Topic
OpenMetadata
JackerLab
2025. 6. 21. 06:36
728x90
반응형
개요
OpenMetadata는 데이터 카탈로그, 데이터 계보(Lineage), 품질 관리, 권한 통제 등을 포함하는 통합형 오픈소스 메타데이터 관리 플랫폼이다. 다양한 데이터 소스와 분석 도구를 자동 연동하며, API 중심 아키텍처를 통해 유연한 거버넌스, 데이터 탐색, 데이터 옵저버빌리티를 지원한다.
1. 개념 및 정의
| 항목 | 내용 |
| 정의 | 데이터 자산에 대한 메타데이터 수집, 탐색, 계보 추적, 품질 검사, 보안 정책을 통합 제공하는 오픈소스 메타데이터 플랫폼 |
| 주관 | CNCF Landscape 등재, 오픈소스 GitHub 프로젝트 (https://github.com/open-metadata/OpenMetadata) |
| 주요 대상 | 데이터 엔지니어, 데이터 거버넌스팀, 데이터 분석가, 보안 관리자 등 |
OpenMetadata는 Lakehouse, Warehouse, BI, ML 환경을 모두 아우른다.
2. 특징
| 특징 | 설명 | 기존 방식과의 차이점 |
| 오픈소스 기반 | 자유롭게 확장 가능, 클라우드/SaaS 모두 지원 | Alation, Collibra 등 상용 대비 유연성 우수 |
| 자동 메타데이터 수집 | 다양한 커넥터 기반 추출/동기화 지원 | 수동 등록 방식보다 운영 효율성 우수 |
| API 우선 설계 | GraphQL/REST 기반 통합 가능 | 외부 시스템과 연계 유연 |
| 데이터 계보 및 품질 내장 | 파이프라인 흐름 및 테스트 자동 추적 | 별도 계보 시스템 없이도 Lineage 가능 |
OpenMetadata는 데이터 중심 아키텍처의 중추 역할을 수행한다.
3. 구성 요소
| 구성 요소 | 설명 | 예시 |
| Metadata Ingestion | Airflow, dbt, Snowflake 등에서 메타데이터 추출 | 스케줄 기반 Sync 또는 실시간 스트리밍 추출 |
| Entity Model | Table, Pipeline, Dashboard 등 유형 정의 | entityType: Table, ServiceType: BigQuery 등 |
| Lineage Graph | Upstream/Downstream 흐름 시각화 | Dataset → Pipeline → BI Dashboard 흐름 추적 |
| Data Quality Test | 컬럼/테이블 수준 규칙 설정 및 결과 저장 | null 비율, 유니크 키 검증, 수치 범위 검사 등 |
| Role & Policy | RBAC 기반 접근 제어 정책 | Admin, Steward, Consumer 역할 구분 |
메타데이터, 정책, 계보, 품질이 통합되어 데이터 운영 신뢰성을 높인다.
4. 기술 요소 및 통합성
| 기술 | 설명 | 연계 가능 도구 |
| 커넥터 기반 추출 | 다양한 데이터 소스 자동 연결 | Snowflake, Redshift, MySQL, Kafka 등 |
| API/Webhook 연동 | 외부 도구와 양방향 동기화 가능 | GitHub, dbt Cloud, Airbyte 등 |
| UI/UX + 검색 | Elastic 기반 메타데이터 탐색 지원 | 자동 완성, 유사도 기반 검색 결과 제공 |
| Observability 통합 | 품질 테스트 + 경고 + Slack 연동 가능 | Great Expectations, Looker, PagerDuty 등 |
개방성과 통합성을 기반으로 다양한 시스템과 협업이 가능하다.
5. 장점 및 기대 효과
| 장점 | 설명 | 효과 |
| 메타데이터 자산 가시화 | 전사 메타데이터를 중앙 집중식으로 관리 | 부서 간 자산 중복 감소 및 협업 효율 향상 |
| 거버넌스 일관성 확보 | 정책, 책임자, 라벨을 통합 관리 | 규제 대응 및 운영 안정성 향상 |
| 비용 효율성 | 오픈소스 기반으로 도입 장벽 낮음 | 상용 솔루션 대비 유지 비용 절감 |
데이터 품질, 신뢰성, 정책 준수를 모두 만족시킬 수 있다.
6. 주요 활용 사례 및 고려사항
| 사례 | 설명 | 고려사항 |
| 조직 전체 데이터 자산 관리 | 모든 데이터 플랫폼과 연결하여 계보 및 품질 추적 | 메타데이터 저장 위치 및 보안 정책 명확화 필요 |
| ML/BI 파이프라인 거버넌스 | Feature Store, 대시보드까지 연계 | 모델과 결과물의 연결 관리 체계 수립 필요 |
| 감사 및 규제 대응 | 접근 기록, 변경 이력, 정책 기반 제어 내장 | 역할 기반 로그 추적 및 보존 기간 관리 중요 |
운영 정책과 메타데이터 라이프사이클 정의가 장기 도입 성패를 좌우한다.
7. 결론
OpenMetadata는 데이터 중심 조직을 위한 차세대 메타데이터 관리 솔루션으로, 유연한 커넥터 기반 수집, 강력한 API 연계성, 자동화된 계보 및 품질 시스템을 통해 데이터 자산 운영의 중심 인프라로 자리잡고 있다. 엔지니어링, 거버넌스, 분석, 보안의 교차점에서 강력한 시너지를 발휘하며, 데이터 신뢰성과 민첩성을 동시에 달성할 수 있다.
728x90
반응형