AWS를 활용한 데이터 거버넌스 아키텍처 구축

저자: 김희진

1. Collection

데이터는 구조에 따라 분류되고 수집됩니다:

구조화된 데이터

• 예: 관계형 데이터베이스

• 명확하게 정의된 스키마; 일반적으로 RDBMS 시스템에서 관리됨

반구조화 데이터

• 예: CSV, 로그, JSON, XML

• 부분적이거나 유연한 스키마가 있음

비구조화 데이터

• 예: 이미지, 비디오, 오디오, PDFs

• 미리 정의된 스키마가 없음; 원시 미디어 및 문서 형식

2. Ingestion

이 단계는 다음 서비스를 사용하여 원시 데이터를 AWS 생태계로 가져옵니다:

• AWS Transfer Family / AWS Storage Gateway
  온프레미스 시스템이나 제3자 소스에서 데이터를 안전하게 전송합니다.

• AWS Glue / Amazon Kinesis Firehose / AWS Lambda
  무서버 데이터 인게스천 및 실시간/배치 변환

• Amazon SNS / Amazon SQS
  단계 간 비동기 메시지 전송 및 이벤트 기반 처리를 가능하게 합니다.

3. Storage

인게스트된 데이터는 사용에 따라 최적화된 저장소에 저장됩니다:

• Amazon S3
  구조화된, 반구조화된 및 비구조화된 데이터에 대한 확장 가능한 객체 저장소

• Amazon Redshift / Amazon RDS
  분석 및 트랜잭션 사용 사례를 위한 열 기반 데이터 웨어하우스 (Redshift) 및 관계형 데이터베이스 서비스 (RDS)

4. Preparation & Computation

이 단계는 데이터 변환, 모델 훈련 및 고급 분석을 포함합니다:

• Amazon EMR
  Hadoop/Spark 클러스터를 사용한 빅 데이터 처리

• Amazon SageMaker / Personalize / Forecast
  개인화, 예측 및 지능형 추천을 위한 AI/ML 모델을 구축, 훈련 및 배포하는 전체 서비스 머신 러닝 플랫폼

5. Analysis & Presentation

이 레이어는 통찰력을 추출하고 데이터를 사용자에게 접근 가능하게 만드는 데 중점을 둡니다:

• Amazon SageMaker
  모델 실험 및 추론

• Amazon Athena
  S3에 저장된 데이터에 대한 무서버 SQL 쿼리

• Amazon OpenSearch Service
  로그 데이터 또는 반구조화된 콘텐츠의 강력한 검색 및 분석

• Amazon QuickSight
  비즈니스 인텔리전스 (BI) 대시보드 및 시각적 분석

6. Infrastructure & Environment

이 레이어는 전체 스택의 안전하고 관찰 가능하며 신뢰할 수 있는 운영을 보장합니다:

• Amazon Managed Grafana / Prometheus
  지표 시각화 및 시스템 모니터링

• Amazon CloudWatch
  AWS 서비스에 대한 로그 집계, 경고 및 가시성

• AWS Identity and Access Management (IAM)
  세밀한 접근 제어 및 사용자 권한 정책

• Amazon Pinpoint
  개인화된 커뮤니케이션, 알림 및 사용자 참여 추적

Summary

이 아키텍처는 단순히 데이터를 저장하거나 분석하는 것을 넘어섭니다. 다음을 위해 설계되었습니다:

• 통합 데이터 레이크를 통해 모든 조직 데이터를 중앙 집중화하기

• 무서버 및 이벤트 기반 서비스를 통해 데이터 흐름 자동화하기

• 보안, 추적성 및 준수 보장하기

• SageMaker 및 Forecast 통합으로 ML 준비 인프라 제공하기

• 확장 가능한 분석 및 기업 전반의 통찰력 생성 가능하게 하기

이 프레임워크는 AWS를 사용하여 확장 가능하고 안전하며 지능적인 데이터 거버넌스 시스템을 구축하기 위한 종합적인 청사진을 제공합니다. 디지털 변환을 준비하는 경우, 이 아키텍처는 장기적인 성공을 위한 실용적인 기초가 될 수 있습니다.