Query Streams는 안전한 실시간 데이터 통합 플랫폼으로, 데이터베이스와 API 소스를 팀에서 이미 사용하고 있는 스프레드시트, 플랫폼 및 AI 도구에 연결합니다. QueryStreams.com에서 더 자세히 알아보세요. 그리고 무료로 가입하세요 몇 분 만에 데이터 소스 통합을 시작할 수 있습니다.
데이터 통합 플랫폼이란 무엇인가요?
데이터 통합 플랫폼은 데이터베이스, API, SaaS 애플리케이션, 파일 시스템 등 서로 다른 데이터 소스를 연결하고 해당 데이터를 사용되는 도구로 전달하는 소프트웨어입니다. 목표는 수동 내보내기, 복사 붙여넣기 워크플로, 스키마 변경이나 자격 증명 변경 시 작동이 중단되는 일회성 스크립트를 없애는 것입니다.
실제로 대부분의 조직은 중요한 데이터를 여러 시스템에 분산하여 저장합니다. 예를 들어 매출 데이터는 SQL Server 데이터베이스에, 마케팅 지표는 Google Analytics에, 고객 기록은 HubSpot과 같은 CRM 시스템에, 금융 거래 내역은 Stripe에 저장됩니다. 데이터 통합 플랫폼이 없다면 이러한 데이터에 접근하려면 각 시스템에 개별적으로 로그인하여 데이터를 내보내고, 파일 형식을 변경하고, 결과를 스프레드시트에 붙여넣어야 합니다. 이렇게 되면 보고서가 완성될 때쯤에는 데이터가 이미 최신 정보가 아니게 됩니다.
잘 설계된 데이터 통합 플랫폼은 데이터 소스와 출력 대상 사이에 단일 계층을 제공함으로써 이러한 문제를 해결합니다. 필요한 데이터만 정의하면 플랫폼이 연결, 보안, 형식 변환 및 전송을 처리합니다. 그 결과, 취약한 수동 프로세스의 조합 없이 필요에 따라 또는 예약된 시간에 데이터에 액세스할 수 있습니다.
데이터 통합 유형
데이터 통합은 여러 가지 접근 방식을 포함하는 광범위한 범주입니다. 각 접근 방식은 복잡성, 지연 시간, 비용 및 지원하는 워크플로 유형 측면에서 장단점이 있습니다. 이러한 접근 방식을 이해하면 특정 사용 사례에 적합한 도구를 선택하는 데 도움이 됩니다.
ETL(추출, 변환, 로드) 전통적인 기업 접근 방식은 ETL(Extended Transparency Load)입니다. 데이터는 소스 시스템에서 추출되어 스테이징 영역에서 변환(정제, 매핑, 집계)된 후 Snowflake, BigQuery 또는 Redshift와 같은 데이터 웨어하우스에 로드됩니다. ETL 파이프라인은 대규모 분석에 강력하지만, 데이터 엔지니어가 변환 로직을 구축하고 유지 관리해야 합니다. Informatica, Talend, SSIS와 같은 도구가 이 분야를 주도하고 있습니다.
ELT(추출, 로드, 변환) 순서를 뒤집어 원시 데이터를 클라우드 데이터 웨어하우스에 직접 로드한 다음 SQL을 사용하여 제자리에서 변환합니다. 이 접근 방식은 최신 클라우드 웨어하우스의 컴퓨팅 성능을 활용하며 Fivetran, Airbyte, dbt와 같은 도구를 통해 인기를 얻었습니다. 기존 ETL보다 설정 속도가 빠르지만 변환을 정의하려면 여전히 웨어하우스와 SQL 전문 지식이 필요합니다.
CDC(변경 데이터 캡처) 데이터베이스 트랜잭션 로그를 모니터링하여 거의 실시간으로 데이터 변경 사항을 포착합니다. Debezium, Kafka Connect, Oracle GoldenGate는 일반적인 CDC(데이터 변경 캡처) 도구입니다. 이 접근 방식은 이벤트 기반 아키텍처 및 스트리밍 분석에 이상적이지만, 안정적인 관리를 위해서는 상당한 인프라(메시지 브로커, 스트림 프로세서)와 운영 전문 지식이 필요합니다.
API 기반/온디맨드 통합 쿼리 스트림은 사전 준비나 데이터 저장 없이 요청 시 데이터 소스를 직접 쿼리합니다. 데이터는 필요할 때 소스에서 대상으로 이동하므로 지속적인 파이프라인 오버헤드 없이 항상 최신 결과를 유지할 수 있습니다. 쿼리 스트림은 이러한 모델을 사용합니다. 데이터베이스 근처에 설치된 에이전트가 연결 및 보안을 관리하고, 쿼리는 온디맨드 또는 예약된 시간에 실행됩니다.
통합 접근 방식 비교
이러한 접근 방식 중 어느 것도 보편적으로 "최고"라고 할 수는 없습니다. ETL과 ELT는 데이터 웨어하우징 활용 사례에 적합하고, CDC는 실시간 이벤트 스트리밍에 사용됩니다. 온디맨드 통합은 데이터 웨어하우스나 파이프라인 인프라를 구축하고 유지 관리할 필요 없이 기존에 사용 중인 도구에서 실시간 데이터가 필요한 팀에 유용합니다. 어떤 방식을 선택할지는 데이터가 필요한 목적과 데이터가 전송되어야 하는 위치에 따라 달라집니다.
Query Streams는 데이터 통합에 어떻게 접근하는가?
Query Streams는 간단한 모델을 기반으로 구축되었습니다. 데이터베이스 근처에 경량 에이전트를 설치하고 데이터 연결을 정의한 다음, 지원되는 출력 대상(Excel, Google Sheets, Airtable, Smartsheet, Baserow, SeaTable 또는 Nova AI 분석 인터페이스)에서 해당 데이터에 액세스할 수 있습니다.
프로비저닝해야 할 데이터 웨어하우스도, 구성해야 할 변환 파이프라인도, 관리해야 할 스테이징 테이블도 없습니다. 에이전트는 실제 데이터베이스에 대해 SQL 쿼리를 직접 실행하고 결과를 요청 엔드포인트로 스트리밍합니다. Stripe 및 HubSpot과 같은 API 소스의 경우, 에이전트의 API 브리지는 데이터를 DuckDB 캐시에 로컬로 동기화한 다음 표준 SQL로 쿼리합니다. 결과는 동일합니다. 쿼리를 작성하고 결과를 대상으로 전송합니다.
이것은 ETL을 대체하는 것이 아닙니다. 수십 개의 소스에서 테라바이트 규모의 데이터를 중앙 데이터 웨어하우스로 통합하여 복잡한 변환 작업을 수행해야 한다면 Query Streams는 적합한 도구가 아닙니다. 하지만 "데이터베이스의 실시간 데이터를 스프레드시트에 필요에 따라 또는 정해진 일정에 맞춰 가져와 팀과 공유하고 싶다"는 워크플로라면 Query Streams가 바로 그 문제를 해결해 줍니다. 최소한의 설정만으로, 반복적인 파이프라인 유지 관리도 필요 없습니다.
에이전트는 Windows, Linux 및 macOS에서 실행됩니다. 온프레미스 서버, AWS EC2 인스턴스, Azure VM, Google Cloud 또는 전 세계 모든 환경을 포함한 전체 인프라에 여러 에이전트를 배포할 수 있습니다. 각 에이전트는 자체적으로 유지 관리됩니다. 자동 업데이트또한 모든 에이전트의 모든 데이터 소스가 쿼리 빌더에서 통합 드롭다운 목록으로 표시됩니다. 사용자는 어떤 에이전트나 서버에서 해당 데이터 소스를 호스팅하는지 알 필요 없이 사용 가능한 데이터 소스 중에서 선택할 수 있습니다.
전체 커넥터 매트릭스
이는 완벽한 통합 맵입니다. Query Streams가 연결할 수 있는 모든 데이터 소스, 연결을 중개하는 에이전트, 그리고 데이터가 전달될 수 있는 모든 대상이 포함되어 있습니다.
쿼리 스트림 통합 맵
대리인
데이터베이스 커넥터
관계형 데이터베이스 쿼리 스트림 연결의 핵심을 이룹니다. 에이전트는 Microsoft SQL Server(T-SQL 사용), PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQLite 및 Microsoft Access에 기본적으로 연결됩니다. 각 커넥터는 데이터베이스의 기본 프로토콜을 사용하므로 데이터베이스별 함수, CTE, 윈도우 함수 및 저장 프로시저를 포함한 모든 SQL 방언을 완벽하게 지원합니다.
엔터프라이즈 및 클라우드 데이터베이스 Oracle, Snowflake, Google BigQuery 커넥터는 엔터프라이즈 규모의 데이터 소스를 처리합니다. DuckDB는 로컬 데이터 세트에 대한 고성능 분석 쿼리 기능을 제공하며 API Bridge 데이터의 스토리지 엔진 역할을 합니다. AWS RDS, Azure SQL Database, Google Cloud SQL의 클라우드 호스팅 데이터베이스는 동일한 에이전트를 통해 작동하므로 최적의 성능을 위해 데이터베이스와 동일한 네트워크 또는 지역에 에이전트를 배포하십시오.
API 소스
에이전트의 API 브리지 DuckDB는 SaaS 플랫폼에 연결하여 데이터를 로컬 DuckDB 캐시에 동기화합니다. 그러면 다른 데이터베이스처럼 표준 SQL을 사용하여 해당 데이터를 쿼리할 수 있습니다. 현재 지원되는 플랫폼은 다음과 같습니다. Stripe(결제, 구독, 송장), HubSpot(연락처, 거래, 회사), Shopify(주문, 제품, 고객), Google Analytics(세션, 페이지 조회수, 전환), Google Search Console(검색어, 노출수, 클릭률), iTick(실시간 시장 데이터, 외환, 암호화폐, 주식).
API 데이터가 DuckDB에 캐시되므로 다른 커넥터의 데이터와 결합할 수 있습니다. Stripe 결제 데이터를 PostgreSQL 고객 테이블과 결합하는 쿼리를 실행하거나 HubSpot 거래 단계를 SQL Server ERP 데이터와 상호 참조할 수 있습니다. 에이전트가 연결을 처리하므로 SQL 쿼리만 작성하면 됩니다.
출력 대상
스프레드시트 주요 출력 채널입니다. Microsoft Excel 애드인 그리고 Google Sheets 애드온 사용자는 저장된 쿼리를 선택하고, 대화형 필터를 조정하고, 필요에 따라 실행하여 실시간 데이터를 스프레드시트로 직접 가져올 수 있습니다. 쿼리 스트림은 병렬 실행을 지원하므로 사용자는 5개의 쿼리를 5개의 서로 다른 워크시트 탭에서 동시에 실행할 수 있으며, 에이전트는 결과 크기에 관계없이 각 쿼리를 동시에 스트리밍합니다.
플랫폼 통합 데이터 전달 범위를 스프레드시트를 넘어 확장하세요. 쿼리를 예약하여 Airtable, Smartsheet, Baserow 또는 SeaTable과 결과를 정기적으로 동기화할 수 있습니다. 이를 통해 모든 SQL 쿼리를 자동화된 방식으로 활용할 수 있습니다. 자동화된 데이터 파이프라인 — 데이터베이스 데이터가 수동 개입 없이 프로젝트 관리 도구, 노코드 앱 또는 협업 플랫폼으로 전송됩니다.
Nova AI 내장형입니다 BI 및 AI 분석 인터페이스를 통해 일반적인 영어로 데이터에 대한 질문을 입력하면 Nova가 유효성 검사를 거친 정확한 SQL 쿼리를 생성하여 실제 데이터베이스에서 실행하고, 자동 생성된 차트와 자연어 분석 결과를 반환합니다. Nova가 생성한 모든 쿼리는 수동으로 작성한 쿼리와 마찬가지로 Excel 및 Sheets 채널을 통해 저장하고 공유할 수 있습니다.
작동 방식
데이터를 처음부터 실시간 데이터 전송까지 완료하는 데는 단 네 단계만 거치면 됩니다. 데이터 웨어하우스 구축, 파이프라인 구성, 별도의 교육이 필요하지 않습니다.
1단계: 에이전트를 설치합니다. 에이전트를 다운로드하세요 데이터베이스에 접근할 수 있는 모든 시스템(로컬 서버, 클라우드 VM 또는 워크스테이션)에 에이전트를 설치하세요. 에이전트는 Windows, Linux(Debian/Ubuntu) 및 macOS(Intel 및 Apple Silicon)에서 실행됩니다. 에이전트는 아웃바운드 연결만 지원하므로 방화벽 설정이나 인바운드 포트 개방이 필요하지 않습니다.
2단계: 데이터 소스를 연결합니다. 에이전트의 로컬 웹 인터페이스를 통해 데이터베이스 및 API 커넥터를 추가할 수 있습니다. 데이터베이스 연결 문자열을 제공하거나 API 소스에 대해 OAuth로 인증할 수 있습니다. 에이전트는 각 연결의 유효성을 검사하고 Nova AI 및 쿼리 빌더에 필요한 스키마 메타데이터를 캐시합니다.
3단계: 쿼리를 작성하거나 생성합니다. 사용 웹 기반 쿼리 빌더 SQL 쿼리를 직접 작성하거나, Nova AI에 일반 영어 입력을 기반으로 쿼리를 생성하도록 요청할 수 있습니다. 최종 사용자가 SQL 쿼리를 수정하지 않고도 매개변수(날짜 범위, 지역, 제품 카테고리)를 조정할 수 있도록 대화형 필터를 정의할 수 있습니다. Query Streams는 필터링 가능한 값을 자동으로 감지하고 쿼리의 속성 탭에서 구성할 수 있도록 지원합니다.
4단계: 원하는 목적지로 데이터를 전송합니다. Excel이나 Google Sheets에서 필요에 따라 쿼리를 실행하고, Airtable이나 Smartsheet로 자동 동기화를 예약하거나, 팀원 및 외부 파트너와 쿼리를 공유할 수 있습니다. 수신자는 SQL 쿼리나 데이터베이스 자격 증명을 볼 필요 없이 자신의 스프레드시트에서 원하는 필터를 선택하여 공유된 쿼리를 독립적으로 실행할 수 있습니다.
이 자료는 누구를 위한 것인가요?
Query Streams는 데이터베이스에서 구성원들이 실제로 사용하는 도구로 데이터를 이동해야 하는 팀과 조직을 위해 설계되었습니다. 온디맨드 데이터 통합이 가장 큰 가치를 제공하는 워크플로가 바로 이러한 경우입니다.
데이터 분석가
ODBC 드라이버를 설정하거나 BI 도구를 학습할 필요 없이 Excel 또는 Google Sheets에서 데이터베이스를 직접 쿼리할 수 있습니다. 필요에 따라 대화형 필터를 사용하여 실시간 쿼리를 실행할 수 있습니다.
재무팀
ERP 및 회계 데이터베이스에서 실시간 재무 데이터를 가져와 예산 책정, 예측 및 보고에 활용하세요. 오래된 CSV 파일로 내보낼 필요도 없고, 수동으로 데이터를 새로 고칠 필요도 없습니다.
운영 관리자
익숙한 도구를 사용하여 CRM, 재고 및 공급망 데이터에 액세스하세요. 프로젝트 추적 대시보드를 위해 Airtable 또는 Smartsheet와 정기적인 동기화를 예약할 수 있습니다.
IT 관리자
자격 증명을 노출하거나 직접 데이터베이스 로그인을 허용하지 않고 비즈니스 사용자에게 제어된 데이터베이스 액세스를 제공합니다. 아웃바운드 전용 에이전트는 방화벽 규칙을 그대로 유지합니다.
소규모 사업체
엔터프라이즈급 데이터 통합을 엔터프라이즈급 비용이나 복잡성 없이 구현하세요. 무료 플랜으로 시작할 수 있으며, 유료 플랜은 사용자별 라이선스 없이 필요에 따라 확장 가능합니다.
외부 파트너
SQL 코드나 자격 증명이 아닌, 쿼리를 실행할 수 있는 대화형 기능만 공유하세요. 파트너, 고객 및 공급업체는 언제든지 자신의 스프레드시트에서 공유 쿼리를 실행할 수 있습니다.
다른 곳을 찾아봐야 할까요?
솔직한 포지셔닝이 중요합니다. Query Streams는 데이터베이스에서 엔드포인트로의 워크플로우를 위한 강력한 데이터 통합 플랫폼이지만, 모든 통합 시나리오에 적합한 도구는 아닙니다. 요구 사항이 다음 패턴 중 하나에 해당한다면 다른 범주의 도구가 더 적합할 것입니다.
실시간 스트리밍(초 미만 CDC) — 데이터베이스 행 변경 사항을 발생 즉시 캡처하고 처리해야 하는 경우 Debezium, Kafka Connect 또는 AWS DMS를 살펴보세요. Query Streams는 지속적인 변경 스트림이 아닌, 필요에 따라 또는 예약된 시간에 쿼리를 실행합니다.
대규모 데이터 변환 파이프라인 — 워크플로에 복잡한 다단계 변환, 데이터 정제, 중복 제거 및 수십 개의 소스에 걸친 오케스트레이션이 필요한 경우 Fivetran, Airbyte 또는 dbt를 살펴보십시오. Query Streams는 ETL 파이프라인 오케스트레이션이 아닌 쿼리 결과를 SQL 수준 변환을 거쳐 그대로 제공합니다.
페타바이트 규모의 데이터 웨어하우징 — 중앙 집중식 데이터 웨어하우스를 처음부터 구축하는 경우 Informatica, Talend 또는 Matillion과 같은 도구가 그러한 규모에 맞게 설계되었습니다. Query Streams는 데이터베이스를 통합하는 대신 기존 데이터베이스를 쿼리합니다.
설치가 필요 없는 클라우드 네이티브 통합 — Query Streams를 사용하려면 인프라에 에이전트가 설치되어 있어야 합니다. 서버나 가상 머신에 소프트웨어를 설치할 수 없는 경우, 클라우드 기반 커넥터 플랫폼이 더 적합할 수 있습니다.
보안 및 아키텍처
데이터 통합에서 보안은 선택 사항이 아니라 아키텍처 자체에 내재되어 있습니다. Query Streams는 데이터베이스 자격 증명이 네트워크 외부로 유출되어서는 안 되며, 방화벽에서 인바운드 포트를 열 필요가 없어야 한다는 원칙을 바탕으로 처음부터 설계되었습니다.
에이전트는 Query Streams 클라우드 서비스와의 아웃바운드 연결만 수행합니다. 인바운드 포트, VPN 터널, 리버스 프록시는 사용하지 않습니다. 데이터베이스 자격 증명은 에이전트 내부에 로컬로 저장되며 Query Streams 서버로 전송되지 않습니다. 사용자 또는 예약된 작업이 데이터를 요청하면 클라우드 서비스는 기존 아웃바운드 연결을 통해 에이전트로 쿼리를 전송하고, 에이전트는 로컬 데이터베이스에서 쿼리를 실행한 후 결과를 다시 스트리밍합니다. 또한 에이전트는 기본적으로 읽기 전용 액세스를 적용합니다. 즉, SELECT 쿼리만 실행하고 수정 작업은 수행하지 않습니다.
이 아키텍처를 통해 IT 팀은 액세스 가능한 데이터에 대한 완전한 제어권을 유지하는 동시에 비즈니스 사용자는 스프레드시트 및 협업 도구를 통해 셀프 서비스 방식으로 데이터에 액세스할 수 있습니다. 여러 에이전트를 서로 다른 네트워크 세그먼트에 배포하고 각 에이전트에 고유한 데이터 소스와 권한 세트를 부여할 수 있으며, 이 모든 에이전트는 단일 플랫폼에서 관리됩니다. 쿼리 스트림 포털.
자주 묻는 질문
데이터 통합 플랫폼이란 무엇인가요? +
Query Streams는 Fivetran이나 Airbyte와 같은 ETL 도구와 어떻게 다른가요? +
Query Streams는 어떤 데이터베이스를 지원합니까? +
어떤 API 소스를 통합할 수 있나요? +
쿼리 스트림을 사용하여 데이터를 어디로 전송할 수 있습니까? +
내 데이터는 안전한가요? +
데이터베이스 서버에 무엇인가를 설치해야 하나요? +
Linux 또는 macOS에서 Query Streams를 사용할 수 있나요? +
무료 요금제가 있나요? +
데이터베이스를 노출하지 않고 외부 파트너와 데이터를 공유할 수 있나요? +
시작하기
데이터베이스를 연결하고, 어디든 데이터를 전송하세요.
무료 계정을 등록하고 데이터베이스 근처에 에이전트를 설치하면 몇 주가 아닌 몇 분 만에 Excel, Google Sheets, Airtable, Smartsheet 등 다양한 프로그램으로 실시간 데이터를 전송할 수 있습니다.
관련 가이드: Microsoft Excel의 데이터베이스 | Google 스프레드시트의 데이터베이스 | BI 및 AI 데이터 분석 | 자동화 및 통합 | API에서 SQL로
분류: 기사
태그: 데이터 통합 플랫폼, 클라우드 데이터 통합, 데이터 커넥터, 데이터베이스 통합, ETL 대체, Excel 데이터베이스 커넥터, Google Sheets 데이터베이스, Airtable 통합, Smartsheet 데이터 동기화, API-SQL 변환, 데이터 파이프라인, 실시간 데이터, 주문형 데이터, 크로스 플랫폼 에이전트
메타 설명: Query Streams를 사용하여 10개 이상의 데이터베이스와 6개 이상의 API를 Excel, Sheets, Airtable 등에 연결하세요.
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