Data Contract Registry (DCR)

개요

Data Contract Registry(DCR)는 데이터 생산자와 소비자 간에 정의된 '데이터 계약(Data Contract)'을 중앙에서 관리하고 이행 상태를 추적하는 시스템입니다. 데이터 계약은 스키마, 품질, 배포 주기, SLA, 민감도 등의 항목을 포함하며, 이를 레지스트리 형태로 중앙 통제함으로써 데이터 품질과 신뢰를 유지합니다. 본 글에서는 DCR의 개념, 기술 요소, 도입 사례를 중심으로 실무 적용 전략을 소개합니다.

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1. 개념 및 정의

DCR은 데이터 계약(Data Contract)을 정의, 저장, 버전 관리하고 이를 통한 생산자-소비자 간의 기대 수준을 명시적으로 관리하는 레지스트리 시스템입니다. 계약의 준수 여부를 자동화된 테스트, 데이터 품질 검사, 변경 감지 등을 통해 지속적으로 평가합니다.

• 목적: 데이터 계약 기반의 신뢰 가능한 데이터 흐름 보장
• 필요성: 데이터 사일로, 품질 불일치, 계약 미준수 문제 해결
• 적용 대상: 데이터 제품(Data Product), 데이터 메쉬, ML 파이프라인, 실시간 분석 시스템

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2. 특징

구분	설명	비고
계약 기반 거버넌스	데이터 사용 조건을 명시적 계약으로 정의	Code First 또는 Spec First 모델 적용 가능
자동화된 검증	계약 스펙에 따른 데이터 품질 검사 자동화	CI/CD 통합 가능
버전 관리 및 변경 추적	계약 변경 이력 관리 및 알림	Git 기반 관리와 유사한 방식

DCR은 단순한 메타데이터 저장소가 아닌 계약 이행을 중심으로 작동하는 거버넌스 시스템입니다.

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3. 구성 요소

구성 요소	설명	관련 기술/도구
Data Contract Spec	계약 정의 문서 (JSON/YAML)	Avro, OpenAPI, Protobuf 등
DCR Registry	계약 등록, 이력 관리, 스키마 비교 수행	Decodable, DataHub, Pact, JSON Schema Registry
Validation Engine	계약 이행 여부를 자동 평가	Great Expectations, Soda, Deequ
Notification/CI Hook	변경 사항에 따른 알림 및 자동 배포 트리거	GitHub Actions, Webhook

DCR은 데이터 플랫폼 또는 데이터 파이프라인과 통합되어야 효과적으로 작동합니다.

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4. 기술 요소

기술 요소	설명	적용 사례
스키마 검증	계약에 정의된 필드 구조와 데이터 일치 여부 확인	JSON Schema 기반 검증
계약 테스트	샘플 데이터 또는 스트림에 대한 준수 테스트 수행	Contract Testing Framework 적용
품질 규칙 정의	NULL 허용, 값 범위, 정규식 등 규칙 설정	Great Expectations로 구현
Change Notification	계약 변경 시 구독자 알림	Slack, Teams 연동

기술 도입 시 OpenAPI, Avro, Protobuf과 같은 정의 체계와의 호환성이 중요합니다.

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5. 장점 및 이점

장점	설명	기대 효과
데이터 품질 향상	계약 기반으로 정확하고 일관된 데이터 제공	신뢰성 있는 ML 모델링 가능
생산자-소비자 간 명확한 기대 정의	협업 효율성 향상	SLA 기반 운영 가능
변경 관리 용이성	사전 알림 및 시뮬레이션으로 리스크 완화	데이터 제품 안정성 확보

DCR은 데이터 계약을 통해 기술적 신뢰뿐 아니라 조직 간 책임 구분도 명확히 합니다.

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6. 주요 활용 사례 및 고려사항

사례	내용	고려사항
마이크로서비스 간 데이터 연동	API 기반 계약 정의 및 자동 검증	Schema Drift 대응 체계 필요
실시간 스트리밍 분석	Kafka Stream 계약 등록 및 검증	처리 지연 최소화 필요
데이터 메쉬 환경의 계약 표준화	도메인별 계약 저장소 통합	표준 템플릿, 버전 전략 수립 필요

데이터 계약 위반에 대한 알림 및 롤백 정책 등 운영 전략 수립이 중요합니다.

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7. 결론

Data Contract Registry는 데이터 품질과 일관성을 제어하기 위한 계약 기반의 혁신적 메타데이터 거버넌스 체계입니다. 특히 데이터 제품 중심 설계, ML 및 실시간 처리 환경 등에서 핵심 인프라 역할을 수행하며, 조직 내 데이터 책임성과 품질 기준을 체계적으로 정립할 수 있습니다. 향후 데이터 메쉬 및 분산 아키텍처에서 필수 요소로 부각될 것입니다.