데이터 패브릭: IT 부문의 유니파이드 데이터 아키텍처 구축

데이터 관리는 디지털 시대에 조직의 성공에 필수적인 요소가 되었습니다. 데이터의 양과 복잡성이 증가함에 따라 기업은 데이터 자산의 성능을 활용할 수 있는 효과적인 설루션을 필요로 합니다. 이러한 설루션 중 하나가 데이터 패브릭이라는 개념입니다. 이 글에서는 데이터 패브릭의 개념과 IT를 위한 통합 데이터 아키텍처를 구축하는 데 있어 데이터 패브릭의 역할에 대해 살펴보겠습니다.

 

 

데이터 패브릭 소개

데이터 패브릭은 유연하고 재사용 가능하며 증강된 데이터 통합 파이프라인, 서비스 및 시맨틱을 실현하기 위한 새로운 데이터 관리 설계입니다. 지능형 및 자동화 시스템의 사용을 통해 다양한 데이터 파이프라인과 클라우드 환경의 엔드 투 엔드 통합을 촉진하는 아키텍처입니다. 데이터 패브릭의 궁극적인 목표는 데이터의 가치를 극대화하고 비즈니스 전반에 걸친 디지털 전환 및 자동화 이니셔티브를 가속화하는 것입니다.

 

데이터 패브릭은 여러 구현 및 조정 플랫폼과 프로세스에 걸쳐 제공되는 운영 및 분석 사용 사례를 모두 지원합니다. 데이터 서비스와 API를 활용하여 데이터 패브릭은 레거시 시스템, 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, SQL 데이터베이스 및 애플리케이션의 데이터를 통합하여 비즈니스 성과를 전체적으로 파악합니다. 이러한 개별 데이터 스토리지 시스템과는 달리 데이터 환경 전반에 걸쳐 보다 많은 유동성을 창출하여 데이터의 중요성 문제, 즉 크기가 커질수록 데이터 이동이 더욱 어려워진다는 문제에 대응하고자 합니다.

 

 

데이터 패브릭의 주요 구성 요소

데이터 패브릭의 기능을 이해하기 위해 데이터 패브릭의 주요 구성 요소를 살펴보겠습니다:

1 데이터 카탈로그

데이터 카탈로그는 데이터를 찾고, 액세스 하고, 상호 운용하고, 재사용할 수 있도록 보장하는 데이터 패브릭의 중요한 측면입니다(F.A.I.R.). 데이터 실무자가 관련 정보를 검색하고 사용 가능한 데이터 자산에서 통찰력을 얻을 수 있습니다.

2 데이터 관리

데이터 관리는 데이터 패브릭의 필수 구성 요소로, 조직, 산업 및 규정의 제약과 정책을 해결합니다. 또한 연합 서비스를 사용하여 하이브리드 클라우드 환경 전반에서 데이터를 일관되게 보호, 통제 및 추적합니다.

3 관측 가능성

관찰 가능성은 데이터 패브릭 내의 데이터 상태와 성능을 이해하는 데 매우 중요합니다. 데이터 사용 방법, 데이터 성능 및 활용률 개선을 위한 권장 사항에 대한 통찰력을 제공합니다.

4 복제

데이터 패브릭 내의 복제 기능을 통해 기업은 데이터를 필요하거나 안전한 곳으로 이동하여 보안, 거버넌스 및 계보를 유지할 수 있습니다.

 

 

데이터 패브릭의 이점

데이터 패브릭 아키텍처를 구현하면 다음과 같은 여러 이점을 얻을 수 있습니다:

• 통합 데이터 관리: 데이터 패브릭을 사용하면 데이터 관리에 대한 통합 접근 방식을 사용하여 데이터 소스를 통합하고 조직 전체에 걸쳐 단일 뷰를 제공할 수 있습니다.
• 확장성 및 유연성: 데이터 패브릭을 사용하면 기업은 진화하는 요구사항에 따라 데이터 인프라를 확장하고 변화하는 데이터 요구사항에 적응할 수 있습니다.
• 데이터 활용률 향상: 데이터 패브릭을 사용하면 전사적으로 데이터 자산을 원활하게 활용할 수 있으므로 귀중한 통찰력을 확보하고 정보에 입각한 의사 결정을 용이하게 할 수 있습니다.
• 복잡성 감소: 데이터 관리의 기본 복잡성을 추상화함으로써 데이터 패브릭은 비즈니스 사용자의 데이터 액세스 및 사용을 단순화합니다.
• 향상된 데이터 거버넌스: 일관된 데이터 관리 방식을 통해 데이터 패브릭은 규제 및 조직 정책의 준수를 보장합니다.

 

 

데이터 패브릭 적용

데이터 패브릭은 다양한 엔터프라이즈 시나리오에서 애플리케이션을 찾습니다.

• 비정형 데이터 및 IoT 지원: 데이터 패브릭은 IoT 장치를 포함한 광범위한 엔드포인트와 연결되어 비정형 데이터를 처리하고 복잡성을 최소화하면서 통찰력을 제공합니다.
• 대용량 데이터 볼륨 처리: 데이터 패브릭을 사용하면 대규모 데이터 볼륨을 효율적으로 처리할 수 있으므로 조직은 규모에 맞는 데이터 자산에서 가치를 창출할 수 있습니다.
• 데이터 중심 의사 결정 지원: 데이터 패브릭은 통합 데이터 아키텍처를 제공함으로써 기업이 포괄적인 통찰력을 바탕으로 데이터 중심의 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.

 

 

과제 및 고려사항, 동향

데이터 패브릭 아키텍처 구현에는 다음과 같은 특정 과제와 고려사항이 수반될 수 있습니다:

• 데이터 통합의 복잡성: 상이한 데이터 소스와 시스템을 통합하는 것은 복잡할 수 있으며, 신중한 계획 및 데이터 변환 프로세스가 필요합니다.
• 변경 관리: 데이터 패브릭을 채택하려면 조직 변경 및 사용자 채택이 필요할 수 있으므로 효과적인 변경 관리 전략이 필요합니다.
• 데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수: 데이터 개인 정보 보호 규정 준수를 보장하고 데이터 액세스, 보안 및 거버넌스와 관련된 우려 사항을 해결합니다.

 

기술 및 데이터 관리 방식이 계속 발전함에 따라 다음과 같은 추세가 데이터 패브릭의 미래를 결정할 것으로 예상됩니다.

• 인공지능 및 머신 러닝 통합: AI와 ML 기술의 통합은 데이터 패브릭의 기능을 향상해 고급 데이터 분석 및 자동화를 가능하게 할 것입니다.
• 에지 컴퓨팅 통합: 데이터 패브릭 아키텍처는 에지 컴퓨팅 기능을 통합하여 데이터를 소스에 가깝게 처리 및 분석함으로써 지연 시간을 줄이고 실시간 통찰력을 향상합니다.
• 데이터 검증을 위한 블록체인: 블록체인 기술은 데이터 패브릭 아키텍처 내에서 데이터 출처, 불변성 및 신뢰성을 보장하기 위해 활용될 수 있습니다.

 

 

마치며

데이터 패브릭은 IT를 위한 유니파이드 데이터 아키텍처를 구축하려는 조직에게 강력한 설루션을 제공합니다. 데이터 패브릭은 네트워크 기반 접근 방식을 활용하여 원활한 데이터 관리, 향상된 데이터 활용률 및 확장성을 지원합니다. 그러나 데이터 패브릭을 구현하려면 신중한 계획, 협업 및 모범 사례 준수가 필요합니다. 올바른 전략을 수립하면 조직은 데이터 자산의 잠재력을 최대한 활용하고 데이터 중심의 의사 결정을 추진할 수 있습니다.