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홈 » 클라우드 우선 엔터프라이즈 아키텍처 공급업체를 선택하는 방법

클라우드 우선 엔터프라이즈 아키텍처 공급업체를 선택하는 방법
읽는 5 분
  • 솔릭스 공통 데이터 플랫폼
2019 년 8 월 1 일2023 년 3 월 18 일 사이 군다벨리0태그 데이터 거버넌스, 데이터 수집, 하이브리드 클라우드, 정보 아키텍처, 메타데이터 관리, 멀티 클라우드, 멀티 테넌트 클라우드

클라우드 우선 엔터프라이즈 아키텍처 공급업체를 선택하는 방법

IAmazon과 같은 거대 기업이 클라우드를 대중화한 지 10년이 넘었습니다. 클라우드 기술이 현재 많은 산업에서 널리 채택됨에 따라, 특히 기업은 인프라에 대한 클라우드 우선 접근 방식을 고려하고 있습니다.엔터프라이즈 아키텍처 워크로드의 83% 2020년까지 클라우드에 저장될 것입니다. 그리고 데이터는 역사적 속도로 계속 증가함에 따라(전 세계적으로 61% 증가 (175년까지 2025제타바이트로 증가) 기업이 클라우드에서 사실상 무제한적인 데이터 유입과 분석을 가능하게 하는 것이 그 어느 때보다 중요해졌습니다.

그러나 클라우드 기반 엔터프라이즈 아키텍처에서 가장 중요한 구성 요소는 이 엄청난 양의 데이터를 처리할 수 있는 능력이라고 할 수 있습니다. 결국, 데이터를 저장할 효율적인 방법이 없다면 데이터를 조작하고 분석할 수 없습니다. 클라우드 기반 엔터프라이즈 아키텍처 공급업체에서 찾아야 할 핵심 기능은 다음과 같습니다.

1. 확장 성

기업은 각 부서에서 매우 다양한 양의 데이터를 생성할 수 있으며, 특히 새로운 유형의 데이터가 도입됨에 따라 더욱 그렇습니다. 그러나 언제든지 데이터가 증가(또는 비용을 극대화하기 위해 감소)할 수 있으므로 이에 대비해야 합니다. 확장 성 고려해야 할 중요한 요소이다.

다행히도 클라우드 인프라는 스토리지와 컴퓨팅 파워에 있어서 사실상 무한하기 때문에 비싼 Exadata 랙을 또 하나 구매하는 것에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 일반적으로 버튼을 클릭하는 것만큼 간단하게 용량을 늘릴 수 있습니다. 각 공급업체는 가격/비즈니스 모델에서 기술적 능력에 이르기까지 확장성을 다르게 처리하므로 데이터 증가에 대한 현실적인 예측을 하고 그에 따라 공급업체를 선택하여 클라우드 인프라의 성능과 비용을 극대화하는 것이 중요합니다.

2. 멀티 테넌트 클라우드, 하이브리드 클라우드 및 멀티 클라우드 기능

인프라를 클라우드로 마이그레이션한다고 해서 반드시 조직이 100% 클라우드에서 실행된다는 의미는 아닙니다. 사실, 다양한 변형이 존재합니다 조직이 로컬, 원격 및 그 사이의 모든 방식으로 계속 운영할 수 있도록 하는 것을 멀티 테넌트 클라우드, 하이브리드 클라우드 및 멀티 클라우드라고 합니다. 클라우드 컴퓨팅의 부상으로 많은 국가에서 데이터 제어 및 저장에 대한 다양한 법률을 통과시켰으며, 이는 모두 데이터 주권의 척도를 반영합니다. 데이터 주권은 데이터가 수집된 국가 내의 법률 및 거버넌스 구조의 적용을 받는다는 개념입니다. 멀티 테넌시는 이 요구 사항을 지원하는 데 중요합니다.

이것은 잠재적인 공급업체와 논의하여 탐색하고 싶은 핵심 기능입니다. 궁극적으로 기업이 확장됨에 따라 특정 유형의 환경으로 확장할 수 있는 역량을 갖춘 공급업체를 선택하고 싶을 것입니다. 그러나 관련 비용을 알고 있어야 합니다.

3. 엔터프라이즈 아키텍처를 위한 실시간 또는 일괄 데이터 수집

새 데이터는 매우 빠르게 오래된 데이터가 됩니다. 이를 확인하지 않고 방치하면 조직은 데이터의 늪에 빠지고, 쿼리/검색은 물론 저장에도 많은 비용이 들게 됩니다.

데이터 레이크 이 문제를 해결하기 위해 구조화, 비구조화 또는 반구조화 여부에 관계없이 모든 유형의 수집된 데이터에 대한 안전한 스토리지 리포지토리를 제공하고, 실시간으로 일괄 처리로 데이터를 지능적으로 저장하는 기능을 통해 기업에서 최신 데이터를 위한 공간을 확보하고 수집된 데이터를 신속하게 준비하여 분석할 수 있도록 설계되었습니다.

4. 메타데이터 관리

메타데이터 관리 데이터 레이크 내의 데이터를 쉽게 검색하고 액세스할 수 있도록 합니다. 이는 데이터를 유형, 기능 및 우선순위에 따라 분류하여 수행됩니다. 여러 공급업체는 이 데이터 분류 및 메타데이터 태그 지정 프로세스를 자동화할 수 있는 기능을 갖추고 있으므로 데이터를 구성하는 데 소요되는 시간을 줄이고 분석하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다. 각 공급업체를 자세히 비교하여 업계에 맞는 최상의 메타데이터 관리 기능을 갖춘 공급업체를 확인하세요.

5. 타사 도구 및 API와의 통합

내부적으로 데이터를 검색하고 액세스할 수 있는 것은 중요하지만, Tableau, Qlik, Microsoft Power BI와 같은 타사 비즈니스 인텔리전스 도구에 데이터를 연결하여 고급 분석 및 보고를 할 수 있는 기능도 마찬가지로 중요합니다. 이상적인 엔터프라이즈 아키텍처 플랫폼은 안전하고 역할 기반 액세스를 지원하는 강력한 API를 통해 쉽게 액세스할 수 있어야 합니다.

더욱이 정보 아키텍처를 통해 API를 활성화하면 외부와 내부 모두에서 앱 스토어를 만들 수 있는 기회가 창출됩니다.

6. 엔터프라이즈 아키텍처 데이터 거버넌스

최근 몇 년 동안 Equifax, Facebook, Anthem을 포함한 잘 알려진 데이터 침해 및 데이터 신뢰 위반은 주요 보안 및 개인 정보 보호 문제를 야기하여 GDPR과 같은 규제가 강화되었습니다. 이러한 데이터 침해 중 다수는 단순히 보안 관행이 부족하여 발생했습니다.

클라우드 기술을 사용하면 기업은 또 다른 보안 문제에 직면하게 됩니다. 즉, 데이터가 종종 원격으로, 오프사이트에 저장되기 때문입니다. 이것이 바로 이유입니다. 데이터 거버넌스 역량 클라우드 기반 IA 공급업체에서 고려해야 할 핵심 기능이어야 합니다. 공급업체는 세부적인 수준의 역할 기반 액세스 제어 기능, 강력한 암호화 및 마스킹 기술, PII 관리자, 전체 감사 추적 및 GDPR과 같은 특정 규정을 준수하는 기능을 갖춰야 합니다.

게시물 네비게이션

너무 이른: AI, 빅데이터, 클라우드 예측: 2020년의 주요 트렌드
다음 : 엔터프라이즈 가상 비서로 운영 효율성을 극대화하는 방법
사이 군다벨리
설립자 겸 CEO

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