Elastic의 데이터 메시를 통해 미션 및 IT 데이터 운영
Elastic을 데이터 메시 계층으로 사용하면 정보가 어디에 있든 바로 활용 가능한 형태로 전환됩니다. 중앙 집중화나 중복 저장이 필요 없습니다.

공공 부문 조직이 통합된 데이터 메시가 필요한 이유
공공 부문 조직은 단편화된 데이터, 노후화된 인프라, 그리고 점점 증가하는 규정 준수 요구 사항에 직면하고 있습니다. 이러한 문제는 조사 과정을 지연시키고 비용을 증가시킬 뿐만 아니라, AI를 효과적으로 활용할 수 있는 능력까지 제한합니다. Elastic은 통합 데이터 메시 아키텍처를 통해 이러한 장벽을 극복할 수 있도록 지원합니다.

Elastic의 데이터 메시 플랫폼
Elasticsearch Platform은 분산형 검색의 강점을 기반으로 구축되어 있습니다. 다양한 형식 및 환경의 모든 데이터를 안전하고 AI 활용이 가능한 기반으로 통합합니다.

Elastic의 데이터 메시 리소스
데이터 메시 FAQ
데이터 메시는 시스템과 환경 전반의 데이터를 통합하여 모든 정보를 전체적으로 검색하고 사용할 수 있도록 합니다. 중앙 집중형 방식과는 달리, 데이터 메시는 데이터를 온프레미스, 클라우드, 하이브리드 등 원래 위치에 그대로 두고 글로벌 접근을 위해 인덱싱합니다. 이는 복잡성, 비용 및 위험을 줄이면서 단일 진실의 원천을 제공합니다.
- 데이터 패브릭: 원본 사이트에서 데이터를 다른 시스템으로 복제합니다. 이는 종종 사일로화와 데이터 중복을 초래합니다.
- 데이터 레이크: 대용량 원시 데이터를 향후 사용을 위해 저장하지만, 쿼리 속도가 느릴 수 있으며 체계적인 관리가 필요합니다.
- 데이터 메시: 데이터를 복제하거나 이동하지 않습니다. 대신, 데이터를 로컬에서 인덱싱하고 분산 플랫폼을 통해 전역적으로 검색할 수 있도록 합니다. 데이터 레이크는 비정형 데이터 세트의 장기 보관을 위해 메시 구조를 보완할 수 있습니다.
- 중앙집중형 접근 방식: 모든 데이터를 하나의 시스템으로 이동시킵니다. 이 방식은 일관성을 확보하지만 접근 및 분석 속도를 저하시킬 수 있고 확장성을 제한하며 병목현상을 초래하기도 합니다.
- 데이터 메시: 데이터 소유권을 도메인이나 팀에 배포합니다. 각 팀은 자신의 데이터를 하나의 제품으로 관리합니다. 이렇게 하면 접근성, 품질, 속도가 향상되며 동시에 공동 거버넌스와 상호운용성도 유지할 수 있습니다.
가능합니다. Elasticsearch 플랫폼은 멀티 페타바이트 규모의 분산 검색을 위해 설계되었습니다. 모든 형식과 위치에 걸쳐 모든 데이터 소스를 거의 실시간으로 인덱싱하고 분석합니다. 통합된 RBAC 및 ABAC 제어 기능은 안전한 역할 및 속성 기반 액세스를 보장합니다.
- 각 데이터 도메인의 명확한 소유권
- 정확하고 신뢰할 수 있으며 믿을 수 있는 데이터
- 정의된 보안 액세스 제어(RBAC/ABAC)
- 액세스 유형에 따라 매핑된 사용자 그룹
- 협업과 데이터 기반 의사 결정을 중시하는 문화
공공 부문 기관들은 종종 사일로화된 기관과 하이브리드 IT 환경 전반에 걸친 방대한 분산 데이터를 관리합니다. 데이터 메시는 이러한 기관들을 다음과 같이 지원합니다.
- 데이터 중복과 저장 비용 절감
- 일관된 통제로 규정 준수 및 거버넌스 개선
- 기관 간 안전한 데이터 공유 지원
- 실시간 종합 데이터 액세스를 통해 AI 및 분석 강화

