가장 저렴한 MacBook에서의 빅데이터 – DuckDB

- 최신 MacBook Neo가 데이터베이스 워크로드를 얼마나 잘 처리하는지 ClickBench와 TPC-DS SF300 벤치마크로 측정한 결과 - 6코어 Apple A18 Pro 칩과 8GB 메모리, 512GB SSD를 탑재한 모델이 실험에 사용되었으며, DuckDB v1.5.0과 v1.4.4 LTS 버전으로 테스트 수행 - ClickBench에서는 콜드 런에서 MacBook Neo가 클라우드 인스턴스보다 빠른 결과를 보였고, 이는 로컬 NVMe SSD의 빠른 접근 속도 덕분으로 분석됨 - TPC-DS SF300 테스트에서는 일부 쿼리에서 디스크 스필링 80GB까지 발생했지만, 모든 쿼리를 79분 내 완료하며 안정적으로 수행 - 일상적인 빅데이터 작업용으로는 한계가 있으나, DuckDB 클라이언트용 노트북으로는 충분히 활용 가능함을 입증 MacBook Neo의 사양 및 테스트 목적 - Apple이 출시한 MacBook Neo는 학생·작가용으로 소개되었지만, DuckDB 팀은 이를 ‘노트북에서의 빅데이터’ 철학에 맞춰 성능을 검증함 - 유럽 판매 모델에는 충전기가 포함되지 않고, 노트북 본체와 USB-C 케이블만 제공 - 선택 가능한 옵션은 256GB 또는 512GB SSD뿐이며, 테스트에는 512GB 모델 사용 - 8GB 메모리와 Apple A18 Pro(6코어) 칩을 탑재 - 동일 칩이 사용된 iPhone 16 Pro는 이전 테스트에서 TPC-H SF100을 10분 내 완료한 바 있음 ClickBench 벤치마크 - ClickBench는 1억 행의 단일 테이블에서 43개 쿼리를 수행하는 분석형 데이터베이스 벤치마크 - Parquet 형식으로 14GB, CSV로 75GB 크기 - DuckDB v1.5.0을 macOS용으로 포팅해 실행, 메모리 제한을 5GB로 조정하여 스왑 의존도를 줄임 - 비교 대상: - MacBook Neo (2P+4E 코어, 8GB RAM) - AWS c6a.4xlarge (16 vCPU, 32GB RAM) - AWS c8g.metal-48xl (192 vCPU, 384GB RAM) 결과 및 분석 - 콜드 런 결과: - MacBook Neo가 모든 쿼리를 1분 이내 완료, 중간값 0.57초로 가장 빠른 성능 - 클라우드 인스턴스는 네트워크 스토리지 지연으로 인해 느린 결과 - 핫 런 결과: - MacBook Neo의 총 실행 시간은 약 10% 개선 - c8g.metal-48xl이 전체적으로 가장 빠르지만, MacBook Neo는 c6a.4xlarge보다 중간값 기준 우수 - 총 실행 시간은 c6a.4xlarge보다 약 13% 느림 TPC-DS 벤치마크 - DuckDB v1.4.4 LTS 버전 사용, 메모리 제한 6GB 설정 - SF100: - 중간 쿼리 시간 1.63초, 전체 15.5분 소요 - SF300: - 중간 쿼리 시간 6.90초 - 디스크 스필링 최대 80GB 발생 - 쿼리 67번이 51분 소요, 전체 79분 내 모든 쿼리 완료 구매 고려 사항 - 지속적인 빅데이터 처리용으로는 디스크 I/O(1.5GB/s) 와 8GB 메모리가 제약 요인 - Air·Pro 모델(3–6GB/s) 또는 다른 OS 기반 노트북이 더 적합 - 그러나 클라우드에서 DuckDB를 실행하고 로컬은 클라이언트로 사용하는 경우, MacBook Neo는 충분히 유용 - 간헐적 로컬 데이터 처리에도 안정적으로 대응 가능 결론 - MacBook Neo는 저가형 노트북임에도 불구하고 DuckDB 기반의 대규모 데이터 워크로드를 완주할 수 있음 - 클라우드 환경과의 비교에서도 로컬 SSD의 장점이 뚜렷하게 드러남 - 개발자나 데이터 분석가가 휴대성과 실험용 성능을 동시에 확보할 수 있는 최소 사양 기기로 평가됨