에서 데이터 메시 기반 엔터프라이즈 솔루션을 구축하기 위한 전략 AWS

Dhrubajyoti Mukherjee, Adjoa Taylor 및 Siva Venkat, Amazon Web Services(AWS)

2024년 4월(문서 기록)

모든 규모의 Amazon Web Services(AWS) 고객은 대량의 데이터 양과 유형을 생성하고 있습니다. 이 데이터를 관리하기 위해 많은 조직이 고객에게 가치를 제공하고 비즈니스를 보다 효과적으로 운영하기 위해 수집, 저장, 처리 및 조치를 취할 중앙 데이터 레이크를 구축했습니다. 중앙 데이터 팀은 데이터 파이프라인을 구축하여 데이터를 데이터 레이크로 수집하고 데이터에 대한 액세스를 관리하는 경우가 많습니다. 그러나 데이터 볼륨이 증가함에 따라 데이터 레이크 기반 접근 방식은 확장되지 않습니다. 또한 데이터 생성자와 사용자 수가 증가하면 데이터 팀이 모든 요청을 제시간에 처리할 수 없으며 병목 현상이 발생합니다.

이 문제를 해결하기 위해 조직은 데이터를 생성하고 사용하는 팀에 자율성을 제공할 수 있습니다. 그런 다음 데이터 생성자와 사용자 팀은 중앙 데이터 팀에 의존하지 않고도 데이터 자산을 관리하고 액세스할 수 있습니다. 데이터 소유권에 대한 분산형 접근 방식으로 전환하려면 분산형 데이터 솔루션 아키텍처가 필요합니다.

데이터 메시와 같은 아키텍처 및 조직적 접근 방식을 사용하는 분산형 데이터 솔루션은 기업이 혁신을 가속화하고 비즈니스 가치를 창출하는 데 도움이 됩니다. 데이터 메시는 네 가지 기본 원칙을 기반으로 합니다.

데이터 메시 개념 및 용어에 대한 자세한 내용은 리소스 섹션을 참조하세요.

이 문서는에서 데이터 메시 기반 솔루션을 구축하기 위한 전략에 중점을 둡니다 AWS 클라우드. CTOs, CIOs, CDOs, IT 및 비즈니스 임원, 프로그램 관리자 및 아키텍트를 대상으로 합니다. 이 문서에서는 다음에 대해 설명합니다.