데이터 클라우드란 무엇인가요?
데이터 클라우드는 기업의 모든 데이터 소스, 데이터 스토어 및 지원 데이터 인프라를 통합하는 통합 데이터 관리 시스템입니다. 대부분의 대규모 조직은 여러 클라우드 서비스 제공업체, 온프레미스 리소스, 레거시 소프트웨어 등으로 구성된 복잡한 IT 인프라를 보유하고 있습니다. 이로 인해 데이터가 중복되고 제대로 카탈로깅되지 않으며, 데이터를 관리하기가 어려울 수 있습니다. 데이터 클라우드는 이러한 사일로를 없애고 조직의 모든 사용자가 데이터에 손쉽게 액세스하여 데이터를 유용한 인사이트로 변환할 수 있도록 지원합니다.
데이터 클라우드를 사용하면 어떤 이점이 있나요?
데이터 클라우드는 어떤 규모의 환경에서든 여러 시스템에 걸쳐 효율적으로 데이터를 관리할 수 있는 인프라를 제공합니다. 데이터 무결성이나 보안에 영향을 미치지 않으면서, 필요로 하는 모든 사용자에게 데이터가 제공되도록 보장할 수 있습니다. 아래에는 데이터 클라우드를 구현하는 데 따른 몇 가지 이점이 나와 있습니다.
중앙 집중식 관리
조직은 격리된 데이터 인프라에 제한되지 않고, 데이터 클라우드를 사용하여 단일 통합 플랫폼에서 데이터를 수집, 처리, 저장 및 분석할 수 있습니다. 따라서 저장된 데이터에 액세스하는 직원과 클라우드 애플리케이션에 대한 거버넌스와 권한 제어가 강화됩니다. 조직은 여러 위치에서 액세스 권한을 관리하는 대신 통합 제어 지점에서 데이터 사용 정책을 적용할 수 있습니다.
이동성 향상
데이터 클라우드는 물리적 작업 공간을 넘어 데이터 공유 범위가 확장되고 있는 비즈니스의 발전 트렌드를 지원합니다. 따라서 직원들이 전 세계 어디에서든 기업 정보에 효율적으로 안전하게 액세스할 수 있습니다. 조직은 인프라의 제약 없이 분산 데이터 레이크 또는 데이터 웨어하우스와 같은 클라우드 데이터 스토리지 시스템 간에 정보를 이동할 수 있습니다. Amazon Web Services(AWS)와 같은 데이터 클라우드 제공업체를 사용하는 경우 이 프로세스를 완료하는 데 필요한 모든 데이터 관리 도구를 제공받을 수 있습니다.
성능 개선
데이터 클라우드는 일반적인 데이터 공유 프로토콜을 사용하여 여러 클라우드 스토리지 솔루션 간에 데이터를 효율적으로 교환할 수 있도록 합니다. 클라우드 애플리케이션은 시스템 호환성을 지원하기 위해 추가적으로 데이터를 조작해야 하는 복잡한 단계 없이 데이터를 액세스하고 분석할 수 있습니다. 또한 데이터 클라우드 솔루션은 중복된 수정 작업 없이 트랜잭션 및 분석 데이터를 비롯한 다양한 유형의 비즈니스 데이터를 지원합니다.
보안 강화
데이터 클라우드 솔루션에는 클라우드 환경에서 민감한 데이터를 보호하는 데 도움이 되는 보안 기술이 포함되어 있습니다. 고객의 개인 정보를 보호하고 저장된 민감한 정보에 대한 무단 액세스를 방지해야 한다는 규제 기관의 규정을 준수해야 하는 조직이 많습니다.
클라우드에 저장된 데이터에 대한 데이터 액세스를 통합함으로써, 조직은 데이터 보안 정책과 보호 조치를 보다 효과적으로 적용할 수 있습니다. 예를 들어 AWS 클라우드 보안 리소스는 기업이 보안 작업을 자동화하고 구성에서 인적 오류를 줄일 수 있도록 지원합니다.
접근성 향상
조직들은 데이터 클라우드를 사용하여 사일로를 없애고 필요할 때 비즈니스 프로세스에 데이터를 적용합니다. 여러 부서의 직원들이 데이터 클라우드 플랫폼에서 공유 데이터 세트에 액세스할 수 있으며, 이는 단일 데이터 소스 역할을 합니다. 이들 직원은 정형 데이터와 비정형 데이터에 모두 액세스하여, 비즈니스 인텔리전스 분석에 해당 데이터를 사용할 수 있습니다. 따라서 전체 조직이 유기적, 지능적으로 작업을 수행하고 동일한 정보를 작업의 기초로 활용할 수 있습니다.
데이터 클라우드의 사용 사례로는 어떤 것들이 있나요?
아래에는 일반적인 데이터 클라우드 사용 사례의 몇 가지 예가 나와 있습니다.
클라우드 중심 애플리케이션 개발
개발자들은 클라우드에서 전체 개발 수명 주기 작업을 수행하면서 클라우드 중심 애플리케이션을 구축합니다. 예를 들어 클라우드 호스팅 플랫폼에서 코드를 작성하고 데이터베이스를 관리하며 애플리케이션을 테스트하고 배포합니다. 데이터 클라우드에서는 개발자가 데이터를 보다 손쉽게 처리할 수 있으므로 개발하기가 쉬워집니다. 또한 애플리케이션과 데이터의 거리가 가까워집니다. 이는 대량의 실시간 데이터를 스트리밍하는 웹 애플리케이션에 있어 중요한 이점입니다.
데이터 공유
데이터 공유는 직원 간의 효율성과 협업을 개선하는 데 있어 중요합니다. 마찬가지로, 공유 데이터에 대한 액세스는 애플리케이션 사용자와 상업 고객에게도 중요합니다. 데이터 클라우드 도구는 정보의 적시성이 매우 중요한 사용자들 간에 원활한 데이터 이동을 지원합니다. 데이터 클라우드는 서로 연동된 여러 데이터 스토리지 모듈을 사용하여 사일로화된 스토리지 간에 정보를 이동해야 하는 기존 데이터 교환 프로세스를 대체합니다.
비즈니스 분석
분석을 위해 정형 데이터와 반정형 데이터를 결합하고 클라우드 데이터베이스에 로드하는 데 데이터 클라우드를 사용할 수 있습니다. 비즈니스 분석가는 데이터 클라우드를 사용하여 다양한 데이터 소스에서 유용한 인사이트를 도출하고 비즈니스 성과를 개선합니다. 한편, 데이터 엔지니어는 비즈니스 분석 방식에서 비표준 데이터 파이프라인을 여러 개 생성해야 하는 문제를 해결합니다.
백업 및 복구
기업들은 운영의 연속성을 보장하기 위해서는 효과적인 백업 및 복구 메커니즘이 중요하다는 사실을 잘 알고 있습니다. 하지만 데이터가 폭발적으로 증가하면서 여러 플랫폼의 스토리지 간에 데이터를 이동하는 작업이 매우 어려워졌습니다.
반면 데이터 클라우드 플랫폼은 모든 미션 크리티컬 워크로드와 백업 스토리지를 연결된 인프라 내에서 호스팅하여 더 나은 복구 옵션을 제공합니다. 신뢰할 수 있는 백업 시스템을 사용하여 운영 중단 시 신속하게 데이터를 복구할 수 있습니다. 예를 들어 조직에서는 AWS DataSync를 사용하여 온프레미스 리소스의 데이터를 Amazon Simple Storage Service(S3)에 백업합니다.
데이터 클라우드는 어떻게 작동하나요?
데이터 소스와 데이터 아키텍처는 데이터 클라우드의 두 가지 주요 구성 요소입니다. 클라우드 데이터 플랫폼에 대해 아는 것도 중요합니다.
데이터 소스
데이터 소스는 처리되지 않은 형식의 데이터 원본 컬렉션입니다. 데이터는 이메일, 소셜 미디어, 고객 관계 관리(CRM) 로그, 판매 트랜잭션 등 서로 관련이 없는 여러 소스에서 발생할 수 있습니다.
데이터 아키텍처
데이터 아키텍처는 클라우드의 데이터를 의도한 용도에 따라 분리하고 구성하는 데 사용할 수 있는 방법을 설명합니다. 아래에는 몇 가지 일반적인 데이터 아키텍처가 나와 있습니다.
데이터 레이크
데이터 레이크에는 원시 데이터가 저장됩니다. 원시 데이터는 클라우드, 온프레미스 리소스 또는 엣지 컴퓨팅 디바이스에서 얻어지는 처리되지 않은 정보입니다.
데이터 웨어하우스
데이터 웨어하우스에는 특정한 비즈니스 목적으로 사용되는 정형 데이터가 저장됩니다. 데이터 웨어하우스는 비즈니스 인텔리전스 및 분석에 바로 사용할 수 있는 데이터를 제공합니다.
데이터 레이크하우스
데이터 레이크하우스는 데이터 레이크의 비용 효율성과 데이터 웨어하우스의 정형 데이터 관리 방식을 결합한 솔루션입니다. 또한 조직이 비즈니스 인텔리전스 쿼리를 실행하는 데 도움이 되는 기계 학습 및 데이터 분석 서비스와 같은 기능도 제공합니다.
데이터 메시
데이터 메시는 조직이 데이터 분석의 범위를 확장할 수 있도록 지원하는 분산형 데이터 스토리지입니다. 데이터 메시는 데이터 관리 기능을 모놀리스 데이터 스토리지에 집중하는 것이 아니라, 각 비즈니스 도메인별로 데이터 소유권을 분산합니다.
클라우드 데이터 플랫폼
클라우드 데이터 플랫폼은 조직이 온프레미스 스토리지에서 멀티 클라우드 환경으로 데이터를 수집하는 데 도움이 됩니다. 또한 다양한 데이터 아키텍처를 단일 자체 관리형 포털에 통합하여 기업이 정형, 반정형 및 비정형 데이터의 가치를 극대화할 수 있게 합니다. 조직은 여러 데이터 도구를 관리할 필요 없이, 클라우드 데이터 플랫폼을 사용하여 비즈니스 데이터를 손쉽게 관리하고 규제하고 분석하고 보호할 수 있습니다.
데이터 클라우드를 구현하는 데 따르는 어려움은 무엇인가요?
데이터 클라우드는 디지털 트랜스포메이션을 지원하지만, 데이터를 클라우드 환경으로 전환할 때 조직은 몇 가지 난관에 직면할 수 있습니다.
데이터 모으기 옵션
온프레미스 환경에서 데이터 클라우드로 전환하려는 조직은 몇 가지 옵션 중에서 선택할 수 있습니다. 즉, 직접 연결, 오프라인 또는 두 가지 모두를 통해 데이터를 전송할 수 있습니다. 어떤 방법이 조직의 비즈니스 요구 사항에 가장 적합한지에 따라 선택하면 됩니다.
AWS는 온프레미스에서 클라우드로 데이터를 이동하는 몇 가지 방법을 제공합니다. 예를 들어 여러 데이터 센터에서는 AWS File Gateway를 사용하여 온프레미스 스토리지를 AWS 클라우드로 확장합니다.
데이터 무결성
조직은 데이터 클라우드로 데이터를 이동하는 동안 데이터 무결성이 손상되지 않도록 해야 합니다. 이를 위해서는 IT 팀이 클라우드로 이동한 모든 데이터 파일의 메타데이터와 정보가 원본과 동일한지 확인해야 합니다. 따라서 데이터를 수집하는 동안 메타데이터를 보존하기 위해 특수한 프로그램을 작성해야 할 수 있습니다.
기술 전문 지식
데이터를 클라우드로 이동하려면 클라우드 도메인에서 데이터를 관리하는 데 대한 전문 지식이 필요합니다. 회사에서는 기존 IT 팀을 교육하기 위해 추가 리소스를 할당하거나 새로운 플랫폼에서 데이터를 마이그레이션하고 관리할 클라우드 전문가를 채용해야 할 수 있습니다. AWS Data Pipeline과 같은 데이터 클라우드 지원 도구는 데이터 워크플로를 자동으로 오케스트레이션하여 조직이 손쉽게 전환하도록 지원합니다.
AWS는 데이터 클라우드 구현을 어떻게 지원하나요?
AWS는 모든 데이터 클라우드 요구 사항을 지원할 수 있는 가장 다양한 서비스를 제공합니다. AWS의 서비스는 모든 규모의 조직과 산업체가 데이터를 사용하여 비즈니스를 혁신하도록 지원합니다. AWS for Data는 현대적인 데이터 전략을 수립하는 데 필요한 모든 인사이트와 모범 사례를 제공합니다.
여러 범주의 AWS for Data 리소스를 살펴보세요.
- 분석의 경우, AWS는 모든 데이터 분석 요구 사항을 지원할 수 있는 가장 다양한 분석 서비스를 제공합니다.
- 데이터베이스의 경우, AWS의 관계형 데이터베이스는 엔터프라이즈급 상용 데이터베이스와 8개 목적별 데이터베이스 비용의 10분의 1밖에 안 되는 비용으로 탁월한 성능을 제공합니다.
- 데이터 중심 문화를 구축하기 위해, AWS는 사고 방식, 인력, 기술 및 프로세스를 결합하여 데이터에서 더 많은 가치를 이끌어내는 방법을 보여줍니다.
- 인공 지능 및 기계 학습(AI/ML)의 경우, AWS는 고객이 AI/ML 여정의 어느 단계에 있든 고객의 요구 사항을 지원할 수 있습니다. AWS는 Amazon SageMaker와 같은 혁신적인 서비스와 사전 훈련된 AI 서비스를 제공하여 일반적인 비즈니스 문제를 해결하는 데 도움을 줍니다.
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