데이터 가상화는 마치 단일 통합 데이터베이스인 것처럼 여러 소스에서 액세스할 수 있는 데이터의 논리적 보기를 제공하여 조직이 데이터를 관리, 통합 및 분석할 수 있도록 하는 기술입니다.
오늘날의 디지털 비즈니스 환경에서 엔터프라이즈 데이터는 내부 시스템 및 프로세스, 외부 파트너 및 고객, 타사 데이터 소스를 비롯한 다양한 소스에서 생성되고 수집됩니다. 이 데이터는 기존 데이터베이스에 저장된 데이터와 같이 구조화되거나 문서, 이미지 및 비디오 파일과 같이 구조화되지 않을 수 있습니다.
이 데이터는 온프레미스 서버와 스토리지 시스템, 클라우드 등 다양한 위치에 저장되는 경우가 많습니다. 결과적으로 조직이 데이터를 포괄적으로 파악하고 이를 효과적으로 관리 및 분석하는 것이 어려울 수 있습니다. 데이터 가상화는 이 문제를 해결하는 데 유용한 도구가 될 수 있습니다.
목차
데이터 가상화란 무엇입니까?
데이터 가상화는 서로 다른 여러 소스의 데이터를 통합하여 단일 통합 데이터 저장소인 것처럼 액세스할 수 있도록 하는 개념입니다. 이를 통해 원본 소스에서 물리적으로 데이터를 복제하거나 이동할 필요 없이 애플리케이션과 사용자가 액세스하고 쿼리할 수 있는 VDL(가상 데이터 계층)을 생성할 수 있습니다.
이 가상 계층은 기본 물리적 데이터 소스의 데이터를 추상화하여 단일 데이터 소스에서 오는 것처럼 보이게 합니다.
데이터 가상화는 종종 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스 및 데이터 통합 도구와 같은 다른 데이터 관리 및 통합 기술과 함께 사용됩니다. 데이터가 다양한 형식과 위치에 저장되어 있는 크고 다양한 데이터 환경을 가진 조직에 특히 유용할 수 있습니다.
데이터 가상화에는 다양한 산업에 유용하게 만드는 많은 이점이 있습니다.
- 민첩성 향상: 데이터 가상화를 통해 조직은 복잡하고 시간 소모적인 데이터 통합 프로세스 없이도 여러 소스의 데이터에 쉽고 빠르게 액세스할 수 있습니다. 이를 통해 조직은 보다 완전한 데이터 보기를 기반으로 더 빠르고 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
- 복잡성 감소: 여러 소스의 데이터에 액세스하고 통합하는 프로세스를 간소화하여 복잡성을 줄이고 효율성을 개선할 수 있습니다.
- 향상된 보안: 또한 조직이 데이터를 물리적으로 이동하거나 복사하지 않고도 데이터에 액세스할 수 있도록 하여 데이터 보안을 개선하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 데이터 침해 및 민감한 데이터에 대한 무단 액세스의 위험을 줄일 수 있습니다.
- 향상된 확장성 조직은 추가 하드웨어나 인프라 없이도 필요에 따라 데이터 통합 및 분석 노력을 쉽게 확장할 수 있습니다.
- 데이터 중복 감소: 데이터 가상화는 데이터를 물리적으로 복제할 필요성을 줄여 스토리지 및 컴퓨팅 리소스를 절약할 수 있습니다. 또한 중복 데이터로 인해 발생할 수 있는 오류 및 불일치의 위험을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
또한 데이터 가상화 개념을 사용하여 실시간 분석, 데이터 기반 의사 결정 및 민첩한 데이터 관리를 가능하게 할 수 있습니다. 이는 금융이나 전자 상거래와 같이 데이터가 끊임없이 변화하는 산업에서 특히 유용할 수 있습니다.
데이터 가상화는 또한 조직이 데이터에 대한 액세스를 보다 쉽게 추적 및 제어하고 데이터가 규정을 준수하는 방식으로 사용되도록 함으로써 데이터 거버넌스 및 규정 준수 노력을 지원할 수 있습니다. 예를 들어 조직에서 데이터 액세스 제어를 시행하고 민감한 데이터에 데이터 마스킹 또는 편집을 적용할 수 있습니다.
데이터 가상화 수행 방법
데이터 가상화는 일반적으로 특수 소프트웨어 또는 도구를 사용하거나 맞춤형 솔루션을 구축하여 수행됩니다. 다음을 포함하여 데이터 가상화 구현에 대한 몇 가지 접근 방식이 있습니다.
데이터 가상화 서버 사용:
데이터 가상화를 구현하는 일반적인 접근 방식 중 하나는 데이터 가상화 서버를 사용하는 것입니다. 데이터 가상화 서버는 웹 기반 인터페이스 또는 API를 통해 액세스할 수 있습니다.
데이터베이스, 플랫 파일 및 클라우드 기반 데이터 저장소를 비롯한 다양한 데이터 소스와 함께 사용할 수 있습니다. 이는 부서 또는 조직 간에 데이터를 공유해야 하거나 분석 또는 보고를 위해 여러 소스의 데이터를 통합해야 하는 상황에서 유용할 수 있습니다.
맞춤형 데이터 가상화 솔루션 구축:
경우에 따라 조직은 맞춤형 소프트웨어 또는 도구를 사용하여 자체 데이터 가상화 솔루션을 구축하도록 선택할 수 있습니다. 여기에는 데이터 소스와 데이터에 액세스해야 하는 사용자 또는 애플리케이션 사이에 있는 사용자 지정 데이터 통합 계층을 만드는 작업이 포함될 수 있습니다.
클라우드 기반 데이터 가상화 서비스 사용:
Amazon Web Services(AWS) 또는 Microsoft Azure에서 제공하는 것과 같은 클라우드 기반 데이터 가상화 서비스를 통해 조직은 자체 데이터 가상화 인프라를 구축하거나 유지 관리할 필요 없이 여러 소스의 데이터에 액세스하고 통합할 수 있습니다.
데이터 가상화 단계
데이터 가상화 프로세스에는 일반적으로 다음 단계가 포함됩니다.
#1. 데이터 소스 식별
데이터 가상화 구현의 첫 번째 단계는 액세스하고 통합해야 하는 데이터 소스를 식별하는 것입니다. 이러한 데이터 소스는 데이터베이스, 파일, 애플리케이션 또는 기타 데이터 소스일 수 있습니다.
#2. 데이터 소스에 연결
다음 단계는 데이터 소스에 연결하고 가상화해야 하는 데이터를 추출하는 것입니다. 여기에는 커넥터 또는 드라이버를 사용하여 데이터에 액세스하는 것이 포함될 수 있으며 액세스 권한 및 인증 구성이 필요할 수 있습니다.
#삼. 데이터 변환 및 정리
데이터가 추출되면 사용 가능한 형식인지 확인하기 위해 변환 및 정리가 필요할 수 있습니다. 여기에는 변환 또는 데이터 품질 규칙을 데이터에 적용하거나 중복 또는 유효하지 않은 레코드를 제거하는 작업이 포함될 수 있습니다.
#4. 가상 데이터 계층 생성
가상 데이터 계층은 데이터 가상화 솔루션의 핵심 구성 요소입니다. 여기에는 원래 위치에서 데이터를 실제로 이동하거나 복사하지 않고 액세스하고 쿼리할 수 있는 데이터의 가상 보기를 만드는 작업이 포함됩니다. 여기에는 기본 데이터 원본에 매핑되는 논리적 데이터 모델 또는 보기를 만드는 작업이 포함될 수 있습니다.
#5. 가상 데이터 액세스 및 쿼리
가상 데이터 계층이 생성되면 사용자와 애플리케이션은 표준 SQL 또는 기타 쿼리 언어를 사용하여 데이터에 액세스하고 쿼리할 수 있습니다. 가상 데이터 계층은 쿼리를 기본 데이터 소스에 적합한 형식으로 변환하고 결과를 사용자 또는 애플리케이션에 반환합니다.
#6. 가상 데이터 계층 모니터링 및 유지 관리
데이터 가상화 솔루션에는 일반적으로 가상 데이터 계층을 모니터링하고 유지하기 위한 도구와 프로세스가 포함됩니다. 여기에는 기본 데이터 소스에 대한 변경 사항을 추적하고 이러한 변경 사항을 반영하도록 가상 데이터 계층을 업데이트하는 작업이 포함될 수 있습니다. 또한 성능을 위해 가상 데이터 계층을 최적화하고 변화하는 비즈니스 요구 사항과 요구 사항에 맞게 조정하는 작업이 포함될 수 있습니다.
데이터 가상화 대 데이터 시각화
데이터 가상화와 데이터 시각화는 종종 함께 사용되는 서로 다른 두 가지 개념이지만 서로 다른 용도로 사용됩니다. 다음은 데이터 가상화와 데이터 시각화 간의 몇 가지 주요 차이점입니다.
데이터 가상화데이터 시각화여러 소스의 데이터에 대한 액세스 및 통합 가능데이터를 그래픽 또는 시각적 형식으로 표시하여 사람들이 데이터를 이해하고 해석하는 데 도움이 됩니다. 데이터를 이동하거나 복사하지 않고도 액세스하고 쿼리할 수 있는 데이터의 가상 보기를 생성합니다. 데이터 선택 및 변환이 포함됩니다. 차트, 그래프 또는 기타 시각화 생성사용자 또는 응용 프로그램에서 액세스할 수 있는 가상 데이터 계층 또는 인터페이스 제공사람이 볼 수 있는 그래픽 또는 시각적 출력 생성데이터가 여러 위치, 형식 또는 시스템에 저장되거나 데이터를 물리적으로 통합하는 것은 실용적이지 않음복잡한 아이디어를 전달하거나 핵심 통찰력을 강조하거나 의사 결정을 지원하는 데 자주 사용됨특수 소프트웨어 또는 도구 사용, 맞춤형 솔루션 구축 또는 클라우드 기반 서비스 사용이 포함될 수 있음차트, 그래프와 같은 도구 사용이 포함될 수 있음 , 지도 또는 인포그래픽뿐만 아니라 기술 su ch는 데이터 조작, 집계 및 변환으로 데이터 복제 및 대기 시간을 줄이고 데이터 통합 및 상호 운용성을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 규정 준수 노력
매력적인 대화형 방식으로 데이터를 표시하는 데 사용할 수 있습니다. 민첩한 데이터 관리를 지원하는 데 도움이 될 수 있습니다.
더 많은 청중에게 데이터 기반 통찰력을 전달하는 데 도움이 될 수 있습니다.
실제로 데이터 가상화와 데이터 시각화는 함께 사용되는 경우가 많습니다. 데이터 가상화는 시각화에 필요한 데이터를 제공할 수 있으며 시각화는 데이터를 탐색하고 이해할 수 있는 보다 직관적이고 대화식인 방법을 제공할 수 있습니다.
예를 들어 기업은 데이터 가상화를 사용하여 여러 소스의 데이터에 액세스하고 통합한 다음 데이터 시각화를 사용하여 데이터의 통찰력과 추세를 나타내는 데 도움이 되는 차트, 그래프 또는 대시보드를 만들 수 있습니다.
데이터 가상화 사용 사례
다음은 데이터 가상화의 몇 가지 사용 사례입니다.
데이터 준비: 데이터 가상화는 필요에 따라 액세스하고 변환할 수 있는 데이터의 가상 보기를 제공하여 분석 또는 기타 목적을 위해 데이터를 준비하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어 데이터 과학자는 데이터 가상화를 사용하여 여러 소스의 데이터에 액세스하고 통합한 다음 변환 또는 데이터 품질 규칙을 데이터에 적용하여 분석을 준비할 수 있습니다.
클라우드 데이터 공유: 조직 내 여러 팀 또는 부서 간에 클라우드에 저장된 데이터를 공유하는 데에도 사용됩니다. 이를 통해 모든 사람이 필요한 데이터에 액세스할 수 있는 동시에 데이터 복제 필요성을 줄일 수 있습니다.
데이터 허브 지원: 데이터 가상화를 사용하여 사용자가 여러 소스의 데이터에 액세스하고 통합할 수 있는 중앙 집중식 데이터 허브를 만들 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 보기를 통해 사용자와 애플리케이션에서 액세스할 수 있으므로 여러 소스의 데이터 액세스 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 사용 사례가 있습니다.
조직에서 데이터 가상화 구현을 고려할 때 데이터 원본을 신중하게 평가하고 올바른 데이터 가상화 도구를 선택하며 비즈니스 요구 사항을 충족하도록 데이터 가상화 시스템을 설정 및 최적화하는 것이 중요합니다.
이 기사가 데이터 가상화 학습에 도움이 되었기를 바랍니다. 가상화 모니터링 도구에 대해 알아보는 데 관심이 있을 수도 있습니다.