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개요ZFS는 Sun Microsystems에서 개발한 고급 파일 시스템 및 논리적 볼륨 관리자로, 대용량 스토리지 지원, 데이터 무결성 검증, 스냅샷과 복제 기능을 제공하는 차세대 파일 시스템입니다. 현재는 오픈소스로 유지·관리되며, FreeBSD, Linux(ZFS on Linux) 등 다양한 플랫폼에서 사용됩니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의데이터 무결성, 확장성, 자체 볼륨 관리 기능을 제공하는 고급 파일 시스템128비트 파일 시스템목적대용량 데이터 관리와 안정적인 스토리지 운영 지원엔터프라이즈 환경 최적화필요성기존 파일 시스템의 무결성 검증 및 확장성 한계 극복ext4, XFS 등과 차별화차세대 데이터센터와 클라우드 환경에 최적화된 설계입니다.2. 특징특징설명비교데이터 무결성체크섬 ..

개요AI 시스템이 산업 전반에 확산되면서, 신뢰성과 일관된 관리 체계를 보장하기 위한 국제 표준의 필요성이 커졌습니다. 이를 위해 ISO(국제표준화기구)와 IEC(국제전기기술위원회)는 ISO/IEC 23053를 제정했습니다. 이 표준은 인공지능 시스템의 구조와 구성 요소를 정의하는 AI 시스템 프레임워크로, 다른 AI 표준의 참조 모델 역할을 수행합니다.1. 개념 및 정의ISO/IEC 23053는 인공지능 시스템의 구성 요소, 데이터 흐름, 운영 단계 등을 정의하는 프레임워크 표준입니다. AI 시스템의 개발·운영 전 과정에서 일관성과 상호운용성을 보장하기 위해 마련되었습니다.주요 목적은 AI 시스템 구축·운영의 구조적 가이드라인 제공 및 글로벌 표준화 지원입니다.2. 특징특징기존 AI 적용 방식ISO/I..

개요클라우드 환경에서 데이터는 기업의 핵심 자산이자 경쟁력의 원천입니다. 그러나 클라우드 데이터가 급격히 증가함에 따라 데이터 거버넌스, 보안, 프라이버시, 규제 준수 문제를 어떻게 해결할지가 중요한 과제가 되었습니다. 이를 체계적으로 평가하고 관리할 수 있도록 EDM Council이 개발한 표준 프레임워크가 바로 **CDMC(Cloud Data Management Capabilities)**입니다.1. 개념 및 정의CDMC는 클라우드 상에서 데이터 관리 역량을 평가하고 개선할 수 있는 글로벌 표준 프레임워크입니다. 기업이 데이터 거버넌스, 보안, 윤리, 운영 관리 등 다양한 영역에서 클라우드 데이터 활용 성숙도를 객관적으로 측정할 수 있도록 설계되었습니다.주요 목적은 클라우드 데이터 관리의 신뢰성, 투..

개요Data Stewardship Matrix는 조직 내 데이터 거버넌스를 효과적으로 운영하기 위한 역할-책임 기반의 시각적 도구입니다. 각 데이터 영역(예: 품질, 보안, 적시성)에 대해 관련된 이해관계자(예: Data Owner, Data Steward, Data Custodian 등)의 역할과 책임을 명확히 정의함으로써, 데이터 품질 향상과 책임 소재 명확화, 조직 간 협업을 지원합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의데이터 자산별 책임 주체(Data Stewardship Role)와 관리 영역(Metadata, Quality 등)을 행/열로 매핑한 매트릭스목적데이터 운영 책임을 명확히 분산하고, 거버넌스 프레임워크 구현을 지원적용 분야데이터 거버넌스, 마스터 데이터 관리(MDM), 메타데이터 ..

개요DMBOK(Data Management Body of Knowledge)는 데이터 관리 전문 협회인 DAMA(DAMA International)에서 제시한 데이터 관리에 대한 지식 체계이자 가이드라인입니다. 데이터 거버넌스부터 품질, 보안, 통합까지 데이터 관리의 전반적인 영역을 포괄하며, 기업의 데이터 전략 수립과 실행에 있어 글로벌 표준으로 활용됩니다. 본 포스트에서는 DMBOK의 개념, 11개 핵심 지식 영역, 구성 체계, 실무 적용 전략 등을 상세히 소개합니다.1. 개념 및 정의DMBOK은 조직이 데이터를 자산으로 인식하고 체계적으로 관리할 수 있도록 지원하는 프레임워크입니다. 데이터의 수명 주기 전반을 다루며, 역할, 책임, 정책, 표준 등을 정립하는 데 목적이 있습니다.발행처: DAMA I..

개요메타데이터는 데이터를 설명하고 분류하는 데 사용되는 “데이터에 대한 데이터”입니다. 즉, 실제 데이터 자체가 아닌 데이터를 이해하고 활용하기 위한 정보로, 정보 검색, 데이터 관리, 보안, 분석 등에 핵심적인 역할을 합니다. 본 글에서는 메타데이터의 개념부터 종류, 구성 요소, 기술적 활용 방안, 보안 이슈, 실제 사례까지 포괄적으로 다루어 봅니다.1. 개념 및 정의메타데이터(Metadata)는 데이터의 구조, 의미, 생성 정보, 접근 권한 등을 정의하는 정보를 말합니다. 예를 들어, 디지털 사진의 해상도, 촬영 일시, 위치 정보 등이 메타데이터에 해당하며, 데이터 카탈로그, 문서 관리 시스템, 검색 엔진 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 메타데이터는 데이터의 정렬, 필터링, 통합, 보안 및 거버넌스에..