4th Druid Meetup 참석 후기

6/8일(목) 19시부터 늦은 밤까지 4th Druid  Meetup 이 강남역 근처에서 열렸습니다(게으름병으로 이제서야 후기를…^^;). 당초 토즈 강남점에서 행사가 진행될 예정이었으나, 예상보다 많은 참가 신청자 분들로 인해 좀더 넓은 장소로 옴겨서 행사가 개최되었습니다.

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빈자리 없이 꽉 매워진 자리와 함께 진행된 행사 모습 입니다.

 

Session 1. SQL on Druid (정유선 매니저, SK텔레콤)

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첫번째 쎄쎤은 SK텔레콤 정유선 매니저님께서 SQL on Druid 에 대해 발표를 해주셨습니다. 여느 분산 플랫폼과 마찬가지로, 대중성을 위해서 SQL 의 지원은 필수적으로 수반되는 과정이 아닌가 생각되며, Druid 또한 여러가지 형태의 SQL 지원 프로젝트가 진행되고 있는데, 관련 내용을 정리하여 공개해 주셨습니다.

개인적으로는 Large-Large Fact Table 의 Join 연산에 적합하지 않은 분산 데이터베이스의 경우에 SELECT 의 지원보다는 데이터 Ingestion 과 관련된 부분의 SQL 지원이 더욱 시급하다고 생각합니다. 조인을 허락하지 않는 분산 DB 의 경우 일수록 유연한 데이터 ETL 과정과 Data Ingestion 의 연계가 핵심적인 부분이기 때문인데, Druid 의 Data Ingestion 이 생각보다 호락호락 하지 않은 부분을 감안한다면 SQL 관련 기능의 강화와 안정화가 Druid 를 더욱 대중화 시킬 수 있는 매우 중요한 요소가 아닐까 생각합니다.

Session 2. Druid in Imply (손지훈 박사, Imply Corporation)

두번째 쎄션은 Druid 를 탄생시킨 Imply Corporation 에 근무하시는 손지훈 박사님께서 발표를 해주셨습니다. 본사에 한번도 가본적이 없다는 손 박사님의 유머로 시작한 쎄션은 Druid 의 작명이 WoW 의 Druid 라는 사실과 함께 간단한 Druid 의 소개와 더불어 Imply 에서 개발하는 Druid 기반의 BI 솔루션인 Imply 에 대한 데모를 보여주셨습니다.

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(WOW 의 Druid : 와우에서 드루이드는 다양한 동물로 변신을 하는 캐릭터)

손지훈 박사님도 Imply 를 많이 써보시지는 않으신 듯한 느낌적인 느낌과 함께, 기본적인 기능과 컨셉에 대해 데모를 보여주셨으며, 아래 주소에 가시면 누구든지 데모 버전을 사용해 볼 수 있다고 합니다.

https://imply.io/product

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(발표하시는 손지훈 박사님)

 

Session 3. Druid BI 적용사례 (홍태희 매니저, SK텔레콤)

세번째 쎄션은 제가 발표를 했는데, SK텔레콤에서 Druid 를 기반으로 개발하고 있는 웹기반 BI 솔루션인 Metatron Discovery 에 대한 사내 적용사례를 소개해 드렸습니다.

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모든 데이터를 Memory 에 로딩한 후 분석을 수행하는 기존 BI 솔루션과 비교하여, Memory 에 로딩하기 어려운 정도의 큰 데이터에 대해 원활한 분석이 가능한 장점과 더불어, 실제 프로젝트 적용 시 어려움을 겪었던 UTC Time Zone 관련 내용, 그리고 Druid 의 사용자로서 Druid 의 가장 큰 단점이라 생각하는 Measure 값의 NULL 데이터 미지원에 대한 내용을 소개해 드렸으며, Large-Large Fact 테이블의 Join 을 해결하기 위해 저희가 선택한 방법에 대해서도 공유해 드렸습니다.

Jerry Jung 님께서 특별히 발표 모습을 찍어주신 ㅠ.ㅠ : https://www.facebook.com/jerryjung7/videos/1331996330169467/

 

Session 4. Realtime Analytics with Druid (한승우 책임 연구원, KT NexR)

네번째 쎄션은 KT NexR 한승우 책임 연구원께서 NexR 에서 직접 개발하신 Druid 기반의 실시간 분석 솔루션에 대한 데모를 보여주셨습니다. 올해 초부터 개발하셨다고 말씀해 주셨는데, 상당히 높은 완성도로 구현되어 있었습니다. 여러가지 차트들에 대한 대모를 보여주셨는데, Druid 의 장점이 잘 활용된 뛰어난 성능과 함께, 월 단위의 데이터를 한눈에 시각화 하여 볼 수 있는 Heap Map 스타일의 새로운 차트도 인상 깊었습니다. (제가 사진을 미쳐 못찍었습니다. 죄송..ㅠ.ㅠ  누구든 보내주시면 업데이트 할께요~)

Session 5. OLAP with Druid is Easy?!(노희재 매니저, SK텔레콤)

마지막 쎄쎤은 SK텔레콤 Metatron 핵심 개발자 중 한명이신 노희재 매니저님께서 솔루션 개발 과정에서 발생한 사용자 요구사항을 충족시키기 위해 새롭게 추가된 강려크한 Metatron 의 기능들에 대해 간략히 소개를 해주셨습니다.

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(훈남 개발자 노희재 매니저님)

Druid 에서 기본적으로 지원하지 않는 Spec 과 더불어, R 에서 사용하는 Summary 와 유사한 기능을 UI 와 함께 제공하는 등의 추가된 내용을 바탕으로 간단한 데모를 보여주셨습니다.

Meetup Review

빅데이터 기술의 전반적인 트렌드가 데이터 처리/저장 에서 분석 솔루션으로 넘어가는 추세입니다. Druid 기반 기술도 BI 솔루션과 연계하여 적극적으로 활용될 수 있는 솔루션을 만들기 위한 치열한 경쟁이 시작되었습니다. 어떤 솔루션이 최종 승자가 될런지 모르겠으나, 전통적인 BI 솔루션 강자와의 차별화, 그리고 그들의 장점을 수용할 수 있는 유연함을 갖는 솔루션이 살아남게 될 것 입니다. 앞으로 Druid 가 BI 솔루션과 접목되어 활용되는 사례는 더욱 늘어날 것 같습니다. Meetup 발표자료는 아래 주소에서 다운로드 받으실 수 있습니다.

https://drive.google.com/drive/folders/0B4oSFdL68nPpWmdseTdrTWlCcTA