데이터 가상화: 연합 쿼리의 힘을 발휘하다

오늘날의 데이터 중심 세계에서 조직은 점점 더 복잡해지는 데이터 환경과 씨름하고 있습니다. 데이터는 다양한 시스템, 데이터베이스, 클라우드 플랫폼 및 지리적 위치에 흩어져 있습니다. 이러한 단편화는 데이터 사일로를 생성하여 효과적인 데이터 분석, 보고 및 의사 결정을 방해합니다. 데이터 가상화는 이러한 문제에 대한 강력한 해결책으로 부상하여 물리적인 데이터 이동 없이 이질적인 데이터 소스에 대한 통합된 액세스를 가능하게 합니다.

데이터 가상화란 무엇인가?

데이터 가상화는 여러 이기종 데이터 소스 위에 가상 계층을 생성하는 데이터 통합 접근 방식입니다. 이는 데이터에 대한 통합되고 추상화된 뷰를 제공하여 사용자와 애플리케이션이 물리적 위치, 형식 또는 기본 기술을 알 필요 없이 데이터에 액세스할 수 있도록 합니다. 데이터의 출처에 관계없이 모든 사람이 액세스할 수 있도록 하는 데이터용 만능 번역기라고 생각하면 됩니다.

ETL(추출, 변환, 로드)과 같은 기존 데이터 통합 방법과 달리 데이터 가상화는 데이터를 복제하거나 이동하지 않습니다. 대신 소스 시스템에서 실시간으로 데이터에 액세스하여 최신의 일관된 정보를 제공합니다. 이러한 "읽기 전용" 액세스는 데이터 지연 시간을 최소화하고 스토리지 비용을 절감하며 데이터 관리를 단순화합니다.

연합 쿼리의 힘

데이터 가상화의 핵심 구성 요소는 연합 쿼리라는 개념입니다. 연합 쿼리를 사용하면 여러 데이터 소스에 걸쳐 있는 단일 쿼리를 제출할 수 있습니다. 데이터 가상화 엔진은 쿼리를 최적화하고 각 관련 데이터 소스에 대한 하위 쿼리로 분해한 다음 결과를 통합된 응답으로 결합합니다.

연합 쿼리의 작동 방식은 다음과 같습니다:

• 사용자 쿼리 제출: 사용자와 애플리케이션은 모든 데이터가 단일 논리적 데이터베이스에 있는 것처럼 데이터 가상화 계층을 통해 쿼리를 제출합니다.
• 쿼리 최적화 및 분해: 데이터 가상화 엔진은 쿼리를 분석하고 필요한 데이터 소스를 결정합니다. 그런 다음 쿼리를 각 개별 데이터 소스에 최적화된 더 작은 하위 쿼리로 분해합니다.
• 하위 쿼리 실행: 데이터 가상화 엔진은 하위 쿼리를 적절한 데이터 소스로 보냅니다. 각 데이터 소스는 하위 쿼리를 실행하고 결과를 데이터 가상화 엔진으로 반환합니다.
• 결과 결합: 데이터 가상화 엔진은 모든 데이터 소스의 결과를 단일 통합 데이터 세트로 결합합니다.
• 데이터 전달: 통합된 데이터 세트는 원하는 형식으로 사용자 또는 애플리케이션에 전달됩니다.

다양한 시스템에 데이터가 저장된 글로벌 리테일 회사를 생각해 보겠습니다:

• 클라우드 기반 데이터 웨어하우스(예: Snowflake 또는 Amazon Redshift)의 영업 데이터.
• CRM 시스템(예: Salesforce 또는 Microsoft Dynamics 365)의 고객 데이터.
• 온프레미스 ERP 시스템(예: SAP 또는 Oracle E-Business Suite)의 재고 데이터.

연합 쿼리와 함께 데이터 가상화를 사용하여 비즈니스 분석가는 고객 인구 통계 및 재고 수준별 판매에 대한 통합 보고서를 검색하기 위해 단일 쿼리를 제출할 수 있습니다. 데이터 가상화 엔진은 이러한 이질적인 시스템의 데이터를 액세스하고 결합하는 복잡성을 처리하여 분석가에게 원활한 경험을 제공합니다.

데이터 가상화 및 연합 쿼리의 이점

데이터 가상화와 연합 쿼리는 모든 규모의 조직에 여러 가지 중요한 이점을 제공합니다:

• 데이터 액세스 단순화: 데이터에 대한 통합된 뷰를 제공하여 사용자가 위치나 형식에 관계없이 정보에 더 쉽게 액세스하고 분석할 수 있도록 합니다. 이는 전문적인 기술의 필요성을 줄이고 비즈니스 사용자가 셀프 서비스 분석을 수행할 수 있도록 지원합니다.
• 데이터 지연 시간 단축: 물리적인 데이터 이동 및 복제가 필요 없어 최신 정보에 실시간으로 액세스할 수 있습니다. 이는 사기 탐지, 공급망 최적화 및 실시간 마케팅과 같은 시간에 민감한 애플리케이션에 매우 중요합니다.
• 비용 절감: 중복 데이터 사본을 생성하고 유지할 필요가 없으므로 스토리지 비용을 절감합니다. 또한 개발, 유지 관리 및 인프라와 같은 ETL 프로세스와 관련된 비용을 절감합니다.
• 민첩성 향상: 새로운 데이터 소스를 쉽게 통합하고 기존 데이터 뷰를 수정하여 조직이 변화하는 비즈니스 요구 사항에 신속하게 적응할 수 있도록 합니다. 이러한 민첩성은 오늘날의 급변하는 비즈니스 환경에서 경쟁력을 유지하는 데 필수적입니다.
• 데이터 거버넌스 강화: 데이터 액세스 및 보안을 위한 중앙 집중식 제어 지점을 제공합니다. 데이터 가상화를 통해 조직은 모든 데이터 소스에서 데이터 거버넌스 정책을 일관되게 시행하여 데이터 품질과 규정 준수를 보장할 수 있습니다.
• 데이터 민주화 증진: 더 넓은 범위의 사용자가 데이터에 액세스하고 분석할 수 있도록 지원하여 조직 내에서 데이터 중심 문화를 조성합니다. 데이터 액세스를 단순화함으로써 데이터 가상화는 데이터 사일로를 허물고 부서 간 협업을 촉진합니다.

데이터 가상화 아키텍처

일반적인 데이터 가상화 아키텍처는 다음과 같은 주요 구성 요소로 이루어집니다:

• 데이터 소스: 실제 데이터를 저장하는 기본 시스템입니다. 여기에는 데이터베이스(SQL 및 NoSQL), 클라우드 스토리지, 애플리케이션, 파일 및 기타 데이터 리포지토리가 포함될 수 있습니다.
• 데이터 어댑터: 데이터 소스에 연결하고 데이터 소스의 기본 형식과 데이터 가상화 엔진의 내부 형식 간에 데이터를 변환하는 소프트웨어 구성 요소입니다.
• 데이터 가상화 엔진: 데이터 가상화 플랫폼의 핵심입니다. 사용자 쿼리를 처리하고, 최적화하고, 하위 쿼리로 분해하고, 데이터 소스에 대해 하위 쿼리를 실행하고, 결과를 결합합니다.
• 시맨틱 레이어: 이 계층은 기본 데이터 소스의 기술적 세부 정보를 추상화하여 비즈니스 친화적인 데이터 뷰를 제공합니다. 사용자가 익숙한 용어와 개념을 사용하여 데이터에 액세스할 수 있도록 하여 이해하고 분석하기 쉽게 만듭니다.
• 보안 계층: 이 계층은 데이터 액세스 제어 정책을 시행하여 승인된 사용자만 민감한 데이터에 액세스할 수 있도록 합니다. 역할 기반 액세스 제어(RBAC) 및 속성 기반 액세스 제어(ABAC)와 같은 다양한 인증 및 권한 부여 메커니즘을 지원합니다.
• 데이터 전달 계층: 이 계층은 SQL, REST API 및 데이터 시각화 도구와 같이 가상화된 데이터에 액세스하기 위한 다양한 인터페이스를 제공합니다.

데이터 가상화 사용 사례

데이터 가상화는 다양한 산업에 걸쳐 광범위한 사용 사례에 적용될 수 있습니다. 다음은 몇 가지 예입니다:

• 비즈니스 인텔리전스 및 분석: 보고, 대시보드 및 고급 분석을 위한 통합된 데이터 뷰를 제공합니다. 이를 통해 비즈니스 사용자는 기본 데이터 소스의 복잡성을 이해하지 않고도 데이터에서 통찰력을 얻을 수 있습니다. 글로벌 금융 기관의 경우, 이는 여러 지역과 제품 라인에 걸쳐 고객 수익성에 대한 통합 보고서를 생성하는 것을 포함할 수 있습니다.
• 데이터 웨어하우징 및 데이터 레이크: 데이터 웨어하우스 및 데이터 레이크에 데이터를 로드하기 위한 기존 ETL 프로세스를 보완하거나 대체합니다. 데이터 가상화를 사용하면 소스 시스템에서 실시간으로 데이터에 액세스하여 데이터 로드와 관련된 시간과 비용을 줄일 수 있습니다.
• 애플리케이션 통합: 복잡한 지점 간 통합 없이도 애플리케이션이 여러 시스템의 데이터에 액세스할 수 있도록 합니다. 이는 애플리케이션 개발 및 유지 관리를 단순화하고 데이터 불일치의 위험을 줄입니다. 다국적 제조 회사가 공급망 관리 시스템을 고객 관계 관리 시스템과 통합하여 주문 이행에 대한 실시간 가시성을 제공하는 것을 상상해 보십시오.
• 클라우드 마이그레이션: 온프레미스와 클라우드 환경 모두에 걸친 가상화된 데이터 뷰를 제공하여 데이터의 클라우드 마이그레이션을 용이하게 합니다. 이를 통해 조직은 기존 애플리케이션을 중단하지 않고 점진적으로 데이터를 마이그레이션할 수 있습니다.
• 마스터 데이터 관리(MDM): 여러 시스템에 걸쳐 마스터 데이터의 통합된 뷰를 제공하여 데이터 일관성과 정확성을 보장합니다. 이는 고객 데이터, 제품 데이터 및 기타 중요한 비즈니스 정보를 관리하는 데 매우 중요합니다. 글로벌 제약 회사가 다양한 임상 시험 및 의료 시스템에 걸쳐 단일 환자 데이터 뷰를 유지하는 것을 고려해 보십시오.
• 데이터 거버넌스 및 규정 준수: 데이터 거버넌스 정책을 시행하고 GDPR 및 CCPA와 같은 규정을 준수하도록 보장합니다. 데이터 가상화는 데이터 액세스 및 보안을 위한 중앙 집중식 제어 지점을 제공하여 데이터 사용을 더 쉽게 모니터링하고 감사할 수 있도록 합니다.
• 실시간 데이터 액세스: 의사 결정자에게 즉각적인 통찰력을 제공하며, 이는 시장 상황이 급변하는 금융과 같은 분야에서 매우 중요합니다. 데이터 가상화는 새로운 기회나 위험에 대한 즉각적인 분석과 대응을 가능하게 합니다.

데이터 가상화 구현: 전략적 접근

데이터 가상화를 구현하려면 성공을 보장하기 위한 전략적 접근이 필요합니다. 다음은 몇 가지 주요 고려 사항입니다:

• 명확한 비즈니스 목표 정의: 데이터 가상화가 해결하고자 하는 특정 비즈니스 문제를 식별합니다. 이는 구현에 집중하고 성공을 측정하는 데 도움이 될 것입니다.
• 데이터 환경 평가: 데이터 소스, 데이터 형식 및 데이터 거버넌스 요구 사항을 이해합니다. 이는 올바른 데이터 가상화 플랫폼을 선택하고 적절한 데이터 모델을 설계하는 데 도움이 될 것입니다.
• 올바른 데이터 가상화 플랫폼 선택: 조직의 특정 요구와 요구 사항을 충족하는 플랫폼을 선택합니다. 확장성, 성능, 보안 및 사용 편의성과 같은 요소를 고려하십시오. 인기 있는 데이터 가상화 플랫폼으로는 Denodo, TIBCO Data Virtualization 및 IBM Cloud Pak for Data가 있습니다.
• 데이터 모델 개발: 통합된 데이터 뷰를 나타내는 논리적 데이터 모델을 만듭니다. 이 모델은 비즈니스 친화적이고 이해하기 쉬워야 합니다.
• 데이터 거버넌스 정책 구현: 데이터 액세스 제어 정책을 시행하고 데이터 품질 및 규정 준수를 보장합니다. 이는 민감한 데이터를 보호하고 데이터 무결성을 유지하는 데 매우 중요합니다.
• 성능 모니터링 및 최적화: 데이터 가상화 플랫폼의 성능을 지속적으로 모니터링하고 쿼리를 최적화하여 최적의 성능을 보장합니다.
• 작게 시작하여 점진적으로 확장: 작은 파일럿 프로젝트로 시작하여 데이터 가상화 플랫폼을 테스트하고 데이터 모델을 검증합니다. 그런 다음 다른 사용 사례 및 데이터 소스로 구현을 점진적으로 확장합니다.

과제 및 고려 사항

데이터 가상화는 수많은 이점을 제공하지만 잠재적인 과제를 인식하는 것이 중요합니다:

• 성능: 데이터 가상화는 실시간 데이터 액세스에 의존하므로 특히 대용량 데이터 세트나 복잡한 쿼리의 경우 성능이 문제가 될 수 있습니다. 쿼리를 최적화하고 올바른 데이터 가상화 플랫폼을 선택하는 것이 최적의 성능을 보장하는 데 중요합니다.
• 데이터 보안: 민감한 데이터를 보호하는 것이 가장 중요합니다. 데이터 마스킹 및 암호화와 같은 강력한 보안 조치를 구현하는 것이 필수적입니다.
• 데이터 품질: 데이터 가상화는 여러 소스의 데이터를 노출하므로 데이터 품질 문제가 더 명확해질 수 있습니다. 데이터 품질 검사 및 데이터 정제 프로세스를 구현하는 것이 데이터 정확성과 일관성을 보장하는 데 중요합니다.
• 데이터 거버넌스: 명확한 데이터 거버넌스 정책 및 절차를 수립하는 것이 데이터 액세스, 보안 및 품질을 관리하는 데 필수적입니다.
• 공급업체 종속성: 일부 데이터 가상화 플랫폼은 독점적일 수 있어 잠재적으로 공급업체 종속으로 이어질 수 있습니다. 개방형 표준을 지원하는 플랫폼을 선택하면 이 위험을 완화할 수 있습니다.

데이터 가상화의 미래

데이터 가상화는 데이터 환경의 복잡성 증가와 실시간 데이터 액세스에 대한 수요 증가에 힘입어 빠르게 발전하고 있습니다. 데이터 가상화의 미래 동향은 다음과 같습니다:

• AI 기반 데이터 가상화: 인공 지능 및 머신 러닝을 사용하여 데이터 통합, 쿼리 최적화 및 데이터 거버넌스를 자동화합니다.
• 데이터 패브릭 아키텍처: 데이터 카탈로그, 데이터 계보 및 데이터 품질 도구와 같은 다른 데이터 관리 기술과 데이터 가상화를 통합하여 포괄적인 데이터 패브릭을 만듭니다.
• 클라우드 네이티브 데이터 가상화: 클라우드 인프라의 확장성, 유연성 및 비용 효율성을 활용하기 위해 클라우드에 데이터 가상화 플랫폼을 배포합니다.
• 엣지 데이터 가상화: 네트워크 엣지에서 실시간 데이터 처리 및 분석을 가능하게 하기 위해 데이터 가상화를 엣지 컴퓨팅 환경으로 확장합니다.

결론

연합 쿼리를 사용한 데이터 가상화는 데이터 자산의 가치를 실현하고자 하는 조직에 강력한 솔루션을 제공합니다. 물리적인 데이터 이동 없이 통합된 데이터 뷰를 제공함으로써 데이터 가상화는 데이터 액세스를 단순화하고, 비용을 절감하며, 민첩성을 향상시키고, 데이터 거버넌스를 강화합니다. 데이터 환경이 점점 더 복잡해짐에 따라 데이터 가상화는 조직이 데이터 기반 의사 결정을 내리고 글로벌 시장에서 경쟁 우위를 확보하는 데 점점 더 중요한 역할을 할 것입니다.

보고를 간소화하려는 소규모 기업이든 복잡한 데이터 생태계를 관리하는 대기업이든, 데이터 가상화는 현대적인 데이터 관리에 대한 강력한 접근 방식을 제공합니다. 이 가이드에 요약된 개념, 이점 및 구현 전략을 이해함으로써 데이터 가상화 여정을 시작하고 데이터의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있습니다.