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셀프 서비스 데이터 플랫폼의 원칙: 데이터 메시의 세 번째 핵심 원칙
데이터 메시의 이전 원칙들을 통해 조직은 도메인별로 데이터 오너십을 분산시키고, 데이터를 제품처럼 다루는 문화를 구축했습니다. 그러나 이러한 탈중앙화된 접근법은 새로운 도전 과제를 가져옵니다. 예를 들어:
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모든 도메인이 자체적으로 데이터를 빌드하고 소유한다면, 그로 인한 비용은 어떻게 관리해야 할까요?
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데이터 엔지니어를 각 도메인 팀에 모두 채용하는 것은 현실적으로 어려운데, 어떻게 해결할 수 있을까요?
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아키텍처를 데이터 메시로 전환하면 각 팀에서 사일로가 발생하여 작업이 중복되고, 엔지니어링 작업이 과도하게 발생할 것 같습니다.
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데이터 프로덕트의 사용성 특징을 모두 제공하기 위해 어떤 기술을 구매해야 할까요?
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혼란을 피하기 위해 분산된 방식으로 거버넌스를 시행하려면 어떻게 해야 할까요?
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서로 다른 도메인에서 만든 중복 데이터를 어떻게 관리해야 할까요?
이러한 질문들에 대한 해답은 셀프 서비스 데이터 플랫폼의 원칙에 있습니다. 이번 글에서는 이 원칙의 중요성과 구현 방법에 대해 알아보겠습니다.
셀프 서비스 데이터 플랫폼의 필요성
도전 과제 해결
데이터 메시의 탈중앙화된 접근법은 도메인 팀들이 자율적으로 데이터 프로덕트를 개발하고 관리하도록 장려하지만, 이는 동시에 비용 관리, 인력 자원, 중복 작업 등의 문제를 야기할 수 있습니다. 셀프 서비스 데이터 플랫폼은 이러한 문제들을 해결하기 위한 솔루션으로 등장합니다.
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비용 효율성: 중앙에서 관리되는 인프라를 제공하여 도메인별로 발생하는 비용을 최적화합니다.
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인력 자원 활용: 제너럴리스트 개발자들도 쉽게 활용할 수 있는 플랫폼을 제공하여 데이터 엔지니어의 부족 문제를 완화합니다.
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중복 작업 감소: 공통된 도구와 표준을 제공하여 도메인 간의 중복 작업을 줄이고 협업을 촉진합니다.
데이터 메시 플랫폼과 기존 데이터 아키텍처의 비교
1. 데이터 제공 방식의 차이
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데이터 메시: 도메인 엔지니어링 팀이 엔드 투 엔드 방식으로 데이터 프로덕트를 구축하고 운영하며, 기타 소스에서 데이터를 포착하여 데이터 프로덕트 형식으로 공유합니다. 이는 도메인 팀의 자율성과 책임감을 높입니다.
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기존 데이터 아키텍처: 중앙 데이터 팀이 모든 도메인의 데이터를 중앙 집중식으로 수집하고 관리합니다. 이는 도메인별로 특화된 요구사항을 반영하기 어렵고, 변화에 빠르게 대응하기 힘듭니다.
2. 데이터 관리 방식의 차이
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데이터 메시: 코드, 데이터, 정책을 하나로 통합하여 자율적이고 상호 운용적인 데이터 프로덕트를 관리합니다. 이는 데이터의 일관성과 품질을 높입니다.
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기존 데이터 아키텍처: 데이터, 파이프라인, 코드를 따로 관리하여 복잡성이 증가하고, 오류 발생 가능성이 높습니다.
3. 운영과 분석의 통합
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데이터 메시: 운영적인 특성과 분석적인 특성이 통합된 플랫폼을 제공합니다. 이는 운영 기술과 분석 기술 사이의 격차를 줄여 데이터의 신뢰성과 실시간성을 높입니다.
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기존 데이터 아키텍처: 운영 시스템과 분석 시스템이 분리되어 있어 데이터 동기화의 어려움과 지연이 발생합니다.
4. 개발자 경험의 차이
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데이터 메시: 제너럴리스트 기술자의 시각에 맞춰 설계되어, 배우기 쉬운 프로그래밍 언어와 API를 제공합니다. 이는 개발자 친화적인 환경을 조성합니다.
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기존 데이터 아키텍처: 스페셜리스트의 시각에 맞춰 설계되어, 특정 전문 지식이 필요한 도구와 언어를 사용합니다.
5. 기술 선호도와 유연성
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데이터 메시: 탈중앙화된 기술 선호로 도메인 팀이 독립적으로 움직일 수 있게 지원합니다. 중앙에서 관리해야 하는 인프라는 최소화하여 유연성을 높입니다.
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기존 데이터 아키텍처: 중앙 집중식 기술 선호로 모든 것을 중앙에서 관리하여 도메인 팀의 자율성을 제한합니다.
6. 지식 요구 사항
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데이터 메시: 작업 수행 시 부서에 대한 지식 없이도 가능하며, 플랫폼 팀은 도메인을 위한 기술적 활성화 요소에 중점을 둡니다.
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기존 데이터 아키텍처: 부서에 대한 지식이 필요하며, 데이터 팀이 도메인별 데이터 통합과 기본 기술 인프라를 모두 책임지게 됩니다.
데이터 메시 플랫폼 사고
데이터 메시 플랫폼 사고는 셀프 서비스 데이터 플랫폼의 핵심 개념으로, 도메인 팀들이 자율적으로 데이터 프로덕트를 개발하고 관리할 수 있도록 지원하는 철학입니다. 이는 조직 전체의 데이터 활용과 혁신을 촉진하며, 데이터 엔지니어링의 복잡성을 줄여줍니다. 이 섹션에서는 데이터 메시 플랫폼 사고의 주요 요소를 자세히 살펴보겠습니다.
1. 자율적으로 데이터에서 가치 창출하는 팀 활성화
도메인 팀의 자율성 증진
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엔드 투 엔드 책임감: 도메인 팀이 데이터 프로덕트의 생성부터 배포, 유지 보수까지 모든 과정을 직접 담당합니다. 이는 팀이 자신들의 비즈니스 요구사항에 맞게 데이터를 최적화할 수 있게 합니다.
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마케팅 팀이 캠페인 데이터를 직접 수집하고 분석하여 실시간으로 마케팅 전략을 조정할 수 있습니다.
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인프라 지원: 셀프 서비스 플랫폼은 도메인 팀이 필요한 인프라를 자동으로 제공하여 개발 속도를 높입니다.
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자동화된 클라우드 리소스 프로비저닝을 통해 개발자가 인프라 설정에 시간을 낭비하지 않습니다.
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도구와 프레임워크 제공: 데이터 프로덕트 개발에 필요한 표준화된 도구와 프레임워크를 제공하여 개발자의 생산성을 향상시킵니다.
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공통 데이터 처리 라이브러리나 파이프라인 템플릿을 제공하여 개발 시간을 단축합니다.
자동화와 효율성
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CI/CD 파이프라인 구축: 데이터 프로덕트의 지속적인 통합과 배포를 자동화하여 품질과 속도를 향상시킵니다.
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코드 변경 시 자동으로 테스트와 배포가 이루어져 빠른 피드백 루프를 형성합니다.
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테스트 자동화: 데이터의 무결성과 품질을 보장하기 위해 빌드 타임과 런타임 테스트를 자동화합니다.
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데이터 스키마 검증, 품질 체크를 위한 테스트 스위트를 구축합니다.
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모니터링과 알림 시스템: 데이터 프로덕트의 상태를 지속적으로 모니터링하고, 문제가 발생하면 즉시 알림을 제공하여 빠른 대응이 가능하게 합니다.
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데이터 지연이나 품질 저하 시 실시간 알림을 받아 문제를 신속히 해결합니다.
메타데이터 관리
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데이터 카탈로그: 데이터 프로덕트의 메타데이터를 체계적으로 관리하여 검색성과 이해도를 높입니다.
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데이터셋의 설명, 스키마, 업데이트 주기 등을 한눈에 볼 수 있는 카탈로그를 제공합니다.
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스키마 관리: 데이터의 구조와 형식을 명확하게 정의하고 관리하여 상호 운용성을 높입니다.
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스키마 레지스트리를 통해 데이터 포맷 변경 시 호환성을 유지합니다.
2. 데이터 프로덕트 사용자 활성화
사용자 접근성 개선
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셀프 서비스 데이터 액세스: 사용자가 데이터 요청을 위해 별도의 승인 절차를 거치지 않고도 필요한 데이터에 접근할 수 있도록 지원합니다.
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권한이 있는 사용자는 즉시 데이터에 접근하여 분석을 시작할 수 있습니다.
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데이터 검색 기능 강화: 데이터 카탈로그나 검색 엔진을 통해 사용자가 필요한 데이터를 쉽게 찾을 수 있도록 합니다.
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키워드 검색이나 태그를 통해 관련 데이터를 빠르게 찾아냅니다.
사용자 경험 향상
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직관적인 인터페이스 제공: 데이터 탐색, 시각화, 분석을 위한 사용자 친화적인 인터페이스를 제공합니다.
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대시보드나 인터랙티브한 시각화 도구를 통해 데이터를 쉽게 이해합니다.
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교육과 지원: 사용자를 위한 가이드, 튜토리얼, 지원 채널을 제공하여 데이터 활용 능력을 향상시킵니다.
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온라인 강좌나 워크숍을 통해 사용자가 데이터 도구를 효과적으로 사용할 수 있게 합니다.
보안과 거버넌스
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접근 제어 정책: 데이터의 민감도에 따라 적절한 접근 권한을 설정하고 관리합니다.
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개인정보를 포함한 데이터는 승인된 사용자만 접근 가능하도록 설정합니다.
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데이터 보호와 규제 준수: 개인정보 보호법 등 관련 법규를 준수하며, 데이터의 보안을 유지합니다.
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데이터 암호화, 익명화 기술을 적용하여 규제에 대응합니다.
3. 상호 운용적인 데이터 프로덕트를 통한 가치 교환
표준화와 프로토콜 정립
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공통 데이터 모델: 도메인 간 데이터 연계를 위해 공통의 데이터 모델과 스키마를 정의합니다.
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고객 ID를 통일하여 마케팅, 영업, 고객 지원 도메인 간 데이터 통합을 용이하게 합니다.
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API 표준화: 데이터 접근과 통합을 위한 API를 표준화하여 일관된 방식으로 데이터를 교환합니다.
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RESTful API 규격을 통일하여 서비스 간 통신을 표준화합니다.
데이터 연계와 통합
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데이터 조인과 통합 지원: 여러 데이터 프로덕트를 결합하여 새로운 인사이트를 도출할 수 있도록 지원합니다.
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판매 데이터와 웹 트래픽 데이터를 결합하여 마케팅 효과를 분석합니다.
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데이터 리니지 추적: 데이터의 출처와 변환 과정을 추적하여 신뢰성을 확보합니다.
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데이터셋의 생성부터 현재 상태까지의 변화를 시각화하여 투명성을 높입니다.
서비스 수준 협약(SLA) 관리
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SLA 정의: 데이터 프로덕트의 가용성, 성능, 품질 등에 대한 명확한 SLA를 정의하고 공유합니다.
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데이터 업데이트 주기, 응답 시간 등의 기준을 설정합니다.
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SLA 모니터링: SLA 준수를 지속적으로 모니터링하고, 이슈 발생 시 신속히 대응합니다.
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SLA 위반 시 자동 알림과 대응 절차를 마련합니다.
4. 인지 부하 완화로 가치 교환 가속화
복잡성 추상화
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선언적 모델링: 개발자가 '어떻게'가 아닌 '무엇'에 집중할 수 있도록 목표 상태를 선언적으로 정의하는 방식으로 복잡성을 줄입니다.
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인프라 설정을 코드로 정의하여 원하는 상태만 명시하고, 구현은 플랫폼이 처리하도록 합니다.
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템플릿과 예제 제공: 일반적인 데이터 프로덕트 패턴에 대한 템플릿과 예제를 제공하여 개발 시간을 단축합니다.
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ETL 파이프라인 템플릿을 제공하여 반복 작업을 최소화합니다.
자동화 도구 활용
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인프라 자동화: 인프라를 코드로 관리(IaC)하여 환경 설정과 배포를 자동화합니다.
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Terraform이나 Ansible 등을 사용하여 인프라 프로비저닝을 자동화합니다.
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데이터 파이프라인 자동화: 데이터 수집, 처리, 배포 과정을 자동화하여 수작업을 최소화합니다.
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Airflow나 Luigi 같은 워크플로우 관리 도구를 활용합니다.
지식 공유와 협업 강화
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문서화와 위키 활용: 지식을 체계적으로 문서화하여 팀 내 공유하고, 신규 개발자의 학습을 지원합니다.
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내부 위키나 지식 관리 시스템에 프로젝트 정보를 업데이트합니다.
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커뮤니티와 포럼: 개발자들이 서로 질문하고 답변하며 경험을 공유할 수 있는 공간을 마련합니다.
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슬랙 채널이나 포럼을 통해 실시간으로 소통합니다.
5. 스케일 아웃 방식의 데이터 공유
상호 운용 솔루션 구축
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공통 언어와 포맷 채택: JSON, Avro, Parquet 등 공통의 데이터 포맷을 사용하여 데이터 호환성을 높입니다.
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데이터 교환 시 모두 Parquet 포맷을 사용하여 성능과 일관성을 확보합니다.
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메시지 브로커 사용: Kafka, Pulsar 등 분산 메시징 시스템을 활용하여 대용량 데이터 스트리밍을 지원합니다.
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실시간 로그 데이터를 Kafka 토픽을 통해 소비자들에게 전달합니다.
데이터 접근성 확장
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API 게이트웨이: 통합된 데이터 접근점을 제공하여 다양한 클라이언트가 데이터를 사용할 수 있도록 합니다.
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API 게이트웨이를 통해 모바일 앱, 웹, 타사 서비스가 동일한 방식으로 데이터에 접근합니다.
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데이터 가상화: 물리적인 데이터 위치와 관계없이 통합된 뷰를 제공하여 데이터 접근을 단순화합니다.
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여러 데이터베이스를 하나의 가상 레이어로 묶어 쿼리합니다.
모놀리식 회귀 방지
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분산 시스템 관리: 중앙 집중식 관리의 단점을 피하기 위해 분산된 아키텍처를 유지하고, 필요에 따라 로드 밸런싱과 분산 처리를 활용합니다.
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마이크로서비스 아키텍처를 도입하여 서비스별로 독립적으로 배포하고 확장합니다.
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표준 준수: 상호 운용성을 높이기 위해 산업 표준과 프로토콜을 준수합니다.
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OAuth 2.0, OpenAPI 등 표준을 따라 서비스 간 인증과 통신을 처리합니다.
6. 팀별 혁신 문화 지원
워크플로우 간소화
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DevOps 문화 도입: 개발과 운영의 경계를 허물어 효율적인 워크플로우를 구축합니다.
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개발자가 운영까지 책임지는 DevOps 방식으로 빠른 배포와 피드백을 얻습니다.
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CI/CD 파이프라인: 지속적인 통합과 배포를 자동화하여 빠른 피드백 루프를 형성합니다.
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코드 변경 시 자동으로 테스트, 빌드, 배포까지 이루어집니다.
복잡성 은닉
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추상화 레이어 제공: 복잡한 시스템 내부를 추상화하여 개발자가 핵심 로직에 집중할 수 있도록 합니다.
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데이터베이스 접근을 위한 ORM(Object-Relational Mapping) 사용으로 SQL 작성 부담을 줄입니다.
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서비스 메시 사용: 서비스 간 통신, 로깅, 모니터링 등을 추상화하여 관리합니다.
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Istio나 Linkerd 같은 서비스 메시를 활용하여 통신을 관리합니다.
데이터 기반 혁신 지원
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A/B 테스트 인프라 제공: 새로운 아이디어를 실험하고 검증할 수 있는 환경을 제공합니다.
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사용자 그룹을 분할하여 새로운 기능의 효과를 측정합니다.
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데이터 실험 플랫폼: 데이터 과학자와 분석가가 쉽게 실험을 설계하고 실행할 수 있도록 지원합니다.
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노트북 환경이나 AutoML 도구를 제공하여 모델 개발을 가속화합니다.
학습과 성장 문화 조성
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교육 프로그램: 새로운 기술과 도구에 대한 교육을 제공하여 팀원의 역량을 향상시킵니다.
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정기적인 기술 세미나나 워크숍을 개최합니다.
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성공 사례 공유: 팀 간에 성공적인 프로젝트나 교훈을 공유하여 조직 전체의 학습을 촉진합니다.
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사내 블로그나 뉴스레터를 통해 사례를 전파합니다.
셀프 서비스 데이터 플랫폼 원칙 적용하기
1. API와 프로토콜 설계
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사용자 중심 설계: 사용자에게 노출되는 인터페이스를 먼저 설계하고, 이를 기반으로 플랫폼을 구축합니다.
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표준 정립: 데이터 프로덕트의 표현 방식, 인코딩 형식, 지원하는 쿼리 언어, 보장하는 SLO 등을 표준화하여 일관성을 확보합니다.
2. 제너럴리스트 개발자 지원
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친숙한 기술 선택: 많은 개발자에게 익숙한 프로그래밍 언어와 도구를 사용하여 접근성을 높입니다. 예를 들어, 파이썬 기반의 오케스트레이션 도구를 사용합니다.
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학습 곡선 완화: 복잡한 전문 지식이 필요하지 않도록 사용자 경험을 단순화합니다.
3. 플랫폼 서비스 목록 간소화
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운영 및 분석 플랫폼 통합: 중복되는 기능과 작업을 제거하여 플랫폼의 효율성을 높입니다.
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서비스 최적화: 조직에서 사용하는 플랫폼 서비스 목록을 검토하고, 필요 없는 부분을 제거하거나 통합합니다.
4. 고수준의 데이터 프로덕트 관리 API 개발
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기능 통합: 데이터 프로덕트의 구축, 검색, 연결, 보안 등의 기능을 하나의 API로 통합하여 제공합니다.
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사용자 경험 향상: 개발자와 사용자가 쉽게 활용할 수 있는 고수준의 인터페이스를 제공합니다.
5. 경험 기반의 플랫폼 구축
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사용자 경험 우선: 플랫폼을 구축할 때 메커니즘보다는 실제 사용자 경험에 집중합니다.
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단계적 발전: 작은 기능부터 시작하여 사용자 피드백을 반영하면서 플랫폼을 발전시킵니다.
6. 최소 기능 제품(MVP)부터 시작하여 진화
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점진적 도입: 처음부터 완벽한 플랫폼을 구축하려 하지 말고, 핵심 기능부터 시작하여 필요에 따라 확장합니다.
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표준과 공통 특성 수집: 데이터 프로덕트 수가 증가하면서 관리 표준을 세우고, 공통된 문제를 해결하는 특성을 플랫폼에 반영합니다.
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프로덕트 오너십 강화: 데이터 메시 플랫폼도 하나의 제품이므로, 장기적인 계획과 유지 관리, 기술적인 프로덕트 오너십이 필요합니다.
마무리
셀프 서비스 데이터 플랫폼의 원칙은 데이터 메시의 세 번째 핵심 원칙으로, 조직 내 모든 도메인이 자율적으로 데이터 프로덕트를 개발하고 관리할 수 있는 환경을 제공합니다. 이를 통해 데이터 엔지니어의 부족 문제를 해결하고, 엔지니어링 작업의 중복을 줄이며, 전체적인 비용 효율성을 높일 수 있습니다.
다음 글에서는 데이터 메시의 네 번째 원칙인 연합 컴퓨팅 거버넌스의 원칙에 대해 알아보겠습니다. 이를 통해 조직이 분산된 방식으로 거버넌스를 시행하면서도 혼란을 피하고, 데이터 품질과 일관성을 유지할 수 있는 방법을 살펴보겠습니다.