레이크하우스 아키텍처는 데이터 레이크의 비정형 데이터 확장성과 데이터 웨어하우스의 정형화된 성능을 결합하기 위해 개발되었습니다. 이러한 변화를 통해 엔터프라이즈 데이터가 하나로 통합되었고, 조직이 신뢰할 수 있는 최초의 진정한 ‘단일 정보 공급원’이 마련되었습니다. 하지만 2026년에는 그 역할이 한층 확대되었습니다. 에이전트 기반 AI 시대에 접어들면서 레이크하우스는 과거 데이터를 바탕으로 한 보고와 의사결정 지원을 위한 저장소에서 자율적인 엔터프라이즈 에이전트가 즉각적으로 판단하고 실행할 수 있도록 지원하는 고성능 컨텍스트 계층으로 진화하고 있습니다. 레이크하우스의 개방적이고 유연하며 신뢰할 수 있는 기반은 상호 운용성, 실시간 데이터 처리, 보안, 거버넌스, 클라우드와 온프레미스 간 이동성, 관리 및 운영 전반에 내장된 AI 자동화를 통해 한층 강화됩니다.
Cloudera는 Fortune 2000 리더들이 데이터 자산을 바라보는 방식이 근본적으로 변화하고 있음을 확인하고 있습니다. 이러한 변화의 배경에는 자율 AI 에이전트에 필요한 데이터를 효율적으로 제공해야 한다는 압박이 있습니다. 리더들은 Cloudera 레이크하우스를 활용해 정형, 반정형, 비정형 데이터를 통합하고 ‘제로 카피’, ‘제로 ETL’, 거의 실시간에 가까운 모델 미세 조정, 실시간 추론을 구현하고 있습니다. 레이크하우스는 RAG 파이프라인, AI 피처 스토어, 실시간 스트리밍 파이프라인을 지원하며 엔터프라이즈 에이전트를 위한 거버넌스 프레임워크, 의미 기반 컨텍스트 계층, 운영 인텔리전스를 제공합니다.
데이터 레이크하우스의 진화
상호 운용성: ‘통합 우선’의 함정에서 벗어나기
AI 시대에는 데이터가 가장 강력한 경쟁력입니다. 따라서 사용할 도구와 AI를 학습 및 실행할 환경은 데이터 전략에 맞춰 선택되어야 합니다. 데이터 전략이 도구나 환경에 끌려가서는 안 됩니다. 하지만 여전히 많은 벤더는 ‘통합 우선’ 모델을 내세우며 데이터를 사용하기 전에 자사의 독점 거버넌스 또는 클라우드 환경으로 데이터를 이동하거나 복사하도록 요구합니다. 이는 데이터 전략의 비용, 복잡성, 리스크를 높일 뿐만 아니라 데이터에 대한 소유권과 통제권을 일부 포기해야 하는 상황으로 이어질 수 있습니다.
데이터 레이크하우스는 데이터 전략이 바뀌더라도 그 변화에 맞춰 조정될 수 있도록 개방적이고 유연하며 이동성과 상호 운용성을 갖추고 있어야 합니다. 이에 따라 개방형 테이블 형식(Apache Iceberg), 개방형 카탈로그(Apache Polaris), 개방형 쿼리 엔진, REST API, 페더레이션 액세스가 새로운 표준으로 자리 잡으며 Cloudera의 레이크하우스를 구성하는 핵심 기반이 되고 있습니다.
컨텍스트 인식 하이브리드 레이크하우스
LLM은 인터넷 데이터를 기반으로 학습됩니다. 하지만 이 모델들이 기업의 비즈니스를 이해하는 것은 아닙니다. 이제 AI의 성공은 모델 품질만으로 결정되지 않습니다. AI의 성과는 어떤 워크플로를 자동화하는지, 그리고 ERP 레코드, 금융 거래, 공급망 로그 등 모델에 제공하는 비즈니스 컨텍스트가 얼마나 정확한지에 달려 있습니다.
Cloudera Data Lakehouse는 에이전트를 위한 안전하고 체계적으로 보호되는 컨텍스트 인식 계층을 제공합니다.
종합 컨텍스트: 단일 거버넌스 계층을 통해 엣지, 데이터 센터, 클라우드의 데이터를 통합하고 사용할 수 있도록 하여 완전한 360도 컨텍스트를 제공합니다.
멀티모달 데이터: 로그, 동영상, 이미지와 같은 비정형 데이터를 변환, 정제, 통합하고 정형 테이블과 함께 활용해 분석과 추론을 강화합니다.
공통 시맨틱: 기술, 비즈니스, 운영 메타데이터를 결합해 에이전트가 올바른 비즈니스 컨텍스트 안에서 데이터를 쉽게 찾고 이해하며 사용할 수 있도록 합니다.
전 과정에 대한 데이터 계보: AI 에이전트가 100만 달러 규모의 조달 결정을 내릴 때는 의사결정의 근거와 과정을 추적할 수 있는 기록, 즉 설명 가능성이 필요합니다. Cloudera는 엣지 센서부터 최종 모델 출력까지 이어지는 종합적인 추적성과 자동화된 데이터 계보를 통해 이러한 설명 가능성을 제공합니다.
Cloudera 레이크하우스는 분산된 이기종 환경 전반에서 실시간 컨텍스트를 제공하여 기업이 데이터, 모델, 비즈니스 규칙에 대한 통제권을 유지하면서도 AI 시스템에 완전한 컨텍스트를 제공할 수 있도록 지원합니다.
이동 가능한 AI
Cloudera는 데이터가 어디에 있든 해당 위치에서 분석과 AI를 활용할 수 있도록 지원합니다. 데이터가 온프레미스 오브젝트 스토어, 프라이빗 클라우드 또는 여러 퍼블릭 클라우드에 분산되어 있더라도 Cloudera의 레이크하우스는 통합된 제로 카피 아키텍처를 통해 이동 가능한 AI를 제공합니다. 클라우드에서 구축하고 온프레미스에서 추론을 실행할 수 있으며 리팩터링 비용 없이 데이터를 직접 통제하고 지식 재산 유출을 방지할 수 있습니다. OCBC Bank 같은 글로벌 금융기관은 이러한 개방형 아키텍처를 통해 엄격한 지역별 데이터 상주 및 주권 요구 사항을 충족하면서 그룹 전반으로 AI/ML 역량을 확장할 수 있습니다.
스스로 최적화하는 자율형 레이크하우스
AI 시스템은 데이터 품질, 최신성, 일관성에 매우 민감합니다. 데이터 규모와 AI 워크플로가 기하급수적으로 늘어날수록 수동 최적화는 지속하기 어려워집니다. Cloudera는 다음과 같은 작업을 지원하기 위해 AI 기반 자동화 기능을 레이크하우스 플랫폼에 직접 통합합니다.
데이터 액세스
데이터 최적화
압축
스키마 진화
태그 지정 및 분류
워크로드 튜닝
품질 모니터링
거버넌스 적용
Lineage
수명 주기 관리
이를 통해 지속적으로 스스로를 최적화하면서 데이터 및 AI 팀의 운영 복잡성을 줄입니다. 고객은 Cloudera Agent Studio를 활용해 비즈니스 의도에 따라 데이터를 자율적으로 모니터링하고 변환하며 이동하는 에이전트를 배포하고 있습니다.
배치에서 지속 처리로: 스트리밍 레이크하우스
‘스트리밍’과 ‘배치’의 경계가 점차 사라지고 있습니다. 에이전트 기반 워크플로를 지원하려면 데이터가 몇 분, 몇 시간 전의 상태에 머물러서는 안 됩니다. 지속적으로 흐르고 갱신되어야 합니다.
Cloudera Open Data Lakehouse는 모든 데이터 포인트를 이벤트로 처리하는 스트리밍 레이크하우스 역할을 하며, AI 에이전트가 공급망 중단이나 금융 이상 징후가 발생하는 즉시 대응할 수 있도록 합니다. 이러한 이벤트를 발생 지점에서 바로 처리하고 스트리밍 데이터가 레이크하우스로 수집되기 전에 복잡한 분석을 수행해 거의 실시간에 가까운 의사결정을 지원합니다. 또한 추론 시점에 사전 처리된 스트리밍 데이터를 에이전트에 제공해 실시간 조치를 가능하게 합니다. 이 레이크하우스는 데이터 공유와 페더레이션 기능도 포함하고 있어 불필요한 데이터 이동이나 변환 없이 다른 소스의 데이터를 최소한의 지연으로 활용해 조치를 취할 수 있도록 합니다.
엣지에서 AI까지 이어지는 연속성: 데이터 센터를 넘어 확장되는 레이크하우스와 엣지 추론
레이크하우스는 중앙 집중형 단일 시스템이 아닙니다. IoT, 스마트 팩토리, 모바일 애플리케이션이 확산되면서 엣지 추론의 중요성이 커지고 있습니다. Cloudera는 레이크하우스를 엣지까지 확장해 데이터가 생성되는 곳에서 분석과 조치를 수행하고, 여기에서 얻은 인사이트를 중앙 허브와 동기화할 수 있도록 합니다. Navistar는 수천 대의 커넥티드 트럭에서 생성되는 센서 데이터를 실시간으로 처리하고 선제적 정비 조치를 자동으로 실행하여 유지보수 비용을 30% 절감했습니다.
데이터 패브릭과 레이크하우스의 융합
Cloudera에서는 레이크하우스와 데이터 패브릭 아키텍처가 점차 융합되는 흐름이 나타나고 있습니다. 레이크하우스가 데이터를 통합한다면 데이터 패브릭은 메타데이터를 활성화합니다. 수집 단계에서 데이터 계보, 민감도 태그 등을 자동으로 캡처하는 방식입니다. 이 두 아키텍처가 결합되면 데이터 검색, 통합, 거버넌스를 자동화할 수 있습니다. 이를 통해 제로 카피, 제로 ETL, 중복 없는 보안을 기반으로 데이터가 어디에 있든 더 쉽게 액세스할 수 있습니다.
대화하는 AI에서 예측하고 실행하는 AI로
AI의 초기 발전이 대화형 AI를 중심으로 이루어졌다면 이제는 에이전트가 다음 단계의 핵심으로 떠오르고 있습니다. 이 시대의 승자는 단순히 가장 많은 데이터를 ‘저장’하는 조직이 아닙니다. 자율 시스템에 신뢰할 수 있고 지속적이며 멀티모달한 컨텍스트를 제공해 명확한 추천과 의사결정을 가능하게 하는 조직이 될 것입니다. Cloudera는 AI 에이전트가 모든 데이터에 대해 거버넌스가 적용된 페더레이션 액세스를 활용할 수 있도록 지원함으로써 세계 최대 규모의 엔터프라이즈 기업들이 ‘대화’에서 ‘실행’으로 나아가도록 돕고 있습니다.
데이터가 데이터 센터, 클라우드, 엣지 어디에 있든 Cloudera Open Data Lakehouse는 하이브리드 레이크하우스로서 에이전트 기반 AI의 미래에 대비할 수 있도록 지원합니다.
동영상을 시청* 하고 Cloudera Open Data Lakehouse가 어떻게 작동하는지 확인해 보세요.
자세한 내용은 Cloudera Open Data Lakehouse *에서 확인하세요.
