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연합 컴퓨팅 거버넌스의 원칙: 데이터 메시의 네 번째 핵심 원칙
데이터 메시 원칙의 마지막 필수 요소는 데이터 거버넌스를 새로운 시각으로 바라보는 것입니다. 이는 독립적인 데이터 프로덕트들이 상호 연결되어 가치를 제공하도록 보장하는 메커니즘을 의미하며, 이를 통해 데이터 메시 전체를 안전하고 신뢰할 수 있게 만듭니다.
일반적으로 거버넌스는 중앙 팀에서 경직되고 권위적으로 통제하는 의사 결정 시스템과 프로세스로 생각됩니다. 데이터 거버넌스의 경우, 데이터를 제공하고 사용함으로써 가치를 얻는 과정에서 병목 현상을 일으키는 중앙 팀과 중앙 프로세스에 대한 우려가 있습니다. 이는 리스크를 관리하면서 조직 전반에서 안전하고 고품질의 일관성 있는 데이터를 제공하기 위해 중앙에서 통제하려는 시도 때문입니다. 그러나 이러한 접근 방식은 탈중앙화된 데이터 메시에는 적합하지 않습니다.
데이터 메시 거버넌스의 새로운 접근 방식
데이터 메시 거버넌스는 끊임없이 변화하는 데이터 환경에 적합한 방식으로 설계되었습니다. 주요 특징은 다음과 같습니다:
•
데이터의 모델링과 품질 관련 책임을 각 도메인에 위임합니다.
•
데이터의 보안, 규정 준수, 품질, 사용 가능성을 보장하는 지침을 자동화합니다.
•
모든 도메인과 데이터 프로덕트에 컴퓨팅 정책을 내재화합니다.
이를 연합 컴퓨팅 거버넌스(Federated Computational Governance)라고 합니다. 이 접근 방식은 조직의 요구에 맞게 데이터 거버넌스를 조정하는 데 도움이 되는 세 가지 상호 보완적인 구성 요소로 이루어집니다.
1.
시스템 사고: 데이터 프로덕트와 데이터 팀으로 구성된 복잡한 시스템에서 중앙화와 탈중앙화 간의 균형 유지
2.
연합 운영 모델: 도메인, 플랫폼, 전문가들로 구성된 협력 체계 구축
3.
컴퓨팅 정책: 실행, 모니터링, 복구를 자동화하여 거버넌스 구현
1. 데이터 메시 거버넌스에 시스템 사고 적용하기
데이터 메시 아키텍처는 도메인 팀에 의해 독립적으로 구축되고 배포됩니다. 그러나 이러한 독립적인 아키텍처가 데이터 메시 생태계에서 협력적인 구성원으로 작동하기 위해서는 시스템 사고를 포용하는 거버넌스 모델이 필요합니다.
시스템 사고란?
시스템 사고는 문제의 원인이 되는 전체 시스템을 이해하고, 개별적인 부분이 아닌 전체적인 조직 차원에서 관점을 전환하는 것을 의미합니다. 즉, 데이터 메시 거버넌스는 데이터 메시를 단순한 부분의 합이 아닌 상호 연결된 시스템의 집합으로 바라봐야 합니다.
도메인 자율성과 글로벌 상호 운용성 사이의 균형 유지
데이터 메시 거버넌스는 도메인의 탈중앙화와 자율성과 글로벌 상호 운용성 사이에서 균형을 유지해야 합니다. 이를 통해 각 도메인은 로컬 제어와 자율성을 유지하면서도, 전체 데이터 메시의 정책과 조화를 이룰 수 있습니다.
•
로컬 최적화: 각 도메인이 자체적으로 데이터 프로덕트 모델과 스키마를 자율적으로 정의
•
글로벌 최적화: 데이터 프로덕트 모델이 다른 도메인의 데이터 프로덕트와 조인되거나 연결될 수 있도록 표준화
•
탈중앙화: 각 도메인 데이터 프로덕트 오너가 데이터 프로덕트의 보안에 대한 책임을 가짐
•
중앙화: 모든 데이터 프로덕트의 보안을 일관되고 안정적으로 유지
동적 평형 유지
시스템 사고를 적용하여 동적 평형 상태를 유지할 수 있습니다. 이는 시스템 내에서 정보의 흐름이 지속적으로 유지되면서도 유입량과 유출량이 균형을 이루는 상태를 말합니다.
•
피드백 루프 도입:
◦
부정적 피드백 루프: 사용되지 않는 데이터 프로덕트를 제거하고, 복제된 데이터 프로덕트 사용을 억제
◦
긍정적 피드백 루프: 유용한 데이터 프로덕트를 강화하고, 검색 순위를 우선화
•
레버리지 포인트 도입:
◦
작은 변화를 통해 시스템 동작에 큰 영향을 미치는 지점을 활용
◦
매개변수와 측정값을 사용하여 진행 속도를 촉진
2. 거버넌스 모델에 연합 적용하기
데이터 메시에서는 의사 결정의 효율성을 높이기 위해 연합 운영 모델을 적용합니다. 이는 다음과 같은 요소로 구성됩니다.
1. 연합 팀
구성원:
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도메인 프로덕트 오너: 각 도메인의 데이터 프로덕트를 책임지고 관리하는 사람들로, 도메인 지식과 데이터에 대한 깊은 이해를 가지고 있습니다.
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주제별 전문가: 법률, 보안, 규정 준수, 데이터 거버넌스 등 특정 분야의 전문 지식을 가진 전문가들입니다.
•
플랫폼 팀 대표: 데이터 플랫폼의 기술적 방향과 지원을 담당하는 팀으로, 플랫폼의 기능성과 확장성을 책임집니다.
역할과 책임:
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정책 결정: 모든 데이터 프로덕트에서 구현해야 하는 글로벌 정책을 공동으로 정의합니다.
◦
예: 데이터 보안 표준, 개인정보 보호 규정 준수, 데이터 품질 기준 등.
•
플랫폼 지원 방안 수립: 플랫폼이 이러한 정책을 어떻게 지원하고 구현할지 결정합니다.
◦
예: 접근 제어 메커니즘, 데이터 암호화 방법, 모니터링 도구 통합 등.
•
정책 적용 방법 결정: 각 도메인에서 정책을 일관되게 적용할 수 있는 방법을 마련합니다.
◦
예: 정책을 코드로 구현하여 자동화, 정책 준수 여부를 검증하는 테스트 도구 개발 등.
운영 방식:
•
협업과 소통: 정기적인 회의와 워크숍을 통해 정책과 표준을 논의하고 업데이트합니다.
•
분산된 의사 결정: 중앙 팀이 아닌, 각 분야의 전문가들이 모여 합의에 따라 의사 결정을 내립니다.
•
투명성 확보: 모든 정책과 결정 사항을 문서화하고, 조직 내에서 공유하여 투명성을 유지합니다.
2. 가치 가이드
목적:
•
거버넌스의 운영 범위를 관리하고, 조직이 지향하는 방향을 안내하는 가치 체계를 수립합니다.
주요 활동:
•
의사 결정과 책임의 지역화:
◦
데이터 프로덕트 모델링과 설계는 비즈니스 현실에 가장 가까운 도메인 팀이 담당하도록 권장합니다.
◦
이는 도메인 전문가들이 자신의 데이터를 가장 잘 이해하고 있기 때문입니다.
•
범분야적 관심사 식별 및 글로벌 표준화:
◦
보안, 규정 준수, 접근 제어 등 모든 도메인에 공통적으로 적용되어야 하는 영역을 식별합니다.
◦
이러한 분야에서는 글로벌 표준과 정책을 적용하여 일관성을 유지합니다.
•
상호 운용성 촉진을 위한 의사 결정 전역화:
◦
데이터 프로덕트 간의 원활한 연계를 위해 시간, 날짜 형식, 식별자 등의 표준을 정합니다.
◦
예: 모든 데이터 프로덕트에서 ISO 8601 표준의 날짜 형식을 사용하도록 규정.
•
사용자 경험의 일관성 확보:
◦
데이터 과학자나 분석가가 데이터 프로덕트를 사용할 때 일관된 경험을 제공하도록 가이드합니다.
◦
예: 메타데이터의 구조, 스키마 제공 방식, 문서화 표준 등을 통일.
•
글로벌 결정의 로컬 실행:
◦
조직 전체에 영향을 미치는 중요한 결정은 글로벌하게 합의하되, 실제 실행은 각 도메인에서 수행합니다.
◦
이는 결정의 효율성과 실행력 모두를 높이는 데 도움이 됩니다.
3. 정책
정책의 종류:
•
로컬 정책:
◦
도메인별로 자율적으로 결정하는 정책으로, 데이터 품질 보장, 모델링 방식, 데이터 무결성 등이 포함됩니다.
◦
도메인 팀은 자신들의 비즈니스 요구와 특성에 맞게 최적의 방식을 선택할 수 있습니다.
•
글로벌 정책:
◦
모든 도메인과 데이터 프로덕트에 일관되게 적용되는 정책으로, 보안, 규정 준수, 상호 운용성 등이 포함됩니다.
◦
이러한 정책은 조직 전체의 위험 관리와 일관성 유지를 위해 필수적입니다.
정책 수립과 관리:
•
정의와 문서화:
◦
모든 정책은 명확하게 정의되고, 이해하기 쉽게 문서화되어야 합니다.
•
코드로서의 정책 구현:
◦
정책을 코드로 구현하여 자동으로 적용하고, 준수 여부를 검증할 수 있게 합니다.
◦
예: 인프라 구성 관리 도구를 사용하여 보안 정책을 자동으로 적용.
•
정기적인 업데이트:
◦
비즈니스 환경과 규제 요건의 변화에 따라 정책을 정기적으로 검토하고 업데이트합니다.
4. 인센티브
필요성:
•
데이터 메시의 성공적인 구현을 위해서는 기술과 아키텍처의 변화뿐만 아니라 조직 문화와 행동의 변화가 필요합니다.
•
인센티브는 거버넌스의 동작에 영향을 미치는 레버리지 포인트로서, 조직 구성원들의 참여와 협력을 이끌어냅니다.
인센티브 전략:
•
로컬 인센티브:
◦
데이터 프로덕트 오너의 성공 측정: 도메인 내 데이터 프로덕트 사용자의 만족도와 성장에 따라 성과를 평가합니다.
▪
예: 데이터 프로덕트의 사용 빈도, 사용자 피드백, 신규 사용자 수 등.
◦
보상 체계 연계: 이러한 성과 지표에 따라 보상이나 인정을 제공합니다.
•
글로벌 인센티브:
◦
도메인 간 협업 촉진: 다른 도메인과의 협업을 통해 상호 운용성을 높인 경우 인센티브를 제공합니다.
▪
예: 공통 데이터 모델을 채택하거나, 데이터를 공유하여 비즈니스 가치를 창출한 사례.
◦
지식 공유와 베스트 프랙티스 전파: 도메인 팀이 성공적인 전략이나 도구를 공유하면 보상합니다.
▪
예: 내부 세미나 발표, 문서화 기여 등.
균형 유지:
•
인센티브는 로컬 최적화와 글로벌 최적화 사이에서 균형을 맞추는 데 활용됩니다.
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도메인 팀이 자신들의 목표에만 집중하지 않고, 조직 전체의 이익을 고려하도록 설계되어야 합니다.
5. 플랫폼 자동화
역할과 중요성:
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플랫폼 자동화는 데이터 메시 거버넌스의 핵심 요소로, 거버넌스 정책을 기술적으로 구현하고 자동화합니다.
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이는 수동적인 개입 없이 일관되고 효율적인 거버넌스를 가능하게 합니다.
주요 기능:
•
프로토콜과 표준 구현:
◦
데이터 프로덕트 간의 통신과 상호 운용성을 위한 프로토콜과 표준을 플랫폼 수준에서 구현합니다.
◦
예: API 게이트웨이, 메시지 포맷 표준화 등.
•
코드로서의 정책 (Policy as Code):
◦
거버넌스 정책을 코드로 구현하여 자동으로 적용하고 관리합니다.
◦
예: 접근 제어 정책을 코드로 작성하여 인프라 배포 시 자동으로 적용.
•
자동화된 테스트와 검증:
◦
데이터 프로덕트가 거버넌스 정책을 준수하는지 자동으로 테스트하고 검증합니다.
◦
예: CI/CD 파이프라인에서 정책 준수 여부를 검사하는 단계 추가.
•
모니터링과 복구:
◦
런타임에 데이터 프로덕트의 상태와 거버넌스 준수 여부를 지속적으로 모니터링합니다.
◦
문제가 발생하면 자동으로 알림을 보내거나 복구 절차를 실행합니다.
▪
예: 데이터 품질 저하 감지 시 알림 발송 및 롤백 수행.
자동화의 이점:
•
효율성 향상: 수동 작업을 줄이고, 개발자와 운영자의 생산성을 높입니다.
•
일관성 유지: 정책이 모든 도메인에 동일하게 적용되어 일관성을 보장합니다.
•
신속한 대응: 문제가 발생했을 때 자동으로 감지하고 대응하므로 다운타임과 위험을 최소화합니다.
3. 거버넌스 모델에 컴퓨팅 적용하기
데이터 메시 거버넌스를 효과적으로 구현하기 위해 컴퓨팅 정책을 도입합니다. 이는 다음과 같은 요소로 구성됩니다:
1. 코드로서의 표준
데이터 프로덕트 검색 및 관찰 가능성 인터페이스:
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API 제공: 데이터 프로덕트의 메타데이터, 스키마, 서비스 수준 목표(SLO) 등을 노출하는 API를 제공합니다.
•
관찰 가능성 강화: 모니터링 도구와 통합하여 데이터 프로덕트의 상태와 성능을 실시간으로 관찰합니다.
데이터 프로덕트 데이터 인터페이스:
•
데이터 접근 API: 데이터를 노출하는 표준화된 API를 제공하여 일관된 방식으로 데이터에 접근할 수 있게 합니다.
•
데이터 포맷 표준화: JSON, Avro, Parquet 등 공통된 데이터 포맷을 사용하여 호환성을 높입니다.
데이터 및 쿼리 모델링 언어:
•
스키마 정의 언어: 데이터의 구조와 타입을 명확하게 정의하고 공유합니다.
•
표준 쿼리 언어: SQL, GraphQL 등 표준화된 쿼리 언어를 사용하여 데이터 질의 방식을 일관성 있게 유지합니다.
데이터 리니지 모델링:
•
데이터 계보 추적: 데이터가 생성되고 변환되는 전체 과정을 추적하여 투명성을 높입니다.
•
메타데이터 관리: 데이터 프로덕트 간의 의존성과 관계를 명확하게 문서화합니다.
다의적 개념 식별 모델링:
•
공통 식별자 체계 구축: 고객 ID, 제품 코드 등 공통된 비즈니스 개념에 대한 글로벌 식별자를 정의합니다.
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아이덴티티 매핑: 서로 다른 도메인에서 사용되는 식별자를 매핑하여 데이터 통합을 용이하게 합니다.
2. 코드로서의 정책
데이터 프라이버시 및 보호:
•
접근 제어 정책 구현: 데이터에 대한 접근 권한을 코드로 정의하고 관리합니다.
•
데이터 암호화 자동화: 데이터 저장 및 전송 시 암호화를 자동으로 적용합니다.
데이터 지역화:
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지리적 제한 준수: 데이터의 저장 위치와 처리 방식에 대한 규정을 코드로 구현하여 지역별 규제를 준수합니다.
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데이터 이동 추적: 데이터의 이동 경로를 추적하여 지역화 요구 사항을 충족합니다.
데이터 접근 제어 및 감사:
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로그와 감사 추적: 모든 데이터 접근과 변경 사항을 자동으로 기록하여 감사에 대비합니다.
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역할 기반 접근 제어(RBAC): 사용자 역할에 따라 접근 권한을 자동으로 관리합니다.
데이터 동의성:
•
사용자 동의 관리: 데이터 사용에 대한 사용자 동의 상태를 추적하고, 동의 여부에 따라 데이터 처리 방식을 자동화합니다.
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동의 철회 처리: 사용자가 동의를 철회할 경우 자동으로 데이터 처리에서 제외합니다.
데이터 보유성:
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데이터 수명 주기 관리: 데이터의 생성부터 폐기까지의 과정을 코드로 정의하여 자동으로 관리합니다.
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보존 기간 준수: 데이터 보존 기간이 만료되면 자동으로 삭제하거나 보관 처리합니다.
3. 자동화된 테스트
정책 준수 검증:
•
정적 분석 도구 사용: 코드 레벨에서 정책 준수 여부를 검증합니다.
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테스트 스위트 구축: 다양한 시나리오에 대한 테스트를 자동화하여 정책 위반을 사전에 발견합니다.
데이터 품질 테스트:
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데이터 유효성 검사: 데이터 스키마와 실제 데이터의 일치 여부를 자동으로 검사합니다.
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데이터 일관성 체크: 데이터 간의 참조 무결성 등을 자동으로 확인합니다.
4. 자동화된 모니터링
실시간 모니터링:
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대시보드 제공: 데이터 프로덕트의 상태, 성능, 사용량 등을 실시간으로 시각화합니다.
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알림 시스템: 이상 현상이나 정책 위반이 감지되면 자동으로 알림을 발송합니다.
자동 복구 절차:
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셀프 힐링 메커니즘: 오류 발생 시 자동으로 복구 절차를 실행하여 서비스 연속성을 유지합니다.
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런북 자동화: 일반적인 문제에 대한 대응 절차를 코드로 정의하여 자동으로 실행합니다.
4. 연합 컴퓨팅 거버넌스 원칙 적용하기
도메인에 책임을 위임하라
•
각 도메인이 데이터 프로덕트의 품질, 보안, 규정 준수에 대한 책임을 지도록 권한 부여.
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도메인 팀은 자신의 데이터에 대한 전문 지식을 활용하여 최상의 품질을 유지합니다.
정책을 데이터 프로덕트에 내재화하라
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거버넌스 정책을 각 데이터 프로덕트에 임베딩하여 자동으로 실행되도록 구현.
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이를 통해 정책 준수가 지속적으로 유지되고, 일관성을 확보합니다.
거버넌스의 자동화
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수동적인 개입을 최소화하고, 모니터링과 활성화를 자동화하여 효율성 증대.
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자동화된 도구와 프로세스를 통해 거버넌스의 복잡성을 줄입니다.
간극을 모델링하라
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데이터 프로덕트 간의 상호 작용과 의존성을 명확하게 모델링하여 투명성 확보.
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이를 통해 데이터 흐름을 최적화하고, 잠재적인 문제를 사전에 발견할 수 있습니다.
네트워크 효과를 측정하라
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데이터 메시 내에서 데이터 프로덕트의 사용성과 가치 창출을 정량적으로 평가.
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메트릭을 활용하여 데이터 프로덕트의 영향력과 기여도를 파악합니다.
데이터 메시 거버넌스의 변화를 수용하라
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지속적인 변화에 대응:
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새로운 데이터의 유입, 데이터 모델의 변화, 사용 사례 및 사용자의 변화에 유연하게 대응.
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데이터 프로덕트의 생애 주기 관리:
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새로운 데이터 프로덕트의 생성과 오래된 프로덕트의 폐기를 효과적으로 관리.
마무리
연합 컴퓨팅 거버넌스의 원칙은 데이터 메시의 네 번째 핵심 원칙으로, 탈중앙화된 데이터 환경에서 거버넌스를 효과적으로 구현하기 위한 전략입니다.
이를 실현하기 위해서는 데이터 메시를 독립적이면서도 상호 연결된 생태계로 바라보는 시스템 사고가 필요합니다. 또한, 연합 팀을 구성하여 도메인 대표, 주제별 전문가, 플랫폼 대표가 협력하고 연합 운영 모델을 적용해야 합니다. 가치 가이드를 통해 의사 결정의 방향성과 우선순위를 명확히 하고, 정책을 로컬과 글로벌로 구분하여 적용하며 코드로서의 정책으로 자동화하는 것이 중요합니다. 인센티브를 활용하여 로컬 최적화와 글로벌 최적화 사이에서 균형을 유지하고, 플랫폼 자동화를 통해 거버넌스의 실행과 모니터링을 자동화하여 효율성을 높일 수 있습니다.
하지만 데이터 메시의 도입은 단순한 기술 변화만이 아닙니다. 이는 데이터에 대한 접근 방식, 조직 문화, 비즈니스 전략 전반에 걸친 근본적인 변화를 요구합니다. 우리는 지금 전략적 변곡점에 서 있으며, 기존의 데이터 관리 방식으로는 새로운 도전 과제에 효과적으로 대응하기 어렵습니다.
다음 글에서는 이러한 전략적 변곡점이 무엇인지, 그리고 왜 지금이 데이터 메시를 고려해야 하는 최적의 시기인지 자세히 알아보겠습니다.