AWS를 기반으로 한 데이터 메시 설계: Acast의 사례
데이터가 기업 운영의 중심이 되면서, 많은 기업들은 분산된 데이터 아키텍처를 채택하여 스케일에 맞는 데이터 관리 및 활용을 극대화하려 하고 있습니다. 이 중 Acast는 AWS 서비스를 활용하여 데이터 중심 제품을 구축하고 효율적으로 확장하는 방법을 찾아낸 대표적인 예시입니다. Acast의 사례는 데이터 메시를 효과적으로 설계하였으며, 이는 조직의 구조를 반영한 것으로, 데이터 소비자들에게 더 빠르게 통찰력을 제공하고, 도메인별 소유자를 명확히 알고 분산된 소유권을 강화하였습니다.
문제점과 해결 방안
Acast는 데이터 규모가 커짐에 따라 기존의 단일화된 중앙 집중식 아키텍처로는 데이터 소비자들의 요구를 만족시키는 것이 어려워지면서 여러 문제에 직면했습니다. 데이터 엔지니어들은 데이터 접근성, 데이터 사일로 문제, 데이터 관리의 비효율성을 다루는데 어려움을 겪었습니다. 이에 대한 해결책으로 도입된 것이 데이터 메시 아키텍처였습니다.
Acast는 AWS를 기반으로 데이터 메시를 설계하여, 조직의 구조를 반영하도록 구축했습니다. 이 데이터 메시 설계는 Acast의 조직 내의 다양한 팀들이 보다 자율적으로 데이터 도메인에 대한 결정을 내릴 수 있게 하였고, 불필요한 데이터 복제를 줄이고 비용을 절감하는 데 이바지했습니다.
성공의 척도
Acast의 데이터 메시 구현의 성공은 여러 요소로 나뉘어 평가되었습니다. 데이터 사용, 데이터 거버넌스, 데이터 팀 생산성, 비용 및 리소스 효율성이 포함됩니다. 특히 데이터 사용에 대해서는 소스와 소비자의 명확한 매핑이 이루어지면서 사용자가 데이터에 빠르게 접근할 수 있게 되었습니다. 데이터 팀 생산성은 자율성의 확대를 통해 향상되었고, 중복된 데이터 제거로 비용을 절감했습니다.
데이터 메시 개요
데이터 메시란 도메인 중심의, 자기 서비스가 가능한 분산 데이터 아키텍처를 구축하는 사회기술적 접근 방식입니다. 이는 도메인 기반 설계로서, 데이터 파이프라인보다는 데이터의 상품화를 중심으로 합니다.
Acast는 데이터를 상품으로 취급하며, 이는 데이터 자체, 메타데이터, 관련 코드 및 인프라를 포함합니다. 이 접근 방식에서 데이터 생산자 팀은 데이터 소비자와의 상호작용을 중시하며, 소비자에게 사전 공지하여 변화에 대비할 시간을 줍니다.
Acast의 학습
Acast는 조직 구조의 변화에 따라 기술 아키텍처를 조정함으로써 팀 간의 독립성과 협업을 강화하였습니다. 이를 통해 데이터 소스의 변경에 따라 발생하는 문제를 빠르게 해결할 수 있게 되었습니다. 각 팀은 자율적이며 독립적인 기술 스택을 책임지고 데이터 생산자와 소비자가 동시에 될 수 있습니다.
결론
Acast는 AWS의 여러 서비스를 활용하여 데이터 메시 아키텍처를 구축하였고, 이를 통해 조직의 성장에 맞춘 확장성과 높은 소유권을 확보하며 데이터를 자율적으로 소비할 수 있는 환경을 마련하였습니다. 이 사례는 다른 조직에게 데이터 메시 설계의 중요한 시사점을 제공합니다.
더 자세한 내용은 원문 블로그를 참조하세요: Design a Data Mesh on AWS that Reflects the Envisioned Organization
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