DataOps 아키텍처: 5가지 주요 구성 요소 및 시작 방법

DataOps는 협업적인 데이터 관리 접근 방식으로 DevOps의 민첩성과 분석의 강력한 기능을 결합합니다. 다양한 워크플로를 자동화하고 통합하여 데이터 수집, 처리 및 분석을 간소화하는 것을 목표로 합니다. DataOps 아키텍처는 조직 내에서 DataOps 원칙의 구현을 지원하는 구조적 기반입니다. 여기에는 기업이 데이터를 보다 효율적이고 효과적으로 관리할 수 있도록 지원하는 시스템, 툴, 프로세스가 포함됩니다.

이 문서에서는 다음을 수행합니다.

• 레거시 데이터 아키텍처와 DataOps 아키텍처 비교
• DataOps 아키텍처의 5가지 주요 구성 요소
• DataOps 아키텍처를 도입하는 방법

수십 년 동안 널리 사용되어 온 레거시 데이터 아키텍처는 경직성과 복잡성이 특징인 경우가 많습니다. 이러한 시스템은 일반적으로 사일로화된 데이터 스토리지 및 처리 환경으로 구성되며, 수동 프로세스가 포함되고 팀 간의 협업이 제한적입니다. 결과적으로 느리고 비효율적이며 오류가 발생하기 쉽습니다.

레거시 데이터 아키텍처의 문제점

레거시 데이터 아키텍처와 관련된 주요 문제 다음과 같습니다.

• 유연성 부족: 기존 데이터 아키텍처는 경직되고 유연하지 않은 경우가 많아, 변화하는 비즈니스 요구 사항에 적응하고 새로운 데이터 소스 또는 기술을 통합하기가 어렵습니다.
• 느린 데이터 처리: 레거시 아키텍처의 많은 데이터 워크플로의 수동 특성으로 인해 데이터 처리에 시간과 리소스가 많이 소요될 수 있습니다.
• 데이터 사일로: 레거시 아키텍처는 데이터가 사일로화된 환경에서 저장 및 처리되는 경우가 많으며, 이로 인해 협업이 제한되고 포괄적인 인사이트를 생성하는 능력이 저하될 수 있습니다.
• 데이터 품질 저하: 레거시 아키텍처의 자동화 및 데이터 거버넌스가 부족하면 데이터가 불완전하거나 부정확하거나 중복되는 등의 데이터 품질 문제가 발생할 수 있습니다.

DataOps 아키텍처가 이러한 문제를 해결하는 방법

DataOps 아키텍처는 다음과 같은 여러 가지 방법으로 레거시 데이터 아키텍처가 제기하는 문제를 극복합니다.

• 유연성 향상: DataOps 아키텍처의 모듈식 설계를 통해 새로운 데이터 소스, 툴, 기술을 쉽게 통합할 수 있으므로 조직은 변화하는 비즈니스 요구에 빠르게 적응할 수 있습니다.
• 더 빠른 데이터 처리: DataOps 아키텍처는 워크플로를 자동화하고 최신 데이터 처리 기술을 활용하여 데이터 수집, 변환 및 분석을 가속화합니다.
• 협업 개선: DataOps는 부서 간 협업을 강조하여 데이터 팀 간의 장벽을 허물고 보다 효과적으로 협업할 수 있도록 지원합니다.
• 데이터 품질 향상: DataOps 아키텍처에서 자동화 및 데이터 거버넌스 관행을 사용하면 데이터 품질, 보안, 규정 준수를 보장하는 데 도움이 됩니다.

1. 데이터 소스

데이터 소스는 모든 DataOps 아키텍처의 중추입니다. 여기에는 데이터를 모으고 수집하는 다양한 데이터베이스, 애플리케이션, API 및 외부 시스템이 포함됩니다. 데이터 소스는 정형 또는 비정형일 수 있으며, 온프레미스 또는 클라우드에 있을 수 있습니다.

잘 설계된 DataOps 아키텍처는 여러 소스의 데이터를 통합하는 문제를 해결하여 데이터가 깨끗하고 일관되며 정확하도록 보장해야 합니다. 조직의 데이터 자산에 대한 정확한 최신 시각을 유지하려면 데이터 품질 검사, 데이터 프로파일링 및 데이터 카탈로그를 구현하는 것이 필수적입니다.

2. 데이터 수집

데이터 모으기 및 수집에는 다양한 소스에서 데이터를 수집하여 DataOps 환경으로 가져오는 프로세스가 포함됩니다. 이 프로세스는 일괄 처리, 스트리밍 또는 실시간 수집과 같은 다양한 툴 및 기술을 사용하여 수행할 수 있습니다.

DataOps 아키텍처에서는 다양한 소스 및 형식의 데이터를 처리할 수 있는 효율적이고 확장가능한 데이터 수집 프로세스를 갖추는 것이 중요합니다. 이를 위해서는 데이터 검증, 데이터 정리, 메타데이터 관리와 같은 강력한 데이터 통합 도구 및 사례를 구현해야 합니다. 이러한 관행은 수집되는 데이터가 모든 소스에서 정확하고 완전하며 일관되게 유지되도록 하는 데 도움이 됩니다.

3. 데이터 스토리지

데이터가 수집되면 처리 중인 데이터의 양, 다양성 및 속도를 수용할 수 있는 적절한 데이터 스토리지 플랫폼에 저장해야 합니다. 데이터 스토리지 플랫폼에는 기존 관계형 데이터베이스, NoSQL 데이터베이스, 데이터 레이크 또는 클라우드 기반 스토리지 서비스가 포함될 수 있습니다.

DataOps 아키텍처는 선택한 데이터 스토리지 플랫폼의 성능, 확장성 및 비용 영향을 고려해야 합니다. 또한 특히 민감하거나 규제 대상인 데이터를 다룰 때 데이터 보안, 개인정보 보호 및 규정 준수와 관련된 문제를 해결해야 합니다.

4. 데이터 처리 및 변환

데이터 처리 및 변환에는 원시 데이터를 분석, 모델링 및 시각화에 적합한 형식으로 조작하고 변환하는 작업이 포함됩니다. 여기에는 필터링, 집계, 정규화, 강화와 같은 작업뿐만 아니라 머신 러닝 및 자연어 처리와 같은 고급 기술이 포함될 수 있습니다.

DataOps 아키텍처에서는 대량의 데이터와 복잡한 변환을 처리할 수 있는 도구와 기술을 사용하여 데이터 처리 및 변환을 자동화하고 간소화해야 합니다. 여기에는 데이터 파이프라인, 데이터 통합 플랫폼 또는 데이터 처리 프레임워크 사용이 포함될 수 있습니다.

5. 데이터 모델링 및 계산

데이터 모델링 및 계산에는 조직이 인사이트를 도출하고 데이터 기반 결정을 내릴 수 있도록 하는 분석 모델, 알고리즘 및 계산의 생성이 수반됩니다. 여기에는 통계 분석, 머신 러닝, 인공 지능 및 기타 고급 분석 기술이 포함될 수 있습니다.

DataOps 아키텍처의 핵심 요소는 데이터 모델과 알고리즘을 빠르고 효율적으로 개발, 테스트 및 배포할 수 있는 능력입니다. 이를 위해서는 데이터 과학자, 분석가, 엔지니어 간의 협업과 실험을 촉진하는 데이터 과학 플랫폼, 모델 관리 툴, 버전 제어 시스템의 통합이 필요합니다.

DataOps 아키텍처를 구현하는 것은 복잡하고 어려운 작업일 수 있으며, 특히 대규모의 다양한 데이터 에코시스템을 보유한 조직의 경우 더욱 그렇습니다. 그러나 구조화된 접근 방식을 따르고 위에 요약된 주요 구성 요소에 집중하면 조직은 DataOps 환경을 성공적으로 구축하고 배포할 수 있습니다.

1. 현재 상태 평가: 조직의 기존 데이터 인프라, 프로세스, 관행을 평가하는 것부터 시작합니다. 현재 접근 방식의 강점과 약점을 파악하고 개선할 수 있는 영역을 정확히 식별해야 합니다.
2. 목표 상태 정의: DataOps 아키텍처를 통해 달성하고자 하는 사항에 대한 명확한 비전을 개발하고 조직의 전반적인 전략 및 우선 순위에 부합하는 일련의 목표를 설정합니다.
3. 기술 스택 식별: DataOps 아키텍처의 기반을 형성할 툴, 기술 및 플랫폼을 결정합니다. 여기에는 다양한 옵션을 연구 및 평가하고 확장성, 성능 및 비용과 같은 요소를 고려하는 것이 포함될 수 있습니다.
4. 데이터 거버넌스 프레임워크 개발: 데이터 품질, 보안 및 규정 준수 요구 사항을 충족하도록 데이터 라이프사이클 전반에 걸쳐 데이터를 관리하기 위한 정책, 절차, 지침을 수립합니다.
5. 데이터 통합 및 자동화 구현: 대량의 데이터를 효율적이고 정확하게 처리할 수 있는 툴과 기술을 사용하여 데이터 수집, 처리, 변환 프로세스를 간소화하고 자동화합니다.
6. 협업 및 커뮤니케이션 촉진: 데이터 엔지니어, 데이터 과학자, 분석가를 비롯한 데이터 전문가 간의 협력과 협업을 장려합니다. 커뮤니케이션, 지식 공유, 공동 문제 해결을 촉진하는 툴과 관행을 구현합니다.
7. 모니터링 및 지속적인 개선: DataOps 아키텍처의 성능을 추적하고 개선할 수 있는 영역을 식별할 수 있는 모니터링 및 분석 툴을 구현합니다. DataOps 환경을 민첩하고 효율적이며 복원력을 유지할 수 있도록 프로세스와 관행을 지속적으로 개선하고 최적화합니다.