데이터 아키텍처는 회사 데이터 시스템의 조직 구조와 개별 구성 요소를 개략적으로 설명합니다.
효과적인 데이터 관리, 처리 및 보관은 기업이 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 매우 중요합니다. Data Fabric 및 Data Mesh와 같은 최신 중앙 집중식 데이터 아키텍처 모델은 기존 방법을 능가하는 능력으로 인해 인기를 얻고 있습니다.
데이터 패브릭 데이터 통합, 가상화 및 추상화를 강조하는 반면 Data Mesh는 데이터 민주화, 소유권 및 제품화에 중점을 둡니다. 데이터 관리 전략을 최적화하고 데이터 품질을 높이며 의사 결정 기술을 향상시키려는 회사의 경우 이러한 모델을 이해하는 것이 중요합니다.
조직은 Data Mesh와 Data Fabric 간의 차이점과 유사점을 이해함으로써 목표에 가장 잘 부합하고 기술 및 문화적 요구 사항을 고려한 모델을 선택할 수 있습니다.
이 게시물에서는 Data Mesh와 Data Fabric에 대해 자세히 살펴보고 이들 간의 차이점과 훨씬 더 많은 것을 살펴보겠습니다.
데이터 메시란 무엇입니까?
Data Mesh는 데이터 민주화, 소유권 및 제품화를 우선시하는 최첨단 데이터 아키텍처 개념입니다. 데이터는 Data Mesh에서 제품으로 간주되므로 각 팀은 자체 데이터의 정확성과 유용성을 담당합니다.
목표는 팀이 중앙 집중식 팀에 의존하지 않고 필요한 데이터에 액세스하고 활용할 수 있는 셀프 서비스 플랫폼을 제공하는 것입니다. 셀프 서비스 데이터 플랫폼은 팀이 데이터 리소스를 제어 및 관리할 수 있는 방법을 제공하여 데이터 품질을 개선하고 혁신을 가속화합니다.
팀이 기업 전체에서 원하는 데이터를 찾고 액세스하기 위해서는 데이터 마켓플레이스도 Data Mesh의 중요한 부분입니다. Data Mesh를 통해 팀은 데이터 자산 관리 데이터에 대한 액세스를 민주화하고 기업이 보다 데이터 중심적이고 민첩해질 수 있도록 지원합니다.
데이터 메쉬 작업
도메인 기반 설계 및 마이크로서비스 아키텍처 Data Mesh의 기반입니다. 분산형 데이터 아키텍처를 구축하고 데이터 사일로를 해체하는 것이 주요 목표입니다.
Data Mesh의 각 팀은 자체 데이터 도메인을 담당하므로 데이터, 데이터 품질 및 데이터 출력을 제어하는 팀입니다. 팀은 셀프 서비스 데이터 플랫폼 및 데이터 시장을 통해 데이터를 관리하고 배포합니다. 데이터 제품이 API로 생성된다는 사실은 다른 팀이 쉽게 액세스하고 활용할 수 있도록 합니다.
회사 전체에서 균일성과 제어를 유지하기 위해 단일 API 관리 팀에서 API를 관리합니다. 데이터 거버넌스 프레임워크도 Data Mesh의 일부이며 데이터 소유권, 데이터 품질 및 데이터 보안에 대한 규칙과 지침을 설명합니다.
장점
- Data Mesh는 팀이 데이터 자산을 제어하고 관리할 수 있도록 하여 데이터의 민주화를 장려합니다.
- 각 팀이 자체 데이터 도메인을 담당할 수 있어 데이터의 수준이 높아집니다.
- 중앙 집중식 팀에 의존하지 않고 팀이 필요한 데이터에 액세스하고 사용할 수 있는 셀프 서비스 데이터 플랫폼을 제공합니다.
- 이를 통해 팀은 데이터 제품을 실험하고 반복하여 혁신을 가속화할 수 있습니다.
- 데이터 사일로를 제거하고 분산형 데이터 아키텍처를 구축하여 유연성과 민첩성을 향상시킵니다.
- 팀이 회사 전체에서 필요한 데이터를 찾고 액세스할 수 있는 방법을 제공하는 데이터 시장으로 구성됩니다.
- 조직의 확장되는 데이터 요구 사항을 지원할 수 있으며 확장 가능합니다.
- 데이터 팀은 Data Mesh를 통해 데이터를 제어하고 선택할 수 있습니다.
- 데이터 제품에 대한 Data Mesh의 API 기반 접근 방식 덕분에 팀은 필요한 데이터에 보다 쉽게 액세스하고 사용할 수 있습니다.
단점
- 조직은 Data Mesh를 구현하기 전에 주요 기술 및 문화 변화를 거쳐야 합니다.
- 적절하게 유지 관리하지 않으면 Data Mesh의 분산 특성으로 인해 데이터 중복이 발생할 수 있습니다.
- 팀이 올바르게 정렬되지 않은 경우 데이터 메시로 인해 데이터 정의가 충돌할 수 있습니다.
- Data Mesh의 분산 구조로 인해 전사적으로 데이터 거버넌스와 보안을 관리하기 어려울 수 있습니다.
- 기존의 중앙 집중식에 비해 데이터 구조, 데이터 메시가 더 복잡할 수 있습니다.
- 팀이 제대로 정렬되지 않으면 Data Mesh가 조각화될 수 있습니다.
- 기존의 중앙 집중식 데이터 시스템보다 Data Mesh를 구현하는 데 비용이 더 많이 들 수 있습니다.
이제 Data Mesh에 대한 명확한 그림이 있어야 합니다. 이제 Data Fabric과 그 사이의 유사점과 차이점을 살펴볼 시간입니다. 의 시작하자.
그렇다면 데이터 패브릭이란 무엇입니까?
Data Fabric은 보관 위치에 관계없이 조직 내부의 모든 데이터 자산에 대한 단일 보기를 제공하는 데이터 아키텍처입니다. 이 시스템의 개발은 데이터의 양, 속도 및 다양성의 증가로 정의되는 현대 데이터 환경에서 동기가 부여되었습니다.
조직은 유연하고 확장 가능한 데이터 통합 솔루션을 제공하는 Data Fabric 덕분에 클라우드 앱, 온프레미스 데이터베이스 및 데이터 레이크를 비롯한 다양한 소스의 데이터를 쉽게 연결할 수 있습니다.
또한 기본 기술과 관계없이 데이터에 보편적으로 액세스할 수 있도록 추상화 수준을 제공합니다.
Data Fabric의 분산 아키텍처는 실시간 데이터 처리 및 분석을 가능하게 하여 조직이 추가 정보 및 의사 결정 능력에 액세스할 수 있도록 합니다. 데이터 거버넌스 및 보안 구성 요소를 통해 데이터의 개인 정보 보호, 정확성 및 규정 준수가 더욱 보장됩니다.
데이터 패브릭은 데이터 관리 관행을 개선하고 경쟁 우위를 확보하려는 조직 사이에서 빠르게 인기를 얻고 있는 새로운 기술입니다.
Data Fabric의 작업
Data Fabric은 보관 위치에 관계없이 조직의 모든 데이터 자산에 대한 단일 보기를 제공하여 작동합니다. 데이터 통합, 데이터 추상화 및 분산 컴퓨팅 이를 달성하기 위해 함께 사용됩니다.
데이터 통합에는 온프레미스 데이터베이스, 클라우드 앱 및 데이터 레이크를 비롯한 여러 소스의 정보를 융합하고 일관된 방식으로 액세스할 수 있도록 하는 작업이 수반됩니다.
데이터 조작 및 액세스는 기본 데이터 아키텍처의 복잡성을 모호하게 하는 추상화 계층을 설정하는 프로세스를 통해 가능해집니다. 분산 컴퓨팅은 분산된 컴퓨팅 리소스 네트워크에서 실시간으로 데이터를 처리하고 분석하는 것을 목표로 합니다.
기업은 이제 데이터에서 신속하게 통찰력을 얻고 이를 통해 조치를 취할 수 있습니다. Data Fabric에는 데이터 개인 정보 보호, 규정 준수 및 품질을 보장하기 위한 데이터 거버넌스 및 보안 구성 요소도 포함됩니다.
Data Fabric은 유연하고 확장 가능한 데이터 관리 방법으로 현재의 데이터 환경에 맞게 개발되었습니다.
장점
- 기업은 데이터 가용성과 접근성을 높일 수 있는 데이터 패브릭을 사용하여 실시간 데이터를 기반으로 보다 빠르고 정보에 입각한 선택을 할 수 있습니다.
- 막대한 양의 데이터를 관리하고 분석하기 위해 데이터 패브릭은 온프레미스 및 클라우드 기반 데이터를 비롯한 여러 소스의 데이터를 원활하게 통합할 수 있습니다.
- 기업은 데이터 패브릭을 사용하여 많은 팀과 부서 간의 실시간 데이터 교환 및 협업을 촉진하는 중앙 집중식 데이터 관리 플랫폼을 구축할 수 있습니다.
- 데이터 패브릭이 제공하는 데이터 거버넌스 및 보안 기능은 회사가 데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수를 유지하는 데 도움이 됩니다.
- 데이터 패브릭은 데이터 사일로를 제거하여 더 많은 비용과 중복 노력을 절약할 수 있으며, 이는 생산과 효율성을 향상시킵니다.
- 기업은 데이터 패브릭을 사용하여 신뢰할 수 있는 단일 소스를 구축하여 여러 데이터 소스에서 발생할 수 있는 데이터 불일치 및 부정확성을 줄일 수 있습니다.
- 기업은 데이터 패브릭의 도움으로 필요에 따라 데이터 아키텍처를 확장할 수 있으므로 성능이나 안정성을 손상시키지 않고 성장과 확장이 가능합니다.
- 기업은 다음을 통해 데이터 정확성을 개선하고 수동 개입의 필요성을 줄일 수 있습니다. 데이터 워크플로우 자동화 데이터 패브릭을 사용하여 처리합니다.
- 기업은 데이터 통합 및 분석 측면에서 데이터 패브릭의 유연성으로 인해 데이터 관리 및 분석 요구 사항을 위해 다양한 도구와 플랫폼을 사용할 수 있습니다.
단점
- 데이터 패브릭을 제자리에 배치하는 프로세스는 어렵고 시간이 많이 소요될 수 있으며 리소스와 지식 모두에 상당한 노력이 필요합니다.
- 데이터 패브릭을 설치하는 초기 비용은 시스템을 설정하고 유지 관리하는 데 필요한 직원, 소프트웨어 및 하드웨어의 가격을 고려할 때 상당히 클 수 있습니다.
- 기존 데이터 관리 및 분석 절차는 데이터 패브릭을 수용하기 위해 크게 변경해야 할 수 있으며, 이는 기업 운영을 방해하고 변화에 대한 저항을 만들 수 있습니다.
- 기업은 데이터 패브릭의 복잡성으로 인해 사용자 지원 및 교육에 비용을 지출해야 할 수 있으며, 이로 인해 사용자가 이를 수용하고 교육을 받는 것이 어려울 수 있습니다.
- 데이터 소스와 형식이 많은 기업은 데이터 패브릭을 사용하기 위해 데이터 구조를 표준화해야 할 수 있으며 이는 어려울 수 있습니다.
- 데이터 패브릭은 레거시 시스템과 효과적으로 인터페이스하지 않을 수 있으므로 새로운 시스템 개발 또는 현재 시스템의 시스템 업그레이드에 대한 기업 투자가 필요합니다.
- 데이터 패브릭은 보안 위반 및 데이터 개인 정보 보호 문제에 취약할 수 있으므로 기업에서 데이터를 보호하기 위해 강력한 보안 조치를 구현해야 합니다.
- 데이터 패브릭은 모든 데이터 형식 또는 모든 유형의 데이터 분석을 지원하지 않을 수 있으므로 모든 형태의 데이터 또는 분석 사용 사례에 적합하지 않을 수 있습니다.
데이터 메시 대 데이터 패브릭
최신 데이터 관리를 위한 두 가지 새로운 아키텍처 설계는 데이터 메시와 데이터 패브릭입니다. 둘 다 조직 내에서 효과적인 데이터 교환 및 분석을 촉진하기 위해 노력하지만 접근 방식에는 상당한 차이가 있습니다.
유사성
확장 가능하고 효과적인 방식으로 많은 시스템과 팀에서 막대한 양의 데이터를 관리하기 위해 Data Mesh와 Data Fabric이라는 두 가지 접근 방식이 개발되었습니다. 둘 다 데이터 개인 정보 보호 및 규정 준수를 유지하는 데 있어 데이터 거버넌스와 보안의 가치를 강조합니다. 또한 두 설계 모두 SOA에 의존하며 데이터는 API를 통해 고객에게 제공되고 제품으로 간주됩니다.
차이
데이터 소유권 및 관리에 대한 접근 방식은 Data Mesh와 Data Fabric의 주요 차이점입니다.
개별 도메인 팀은 Data Mesh에서 해당 도메인의 데이터를 담당하며 데이터 소유권 및 관리를 분산시킵니다. 데이터 거버넌스 및 보안에 대한 공유 규칙 집합을 준수하지만 각 팀은 데이터 관리를 위한 고유한 도구와 기술을 자유롭게 선택할 수 있습니다.
Data Fabric과 같은 중앙 집중식 데이터 관리 시스템은 모든 데이터를 한 곳에 저장하고 이를 관리할 단일 팀을 할당합니다. 이 방법을 사용하면 데이터 관리 및 분석의 일관성이 향상되지만 여러 팀이 자체적으로 선택한 도구를 활용하는 능력이 제한될 수 있습니다.
데이터 통합에 대한 접근 방식은 Data Mesh와 Data Fabric의 또 다른 차이점입니다. 도메인 간에 데이터를 전송하는 방법을 지정하는 API 계약 모음은 Data Mesh에서 데이터 통합을 가능하게 합니다. 이 전략은 팀이 자체 데이터 파이프라인 및 분석 방법을 설계할 수 있도록 하면서 도메인 간의 상호 운용성을 보장합니다.
반대로 Data Fabric은 데이터 통합에 대해 보다 중앙 집중식 접근 방식을 취하여 사전에 데이터를 통합하고 단일 인터페이스를 통해 액세스할 수 있도록 합니다.
이 전략이 더 효과적일 수 있지만 고유한 데이터 파이프라인을 설계하는 팀의 능력을 제한할 수 있습니다.
Data Mesh 및 Data Fabric은 데이터 처리를 위해 고유한 기술을 사용합니다. 데이터 처리는 Data Mesh의 도메인 팀에서 처리하며 원하는 도구와 기술을 자유롭게 활용할 수 있습니다.
데이터 처리는 이제 전담 팀에서 처리하지만 Data Fabric은 보다 중앙 집중화된 방법을 제공합니다. 이 접근 방식이 더 성공적일 수 있지만 팀이 고유한 평가를 수행하기가 더 어려워질 수도 있습니다.
결론
결론적으로, Data Fabric과 Data Mesh는 둘 다 최신 데이터 관리를 위한 새로운 방법을 제공하며 각각 고유한 장점과 단점이 있습니다.
Data Mesh는 데이터의 분산된 소유권 및 관리에 중점을 두어 각 팀이 공유된 표준 세트를 따르면서 자신의 데이터를 자유롭게 처리할 수 있도록 합니다.
이에 비해 Data Fabric은 데이터 관리 및 분석을 담당하는 전문 인력과 함께 중앙 집중식 데이터 관리 솔루션을 제공합니다. 이러한 패턴 간의 결정은 데이터 볼륨, 팀 구조 및 비즈니스 요구와 같은 요소를 고려하여 각 회사의 고유한 요구 사항 및 목표를 기반으로 합니다.
모든 계획의 효과는 궁극적으로 계획이 얼마나 잘 실행되고 회사의 광범위한 데이터 관리 전략에 통합되는지에 달려 있습니다.
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