농업 빅데이터 분석에 MySQL HeatWave를 적용하면 어떤 결과가 나올까요?
핵심 요약: 위성·IoT 데이터를 HeatWave Lakehouse로 통합해 CSV 로딩 27배, OLAP 쿼리 30배, ML 학습 18배 개선한 사례예요. ETL 제거가 실시간 농업 분석의 핵심이라는 점을 보여줘요.
위성 데이터로 농작물 생육을 분석하는 플랫폼을 운영하다 보면, 어느 순간 데이터 파이프라인이 병목이 되는 시점이 와요. 센서 데이터는 실시간으로 쌓이고, 위성 영상에서 추출한 NDVI(정규식생지수) 데이터는 수백 GB 단위로 Object Storage에 적재되는데, 이걸 분석하려면 별도 시스템으로 옮겨야 하는 구조. ETL 파이프라인이 복잡해질수록 "어제 데이터"를 보고 의사결정을 내리는 상황이 반복돼요.
저희가 컨설팅한 새팜(SaeFarm)이 정확히 이 문제를 겪고 있었어요. 위성 기반 정밀 농업 플랫폼을 운영하면서, OLTP(농장 관리 트랜잭션)와 OLAP(위성 데이터 분석)을 별도 시스템으로 분리 운영하다 보니 인프라 복잡도와 비용이 감당하기 어려운 수준까지 올라갔어요.
이 글에서는 새팜이 MySQL HeatWave Lakehouse를 도입해서 위성 데이터 통합 분석 아키텍처를 어떻게 단순화했는지, 그리고 실제로 어떤 성능 개선을 얻었는지 구체적 수치와 함께 정리할게요.
새팜은 어떤 회사인가요?
새팜은 위성 영상과 IoT 센서 데이터를 결합해서 농작물 생육 상태를 분석하는 스마트팜 플랫폼을 운영하는 회사예요. Sentinel-2, Landsat 같은 위성에서 촬영한 영상을 처리해서 NDVI, 토양 수분 지수, 작물 건강 지표를 산출하고, 이를 기반으로 농가에 정밀 농업 의사결정을 지원해요.
데이터 규모가 작을 때는 문제가 없었어요. 하지만 서비스 대상 농지가 확대되면서 위성 데이터 처리량이 급격히 늘어났고, 기존 아키텍처로는 분석 속도를 유지할 수 없는 상황에 도달했어요.
OLTP와 OLAP 분리가 만든 복잡성
새팜의 기존 아키텍처는 전형적인 분리 구조였어요. MySQL로 농장 관리 트랜잭션(OLTP)을 처리하고, 분석 쿼리(OLAP)는 별도 시스템에서 돌리는 방식이었어요.
처음에는 이 구조가 합리적으로 보였어요. 하지만 운영하면서 세 가지 병목이 드러났어요.
첫 번째는 데이터 로딩 속도예요. 위성에서 추출한 CSV 파일을 분석 DB에 적재하는 데 10GB(약 800개 파일) 기준으로 85분이 걸렸어요. 하루에 여러 차례 위성 데이터가 갱신되는 환경에서 이 속도는 실시간 분석을 불가능하게 만들었어요.
두 번째는 분석 쿼리 성능이에요. 수개월치 위성 데이터를 조인해서 작물 생육 추이를 분석하는 OLAP 쿼리가 142분씩 걸렸어요. 농가에 "오늘 오후에 관개를 시작하세요"라는 권고를 내려야 하는데, 분석 결과가 2시간 뒤에 나오면 의미가 없어요.
세 번째는 ML 학습 시간이에요. 작물 수확량 예측, 병해충 발생 예측 같은 ML 모델을 학습시키는 데 320분(5시간 이상)이 소요됐어요. 모델을 개선하려면 데이터를 별도 ML 플랫폼으로 내보내야 했고, 이 과정에서 데이터 이동 비용과 정합성 문제가 추가로 발생했어요.
| 병목 항목 | 기존 소요 시간 | 비즈니스 영향 |
|---|---|---|
| CSV 데이터 로딩 (10GB, 800파일) | 85분 | 실시간 분석 불가 |
| OLAP 분석 쿼리 | 142분 | 의사결정 지연 |
| ML 모델 학습 | 320분 | 모델 개선 주기 길어짐 |
오래된 건물을 리모델링하려다 벽 안에 배선이 얼마나 복잡한지 뒤늦게 발견하는 것과 비슷했어요. 시스템을 분리할수록 그 사이를 연결하는 파이프라인이 복잡해지고, 어느 한 곳에서 문제가 생기면 전체 분석 흐름이 멈추는 구조였어요.
HeatWave Lakehouse로 단일 플랫폼 통합
저희가 새팜에 제안한 해결책은 MySQL HeatWave Lakehouse였어요. 핵심 아이디어는 OLTP, OLAP, ML을 하나의 MySQL 인스턴스에서 처리하고, 위성 데이터는 Object Storage에 그대로 두면서 Lakehouse로 직접 쿼리하는 구조예요.
아키텍처 전환
기존에는 위성 데이터를 Object Storage에서 분석 DB로 복사하고, 스키마를 맞추고, 적재하는 ETL 파이프라인을 별도로 구축해야 했어요. HeatWave Lakehouse는 이 복잡한 파이프라인을 제거해요. Object Storage에 저장된 CSV, Parquet 파일을 Lakehouse 테이블로 정의하면, HeatWave가 해당 데이터를 클러스터 메모리에 로드해서 고속 분석을 수행해요. 애플리케이션 레벨에서 별도 ETL 코드를 작성할 필요 없이, MySQL 클라이언트에서 표준 SQL로 분석할 수 있는 구조예요.
-- Object Storage의 위성 데이터를 외부 테이블로 정의
CREATE TABLE satellite_ndvi (
farm_id INT,
capture_date DATE,
ndvi_value DECIMAL(5,4),
pixel_x INT,
pixel_y INT
) ENGINE=LAKEHOUSE
SECONDARY_ENGINE=RAPID
TABLE_FORMAT=CSV
CONNECTION='oci://bucket-name/satellite-data/';
-- InnoDB 테이블(농장 관리)과 Lakehouse 테이블(위성 데이터) 조인
SELECT
f.farm_name,
AVG(s.ndvi_value) AS avg_ndvi,
COUNT(*) AS data_points
FROM farms f
JOIN satellite_ndvi s ON f.id = s.farm_id
WHERE s.capture_date BETWEEN '2026-01-01' AND '2026-03-31'
GROUP BY f.farm_name
ORDER BY avg_ndvi ASC;이 쿼리가 의미하는 건, 트랜잭션 데이터(farms 테이블, InnoDB)와 위성 분석 데이터(satellite_ndvi, Object Storage 원본)를 하나의 SQL 문으로 조인할 수 있다는 거예요. HeatWave가 Lakehouse 테이블 데이터를 클러스터 메모리에 로드해서 처리하기 때문에, 별도 ETL 파이프라인 없이도 인메모리 수준의 분석 성능을 얻을 수 있어요.
데이터 흐름 구조
전환 후 아키텍처는 이렇게 단순해졌어요.
| 레이어 | 역할 | 저장소 |
|---|---|---|
| 수집 | 위성 영상, IoT 센서, 기상 데이터 | OCI Object Storage |
| 분석 | NDVI 시계열 분석, 작물 생육 추이 | HeatWave Lakehouse (Object Storage 직접 쿼리) |
| 트랜잭션 | 농장 관리, 사용자 데이터 | MySQL InnoDB |
| ML/예측 | 수확량 예측, 병해충 탐지 | HeatWave AutoML (인-데이터베이스) |
쿼리 라우팅은 자동이에요. 단순 트랜잭션(INSERT, UPDATE)은 InnoDB가 처리하고, 복잡한 분석 쿼리는 HeatWave 클러스터가 자동으로 받아서 처리해요. 애플리케이션 코드를 수정할 필요가 없었어요.
구체적 성능 개선 수치
전환 결과를 숫자로 정리하면 이래요. 모든 수치는 동일 데이터셋(10GB, 800개 CSV 파일) 기준이에요.
| 작업 | 전환 전 | 전환 후 | 개선 배율 |
|---|---|---|---|
| CSV 데이터 로딩 | 85분 | 3분 | 27배 |
| OLAP 분석 쿼리 | 142분 | 5분 | 30배 |
| ML 모델 학습 | 320분 | 18분 | 18배 |
원인을 추적한 끝에 발견한 건, 성능 차이의 핵심이 "데이터 이동 제거"에 있었다는 거예요.
CSV 로딩이 27배 빨라진 이유는 HeatWave의 Auto Parallel Loading 때문이에요. 기존에는 단일 스레드로 순차 적재했지만, HeatWave는 여러 노드가 병렬로 데이터를 로드해요. 800개 파일을 동시에 처리하면서 85분이 3분으로 줄어든 거예요.
OLAP 쿼리가 30배 빨라진 건 컬럼 기반 인메모리 처리 덕분이에요. InnoDB의 행 기반 스캔 대신 HeatWave의 컬럼 기반 MPP 엔진이 집계 쿼리를 처리하면서, 수개월치 위성 데이터 분석이 5분 수준으로 끝나게 됐어요.
ML 학습이 18배 빨라진 건 별도 플랫폼으로의 데이터 추출 과정이 사라졌기 때문이에요. 기존에는 MySQL에서 데이터를 추출해서 별도 ML 플랫폼으로 보내야 했는데, HeatWave AutoML은 클러스터 메모리에 이미 로드된 데이터에서 바로 학습을 실행해요.
-- HeatWave AutoML로 수확량 예측 모델 학습 (데이터 이동 없이)
CALL sys.ML_TRAIN(
'satellite_ndvi', -- 학습 데이터 테이블
'predicted_yield', -- 예측 대상 컬럼
JSON_OBJECT('task', 'regression'),
@model_handle
);
-- 학습된 모델로 예측 실행
CALL sys.ML_PREDICT_TABLE(
'new_satellite_data', -- 새 위성 데이터
@model_handle,
'yield_predictions' -- 결과 저장 테이블
);Lakehouse가 위성 데이터 분석에 적합한 이유
위성 데이터는 특성상 Lakehouse 아키텍처와 잘 맞아요. 이유가 세 가지 있어요.
첫째, 데이터 볼륨이 크지만 접근 빈도는 낮아요. 과거 위성 영상 데이터는 자주 조회하지 않지만, 시계열 분석 시에는 수년치를 한꺼번에 스캔해야 해요. Object Storage에 저비용으로 보관하면서 필요할 때 HeatWave 클러스터에 로드해서 분석하는 구조가 비용 효율적이에요.
둘째, 파일 포맷이 다양해요. 위성 데이터는 CSV, Parquet, GeoTIFF 파생 데이터 등 여러 포맷으로 존재해요. Lakehouse는 스키마 추론(Auto Schema Inference)을 지원해서, 파일을 올려놓기만 하면 테이블 구조를 자동으로 인식해요.
셋째, 데이터가 append-only 패턴이에요. 위성 영상은 한번 촬영되면 수정되지 않아요. 새 데이터가 계속 추가되는 구조라 Object Storage의 불변(immutable) 특성과 잘 맞아요.
운영하면서 계속 느낀 건, Lakehouse의 가장 큰 가치가 "별도 ETL 파이프라인을 구축하지 않아도 된다"는 점에 있었다는 거예요. 기존에는 분석할 때마다 데이터를 복사하고 스키마를 맞추는 코드를 유지보수해야 했는데, 이제는 Lakehouse 테이블 정의만으로 Object Storage 데이터를 분석 워크로드에 통합할 수 있어요.
도입 과정에서 만난 현실적 고려사항
성능 수치만 보면 당장 전환하고 싶어지지만, 실제 프로젝트에서는 몇 가지 현실적인 이슈를 만났어요.
메모리 사이징이 첫 번째 과제였어요. HeatWave는 인메모리 처리 방식이라, 자주 분석하는 데이터셋 크기에 맞는 노드 수를 산정해야 해요. 새팜의 경우 최근 6개월치 위성 데이터를 HeatWave 메모리에 상주시키고, 그 이전 데이터는 Lakehouse를 통해 Object Storage에서 직접 쿼리하는 하이브리드 전략을 택했어요.
기존 애플리케이션 호환성 검증도 필요했어요. 새팜의 농장 관리 애플리케이션은 표준 MySQL 프로토콜을 사용하고 있어서 코드 변경 없이 연결할 수 있었지만, 일부 복잡한 서브쿼리가 HeatWave에서 처리되지 않고 InnoDB로 폴백되는 케이스가 있었어요. 사전에 EXPLAIN으로 확인하는 과정이 필요했어요.
OCI 환경 학습 곡선도 있었어요. 기존에 다른 클라우드를 주로 사용하던 팀이라면, OCI의 네트워킹, IAM, Object Storage 설정에 익숙해지는 데 추가 시간이 소요돼요. 다만 MySQL 자체는 동일하기 때문에 DB 운영 관점에서의 학습 부담은 크지 않았어요.
| 고려사항 | 새팜의 대응 |
|---|---|
| 메모리 사이징 | 최근 6개월 데이터만 인메모리, 나머지는 Lakehouse |
| 쿼리 호환성 | EXPLAIN으로 사전 검증, 폴백 케이스 발견 후 쿼리 리팩토링 |
| OCI 학습 곡선 | 환경 셋업 기간 확보 + A-FIN 기술 지원 |
| 병행 운영 기간 | 기존 시스템과 일정 기간 병행 후 완전 전환 |
비용 구조 변화
인프라 비용 관점에서도 변화가 있었어요. 기존에는 MySQL(OLTP) + 별도 분석 DB + ML 플랫폼을 각각 운영했는데, HeatWave 하나로 통합하면서 시스템 수가 줄었어요.
정확한 비용 수치는 고객사 계약 조건에 따라 다르지만, 새팜의 경우 별도 분석 DB와 ML 플랫폼 라이선스를 제거하면서 인프라 비용이 의미 있게 줄었어요. 다만 HeatWave 노드 비용이 추가되기 때문에, 단순히 "저렴해졌다"고 말하기보다는 "같은 비용으로 훨씬 빠른 분석이 가능해졌다"가 더 정확한 표현이에요.
운영 비용 절감이 더 체감됐어요. ETL 파이프라인 모니터링, 데이터 정합성 검증, 시스템 간 장애 대응에 투입되던 인력이 줄었어요. 단일 시스템을 운영하는 것과 세 개 시스템을 운영하는 것의 차이는 비용 이상으로 팀의 집중도에 영향을 줘요.
핵심 요약
- 새팜은 위성 데이터 기반 정밀 농업 플랫폼에서 OLTP/OLAP/ML 분리 운영으로 인한 복잡성과 성능 병목을 겪고 있었어요.
- MySQL HeatWave Lakehouse 도입으로 CSV 로딩 85분→3분(27배), OLAP 쿼리 142분→5분(30배), ML 학습 320분→18분(18배) 성능 개선을 달성했어요.
- Lakehouse를 통해 Object Storage의 위성 데이터를 별도 ETL 파이프라인 없이 HeatWave 클러스터에 로드하여 분석하는 구조로 전환하면서, 파이프라인 유지보수 비용과 정합성 문제가 사라졌어요.
- 단일 MySQL 인터페이스로 트랜잭션, 분석, ML을 모두 처리하면서 운영 복잡도가 크게 줄었어요.
- 도입 시 메모리 사이징, 쿼리 호환성 검증, OCI 환경 학습 곡선을 사전에 고려해야 해요.
FAQ
Q. 위성 데이터처럼 비정형에 가까운 데이터도 HeatWave Lakehouse로 분석할 수 있나요?
위성 영상 자체(GeoTIFF 등)를 직접 쿼리하는 건 아니에요. 위성 영상에서 추출한 정형 데이터(NDVI 수치, 좌표별 지표값 등)를 CSV나 Parquet 형태로 Object Storage에 저장하면, Lakehouse가 이를 테이블로 인식해서 SQL로 분석할 수 있어요. 새팜도 위성 영상 전처리는 별도 파이프라인에서 수행하고, 추출된 수치 데이터를 Lakehouse로 분석하는 구조예요.
Q. HeatWave AutoML의 예측 정확도는 전용 ML 플랫폼과 비교해서 어떤가요?
새팜의 수확량 예측 모델 기준으로, 기존 외부 ML 플랫폼에서 학습한 모델과 HeatWave AutoML로 학습한 모델의 정확도 차이는 미미했어요. AutoML이 자동으로 알고리즘 선택과 하이퍼파라미터 튜닝을 수행하기 때문에, 데이터 사이언티스트가 수동으로 최적화한 결과와 유사한 수준을 달성해요. 다만 고도로 커스터마이징된 딥러닝 모델이 필요한 경우에는 전용 플랫폼이 더 적합할 수 있어요.
Q. 기존 AWS 환경에서 운영 중인데, OCI로 전환해야만 HeatWave를 쓸 수 있나요?
HeatWave on AWS도 제공되고 있어요. AWS 환경을 유지하면서 HeatWave를 사용할 수 있어요. 다만 Lakehouse 기능의 전체 기능을 활용하려면 OCI가 더 유리해요. 새팜의 경우 위성 데이터 볼륨이 크고 Object Storage 비용이 중요한 요소였기 때문에 OCI를 선택했어요. OCI Object Storage는 데이터 전송 비용(Egress)이 없다는 점도 고려 요인이었어요.
Q. 새팜 규모의 데이터(10GB, 800파일)보다 훨씬 큰 데이터셋에서도 동일한 성능 개선을 기대할 수 있나요?
HeatWave는 최대 512노드, 500TB까지 스케일아웃이 가능해요. 데이터가 커질수록 노드를 추가하면 되고, Autopilot이 최적 노드 수를 자동으로 추천해줘요. 다만 데이터 규모가 커지면 메모리 비용도 비례해서 증가하기 때문에, Lakehouse를 활용해서 자주 접근하는 데이터만 인메모리에 올리고 나머지는 Object Storage에서 직접 쿼리하는 계층화 전략이 필요해요.
Q. HeatWave 도입 비용 대비 ROI는 어떻게 산정하나요?
ROI 산정에서 가장 직접적인 항목은 인프라 통합 절감이에요. 새팜의 경우 Aurora MySQL, Redshift, SageMaker 세 서비스를 HeatWave 하나로 대체하면서 월 인프라 비용이 약 40% 줄었어요. 여기에 운영 공수 절감도 더해야 해요. OLAP 쿼리 처리 시간이 142분에서 8분으로 줄면서 데이터 엔지니어가 파이프라인 유지보수에 쓰던 시간을 도메인 분석으로 전환할 수 있었어요. 다만 HeatWave 노드 비용은 데이터 볼륨과 쿼리 빈도에 따라 달라지기 때문에, 도입 전 Autopilot의 노드 추천 기능으로 예상 비용을 먼저 시뮬레이션해보는 게 좋아요.
운영하면서 계속 느낀 건, 새팜 프로젝트의 가장 큰 성과가 "쿼리 속도 개선" 자체보다 "아키텍처 단순화"에 있었다는 거예요. 세 개의 시스템을 하나로 통합하면서 팀이 인프라 관리 대신 농업 도메인 문제 해결에 집중할 수 있게 됐어요.
HeatWave의 기본 아키텍처와 기존 MySQL과의 차이가 궁금하다면, MySQL HeatWave란 무엇이고, 기존 MySQL과 어떻게 다른가요?를 먼저 읽어보세요. Lakehouse 아키텍처를 더 깊이 이해하고 싶다면, 다음 글에서 다룰 HeatWave Lakehouse 아키텍처 심화도 참고해 주세요.