Rust를 활용한 데이터 사이언스 입문: 성능, 효율성, 보안성

Name: Matt Popovic

Published on 2023. 8. 19.

데이터 사이언스는 계속해서 새로운 도구를 학습하고 적응하는 프로그래머의 필요성을 요구하는 진화하는 분야입니다. Python이 오랫동안 데이터 사이언스에 대한 언어로 사용되었기 때문에, 새로운 경쟁자인 Rust는 강력한 성능과 메모리 안정성 때문에 점점 더 주목받고 있습니다. Rust가 무엇을 제공하며, 데이터 사이언스에서 어떻게 다뤄지는지 살펴보겠습니다.

Rust가 무엇이며, 데이터 사이언스에서 왜 중요한가요?

Rust (opens in a new tab)는 보안, 속도, 병행성을 제공하는 메모리 안정성 및 성능으로 유명한 다중 패러다임 고수준 프로그래밍 언어입니다. Google과 Mozilla와 같은 대규모 기업은 Rust를 중요한 프로젝트, 예를 들어 Servo 웹 엔진 및 Linux 커널 일부에 사용하고 있습니다.

사이버 공격과 시스템 장애의 증가로 인해 Rust의 안전에 대한 강조는 데이터 사이언스에서 특히 매력적입니다. Rust는 컴파일 시점 메모리 안전성 검사와 같은 기능으로 일반적인 프로그래밍 오류를 제거하여 보안 취약점이나 충돌로 이어질 수 있는 공통적인 프로그래밍 오류를 제거하여 신뢰성과 효율성을 촉진합니다.

데이터 사이언스에서 Rust vs Python

Python은 Pydantic과 pandas와 같은 광범위한 라이브러리와 간결함 때문에 오랫동안 데이터 사이언스에서는 선택한 언어입니다. 그러나 데이터셋이 커지고 연산이 복잡해질수록 Python의 성능은 병목 현상이 될 수 있습니다. 그러면 Rust가 무엇을 제공하며, 데이터 사이언스에서는 어떻게 다뤄지는지 살펴보겠습니다. Rust는 메모리 안정성과 성능을 결합하여 데이터 사이언스 작업에 강력한 대안을 제공하기 때문에 Python의 성능이 제한 요인이 될 수 있는 경우에 Rust를 사용하는 것이 유리합니다. Rust를 사용하면 대용량 데이터 또는 복잡한 계산과 같은 경우에서 Python의 성능이 제한적일 때 이점을 얻을 수 있습니다.

데이터 사이언스 워크플로에 Rust를 통합하는 방법

Python을 사용하는 데이터 분석가와 개발자들은 Rust가 처음에는 낯설 수 있습니다. 하지만 초기 학습 곡선을 넘으면 Rust는 데이터 사이언스 작업에 더욱 효율적으로 통합될 수 있습니다. 예를 들어, 이전에 Python에서 수행되었던 데이터 분석 작업은 Rust로 더 효율적이고 빠르게 처리될 수 있습니다.

N 차원 배열 및 통계 계산에 대한 ndarray, Python의 pandas와 유사하지만 종종 그것보다 우수한 인-메모리 DataFrame 라이브러리인 polars, 통계 계산에 대한 statrs 포함하여 데이터 분석을 위한 Rust용 여러 라이브러리가 있습니다.

데이터 시각화를 위해서는 유연한 Rust 기반 데이터 플로팅 라이브러리 인 plotters와 같은 라이브러리를 활용할 수 있습니다. 또한, 저희가 개발한 VizGPT는 데이터 시각화에 또 다른 뛰어난 도구입니다. VizGPT에는 데이터 시각화를 위한 자연어, 편집용 채팅 컨텍스트, 시각화를 활용하여 순서별 데이터 탐색을 위한 스텝 바이 스텝 등의 기능이 있습니다. 제품 페이지 (opens in a new tab)를 방문하여 자세한 정보를 확인하세요.

Rust를 사용하는 데이터 사이언스의 장단점

Rust는 데이터 사이언스 분야에서 많은 장점을 제공합니다. 성능 및 메모리 안정성은 데이터 집약적인 작업에 있어서 특히 두드러집니다. Rust를 사용하면 메모리를 효율적으로 관리하여 충돌 확률을 줄일 수 있습니다. 게다가, Rust의 확장성은 인상적입니다. 데이터가 커져도 Rust의 성능은 일관되게 유지되어 기타 프로그래밍 언어보다 더 좋은 성능을 제공합니다.

하지만 이러한 장점에도 불구하고, Rust는 Python과 같은 언어에 비해 더 어려운 학습 곡선을 가지고 있습니다. 이는 초보자들에게 어려움을 겪을 수 있습니다. 또한, 2021년 9월 기준으로, 데이터 사이언스를 위한 Rust 라이브러리 생태계는 Python의 것보다 성숙되지 않았습니다.

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결론

결론적으로 Rust는 데이터 사이언스 분야에서 강력한 성능, 메모리 안정성, 확장성을 제공하므로 자신의 고유한 위치를 확립하고 있습니다.

자주 묻는 질문

데이터 사이언스 초보자에게 Rust 학습이 어려울까요?

Python에 비해 Rust의 학습 곡선은 더 어려울 수 있지만, ChatGPT Code Interpreter와 같은 다양한 리소스, 튜토리얼 및 도구를 활용하면 데이터 사이언스에서 Rust를 배우는 것이 가능합니다.

**Rust는 데이터 사이언스를 위해 다른 프로그래밍 언어와 메인 챌린지는 파이썬 대비 Rust의 러닝 커브가 더 가파르다는 점입니다. 또한, 2021년을 기준으로 Rust의 데이터 과학 라이브러리가 아직 성장 중이기 때문에 일부 작업은 파이썬 대비 어려울 수 있습니다.
기존의 데이터 과학 워크플로우에 Rust를 통합할 수 있나요?

네, Rust를 기존의 워크플로우에 통합할 수 있습니다. RATH (opens in a new tab)와 같은 도구를 사용하여 Rust에서 데이터 분석 및 시각화 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다.

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