데이터 메시
효과적인 데이터 활용을 위한 데이터 메시 도입 가이드
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9791169211703
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| Publication Date | 2023/12/04 |
| Pages/Weight/Size | 183*235*30mm |
| ISBN | 9791169211703 |
| Categories | IT 모바일 > OS/데이터베이스 |
Description
데이터 레이크를 넘어 데이터 메시로!
중앙 집중식 아키텍처 한계를 넘어선 ‘데이터 메시’
- 데이터 메시 창시자가 소개하는 데이터 메시의 모든 것
- 소프트웨어의 거장이자 『리팩터링』 저자 ‘마틴 파울러’ 추천 도서
데이터 메시는 기존의 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크와는 차별화된 혁신적인 데이터 관리 접근 방식입니다. 중앙 집중화된 구조가 아닌 분산 및 탈중앙화된 개념에 중점을 두어, 복잡하고 혼란스러운 상황에서도 조직이 대규모 데이터로부터 가치를 얻을 수 있게 도와줍니다. 이러한 특징 때문에 멀티클라우드 환경에서 데이터에 쉽게 접근할 수 있는 가장 현대적인 방법 중 하나로 각광받고 있습니다.
하지만 데이터 메시는 아직 초기 단계에 머물고 있습니다. 이 책은 데이터 메시 창시자가 '다프'라는 가상기업을 사례로 들어 기업에 데이터 메시를 도입하는 과정을 상세히 서술하고 있어, 초기 단계에 놓인 데이터 메시의 현황과 도입 과정에 대한 인사이트를 제공합니다. 따라서 이 책을 통해 초기 단계의 데이터 메시를 보다 심층적으로 이해할 수 있습니다. 매번 단일 중앙 집중식 허브를 통하지 않고도 멀티클라우드 환경에서 다양한 경로를 통해 스트리밍 데이터를 효율적으로 라이팅하는 방법을 이 책에 배울 수 있습니다. 데이터의 중앙 집중화를 벗어나는 데 관심 있는 최고 기술 책임자(CTO), 최고 디지털 책임자(CDO), 데이터 매니저, 아키텍트, 그리고 엔지니어에게 이 책은 멀티클라우드 시대의 필수 안내서가 되어줄 것입니다.
중앙 집중식 아키텍처 한계를 넘어선 ‘데이터 메시’
- 데이터 메시 창시자가 소개하는 데이터 메시의 모든 것
- 소프트웨어의 거장이자 『리팩터링』 저자 ‘마틴 파울러’ 추천 도서
데이터 메시는 기존의 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크와는 차별화된 혁신적인 데이터 관리 접근 방식입니다. 중앙 집중화된 구조가 아닌 분산 및 탈중앙화된 개념에 중점을 두어, 복잡하고 혼란스러운 상황에서도 조직이 대규모 데이터로부터 가치를 얻을 수 있게 도와줍니다. 이러한 특징 때문에 멀티클라우드 환경에서 데이터에 쉽게 접근할 수 있는 가장 현대적인 방법 중 하나로 각광받고 있습니다.
하지만 데이터 메시는 아직 초기 단계에 머물고 있습니다. 이 책은 데이터 메시 창시자가 '다프'라는 가상기업을 사례로 들어 기업에 데이터 메시를 도입하는 과정을 상세히 서술하고 있어, 초기 단계에 놓인 데이터 메시의 현황과 도입 과정에 대한 인사이트를 제공합니다. 따라서 이 책을 통해 초기 단계의 데이터 메시를 보다 심층적으로 이해할 수 있습니다. 매번 단일 중앙 집중식 허브를 통하지 않고도 멀티클라우드 환경에서 다양한 경로를 통해 스트리밍 데이터를 효율적으로 라이팅하는 방법을 이 책에 배울 수 있습니다. 데이터의 중앙 집중화를 벗어나는 데 관심 있는 최고 기술 책임자(CTO), 최고 디지털 책임자(CDO), 데이터 매니저, 아키텍트, 그리고 엔지니어에게 이 책은 멀티클라우드 시대의 필수 안내서가 되어줄 것입니다.
Contents
프롤로그 진화적 소프트웨어 아키텍처
P.1 실생활에서의 데이터 메시
P.2 왜 데이터 메시로 변환해야 하는가
P.3 앞으로 가야 할 길
[PART 1 데이터 메시란]
CHAPTER 1 데이터 메시를 요약하면
1.1 데이터 메시를 도입한 결과
1.2 데이터 메시로 일어나는 변화
1.3 데이터 메시의 원칙
1.4 데이터 메시 4대 원칙의 상호작용
1.5 데이터 메시 모델 한눈에 보기
1.6 데이터
정리하기
CHAPTER 2 데이터의 도메인 오너십 원칙
2.1 DDD 전략의 배경
2.2 데이터에 DDD 전략 적용하기
2.3 도메인 데이터의 아키타입
2.4 데이터의 도메인 오너십 원칙 적용하기
정리하기
CHAPTER 3 제품으로서의 데이터 원칙
3.1 데이터에 프로덕트 중심 사고 적용하기
3.2 제품으로서의 데이터 원칙 적용하기
정리하기
CHAPTER 4 셀프 서비스 데이터 플랫폼의 원칙
4.1 데이터 메시 플랫폼: 비교하고 대조하라
4.2 데이터 메시 플랫폼 사고
4.3 셀프 서비스 데이터 메시 플랫폼 원칙 적용하기
정리하기
CHAPTER 5 연합 컴퓨팅 거버넌스의 원칙
5.1 데이터 메시 거버넌스에 시스템 사고 적용하기
5.2 거버넌스 모델에 연합 적용하기
5.3 거버넌스 모델에 컴퓨팅 적용하기
5.4 연합 컴퓨팅 거버넌스 원칙 적용하기
정리하기
[PART 2 왜 데이터 메시인가]
CHAPTER 6 전략적 변곡점
6.1 데이터에 대한 높은 기대치
6.2 데이터의 이분법적 분화
6.3 스케일: 전례 없는 새로운 걸림돌
6.4 비즈니스의 끊임없는 복잡성과 변동성
6.5 데이터 투자 및 수익률 간 불협화음
정리하기
CHAPTER 7 전략적 변곡점 이후
7.1 복잡한 비즈니스 내의 변화에 우아하게 대응하기
7.2 복잡성의 증가 속에서 민첩성 유지하기
7.3 투자 대비 데이터 가치 비율 높이기
정리하기
CHAPTER 8 전략적 변곡점 이전
8.1 분석 데이터 아키텍처의 진화
8.2 분석 데이터 아키텍처의 특징
정리하기
[PART 3 데이터 메시 아키텍처의 설계 방법]
CHAPTER 9 논리적 아키텍처
9.1 도메인별 분석 데이터 공유 인터페이스
9.2 아키텍처 퀀텀으로서의 데이터 프로덕트
9.3 멀티플레인 데이터 플랫폼
9.4 임베딩된 컴퓨팅 정책
정리하기
CHAPTER 10 멀티플레인 데이터 플랫폼 아키텍처
10.1 사용자 여정 중심 플랫폼 설계
10.2 데이터 프로덕트 개발자의 여정
10.3 데이터 프로덕트 소비자의 여정
정리하기
[PART 4 데이터 프로덕트 아키텍처의 설계방법]
CHAPTER 11 행위 지원성에 의한 데이터 프로덕트 설계
11.1 데이터 프로덕트의 행위 지원성
11.2 데이터 프로덕트 아키텍처의 특징
11.3 복잡적응계의 간결함에 영향을 받는 설계
정리하기
CHAPTER 12 데이터 소비, 변환 및 제공 설계
12.1 데이터 제공
12.2 데이터 소비
12.3 데이터 변환
정리하기
CHAPTER 13 데이터 검색, 이해 및 구성 설계
13.1 데이터 검색, 이해, 신뢰 및 탐색
13.2 데이터 구성
정리하기
CHAPTER 14 데이터 관리, 거버닝 및 관찰 설계
14.1 데이터 수명 주기 관리
14.2 데이터 거버닝
14.3 데이터 관찰, 디버깅 및 감사
정리하기
[PART 5 새로운 시작]
CHAPTER 15 전략과 실행
15.1 지금 당장 채택해야 하는가?
15.2 데이터 전략 요소로서의 데이터 메시
15.3 데이터 메시 실행 프레임워크
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CHAPTER 16 조직과 문화
16.1 변화
16.2 문화
16.3 보상
16.4 구조
16.5 인력
16.6 프로세스
정리하기
P.1 실생활에서의 데이터 메시
P.2 왜 데이터 메시로 변환해야 하는가
P.3 앞으로 가야 할 길
[PART 1 데이터 메시란]
CHAPTER 1 데이터 메시를 요약하면
1.1 데이터 메시를 도입한 결과
1.2 데이터 메시로 일어나는 변화
1.3 데이터 메시의 원칙
1.4 데이터 메시 4대 원칙의 상호작용
1.5 데이터 메시 모델 한눈에 보기
1.6 데이터
정리하기
CHAPTER 2 데이터의 도메인 오너십 원칙
2.1 DDD 전략의 배경
2.2 데이터에 DDD 전략 적용하기
2.3 도메인 데이터의 아키타입
2.4 데이터의 도메인 오너십 원칙 적용하기
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CHAPTER 3 제품으로서의 데이터 원칙
3.1 데이터에 프로덕트 중심 사고 적용하기
3.2 제품으로서의 데이터 원칙 적용하기
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CHAPTER 4 셀프 서비스 데이터 플랫폼의 원칙
4.1 데이터 메시 플랫폼: 비교하고 대조하라
4.2 데이터 메시 플랫폼 사고
4.3 셀프 서비스 데이터 메시 플랫폼 원칙 적용하기
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CHAPTER 5 연합 컴퓨팅 거버넌스의 원칙
5.1 데이터 메시 거버넌스에 시스템 사고 적용하기
5.2 거버넌스 모델에 연합 적용하기
5.3 거버넌스 모델에 컴퓨팅 적용하기
5.4 연합 컴퓨팅 거버넌스 원칙 적용하기
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[PART 2 왜 데이터 메시인가]
CHAPTER 6 전략적 변곡점
6.1 데이터에 대한 높은 기대치
6.2 데이터의 이분법적 분화
6.3 스케일: 전례 없는 새로운 걸림돌
6.4 비즈니스의 끊임없는 복잡성과 변동성
6.5 데이터 투자 및 수익률 간 불협화음
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CHAPTER 7 전략적 변곡점 이후
7.1 복잡한 비즈니스 내의 변화에 우아하게 대응하기
7.2 복잡성의 증가 속에서 민첩성 유지하기
7.3 투자 대비 데이터 가치 비율 높이기
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CHAPTER 8 전략적 변곡점 이전
8.1 분석 데이터 아키텍처의 진화
8.2 분석 데이터 아키텍처의 특징
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[PART 3 데이터 메시 아키텍처의 설계 방법]
CHAPTER 9 논리적 아키텍처
9.1 도메인별 분석 데이터 공유 인터페이스
9.2 아키텍처 퀀텀으로서의 데이터 프로덕트
9.3 멀티플레인 데이터 플랫폼
9.4 임베딩된 컴퓨팅 정책
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CHAPTER 10 멀티플레인 데이터 플랫폼 아키텍처
10.1 사용자 여정 중심 플랫폼 설계
10.2 데이터 프로덕트 개발자의 여정
10.3 데이터 프로덕트 소비자의 여정
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[PART 4 데이터 프로덕트 아키텍처의 설계방법]
CHAPTER 11 행위 지원성에 의한 데이터 프로덕트 설계
11.1 데이터 프로덕트의 행위 지원성
11.2 데이터 프로덕트 아키텍처의 특징
11.3 복잡적응계의 간결함에 영향을 받는 설계
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CHAPTER 12 데이터 소비, 변환 및 제공 설계
12.1 데이터 제공
12.2 데이터 소비
12.3 데이터 변환
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CHAPTER 13 데이터 검색, 이해 및 구성 설계
13.1 데이터 검색, 이해, 신뢰 및 탐색
13.2 데이터 구성
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CHAPTER 14 데이터 관리, 거버닝 및 관찰 설계
14.1 데이터 수명 주기 관리
14.2 데이터 거버닝
14.3 데이터 관찰, 디버깅 및 감사
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[PART 5 새로운 시작]
CHAPTER 15 전략과 실행
15.1 지금 당장 채택해야 하는가?
15.2 데이터 전략 요소로서의 데이터 메시
15.3 데이터 메시 실행 프레임워크
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CHAPTER 16 조직과 문화
16.1 변화
16.2 문화
16.3 보상
16.4 구조
16.5 인력
16.6 프로세스
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