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구글 빅쿼리 완벽 가이드

빅데이터, AI, 머신러닝 엔지니어를 위한 대용량 데이터 분석 도구

[ PDF ]
발리아파 락쉬마난, 조던 티가니 저/장현희, 변성윤 | 책만 | 2021년 02월 15일 | 원서 : Google BigQuery: The Definitive Guide: Data Warehousing, Analytics, and Machine Learning at Scale 첫번째 구매리뷰를 남겨주세요. | 판매지수 450 판매지수란?
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출간일 2021년 02월 15일
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ISBN13 9791189909260

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저자 소개 (4명)

구글 클라우드의 데이터와 머신 러닝 전문 서비스에 대한 기술 책임자다. 머신 러닝을 민주화해서 어느 곳에서 어느 사용자가 사용하든 하드웨어를 많이 갖고 있지 않아도, 통계나 프로그래밍을 깊이 있게 알지 못해도 구글의 놀라운 인프라를 사용할 수 있게 돕는다. 구글에서 근무하기 전에는 클라이미트 코퍼레이션(Climate Corporation)에서 데이터 과학자 팀을 이끌었고, NOAA 국립 폭풍 연구소의 연구 과학자... 구글 클라우드의 데이터와 머신 러닝 전문 서비스에 대한 기술 책임자다. 머신 러닝을 민주화해서 어느 곳에서 어느 사용자가 사용하든 하드웨어를 많이 갖고 있지 않아도, 통계나 프로그래밍을 깊이 있게 알지 못해도 구글의 놀라운 인프라를 사용할 수 있게 돕는다. 구글에서 근무하기 전에는 클라이미트 코퍼레이션(Climate Corporation)에서 데이터 과학자 팀을 이끌었고, NOAA 국립 폭풍 연구소의 연구 과학자로 혹독한 날씨의 진단 및 예측을 위한 머신 러닝 애플리케이션을 운영했다.

빅쿼리를 비롯한 구글 클라우드 데이터 분석 및 머신러닝 제품을 사용한 비즈니스 문제에 대한 소프트웨어 솔루션을 구축하는 팀을 이끌고 있다. 『구글 클라우드 플랫폼상의 데이터 과학』(에이콘출판, 2019)을 집필했다.
빅쿼리 제품 관리 디렉터다. 빅쿼리를 만든 엔지니어 중 한 명으로, 빅쿼리를 구글 클라우드에서 가장 성공적인 제품 중 하나로 성장시키는 데 일조했다. 빅쿼리에 관한 첫 책을 집필하고, 널리 강의해왔다. 마이크로소프트 리서치부터 시작해 머신러닝 스타트업에 이르기까지 20여 년간 소프트웨어 개발 경험을 쌓았다. 빅쿼리 제품 관리 디렉터다. 빅쿼리를 만든 엔지니어 중 한 명으로, 빅쿼리를 구글 클라우드에서 가장 성공적인 제품 중 하나로 성장시키는 데 일조했다. 빅쿼리에 관한 첫 책을 집필하고, 널리 강의해왔다. 마이크로소프트 리서치부터 시작해 머신러닝 스타트업에 이르기까지 20여 년간 소프트웨어 개발 경험을 쌓았다.
지난 10년간 호주와 캐나다에서 시니어 엔지니어 및 스태프 엔지니어로 경험을 쌓았으며 현재는 포커스미디어코리아에서 프린시플 엔지니어를 맡고 있다. 또한, 지금까지 개발 관련서 총 29권을 집필/번역하면서 책이라는 매개체로 멀리서나마 국내 개발자들과 꾸준히 소통하고자 노력하고 있다. 대표적인 번역서로는 『사이트 신뢰성 엔지니어링』(제이펍, 2018), 『클라우드 네이티브 자바』(책만, 2018), 『구글 빅쿼리 완... 지난 10년간 호주와 캐나다에서 시니어 엔지니어 및 스태프 엔지니어로 경험을 쌓았으며 현재는 포커스미디어코리아에서 프린시플 엔지니어를 맡고 있다. 또한, 지금까지 개발 관련서 총 29권을 집필/번역하면서 책이라는 매개체로 멀리서나마 국내 개발자들과 꾸준히 소통하고자 노력하고 있다. 대표적인 번역서로는 『사이트 신뢰성 엔지니어링』(제이펍, 2018), 『클라우드 네이티브 자바』(책만, 2018), 『구글 빅쿼리 완벽 가이드』(책만, 2020), 『엔터프라이즈 데이터 플랫폼 구축』(책만, 2020), 『SRE를 위한 시스템 설계와 구축』(한빛미디어, 2022) 등이 있다.
쏘카에서 머신러닝 엔지니어로 근무하고 있습니다. 데이터, 머신러닝, 머신러닝 엔지니어링, 데이터 엔지니어링, 구글 클라우드 플랫폼, MLOps 등에 관심이 있으며, 기술에 대해 이야기하는 것을 좋아합니다. 또한 기술을 이해하기 쉽게 전달하는 교육에도 관심이 많고, 알고 있는 지식을 쉽고 간결하게 전달하려고 노력하며, 주변 사람들을 성장시키고 동기부여하기 위해 애씁니다. ‘어쩐지 오늘은’이란 개발 블로그(http... 쏘카에서 머신러닝 엔지니어로 근무하고 있습니다. 데이터, 머신러닝, 머신러닝 엔지니어링, 데이터 엔지니어링, 구글 클라우드 플랫폼, MLOps 등에 관심이 있으며, 기술에 대해 이야기하는 것을 좋아합니다. 또한 기술을 이해하기 쉽게 전달하는 교육에도 관심이 많고, 알고 있는 지식을 쉽고 간결하게 전달하려고 노력하며, 주변 사람들을 성장시키고 동기부여하기 위해 애씁니다.
‘어쩐지 오늘은’이란 개발 블로그(https://zzsza.github.io/)를 운영하고 있고, 데이터 사이언스를 공부하고 싶은 분들을 위해 ‘I-want-to-study-Data-Science’(https://github.com/Team-Neighborhood/I-want-to-study-Data-Science/wiki)라는 자료를 만들었습니다. 최근엔 커리어 관련 내용을 전달하는 ‘카일 스쿨’이란 유튜브(https://www.youtube.com/c/kyleschool)를 시작했습니다. 앞으로 더 많은 곳에서 찾아뵙겠습니다!

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출판사 리뷰

한국어판 특별 서문

한국은 빅쿼리를 초창기부터 사용해 왔습니다. 2015년에는 한국의 레진 엔터테인먼트 소속 개발자가 빅쿼리 사용에 대한 세미나를 진행하기도 했죠(https://www.slideshare.net/modestjude/big-query-43974844). 클라우드 컴퓨팅이 점점 발전하면서 한국에서도 다양한 분야의 여러 기업이 데이터 웨어하우스, 데이터 분석, 머신러닝 등에 빅쿼리를 활용하는 사례가 늘고 있습니다. 하지만 한국 개발자 입장에서 빅쿼리를 시작하고 권장 사례를 찾아보기란 쉽지 않았습니다. 참고 문서의 내용과 이런저런 블로그 포스트를 찾아 조합해야 겨우 원하는 바를 찾을 수 있었을 겁니다. 그렇기에 『Google BigQuery: The Definitive Guide』의 한국어판 『구글 빅쿼리 완벽 가이드』 출간을 축하하지 않을 수가 없네요!

그동안 높은 수준의 도서를 출간해 온 책만 출판사에서 한국어판이 출간된다고 하니 정말 자랑스럽습니다. 번역 경험이 풍부한 장현희 님과 머신러닝 및 데이터 과학에 경험이 풍부한 변성윤 님이 만나 원서 내용에 충실하면서도 쉽게 읽히는 책으로 번역해냈다고 들었습니다. 저는 한국어를 모르지만 구글코리아의 믿을 만한 동료에게 물어보니 번역 품질은 걱정할 것 없다고 하더군요.

다른 클라우드 기술처럼 빅쿼리도 계속해서 빠르게 발전하고 있습니다. 작년에만 해도 스크립팅, 영구 사용자 정의 함수, 새로운 머신러닝 모델 등이 추가되었죠. 하지만 빅쿼리는 벌써 10여 년간 유지되어 온 제품이고 핵심 아키텍처도 매우 안정적이므로 이 책에서 제시하는 권장 사례는 여전히 유효합니다. 특히 이번 한국어판은 제가 2020년 6월에 마지막으로 업데이트한 원서의 내용도 담고 있다고 들었어요. 원서에 대한 내용은 깃허브 웹사이트(https://github.com/GoogleCloudPlatform/bigquery-oreilly-book)에 지속적으로 업데이트하겠습니다. 빅쿼리 사용자 커뮤니티에 합류하신 것을 환영합니다!

- 2020년 11월, 미국 워싱턴 주 벨뷰에서 / 발리아파 락쉬마난

옮긴이의 글

데이터사이언스, AI 등 데이터와 관련된 산업은 빠르게 성장하고 있습니다. 특히 최근 몇 년간 머신러닝/딥러닝 분야는 상상을 초월하는 크나큰 발전이 있었습니다. 뿐만 아니라 데이터 처리 분야도 빠르게 발전하고 있습니다. 대표적으로 아파치 하둡, 아파치 스파크 등이 있고, 많은 양의 데이터를 빠르게 처리하는 방법에 대해 고민합니다. 이런 움직임 가운데에서 구글은 2011년에 드레멜(Dremel) 엔진을 사용한 빅쿼리(BigQuery)를 출시해 데이터 처리 분야의 혁신을 이루고 있습니다.

빅쿼리는 다양한 장점이 있습니다. 그중 대표적인 장점을 꼽자면 다음과 같습니다.

ㆍ 인프라를 구글이 관리하기 때문에, 사용자 입장에서 인프라를 관리할 필요가 없습니다.
ㆍ 내부적으로 분산 처리를 사용해 데이터를 빠르게 추출 및 가공할 수 있습니다.
ㆍ 지리 데이터 분석을 위한 GIS 함수, 머신러닝을 위한 빅쿼리 ML 등을 사용할 수 있습니다.
ㆍ 파이어베이스(Firebase)를 사용할 경우, 앱 로그 데이터를 쉽게 획득할 수 있습니다.

이 책 『구글 빅쿼리 완벽 가이드』는 구글 클라우드 플랫폼의 데이터 웨어하우스인 빅쿼리에 대한 모든 것을 담은 책입니다. 빅쿼리는 대용량 데이터를 빠르게 처리할 수 있도록 설계되었으며, SQL로 데이터를 추출할 수 있기 때문에 특정 프로그래밍 언어(예를 들어 스칼라, 파이썬 등)를 사용하는 아파치 스파크 등에 비해 배우기가 수월합니다. 또한 데이터 인프라를 별도로 관리할 필요가 없기 때문에, 사용자는 인프라 관리에 신경쓰지 않고 빅쿼리에서 데이터를 추출하는 업무에 집중할 수 있습니다. 이미 많은 데이터 처리 도구가 나와 있지만, 이와 같은 이유로 최근 들어 빅쿼리는 가장 큰 각광을 받고 있습니다.

오늘날에는 데이터 분석가가 아니어도 기획자, 마케터 등 다양한 직군에서 SQL을 공부합니다. SQL은 데이터를 추출하기 위해 사용하는 언어로, SQL에 익숙하면 회사에 저장되어 있는 데이터를 쉽고 빠르게 추출할 수 있습니다. 직군을 막론하고 커리어에서 SQL을 다룰 수 있으면 매우 큰 장점이 될 수 있으므로, 조금씩 꾸준히 공부하시면 좋을 것입니다.

저 또한 빅쿼리를 4년 넘게 사용하고 있습니다. 빅쿼리를 사용하는 지난 4년 여간 많은 분이 쉽게 빅쿼리를 사용할 수 있도록 여러 자료를 만들어왔습니다. 여러 자료를 만들던 중, 이 책의 원서인 『Google BigQuery: The Definitive Guide』를 처음 접했을 때의 기분을 잊을 수 없습니다. 이 책은 빅쿼리에 관련한 책 중 가장 자세한 내용을 담고 있으며, 데이터 분석가 또는 데이터 엔지니어 모두가 읽으면 좋은 내용이 설명되어 있습니다. 국내 독자 여러분을 위해, 원서에 좀 더 내용을 추가해서 다음과 같은 내용을 한국어판에서 더 보실 수 있습니다.

1. 한국어판 특별 부록
책을 모두 번역하고 나니 실제로 파이프라인을 어떻게 만드는지에 대한 내용이 있으면 좋을 것 같아, 한국어판 특별 부록으로 ‘클라우드 컴포저와 빅쿼리를 사용한 ELT 파이프라인 만들기’라는 글을 기고했습니다. 이 부록에서는 아파치 에어플로우(Apache Airflow)의 매니지드 서비스인 클라우드 컴포저Cloud Composer 사용 방법을 안내하며 빅쿼리를 사용한 ELT 파이프라인을 만드는 내용을 배우실 수 있습니다.

2. 이 책의 소스 코드
원서의 깃허브를 확인해본 결과, 각 장별로 모든 쿼리가 각기 하나의 파일에 저장되어 있었습니다. 이 부분은 책을 공부하시는 분들의 편의성을 낮출 수 있다고 생각해, 각 예제별로 모든 쿼리를 나눠 정리하고 저장했습니다. 한국어판에 담긴 예제별 소스코드는 책만 출판사의 깃허브(https://github.com/onlybooks/bigquery)에서 확인하고 내려받으실 수 있습니다. 혹시 책을 구입하고 학습하시는 중 이해가 잘 안 되는 내용이 있으시면 이 책의 공식 깃허브 이슈 트래커(https://github.com/onlybooks/bigquery/issues)에 바로 등록하시거나, 제 깃허브 계정(zzsza)을 태그하고 질문해주시면 최대한 빠르게 답변드리겠습니다.
- 변성윤

구글 빅쿼리는 대용량 데이터의 저장 및 분석에 뛰어난 성능을 발휘하는 클라우드 기반 서비스입니다. 대용량 데이터나 빅데이터 같은 용어는 이미 오래전부터 우리 주변을 맴돌았지만 이를 제대로 저장하고 활용할 수 있는 인프라스트럭처나 애플리케이션을 구현하기란 쉽지 않은 일이었죠. 대용량 데이터를 자체적으로 처리하기 위해서는 많은 전문 지식과 비용 그리고 이를 제대로 구축할 수 있는 경험있는 개발자와 지탱할 수 있는 인프라스트럭처가 필요했지만 모든 기업이 이런 조건을 갖출 수는 없었기에 더욱 어려웠는지도 모릅니다.

하지만 클라우드 기술과 서비스가 발전하면서 이제는 매우 저렴한 비용으로 기반 인프라스트럭처나 확장성, 성능에 대한 걱정 없이 누구나 쉽고 빠르게 사용할 수 있는 기술들이 등장하기 시작했고 구글 빅쿼리는 바로 이런 가치를 제공하는 서비스 중 하나입니다. 특히 기존의 ANSI SQL과 호환되는 쿼리 언어를 지원한다는 것도 큰 장점이라고 할 수 있습니다. 타 빅데이터 플랫폼 대비 구글 빅쿼리의 장점은 크게 2가지로 정리할 수 있습니다.

1. 쉬운 사용성
아파치 스파크나 하둡 등 기존의 빅데이터 플랫폼과 달리 빅쿼리는 ANSI SQL과 호환되는 쿼리 언어를 지원하므로 대용량 데이터 처리를 아직 경험하지 못한 개발자라도 RDBMS 사용 경험이 있다면 금세 활용할 수 있을 정도로 쉽습니다. 물론 데이터가 분산되어 있다는 점과 이를 효율적으로 활용하기 위한 분산 쿼리를 작성하는 경험을 쌓아야 하지만 완전히 생소한 언어를 배우거나 로직을 구현해야 하는 것에 비하면 장족의 발전이 아닐 수 없습니다.

2. 클라우드 인프라스트럭처
여타의 클라우드 서비스가 그렇듯 빅쿼리도 클라우드 기반 서비스이므로 사용자가 직접 인프라스트럭처를 운영할 필요가 없습니다. 따라서 비싼 운영비에 대한 부담도 줄어들죠. 빅쿼리의 비용 정책은 상당히 효율적이어서 사용자가 빅쿼리의 특징을 충분히 이해하고 주의를 기울인다면 훨씬 저렴한 비용으로 훨씬 빠른 시간 내에 원하는 결과를 얻어낼 수 있습니다.

이 책은 이와 같은 빅쿼리의 탄생부터 아키텍처, 그리고 활용에 이르기까지 개발자가 필요한 지식을 재미있으면서도 실용적인 예제와 함께 설명하고 있습니다. 구글에서 클라우드 데이터 분석과 머신러닝 제품 개발에 오랜동안 빅쿼리를 활용해 온 저자진의 경험과 노하우는 이 책을 읽는 독자에게 큰 도움이 될 것입니다. 서비스에 새로운 기능이 빠르게 추가되는 클라우드 서비스를 다루는 책이다 보니, 이 책도 출간 후 7개월 만에 업데이트가 있었고, 다행히도 저자의 협조를 받아 해당 내용을 모두 반영해 출간할 수 있었습니다. 이 번역서는 최신 업데이트를 포함해 공역자이신 변성윤 님이 추가로 저술한 부록까지 포함하고 있으니 가장 최신 버전의 빅쿼리에 대해 즐겁게 학습하실 수 있으리라 믿습니다.

좋은 책과 더불어 한국어판 독자를 위해 특별히 서문까지 보내 준 저자 발리아파 락쉬마난과 조던 티가니에게 고마운 마음을 전합니다. 끝으로 어려운 시기에도 개인의 역량 강화와 대한민국 소프트웨어 산업의 발전을 위해 늘 노력하는 독자 여러분을 응원합니다. 고맙습니다.
- 장현희

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