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개요Zero-ETL은 기존의 Extract-Transform-Load(ETL) 파이프라인 없이 운영 데이터베이스와 분석 시스템 간의 실시간 통합을 가능하게 하는 데이터 처리 아키텍처입니다. 데이터 이동 및 중복 저장 없이 실시간 분석, 대시보드, 머신러닝 등을 가능하게 하며, AWS, Google Cloud, Snowflake 등 다양한 클라우드 벤더들이 Zero-ETL 솔루션을 발표하며 빠르게 확산되고 있습니다.1. 개념 및 정의Zero-ETL은 기존 ETL의 복잡성과 지연을 해결하기 위해 다음과 같은 방식으로 작동합니다:데이터 추출·이동·적재 생략: 운영 DB와 분석 플랫폼 간 직접 연결CDC(Change Data Capture) 또는 스트리밍 기반 동기화중간 스토리지 없이 분석 시스템에 바로 반영이..

개요Multi-Model DB는 관계형, 문서형, 그래프, 키-값 등 서로 다른 데이터 모델을 하나의 통합된 데이터베이스 시스템에서 동시에 지원하는 아키텍처를 의미한다. 기업의 데이터 활용 요구가 다양해짐에 따라, 복수의 데이터베이스를 개별 운용하지 않고 하나의 플랫폼에서 유연하게 대응할 수 있는 Multi-Model DB가 각광받고 있다.1. 개념 및 정의Multi-Model Database는 서로 다른 유형의 데이터 모델을 하나의 데이터베이스 엔진 내에서 처리할 수 있도록 설계된 DBMS이다. 이를 통해 개발자는 다양한 데이터 구조를 하나의 쿼리 언어와 API로 접근할 수 있다.목적: 데이터 구조 다양성 대응 및 운영 복잡성 축소필요성: 복합 애플리케이션에서 데이터 통합·연동 요구 증가2. 특징 특징..

개요Zero-Copy ETL은 데이터 복제(Copy)를 최소화하거나 제거하고, 원본 데이터 소스에 직접 연결하여 실시간 또는 거의 실시간으로 변환(Transform) 및 로딩(Load)을 수행하는 ETL(Extract-Transform-Load) 전략입니다. 전통적 ETL이 대규모 데이터 복제와 이관을 전제로 하는 반면, Zero-Copy ETL은 성능, 비용, 데이터 거버넌스 측면에서 혁신적 이점을 제공합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의데이터 소스를 복제하지 않고, 원본 데이터에 직접 접근하여 변환 및 로딩을 수행하는 데이터 통합 접근 방식목적스토리지 비용 절감, 데이터 최신성 유지, 거버넌스 리스크 감소필요성데이터 폭증, 복제 비용 증가, 데이터 일관성 및 신뢰성 확보 요구 대응Zero-Co..

개요디지털 스레드(Digital Thread)는 제품의 전체 생애 주기(PLM, Product Lifecycle Management)에서 생성되는 데이터를 디지털로 연결하여 통합하는 기술이다. 이는 설계, 제조, 운영, 유지보수 등 모든 단계를 실시간으로 연계하여 데이터 기반 의사결정을 지원하고, 운영 효율성과 제품 품질을 향상시킨다. 본 글에서는 디지털 스레드의 개념, 주요 특징, 활용 사례, 장점과 한계, 그리고 미래 전망을 살펴본다.1. 디지털 스레드란?디지털 스레드는 제품의 설계부터 생산, 유지보수, 폐기까지 전 과정에서 데이터를 연결하는 프레임워크이다. 이를 통해 제품과 관련된 모든 정보를 실시간으로 추적하고 분석할 수 있어 제조업의 효율성과 품질을 극대화할 수 있다.1.1 기존 제조 방식과의 ..

개요데이터 패브릭(Data Fabric)과 데이터 메시(Data Mesh)는 분산된 데이터 환경에서 데이터 접근성을 높이고 효율적인 데이터 관리를 지원하는 최신 데이터 아키텍처입니다. 데이터 패브릭은 데이터 통합과 자동화를 강조하는 접근 방식, 데이터 메시는 도메인 중심의 분산 데이터 관리 방식으로 각각 특징을 가집니다. 빅데이터, AI/ML, 클라우드 컴퓨팅과 결합하여 기업의 데이터 운영을 혁신할 수 있습니다.1. 데이터 패브릭(Data Fabric)이란?데이터 패브릭은 이기종 데이터 소스와 환경을 통합하여 중앙에서 일관된 데이터 접근을 가능하게 하는 아키텍처입니다.1.1 데이터 패브릭의 주요 특징자동화된 데이터 통합: 데이터 이동 및 변환을 자동화하여 실시간 분석 가능하이브리드 및 멀티 클라우드 지원..