 오류 처리, 재시도, 모니터링 구현

💡 Lakeflow Connect 는 외부 데이터 소스(데이터베이스, SaaS 애플리케이션)에서 Databricks 레이크하우스로 데이터를 자동으로 수집하는 관리형 커넥터 서비스입니다. Fivetran, Airbyte 같은 데이터 통합(ELT) 도구와 유사한 역할을 하지만, Databricks 플랫폼에 네이티브로 통합되어 있습니다.

💡 CDC(Change Data Capture) 란 소스 데이터베이스에서 발생하는 INSERT, UPDATE, DELETE 등의 변경 사항을 실시간으로 캡처하여 대상 시스템에 반영하는 기술입니다. 전체 데이터를 매번 다시 복사하는 것보다 훨씬 효율적이며, 소스 시스템에 대한 부하도 최소화합니다.

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지원 소스 시스템 상세

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데이터베이스 커넥터

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SaaS 커넥터

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파일/기타 커넥터

🆕 최신 동향: Databricks는 매 릴리즈마다 새로운 커넥터를 추가하고 있습니다. 최신 지원 소스 목록은 공식 문서에서 확인하실 수 있습니다.

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아키텍처: 전체 동작 흐름

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주요 구성 요소

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초기 스냅샷 vs CDC 증분 동기화

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1단계: 초기 스냅샷 (Initial Snapshot)

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2단계: CDC 증분 수집 (Incremental CDC)

소스에서 변경 발생:
  - INSERT: id=4, Park, Incheon (신규)
  - UPDATE: id=2, Lee, Seoul (도시 변경)
  - DELETE: id=3 (삭제)

CDC 스트림으로 변경분만 전달:

| op | id | name | city | ts |
|----|----|------|------|----|
| INSERT | 4 | Park | Incheon | ... |
| UPDATE | 2 | Lee | Seoul | ... |
| DELETE | 3 | | | ... |

대상 테이블에 반영:

| id | name | city | 상태 |
|----|------|------|------|
| 1 | Kim | Seoul | 변경 없음 |
| 2 | Lee | Seoul | UPDATE 반영 |
| 4 | Park | Incheon | INSERT 반영 |

> id=3은 DELETE 반영으로 제거됨

💡 CDC의 장점: 전체 데이터를 매번 다시 복사하는 Full Load 방식 대비, CDC는 변경분만 전달하므로 소스 시스템의 부하가 최소화 되고, 네트워크 트래픽이 크게 줄어들며, 수집 지연시간이 초 단위로 단축 됩니다.

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스키마 진화(Schema Evolution) 처리

⚠️ 비호환 스키마 변경: 컬럼 타입을 호환되지 않는 형태로 변경하면(예: VARCHAR → INT) 파이프라인이 일시 중지될 수 있습니다. 이 경우 수동으로 대응이 필요합니다.

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에러 처리 및 재시도 메커니즘

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성능 특성 및 제한사항

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성능 특성

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주요 제한사항

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실습 예제: MySQL CDC 파이프라인 설정

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사전 준비

1. 소스 MySQL 설정: Binlog가 활성화되어 있어야 합니다
2. 네트워크: Databricks에서 MySQL에 접속 가능해야 합니다
3. 계정: SELECT, REPLICATION SLAVE, REPLICATION CLIENT 권한 필요

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Step 1: Unity Catalog Connection 생성

-- MySQL Connection 생성
CREATE CONNECTION mysql_erp
TYPE MYSQL
OPTIONS (
    host = 'mysql-prod.example.com',
    port = '3306',
    user = 'databricks_cdc',
    password = secret('my-scope', 'mysql-erp-password')
);

-- 연결 테스트 (권한 확인)
-- Catalog Explorer > External Data > Connections에서 "Test Connection" 클릭

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Step 2: Ingestion Pipeline 생성 (UI)

1. Pipelines 메뉴 → Create Pipeline 클릭
2. Ingestion (Lakeflow Connect) 선택
3. 소스 유형: MySQL 선택
4. Connection: mysql_erp 선택
5. 수집할 스키마/테이블 선택
6. 대상 카탈로그/스키마 지정 (예: analytics.bronze)
7. 실행 모드: Continuous(실시간) 또는 Triggered(주기적)
8. Create 클릭

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Step 3: 수집 결과 확인

-- 수집된 데이터 확인
SELECT * FROM analytics.bronze.customers LIMIT 10;

-- 수집 메타데이터 확인 (CDC 타임스탬프)
SELECT _ingested_at, _change_type, *
FROM analytics.bronze.orders
ORDER BY _ingested_at DESC
LIMIT 20;

-- 소스와 대상 건수 비교
SELECT 'source' AS origin, COUNT(*) AS cnt
FROM mysql_connection.ecommerce.customers
UNION ALL
SELECT 'target', COUNT(*)
FROM analytics.bronze.customers;

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현업 사례: Fivetran에서 Lakeflow Connect로 전환한 기업의 비용 비교

🔥 실전 경험담 한 중견 이커머스 기업에서 Fivetran으로 MySQL(주문, 고객, 상품 등 15개 테이블)과 Salesforce(10개 오브젝트)를 수집하고 있었습니다. Fivetran의 월 비용은 행(Row) 기반 과금으로 월 약 $3,500 이었습니다. Lakeflow Connect GA 이후, MySQL 커넥터를 Lakeflow Connect로 전환한 결과는 다음과 같았습니다:

항목	Fivetran	Lakeflow Connect	절감
MySQL (15 테이블)	$2,100/월	$800/월 (DBU)	62% 절감
Salesforce (10 오브젝트)	$1,400/월	$1,400/월 (Fivetran 유지)	0%
합계	$3,500/월	$2,200/월	37% 절감

Salesforce는 Lakeflow Connect로 아직 전환하지 않았습니다 (당시 GA가 아니었기 때문). 핵심 절감 요인은 Fivetran의 행 기반 과금 vs Lakeflow Connect의 DBU 과금 차이 였습니다. CDC로 변경분만 수집하면 실제 처리량이 적어 DBU 비용이 낮게 유지됩니다.

💡 현업 팁: 비용 절감 외에도, Lakeflow Connect 전환의 숨은 장점은 관리 포인트 감소 입니다. Fivetran은 별도 SaaS 콘솔에서 관리해야 하지만, Lakeflow Connect는 Databricks 내에서 모든 것을 관리합니다. Unity Catalog 리니지도 자동으로 추적되어 “이 데이터가 어디에서 온 것인지” 한눈에 파악할 수 있습니다.

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CDC 지연시간의 현실

🔥 이것을 안 하면: “CDC니까 실시간이겠지”라고 기대하면 안 됩니다. 한 고객사에서 “주문 후 1초 이내에 대시보드에 반영되어야 한다”는 요구사항을 가지고 Lakeflow Connect를 도입했다가, 실제 지연이 30초~1분이라는 것을 알고 실망한 적이 있습니다. CDC의 지연시간은 “분 단위 준실시간”이지, “초 단위 실시간”이 아닙니다. 초 단위 실시간이 필요하면 Kafka + Structured Streaming 조합을 고려해야 합니다.

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지연시간을 최소화하는 팁

1. 소스 DB와 같은 리전에 Databricks 배포: 네트워크 지연 최소화
2. Private Link 사용: 퍼블릭 인터넷 대비 지연 50% 이상 감소
3. 대형 LOB 컬럼 제외: TEXT, BLOB 같은 대용량 컬럼은 별도 수집
4. Continuous 모드 사용: Triggered 모드는 폴링 간격만큼 추가 지연 발생

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커넥터가 없는 소스 대응 전략

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커스텀 JDBC 수집 예시

# Lakeflow Jobs에서 JDBC로 직접 수집하는 패턴
# Lakeflow Connect에 없는 DB2 같은 소스에 활용

def incremental_jdbc_load(spark, source_table, target_table, watermark_col):
    """증분 수집 패턴: 마지막 수집 시점 이후 변경분만 가져오기"""

    # 마지막 수집 시점 확인
    last_watermark = spark.sql(f"""
        SELECT COALESCE(MAX({watermark_col}), '1970-01-01')
        FROM {target_table}
    """).collect()[0][0]

    # 변경분만 수집
    jdbc_url = dbutils.secrets.get("prod-secrets", "db2-jdbc-url")
    new_data = (spark.read.format("jdbc")
        .option("url", jdbc_url)
        .option("user", dbutils.secrets.get("prod-secrets", "db2-user"))
        .option("password", dbutils.secrets.get("prod-secrets", "db2-pass"))
        .option("query", f"""
            SELECT * FROM {source_table}
            WHERE {watermark_col} > '{last_watermark}'
        """)
        .load())

    # Delta 테이블에 MERGE
    new_data.createOrReplaceTempView("new_data")
    spark.sql(f"""
        MERGE INTO {target_table} AS t
        USING new_data AS s
        ON t.id = s.id
        WHEN MATCHED THEN UPDATE SET *
        WHEN NOT MATCHED THEN INSERT *
    """)

💡 현업 팁: 커넥터가 없는 소스가 1~2개라면 커스텀 JDBC로 충분합니다. 하지만 5개 이상이면 Fivetran을 병행하는 것이 총 비용(개발 인건비 포함)에서 유리 합니다. 커스텀 코드는 유지보수 비용이 숨어 있기 때문입니다 (스키마 변경 대응, 에러 처리, 모니터링 등).

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다른 수집 도구와의 비교

💡 선택 기준: Lakeflow Connect가 지원하는 소스라면 네이티브 통합의 이점(Unity Catalog 자동 연동, 리니지, 서버리스)이 크므로 Lakeflow Connect를 우선 사용합니다. 지원되지 않는 소스가 많다면 Fivetran이나 Airbyte를 보조적으로 활용할 수 있습니다.

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정리

• Lakeflow Connect 는 외부 DB/SaaS에서 코드 없이 관리형으로 데이터를 수집하는 서비스입니다
• 초기 스냅샷 + CDC 증분 수집 을 자동으로 처리하여 소스 시스템 부하를 최소화합니다
• 스키마 진화를 자동으로 감지 하고 대상 테이블에 반영합니다
• Unity Catalog와 네이티브로 통합되어 자격증명 관리, 메타데이터, 리니지 가 자동화됩니다
• 지원 커넥터가 없는 소스는 Lakeflow Jobs + 커스텀 코드 로 대응합니다

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참고 링크

• Databricks: Lakeflow Connect
• Databricks: Create a Connection
• Databricks: Lakeflow Connect Supported Sources
• Databricks Blog: Introducing Lakeflow Connect
• Databricks: CDC with Lakeflow Connect