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개요데이터 기반 의사결정이 기업의 경쟁력을 좌우하는 시대, 전통적인 데이터 웨어하우스(DW)는 대용량 분석에 최적화되었지만 실시간성과 유연성, 자동화 측면에서 한계를 드러내고 있습니다. 이러한 문제를 해결하고자 등장한 개념이 바로 **스마트 데이터 웨어하우스(Smart Data Warehouse)**입니다. 이는 AI, 머신러닝, 자동화 기술을 기존 DW에 결합하여 지능형 최적화, 비용 절감, 민첩한 분석 역량을 제공하는 차세대 분석 인프라입니다.1. 개념 및 정의스마트 데이터 웨어하우스는 기존 DW의 기능에 더해 메타데이터 기반의 자동화된 최적화, 워크로드 인식, AI 기반 쿼리 보조 등을 지원하는 지능형 데이터 분석 플랫폼입니다.단순 저장 및 쿼리 처리 시스템을 넘어, 운영 효율화 + 사용자 경험 개..

개요디지털 전환이 가속화되면서 조직의 데이터 생성량과 다양성이 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 이에 따라 데이터를 효율적으로 수집, 처리, 저장, 활용하기 위한 체계적인 구조가 필요하며, 그 핵심이 바로 데이터 관리 및 저장 아키텍처입니다. 본 글에서는 전통적 데이터웨어하우스부터 클라우드 네이티브 스토리지, 레이크하우스 아키텍처 등 최신 트렌드까지 포함하여 데이터 저장 전략의 흐름과 구성 요소, 기술 적용 사례를 종합적으로 설명합니다.1. 개념 및 정의데이터 아키텍처는 조직 내 데이터가 어떻게 수집되고 저장되며 흐르고, 접근되고 분석되는지를 정의하는 기술적·논리적 구조입니다.데이터 저장 아키텍처는 특히 데이터를 물리적으로 저장하고 관리하는 계층으로, 구조화/비정형 데이터, 접근 속도, 확장성 등을 고려..

개요대형 언어 모델(LLM)을 이용한 애플리케이션에서 외부 API 호출, 시스템 함수 실행, 툴 연동을 위한 function calling 기능이 빠르게 확산되고 있습니다. 그러나 무제한 또는 비제한적인 함수 호출은 보안 위협, 자원 낭비, 서비스 장애 등을 유발할 수 있습니다. 이를 제어하고 보호하기 위한 핵심 기술로 등장한 개념이 바로 **Function-Call Firewall(FCF)**입니다. 본 글에서는 FCF의 정의, 구성 요소, 적용 시나리오, 보안 효과 등을 실무 중심으로 정리합니다.1. 개념 및 정의Function-Call Firewall(FCF)은 LLM이 외부 함수나 API를 호출할 때 이를 사전에 분석·검증·허용 여부를 판단하는 중간 제어 계층입니다. 이는 전통적인 네트워크 방화벽..

개요데이터 분석, 머신러닝, 리포팅 등 데이터 기반 업무가 고도화되면서, 데이터가 **어디서 왔고, 어떻게 변형되었는지 추적하는 계보(lineage)**에 대한 중요성이 증가하고 있습니다. 특히 컬럼 단위까지 추적 가능한 **Column-Level Lineage(CLL)**는 데이터 품질, 규제 대응, 디버깅, 거버넌스에 필수 요소로 부상하고 있습니다. 이에 대한 오픈소스 표준으로 OpenLineage의 CLL 확장 기능이 주목받고 있으며, 본 글에서는 그 개념, 아키텍처, 구현 방식, 도입 효과를 심층 분석합니다.1. 개념 및 정의OpenLineage는 데이터 계보를 자동 수집하고 표준화된 메타데이터로 기록·공유할 수 있도록 설계된 오픈소스 메타데이터 표준 및 API 규격입니다.**Column-Leve..