데이터 동기화란 무엇인가요?

데이터 동기화는 모바일 장치 동기화부터 복잡한 엔터프라이즈 데이터베이스 관리에 이르기까지 다양한 사용 사례를 통해 엔터프라이즈 애플리케이션 내에서 최적의 데이터 품질을 유지하는 데 매우 중요합니다.

디지털 환경은 점점 더 분산되고 있습니다. 이는 대륙과 국가에 걸쳐 분산된 다양한 서버, 애플리케이션 및 네트워크 구성 요소로 구성됩니다. 동시에 소비자와 기업 모두 클라우드 기반 및 클라우드 네이티브 애플리케이션에 대한 의존도가 점점 높아지고 있습니다.

이러한 트렌드는 다양한 소스에서 다양한 형식의 방대한 양의 데이터를 생성하는 방대한 동적 멀티모달 IT 에코시스템을 의미하며, 이를 구문 분석하고 처리해야 합니다. 데이터 레코드는 또한 최신 IT 환경에서 자주 변경됩니다.

시스템을 효과적으로 실행하려면 개발 팀은 인프라의 모든 애플리케이션이 정확하고 일관된 데이터에 액세스하고 작업할 수 있는지 확인해야 합니다.

바로 이 부분에서 데이터 동기화 툴이 등장합니다.

데이터 동기화 서비스는 데이터 조정 프로세스를 자동화하여 모든 네트워크 구성 요소가 항상 정확한 최신 데이터 레코드로 작업하고 전체 네트워크 작업이 IT 팀과 사용자를 위해 효율적으로 실행되도록 합니다. 데이터 동기화 툴이 없으면 팀은 지루한 수동 데이터 입력을 사용하여 에코시스템 전체에 기록 변경 사항을 전파해야 합니다.

소프트웨어 동기화는 엔터프라이즈 애플리케이션, 시스템 및 네트워크가 최신 데이터로 실행되도록 하여 기업이 최신 아키텍처에서 생성되는 풍부한 데이터를 더 잘 활용할 수 있도록 지원합니다.

데이터 동기화에는 다양한 데이터 관리 방법, 툴 및 기술이 포함되지만, 대부분의 접근 방식은 데이터 업데이트의 "방향"과 타이밍을 기준으로 몇 가지 카테고리로 분류됩니다.

단방향 동기화는 소스 시스템의 변경 사항을 기반으로 대상 시스템을 업데이트합니다. 데이터는 원본 위치에서 대상 위치로 복사되고 변경 내용은 원본으로 다시 흐르지 않고 원본에서 대상으로 흐릅니다.

단방향 동기화는 로컬 파일을 클라우드 스토리지에 동기화하고 원본 서버에서 콘텐츠 전송 네트워크(CDN)의 엣지 서버로 콘텐츠를 복사하는 것과 같은 데이터 백업 및 배포 작업에 자주 사용됩니다.

종종 동기화 유형으로 간주되지만 단방향 동기화는 소스 시스템을 전혀 수정하지 않기 때문에 진정한 동기화가 아닙니다.

양방향 동기화를 사용하면 원본 또는 대상 데이터 세트의 변경 내용이 다른 구성 요소로 전파됩니다. 데이터는 양방향으로 흐르므로 동기화를 시작한 구성 요소에 관계없이 한 시스템의 변경 사항이 다른 시스템에 반영될 수 있습니다. 

양방향 동기화는 시스템이 서로의 변경 사항을 지속적으로 모니터링하고 차이점을 조정해야 합니다(종종 데이터 불일치를 해결하기 위해 충돌 해결 프로세스를 사용함).

양방향 동기화는 일반적으로 여러 소스에서 데이터를 수정할 수 있는 환경에서 사용되므로 협업 애플리케이션의 작업 동기화(예: 장치 간 캘린더 또는 연락처 동기화)에 매우 적합합니다.

다방향 동기화를 통해 여러 시스템이 정보 소스로 작동하여 모든 시스템에서 업데이트를 수행할 수 있습니다. 네트워크의 모든 시스템은 변경 사항을 기록하고 다른 시스템에 전파할 수 있으며 여러 소스 시스템이 동시에 업데이트할 수 있습니다.

다방향 동기화는 글로벌 애플리케이션 간에 데이터를 효율적으로 동기화하기 위해 분산 환경에 배포되는 경우가 많습니다. 다방향 동기화를 사용하면 사용자가 동일한 데이터 파일 내의 여러 위치에 있는 데이터를 동기화할 수 있으므로 클라우드 기반 스토리지 플랫폼(예: Dropbox)에서 파일을 동기화하는 데 유용합니다.   

하이브리드 동기화는 하이브리드 컴퓨팅 환경에서 데이터 레이크와 웨어하우스를 포함한 여러 소스의 데이터를 원활하게 조정합니다. 하이브리드 아키텍처에서 데이터를 동기화하는 것은 특히 복잡합니다. 이는 온프레미스 데이터 센터와 퍼블릭 및 프라이빗 클라우드 데이터, 그리고 다양한 데이터 플랫폼을 결합하기 때문입니다.

SQL 데이터 동기화를 한 가지 예로 들 수 있습니다. SQL 데이터 동기화를 통해 팀은 클라우드 및 온프레미스 동기화 그룹(특정 데이터 전송 또는 교환에서 동기화를 위해 선택된 데이터베이스 클러스터)에서 양방향으로 데이터를 편집할 수 있습니다. 하나의 데이터베이스가 허브 역할을 하고 데이터 변경 사항을 멤버 데이터베이스에 전파하는 허브 앤 스포크 동기화 역학을 통해 하이브리드 애플리케이션을 최적의 상태로 유지합니다.

동기식 데이터 업데이트라고도 하는 실시간 동기화는 데이터 업데이트를 즉각적으로(원본 시스템에서 발생함) 조정하여 네트워크 전체의 사용자가 최신 정보에 액세스할 수 있도록 합니다. IT 팀은 웹 기반 또는 로컬 파일 전송 방식이나 추출, 변환, 로드(ETL) 툴을 사용하여 데이터 전송 프로세스를 관리할 수 있습니다.

실시간 동기화는 화상 회의 툴, 온라인 뱅킹 플랫폼 및 라이브 데이터 피드(예: 주식 거래 툴)와 같이 시간에 민감한 서비스를 업데이트하는 데 자주 사용됩니다.  

일괄 동기화 또는 비동기 데이터 업데이트에는 일정 기간 동안 변경 사항을 수집한 다음 한 번에 모두 적용하는 작업이 포함됩니다. 업데이트는 야간 또는 시간별 등 미리 정의된 정기적인 간격으로 이루어지므로 사용량이 많은 시간대에 시스템 리소스에 미치는 영향을 최소화할 수 있습니다. 경우에 따라 IT 담당자는 특정 시스템 이벤트를 기반으로 시스템 업데이트를 수동으로 트리거합니다.

업데이트는 실시간으로 발생하지 않으므로 일괄 처리 동기화는 시간 민감도가 필요하지 않은 작업(예: 데이터베이스 백업) 또는 실시간 업데이트가 불가능한 작업(예: 산발적인 네트워크 연결이 있는 시스템)에 가장 적합합니다.

대부분의 주요 데이터 동기화 툴은 여러 동기화 역학을 수용할 수 있습니다. 예를 들어 푸시 기반 동기화를 사용하려면 변경 사항이 발생할 때 원본 시스템이 데이터 수정 사항을 대상 시스템에 사전에 보내야 합니다. 풀 기반 동기화를 위해서는 대상 시스템이 동기화 요청을 하고 소스에서 데이터를 "풀"해야 합니다. 이벤트 기반 동기화 환경에서는 변경 사항이 Event Streams에 이벤트로 표시되며 여러 시스템이 동시에(그러나 독립적으로) 데이터 업데이트를 수집할 수 있습니다.

또한 동적 소프트웨어 설계 패턴인 CDC(변경 데이터 캡처)를 통해 동기화 툴은 데이터베이스 및 데이터 웨어하우스에 대한 모든 변경 사항을 추적하고 사용자가 변경 사항을 다운스트림으로 "캡처"하고 적용할 수 있도록 합니다.

데이터 동기화 툴은 환경 전반에 걸쳐 데이터 정확성과 네트워크 효율성을 유지하기 위해 여러 가지 진행 중인 프로세스와 시스템에 의존합니다. 주요 프로세스는 다음과 같습니다.

파일 동기화는 신뢰할 수 있는 파일이 변경될 때 파일의 모든 인스턴스가 업데이트되도록 합니다. 사용자가 수정된 파일을 수동으로 식별하고 하나씩 복사하는 대신 동기화 소프트웨어가 파일을 분석하고 필요한 업데이트를 자동으로 수행합니다.

파일 동기화 메커니즘의 한 예로 CDN을 들 수 있습니다. CDN은 지리적으로 분산된 서버 네트워크에 콘텐츠 라이브러리를 배포하고 캐시하는 데 사용되므로 로컬 서버가 로컬 파일 복사본을 사용하는 데이터 요청을 처리할 수 있습니다. 이는 파일 동기화 서비스가 원본 서버에서 엣지 서버로 파일을 지속적으로 복사하지 않으면 불가능합니다.

파일 동기화는 서로 다른 시스템에서 일관된 데이터를 유지하기 위해 두 가지 유형의 파일 전송을 사용합니다.

전체 파일 전송은 전체 파일을 한 위치에서 다른 위치로 복사합니다. 이는 효과적인 프로세스이지만 파일의 일부만 정기적인 업데이트가 필요한 상황에서는 네트워크 리소스를 과도하게 사용할 수 있습니다.

증분 파일 전송은 파일의 수정된 부분만 업데이트하여 이 문제를 해결합니다.

파일 동기화 서비스는 플래시 드라이브 및 외장 하드 디스크와 같은 휴대용 장치의 데이터를 업데이트하는 데 유용합니다.

분산 파일 시스템(DFS)은 스토리지 인프라를 여러 노드, 파일 서버 및 위치에 분산하지만 단일 통합 네임스페이스와 데이터 파일의 권한 있는 복사본을 사용하여 데이터 조화를 유지합니다.

DFS의 각 노드는 일반적으로 전체 파일 시스템의 일부를 호스팅하며, 파일은 노드 간에 분할되고 분산됩니다. 사용자는 데이터의 물리적 위치에 관계없이 단일 시스템에 저장된 것처럼 파일과 디렉터리에 액세스할 수 있습니다.

분산 파일 시스템은 종종 데이터 복제에 의존하는데, 여기서 파일이나 파일 세그먼트는 중복성을 보호하기 위해 여러 노드에 복제되어 저장됩니다. 한 노드 또는 스토리지 서버에 장애가 발생해도 중복을 통해 데이터에 계속 액세스할 수 있습니다.

특히 DFS의 파일 동기화는 적절한 네트워크 권한이 있는 시스템 간과 네트워크에 활발하게 연결된 시스템 간에만 발생할 수 있습니다.

DFS는 읽기 전용 파일(예: 제품 카탈로그)을 공유하고 동기화하는 데 특히 유용합니다.

버전 제어는 여러 기여자가 변경 사항을 추적하고 수정 내역을 보존하면서 파일 또는 문서 집합에서 작업하는 데이터 동기화 방법입니다. 이 접근 방식은 동기화 툴이 여러 사용자의 동시 업데이트가 필요한 데이터 파일을 수용하는 데 도움이 됩니다. 각 사용자는 다른 사용자의 작업을 방해하지 않고 독립적으로 편집할 수 있습니다.

버전 제어 시스템(VCS)은 파일의 단일 최신 버전을 유지하는 것을 목표로 합니다. 사용자가 변경 사항을 중앙 저장소에 커밋하면 VCS는 변경 사항을 통합하고 다른 모든 사용자에게 동시에 업데이트를 배포합니다.

파일은 일반적으로 업데이트 중에 체크아웃 및 잠기며 업데이트가 완료되면 다시 체크인됩니다. 파일 잠금 기능은 한 사용자의 변경 사항이 원본 서버에 도달하기 전에 여러 사용자가 로컬에서 파일을 편집하려고 할 때 발생할 수 있는 데이터 충돌을 방지합니다. VCS는 포괄적인 개정 기록을 유지하기 때문에 사용자는 필요한 경우 이전 버전에 액세스, 검토 및 복원할 수 있습니다.

데이터베이스 동기화는 테이블 형식 구조를 사용하여 데이터베이스와 다른 데이터 구성 요소 간에 데이터를 앞뒤로 복사합니다. 동기화 프로세스를 가속화하기 위해 각 네트워크 데이터베이스에는 데이터베이스의 단일 행을 식별하는 기본 키가 할당됩니다.

데이터베이스 동기화에는 네 가지 주요 프로세스가 포함됩니다.

삽입 동기화는 기본 키 값을 일치시켜 원본 데이터베이스에서 대상 데이터베이스로 데이터베이스 레코드를 복사합니다. 동기화 툴이 원본 데이터베이스에 대한 데이터 변경 사항을 발견하면 누락된 행을 대상 데이터베이스에 추가합니다.

삽입 동기화의 반대인 삭제 동기화는 소스에서 레코드가 제거되면 대상 데이터베이스에서 데이터 레코드를 제거합니다.

업데이트 동기화를 사용하면 원본 데이터베이스에 대한 변경 내용이 대상 데이터베이스로 전파되어야 합니다. 동기화 툴은 대상 데이터베이스의 오래된 행을 소스의 동기화 데이터로 대체하므로 모든 네트워크 데이터베이스가 동일합니다.

혼합 동기화는 삽입, 삭제 및 업데이트 동기화의 조합을 사용하여 데이터베이스 동기화 프로세스를 자동화합니다.

미러 컴퓨팅이라고도 하는 데이터 미러링은 데이터의 동일한 복사본(미러)을 만들어 서로 다른 위치에 있는 여러 시스템에 걸쳐 별도의 스토리지 장치에 저장합니다. 기본 시스템에 대한 모든 수정 사항은 미러링된 복사본을 보관하는 보조 시스템에 즉시 복제됩니다.

특정 구현 및 요구 사항에 따라 데이터 변경 사항을 즉시 또는 최소한의 지연으로 복제하여 네트워크 전체에서 현재 동일한 파일을 보장할 수 있습니다.

데이터 동기화, 데이터 복제 및 통합이라는 용어는 때때로 같은 의미로 사용됩니다. 이러한 프로세스는 관련되어 있지만 서로 다르며 각 프로세스는 데이터 및 IT 서비스 관리에서 특정 역할을 합니다.

데이터 동기화는 실시간 및 예약된 데이터 업데이트를 사용하여 시스템 또는 장치 간에 데이터 일관성을 유지하는 프로세스입니다.

데이터 복제는 소스 위치에서 네트워크 주변의 대상 위치로 데이터를 복사하는 프로세스입니다. 로드 밸런싱 및 재해 복구 프로토콜을 지원하는 분산 네트워크에서 높은 데이터 가용성을 달성하는 데 필수적입니다. 어떤 이유로든 기본 데이터 저장소를 사용할 수 없는 경우, 시스템은 복제본을 백업으로 사용하여 사용자가 지연 없이 필요한 데이터를 얻을 수 있도록 할 수 있습니다.   

데이터 복제는 미러 컴퓨팅 및 DFS 관리를 포함한 다양한 데이터 동기화 기능을 지원합니다. 

데이터 통합은 종종 데이터 동기화의 구성 요소로, 다양한 소스의 데이터를 단일 통합 시스템으로 결합하여 사용자와 애플리케이션이 네트워크 데이터에 더 쉽게 접근할 수 있도록 합니다. 또한 광범위한 시스템 호환성을 위해 다양한 데이터 형식과 서로 다른 소스의 데이터를 표준화하는 데 중점을 둡니다.

데이터 복제와 통합은 둘 다 데이터 동기화 작업에 유용하며, 종종 필수적이기도 합니다. 그러나 두 프로세스 모두 데이터 동기화 외에도 다양한 사용 사례와 애플리케이션이 있습니다.

데이터 동기화 툴 및 솔루션은 동기화 프로세스를 자동화하여 IT 담당자가 더 높은 수준의 작업에 집중할 수 있도록 도와줍니다. 그러나 데이터 동기화 솔루션의 이점을 극대화하려면 보다 맞춤화된 접근 방식이 필요할 수 있습니다.

다음은 기업이 데이터 동기화 소프트웨어를 최적화할 수 있는 몇 가지 방법입니다.

사용자 지정 통합을 만들기 위해 개발 팀은 사용자 지정 코드를 사용하여 처음부터 새로운 동기화 솔루션을 구축해 고객이 조직 및 인프라 요구 사항에 맞게 통합을 조정할 수 있도록 합니다. 

맞춤형 통합에는 엔지니어링 팀의 상당한 시간, 노력 및 전문 지식 투자가 필요합니다. 그러나 이를 통해 기업은 타사 소프트웨어에 의존하지 않고도 데이터 동기화 프로세스를 완벽하게 제어할 수 있습니다.

네이티브 통합은 앱의 사전 구축된 통합 및 데이터 흐름을 다른 애플리케이션에 적용합니다. 이 통합은 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)를 통해 애플리케이션을 직접 연결하여 소프트웨어 구성 요소 간에 데이터가 원활하게 흐르도록 하는 소프트웨어 중개자 역할을 합니다.

네이티브 통합은 사용자 정의 코딩이 필요하지 않기 때문에 다른 데이터 동기화 솔루션보다 비용 효율성이 더 높을 수 있습니다. 하지만 맞춤형 솔루션만큼 유연성이 뛰어나지 않으므로 모든 조직의 요구 사항에 완벽하게 맞지 않을 수도 있습니다.

iPaaS는 서로 다른 IT 환경에서 호스팅되는 여러 애플리케이션의 데이터를 통합하는 셀프 서비스, 클라우드 기반 툴 및 솔루션 제품군입니다. iPaaS는 API 수준에서 애플리케이션을 통합하고 워크플로와 데이터 파이프라인을 자동화하므로 애플리케이션의 사용자 인터페이스를 변경해도 데이터 동기화가 중단되지 않습니다.

적절한 데이터 검증, 충돌 해결 및 오류 처리 프로토콜이 없으면 iPaaS 통합이 빠르게 어려워질 수 있으며, 특히 빈번한 업데이트가 필요한 대규모 데이터 세트로 작업할 때 더욱 어려워질 수 있습니다. 그러나 iPaaS 솔루션은 일반적으로 팀이 개발자의 개입 없이 고성능 데이터 동기화를 구현할 수 있도록 사전 구축된 다양한 애플리케이션 커넥터와 자동화 템플릿을 제공합니다.

로봇 프로세스 자동화(RPA) 소프트웨어는 봇을 사용하여 인터페이스 수준에서 애플리케이션 간에 데이터를 복사하고 붙여넣어 데이터 동기화를 위한 빠르고 임시적인 솔루션을 만듭니다.

RPA 툴은 봇이 항상 정확한 데이터로 작업하는지 확인하기 위해 광범위한 유지 관리가 필요하지만 한 시스템에서 고객 데이터를 제거하고 다른 시스템에 추가하는 것과 같은 특정 단기 작업을 위해 신속하게 배포할 수 있습니다. 다른 통합 옵션을 사용할 수 없는 상황이나 팀에서 임시 수정이 필요한 경우에 가장 유용합니다.

데이터 동기화 툴을 사용하면 분산된 IT 환경에서도 시스템 전반의 데이터 불안정성이 향상됩니다. 또한 비즈니스에 다음을 제공합니다.

동기화 툴이 없으면 직원들은 플랫폼과 서비스 간에 데이터를 수동으로 동기화해야 합니다. 수동 데이터 입력은 지루하고 시간이 많이 걸리는 프로세스로, IT 담당자가 더 높은 수준의 업무에 집중할 수 없게 합니다. 또한 인적 오류의 가능성이 높아져 데이터 불일치와 네트워크 오류가 발생할 수 있습니다.

데이터 동기화 소프트웨어를 사용하면 모든 데이터 처리 프로세스가 자동화되어 기업에서 데이터 손실을 최소화하고 데이터 관리를 간소화하며 정확하고 빠른 동기화를 활용할 수 있습니다.

동기화되지 않은 데이터는 데이터 사일로를 생성하여 작업자 생산성에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 사일로화된 환경에서 직원은 종종 데이터 요청을 제출하고 요청이 승인될 때까지 기다린 다음 데이터 전송을 기다려야 합니다.

데이터 동기화는 사용 가능한 모든 데이터 복사본이 동일하고 모든 사용자가 네트워크 데이터에 대한 통합 보기를 가질 수 있도록 하여 방해가 되고 시간이 많이 걸리는 데이터 요청 없이 이 문제를 해결합니다.

IT 부서의 모든 구성원이 동일한 최신 데이터로 작업하면 보다 효과적으로 통신하고 작업을 완료할 수 있습니다. 또한 동기화된 데이터는 IT 팀이 문제, 과제 및 개선 사항을 공동으로 해결하는 데 도움이 되므로 오류 처리는 그룹의 노력이 되고 혁신은 더 빠르고 쉬워집니다.

대부분의 경우 데이터 변경은 네트워크를 통해 지속적이고 실시간(또는 거의 실시간)으로 전파됩니다. 즉각적이고 지속적인 데이터 업데이트는 더 정확한 분석을 의미합니다. 또한 정확한 분석을 통해 팀은 강력한 데이터 기반의 실행 가능한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 데이터 인사이트는 네트워크 역학에 대한 심층적인 이해를 촉진하고 기업이 고객 지원 및 의사 결정 프로토콜을 최적화할 수 있도록 지원합니다.

데이터 동기화는 팀이 새로운 데이터 소스와 구성 요소를 네트워크에 원활하게 추가하여 네트워크가 확장됨에 따라 데이터 일관성과 정확성을 보장하는 데 도움이 됩니다. 조직이 확장되면 데이터 동기화는 컴퓨팅 네트워크가 조직에 따라 확장되는 데 도움이 됩니다.