OneLake Shortcuts, 데이터를 복사하지 않고 잇는 법

원문: Unify data sources with OneLake shortcuts 게시일: 2026-07-13 · 저자: Microsoft Fabric 문서 팀

다른 팀 워크스페이스에 있는 테이블이 필요하거나, 이미 ADLS Gen2나 Amazon S3에 쌓아둔 데이터를 Fabric에서 쓰고 싶을 때 가장 먼저 드는 생각은 “복사해 와야 하나?“예요. 복사하면 최신 상태 유지도 번거롭고, 같은 데이터가 두 곳에 존재하게 되니 Fabric이 강조하는 “한 벌 복사” 원칙과도 어긋나요.

Shortcut은 이 복사 자체를 없애는 기능이에요. OneLake 안에서 다른 저장 위치를 가리키는 참조 객체로, 소스가 OneLake 내부든 외부든 상관없이 마치 로컬에 저장된 폴더처럼 보이게 만들어줘요.

Shortcut은 정확히 뭘 하는 물건인가요

Shortcut은 심볼릭 링크¹와 비슷하게 동작해요. Shortcut이 가리키는 원본 위치를 target path, Shortcut이 보이는 위치를 shortcut path라고 불러요. Shortcut은 target과는 독립된 객체라서, Shortcut을 지워도 원본 데이터는 그대로 남아요. 반대로 target 경로를 옮기거나 이름을 바꾸거나 지우면 Shortcut이 깨질 수 있어요.

Shortcut은 Lakehouse와 KQL 데이터베이스에 만들 수 있고, Fabric 포털에서 직접 만들거나 REST API로 자동화할 수도 있어요. Lakehouse에서는 Tables 폴더(정형 데이터, 최상위 레벨에만 생성 가능)와 Files 폴더(비정형·반정형 데이터, 계층 어디든 생성 가능)의 성격이 달라서 만드는 위치도 달라져요. Tables 아래 만든 Shortcut이 Delta 포맷을 가리키면 Lakehouse가 자동으로 테이블 메타데이터를 동기화해 테이블로 인식해줘요.

Shortcut은 Spark, T-SQL(SQL analytics endpoint), Real-Time Intelligence(KQL), Analysis Services(Direct Lake)에서 모두 그대로 쓸 수 있고, OneLake API를 통해 Fabric 밖의 애플리케이션도 접근할 수 있어요.

지원하는 소스: ADLS Gen2, S3만이 아니에요

원문에서 소개하는 외부 Shortcut 소스 목록은 생각보다 넓어요.

Amazon S3, S3 호환 스토리지
Azure Data Lake Storage (ADLS) Gen2, Azure Blob Storage
Google Cloud Storage
Dataverse
Iceberg 호환 소스
OneDrive와 SharePoint
온프레미스·네트워크 제한 위치(Fabric 온프레미스 데이터 게이트웨이 경유)

내부적으로도 다른 Lakehouse, 미러링된 데이터베이스, 미러링된 Azure Databricks 카탈로그, 세맨틱 모델, SQL 데이터베이스, Warehouse를 가리키는 Shortcut을 만들 수 있어요. 워크스페이스가 달라도, 아이템 종류가 달라도 상관없어요 — Lakehouse에서 Warehouse 데이터를 가리키는 Shortcut도 만들 수 있어요.

인증: 커넥션이 접근 권한을 대신 쥐고 있어요

ADLS·S3 Shortcut은 클라우드 커넥션을 통해 인가를 위임해요. 새 Shortcut을 만들 때 새 커넥션을 만들거나 기존 커넥션을 선택하게 되는데, 이 커넥션을 Shortcut에 연결하는 행위 자체가 하나의 “바인드(bind)” 작업이에요. 그 커넥션에 대한 권한이 없는 사용자는 그 커넥션으로 새 Shortcut을 만들 수 없어요.

내부 Shortcut(같은 OneLake 안, 다른 워크스페이스 포함)의 경우는 조금 달라요. 다른 OneLake 위치의 데이터를 열 때는 커넥션이 아니라 호출한 사용자의 신원으로 접근 권한을 검사해요. 이 사용자가 target 위치에 대한 권한을 갖고 있어야 데이터를 읽을 수 있어요. 다만 Power BI 세맨틱 모델을 Direct Lake over SQL이나 T-SQL 위임 신원(Delegated identity) 모드로 쓸 때는 호출한 사용자가 아니라 호출한 아이템 소유자의 신원이 넘어간다는 예외가 있으니, 이 경우엔 Direct Lake over OneLake 모드나 T-SQL 사용자 신원(User identity) 모드로 바꿔서 이 제한을 피할 수 있어요.

캐시: 크로스 클라우드 비용을 줄이는 장치

외부 스토리지를 매번 원격으로 읽으면 클라우드 간 이그레스(egress) 비용이 쌓여요. Shortcut 캐싱은 이 비용을 줄이는 기능이에요. OneLake가 외부 Shortcut을 통해 파일을 읽으면 그 파일을 Fabric 워크스페이스용 캐시에 저장해두고, 이후 읽기 요청은 원격 스토리지 대신 캐시에서 응답해요.

알아둘 점 몇 가지예요.

캐시 보존 기간은 1~28일 사이에서 설정할 수 있고, 파일에 접근할 때마다 보존 기간이 초기화돼요.
보존 기간 안에 접근하지 않은 파일은 캐시에서 자동으로 삭제돼요.
원격 스토리지에 더 최신 버전이 있으면 OneLake는 원격에서 다시 읽어 캐시를 갱신해요.
1GB보다 큰 개별 파일은 캐시 대상이 아니에요.
캐싱은 현재 Google Cloud Storage(GCS), S3, S3 호환, 온프레미스 데이터 게이트웨이 Shortcut에서 지원돼요. Microsoft Entra 서비스 주체 인증을 쓰는 온프레미스 Amazon S3 Shortcut도 캐싱 대상이에요.

캐시는 워크스페이스 설정의 OneLake 탭에서 켜고 보존 기간을 정할 수 있고, 필요하면 Reset cache 버튼으로 워크스페이스의 캐시된 파일을 전부 지울 수도 있어요.

지우기·이름 바꾸기, 원본에 영향을 줄 때와 안 줄 때

Shortcut은 계단식 삭제(cascading delete)를 지원하지 않아요. Shortcut 객체 자체를 지우면 target의 데이터는 그대로 남아요. 하지만 Shortcut 안에 있는 파일이나 폴더를 지우고, 그 target에 대한 쓰기 권한이 있다면, target 쪽 실제 파일도 함께 지워져요. 예를 들어 Lakehouse의 Files\MyShortcut(Shortcut 자체)을 지우면 원본 ADLS Gen2 계정의 데이터는 안전하지만, Files\MyShortcut\Foo\Bar(Shortcut 안의 하위 경로)를 지우면 ADLS Gen2 쪽 Bar 디렉터리도 함께 삭제돼요.

알아둘 제한값

아이템(앱, Lakehouse, Warehouse, 리포트 등) 하나당 최대 10만 개의 Shortcut을 지원해요.
하나의 OneLake 경로에는 최대 10개의 Shortcut을 만들 수 있어요.
Shortcut을 연쇄적으로 잇는 것도 최대 5단계까지만 지원돼요.
Shortcut 이름·경로에는 %, + 문자와 비라틴 문자를 쓸 수 없어요.
스키마·메타데이터는 자동 동기화되지만, 소스 성능이나 캐시된 뷰, 네트워크 상태에 따라 반영까지 시간이 걸릴 수 있어요. 새 Shortcut이 Table API에 인식되는 데도 최대 1분 정도 걸릴 수 있어요.

정리

Shortcut은 ADLS Gen2·S3·다른 워크스페이스의 데이터를 복사하지 않고 Lakehouse 안에 폴더처럼 들여오는 기능이에요. 외부 Shortcut은 클라우드 커넥션으로 인증을 위임하고, 내부 Shortcut은 호출자 신원으로 권한을 검사해요. 크로스 클라우드 이그레스 비용은 1~28일짜리 캐시로 줄일 수 있지만 GCS·S3 계열에서만 지원되고, Shortcut 자체를 지워도 원본은 안전하지만 그 안의 항목을 지우면 원본까지 지워질 수 있다는 점은 꼭 기억해 둘 만해요.

어휘 주석

심볼릭 링크(symbolic link): 실제 파일이 아니라 다른 위치의 파일·폴더를 가리키기만 하는 참조 객체. 원본이 사라지거나 옮겨지면 링크도 깨질 수 있어요.