데이터 가상화란 무엇이며 필요한 이유

데이터 가상화 기술은 다양한 출처에서 데이터를 마치 하나의 통합된 데이터베이스처럼 접근할 수 있도록 논리적 관점을 제공하여, 조직이 데이터를 효과적으로 관리, 통합 및 분석하도록 지원합니다.

현대의 디지털 비즈니스 환경에서는 기업 데이터가 내부 시스템과 프로세스, 외부 파트너와 고객, 그리고 제3자 데이터 소스 등 다양한 경로를 통해 생성되고 수집됩니다. 이러한 데이터는 기존 데이터베이스에 저장된 구조화된 형태일 수도 있고, 문서, 이미지, 비디오 파일처럼 비구조화된 형태일 수도 있습니다.

이러한 데이터는 온프레미스 서버 및 스토리지 시스템, 클라우드 등 다양한 위치에 분산되어 저장되는 경우가 많습니다. 그 결과, 조직이 데이터에 대한 전체적인 시각을 확보하고 이를 효율적으로 관리 및 분석하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 데이터 가상화는 이러한 문제를 해결하는 데 매우 유용한 도구가 될 수 있습니다.

데이터 가상화란 무엇인가?

데이터 가상화는 여러 이질적인 데이터 소스의 정보를 통합하여 마치 하나의 통합된 데이터 저장소처럼 접근 가능하게 만드는 개념입니다. 이 기술을 통해 원본 데이터 소스에서 물리적으로 데이터를 복제하거나 이동할 필요 없이 애플리케이션과 사용자가 접근하고 쿼리할 수 있는 가상 데이터 레이어(VDL)를 생성할 수 있습니다.

이 가상 레이어는 실제 물리적 데이터 소스의 정보를 추상화하여 마치 단일 데이터 소스에서 오는 것처럼 보이게 만듭니다.

데이터 가상화는 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 데이터 통합 도구와 같은 다른 데이터 관리 및 통합 기술과 함께 사용되는 경우가 많습니다. 특히 데이터가 다양한 형식과 위치에 분산되어 있는 대규모 데이터 환경을 가진 조직에 유용합니다.

데이터 가상화는 다양한 산업 분야에서 활용될 수 있는 여러 가지 장점을 제공합니다.

  • 민첩성 향상: 데이터 가상화 덕분에 조직은 복잡하고 시간이 많이 소요되는 데이터 통합 과정 없이도 다양한 소스의 데이터에 빠르고 쉽게 접근할 수 있습니다. 이를 통해 보다 완전한 데이터 기반으로 더 빠르고 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
  • 복잡성 감소: 여러 소스의 데이터에 접근하고 통합하는 프로세스를 간소화하여 복잡성을 줄이고 효율성을 향상시킬 수 있습니다.
  • 보안 강화: 데이터를 물리적으로 이동하거나 복사하지 않고도 데이터에 접근할 수 있도록 하여 데이터 보안을 개선할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 유출 및 민감한 정보에 대한 무단 접근 위험을 감소시킬 수 있습니다.
  • 확장성 증대: 추가적인 하드웨어나 인프라 없이도 필요에 따라 데이터 통합 및 분석 노력을 쉽게 확장할 수 있습니다.
  • 데이터 중복 감소: 데이터 가상화는 데이터를 물리적으로 복제해야 할 필요성을 줄여 스토리지 및 컴퓨팅 자원을 절약할 수 있습니다. 또한 중복된 데이터로 인해 발생할 수 있는 오류 및 불일치의 위험을 줄이는 데 도움을 줍니다.

또한 데이터 가상화 기술은 실시간 분석, 데이터 기반 의사 결정 및 민첩한 데이터 관리를 지원합니다. 이는 데이터가 지속적으로 변하는 금융이나 전자 상거래와 같은 산업 분야에서 특히 유용합니다.

데이터 가상화는 또한 조직이 데이터 접근을 더 쉽게 추적하고 제어할 수 있도록 하여 데이터 거버넌스 및 규정 준수 노력을 지원합니다. 예를 들어, 조직은 데이터 접근 제어를 강화하고 민감한 정보에 데이터 마스킹 또는 편집을 적용할 수 있습니다.

데이터 가상화 구현 방법

데이터 가상화는 일반적으로 특수한 소프트웨어나 도구를 사용하거나 맞춤형 솔루션을 구축하여 이루어집니다. 데이터 가상화 구현에는 다음과 같은 몇 가지 접근 방식이 있습니다.

데이터 가상화 서버 활용:

데이터 가상화를 구현하는 일반적인 방법 중 하나는 데이터 가상화 서버를 사용하는 것입니다. 데이터 가상화 서버는 웹 기반 인터페이스나 API를 통해 접근할 수 있습니다.

데이터베이스, 플랫 파일, 클라우드 기반 데이터 저장소를 포함한 다양한 데이터 소스와 함께 사용할 수 있습니다. 이는 부서 또는 조직 간에 데이터를 공유해야 하거나, 분석 또는 보고 목적으로 여러 소스의 데이터를 통합해야 할 때 유용합니다.

맞춤형 데이터 가상화 솔루션 개발:

어떤 경우에는 조직이 맞춤형 소프트웨어나 도구를 사용하여 자체 데이터 가상화 솔루션을 개발하기도 합니다. 여기에는 데이터 소스와 데이터에 접근해야 하는 사용자 또는 애플리케이션 사이에 맞춤형 데이터 통합 레이어를 만드는 것이 포함될 수 있습니다.

클라우드 기반 데이터 가상화 서비스 이용:

Amazon Web Services(AWS)나 Microsoft Azure에서 제공하는 클라우드 기반 데이터 가상화 서비스를 사용하면, 조직은 자체 데이터 가상화 인프라를 구축하거나 유지 관리할 필요 없이 다양한 소스의 데이터에 접근하고 통합할 수 있습니다.

데이터 가상화 단계

데이터 가상화 프로세스에는 일반적으로 다음 단계가 포함됩니다.

#1. 데이터 소스 식별

데이터 가상화 구현의 첫 번째 단계는 접근하고 통합해야 할 데이터 소스를 식별하는 것입니다. 이러한 데이터 소스는 데이터베이스, 파일, 애플리케이션 또는 다른 데이터 소스일 수 있습니다.

#2. 데이터 소스 연결

다음 단계는 데이터 소스에 연결하여 가상화해야 할 데이터를 추출하는 것입니다. 여기에는 커넥터나 드라이버를 사용하여 데이터에 접근하는 것이 포함될 수 있으며, 접근 권한 및 인증 설정이 필요할 수 있습니다.

#3. 데이터 변환 및 정제

데이터가 추출되면, 사용 가능한 형태로 만들기 위해 변환 및 정제 과정이 필요할 수 있습니다. 여기에는 데이터에 변환 또는 데이터 품질 규칙을 적용하거나 중복되거나 유효하지 않은 레코드를 제거하는 작업이 포함될 수 있습니다.

#4. 가상 데이터 레이어 생성

가상 데이터 레이어는 데이터 가상화 솔루션의 핵심 요소입니다. 여기에는 원본 위치에서 데이터를 실제로 이동하거나 복사하지 않고 접근하고 쿼리할 수 있는 데이터의 가상 뷰를 생성하는 작업이 포함됩니다. 여기에는 기본 데이터 소스에 매핑되는 논리적 데이터 모델 또는 뷰를 만드는 작업이 포함될 수 있습니다.

#5. 가상 데이터 접근 및 쿼리

가상 데이터 레이어가 생성되면 사용자 및 애플리케이션은 표준 SQL 또는 다른 쿼리 언어를 사용하여 데이터에 접근하고 쿼리할 수 있습니다. 가상 데이터 레이어는 쿼리를 기본 데이터 소스에 적합한 형태로 변환하고 결과를 사용자 또는 애플리케이션에 반환합니다.

#6. 가상 데이터 레이어 모니터링 및 유지 관리

데이터 가상화 솔루션에는 일반적으로 가상 데이터 레이어를 모니터링하고 유지 관리하기 위한 도구와 프로세스가 포함됩니다. 여기에는 기본 데이터 소스에 대한 변경 사항을 추적하고 이러한 변경 사항을 반영하도록 가상 데이터 레이어를 업데이트하는 작업이 포함될 수 있습니다. 또한 성능을 위해 가상 데이터 레이어를 최적화하고 변화하는 비즈니스 요구 사항에 맞게 조정하는 작업도 포함될 수 있습니다.

데이터 가상화 대 데이터 시각화

데이터 가상화와 데이터 시각화는 종종 함께 사용되는 두 가지 개념이지만, 서로 다른 목적을 위해 사용됩니다. 다음은 데이터 가상화와 데이터 시각화 간의 주요 차이점입니다.

데이터 가상화 데이터 시각화
다양한 소스의 데이터 접근 및 통합 가능 데이터를 이해하고 해석하는 데 도움이 되도록 그래픽 또는 시각적 형식으로 표시
데이터를 이동하거나 복사하지 않고 접근하고 쿼리할 수 있는 데이터의 가상 뷰 생성 데이터 선택 및 변환을 포함, 차트, 그래프 또는 기타 시각화 생성
사용자 또는 응용 프로그램에서 접근할 수 있는 가상 데이터 레이어 또는 인터페이스 제공 사람이 볼 수 있는 그래픽 또는 시각적 출력 생성
데이터가 여러 위치, 형식 또는 시스템에 저장되거나 데이터를 물리적으로 통합하는 것이 실용적이지 않을 때 사용 복잡한 아이디어를 전달하거나, 핵심 통찰력을 강조하거나, 의사 결정을 지원하는 데 자주 사용
특수한 소프트웨어나 도구 사용, 맞춤형 솔루션 구축 또는 클라우드 기반 서비스 사용이 포함될 수 있음 차트, 그래프, 지도 또는 인포그래픽과 같은 도구 및 데이터 조작, 집계 및 변환과 같은 기술을 포함
데이터 복제 및 대기 시간을 줄이고, 데이터 통합 및 상호 운용성 개선, 규정 준수 노력에 도움을 줄 수 있음 매력적인 대화형 방식으로 데이터를 표시할 수 있으며, 민첩한 데이터 관리를 지원하는데 도움을 줄 수 있음.
더 많은 청중에게 데이터 기반 통찰력을 전달하는 데 도움이 될 수 있음.

실제로 데이터 가상화와 데이터 시각화는 함께 사용되는 경우가 많습니다. 데이터 가상화는 시각화에 필요한 데이터를 제공할 수 있으며, 시각화는 데이터를 탐색하고 이해하는 더 직관적이고 대화적인 방법을 제공할 수 있습니다.

예를 들어, 기업은 데이터 가상화를 사용하여 다양한 소스의 데이터에 접근하고 통합한 다음, 데이터 시각화를 사용하여 데이터의 통찰력과 트렌드를 나타내는 데 도움이 되는 차트, 그래프 또는 대시보드를 생성할 수 있습니다.

데이터 가상화 활용 사례

다음은 데이터 가상화의 몇 가지 활용 사례입니다.

데이터 준비: 데이터 가상화는 필요에 따라 접근하고 변환할 수 있는 데이터의 가상 뷰를 제공하여 분석 또는 기타 목적을 위해 데이터를 준비하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터 과학자는 데이터 가상화를 사용하여 여러 소스의 데이터에 접근하고 통합한 다음, 변환 또는 데이터 품질 규칙을 데이터에 적용하여 분석을 위한 준비를 할 수 있습니다.

클라우드 데이터 공유: 조직 내 여러 팀 또는 부서 간에 클라우드에 저장된 데이터를 공유하는 데에도 사용됩니다. 이를 통해 모든 사람이 필요한 데이터에 접근할 수 있는 동시에 데이터 복제의 필요성을 줄일 수 있습니다.

데이터 허브 지원: 데이터 가상화를 사용하여 사용자가 다양한 소스의 데이터에 접근하고 통합할 수 있는 중앙 집중식 데이터 허브를 생성할 수 있습니다.

예를 들어, 조직은 데이터 가상화를 사용하여 ERP, CRM 및 HR 시스템과 같은 다양한 비즈니스 시스템의 데이터를 통합하는 데이터 허브를 만들어 데이터 기반 의사 결정을 지원할 수 있습니다. 데이터 허브는 가상화된 뷰를 통해 사용자와 애플리케이션에서 접근할 수 있으므로, 여러 소스의 데이터 접근 및 통합의 복잡성을 줄이는 데 도움이 됩니다.

결론

데이터 가상화는 민첩성, 유연성 및 데이터 품질을 개선하는 동시에 비용을 절감하고 보안을 강화할 수 있습니다. 금융, 의료, 소매, 제조 및 정부를 포함한 광범위한 산업 분야에서 많은 응용 프로그램 및 활용 사례가 있습니다.

조직에서 데이터 가상화 구현을 고려할 때, 데이터 소스를 신중하게 평가하고 적합한 데이터 가상화 도구를 선택하며, 비즈니스 요구 사항을 충족하도록 데이터 가상화 시스템을 설정하고 최적화하는 것이 중요합니다.

이 글이 데이터 가상화에 대해 배우는 데 도움이 되었기를 바랍니다. 가상화 모니터링 도구에 대해 더 자세히 알아보는 데 관심이 있을 수도 있습니다.