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.

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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.

복잡한 환경에서 통합된 데이터 메시 아키텍처로

  • 엣지에서 데이터를 분석해 더 간편하게 접근하세요.

    데이터를 엣지에 그대로 두세요. 데이터 이동 없이, 더 빠른 분석과 비용 절감, 그리고 강화된 보안을 경험할 수 있습니다.

  • 서로 다른 데이터, 모든 사용 사례에 맞게 표준화

    데이터 메시 계층은 출처나 위치, 형식에 상관없이 모든 데이터를 통합 수집하고 공통 규칙을 적용합니다. 팀은 중복 없이 전체 데이터를 통합 조회하여 빠르고 정확한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

  • 보안 제어로 민감한 데이터 보호

    역할 기반(RBAC)과 속성 기반(ABAC) 접근 제어를 통합해 인가된 사용자만 민감한 데이터에 접근할 수 있습니다. 이로써 데이터 유출을 방지하고 엄격한 규정 준수 요건을 충족합니다.

데이터 메시로 AI 및 ML을 위한 데이터 민주화

  • 도메인 팀 내 AI 및 ML 내장

    데이터 메시가 있으면 데이터 과학자뿐만 아니라 누구나 AI와 머신러닝(ML)을 활용할 수 있습니다. 승인된 사용자는 데이터 계층 전반에 내장된 머신러닝(ML)과 분석 기능을 활용하여 필요에 가장 적합한 데이터를 어떠한 형식이나 위치에서도 접근할 수 있습니다.

  • 기관 간 AI 기반 데이터 제품 제공

    생성형 AI가 적절하고 맥락에 맞는 결과를 제공하려면 전체적이고 실시간인 데이터 뷰가 필요합니다. 데이터 메시는 모든 데이터를 전체적으로 검색 가능하고 안전하게 만들어 주며, 팀 및 기관 간 데이터 공유를 단순화합니다. 그 결과, 대규모 AI 활용을 위한 공동 데이터 기반이 마련됩니다.

  • AI 거버넌스 강화

    분산된 데이터 환경에선 일관된 AI 거버넌스 적용이 어렵습니다. 데이터 메시를 활용하면 정책을 데이터 계층 자체에 적용할 수 있어, 모든 시스템과 속성, 그리고 사용 사례에 걸쳐 일관되고 통합된 거버넌스를 확보할 수 있습니다.

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 접근 방식이 차별화되는 점

Elastic은 데이터가 어디에 있든 검색하고 분석할 수 있습니다. 이를 통해 비용이 많이 드는 교체형 마이그레이션을 제거하고 팀이 하나의 플랫폼에서 데이터를 검색하고 분석하며 확신을 가지고 작업할 수 있도록 지원합니다. 이에는 다음과 같은 기능이 포함됩니다.

  • 클러스터 간 검색(CCS)

    여러 원격 클러스터에 걸쳐 단일 검색 요청을 실행하여 대규모 환경에서도 매끄러운 가시성을 확보합니다.

  • 검색 가능한 스냅샷

    성능을 저하하지 않으면서, 과거 데이터나 자주 사용되지 않는 데이터를 비용 효율적으로 액세스하고 검색할 수 있습니다.

  • 역할 기반 액세스 제어(RBAC)

    통합된 세분화된 보안 제어를 통해 민감한 정보를 보호합니다.

  • 제로 트러스트 기반

    Elastic의 데이터 메시는 제로 트러스트와 같은 현대적 보안 프레임워크를 지원하여 복잡한 환경에서도 탄력적이고 상호 운용 가능하며 안전한 운영을 가능하게 합니다.

Elastic의 데이터 메시 리소스

  • 백서

    Elastic을 글로벌 데이터 메시로 활용하여 중요 업무 가속화

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  • 블로그

    공공 부문 데이터 메시 이해하기

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  • 블로그

    보안, 거버넌스, 정책을 통한 데이터 접근 통합

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데이터 메시 FAQ

간단히 말해 데이터 메시란 무엇입니까?

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 관리 측면에서 데이터 메시는 데이터 레이크나 데이터 패브릭과 어떻게 다른가요?

  • 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.

중앙 집중형 데이터와 데이터 메시의 차이점은 무엇인가요?

  • 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.

Elasticsearch Platform을 사용해 데이터 메시를 구축할 수 있나요?

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.

데이터 메시를 도입하기 위한 전제 조건은 무엇인가요?

  • 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

왜 공공 부문에서 데이터 메시를 도입해야 하나요?

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