ITPE * JackerLab

개요Instance Metadata Service(IMDS)는 클라우드 환경에서 실행 중인 인스턴스가 자신에 대한 메타데이터 및 사용자 정의 데이터를 안전하게 조회할 수 있도록 제공하는 서비스입니다. 주요 클라우드 제공업체(AWS, Azure 등)는 인스턴스 내부에서 HTTP를 통해 접근 가능한 메타데이터 엔드포인트를 제공하며, 이를 통해 보안 자격 증명, 네트워크 정보, 사용자 정의 구성 데이터를 손쉽게 조회할 수 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의인스턴스 내부에서 실행되는 애플리케이션이 메타데이터 및 구성 정보를 조회하는 인터페이스클라우드 내 보안 구성 요소목적자격 증명, 네트워크 정보, 사용자 데이터 등에 안전하게 접근IAM 연동 기반필요성애플리케이션 자동화 및 보안 인증 토큰 제..

개요FAIR Data Principles는 Findable, Accessible, Interoperable, Reusable이라는 네 가지 핵심 원칙을 기반으로 과학적 데이터를 누구나 찾고 접근하고 상호운용하며 재사용할 수 있도록 설계된 데이터 관리 가이드라인이다. 유럽을 중심으로 시작되어 현재는 학계, 정부, 기업 등 전 세계 데이터 생태계에서 채택되고 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의과학 및 연구 데이터를 체계적으로 관리하기 위한 4가지 원칙 기반의 데이터 공유 및 재사용 프레임워크목적데이터의 활용성과 투명성을 극대화하고, 지속 가능한 데이터 생태계 조성필요성데이터 중심의 연구 확산, AI 학습 데이터 확보, 국제 공동연구 및 재현성 확보 요구 대응2. 특징원칙설명실현 방법Findable (..

개요Data Contract Registry(DCR)는 데이터 생산자와 소비자 간의 데이터 계약을 중심으로 스키마, 품질, 정책 등을 명세하고 관리하는 중앙 저장소다. 데이터 제품화, Data Mesh, DataOps 환경에서 핵심 메타데이터 관리 허브로 작동하며, 데이터 파이프라인의 신뢰성과 변경 관리 체계를 제공한다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의데이터 스키마 및 품질, 정책 등을 계약(contract) 형태로 등록·관리하는 메타데이터 중심 플랫폼목적데이터 변경과 품질에 대한 명확한 계약 기반 관리 체계 구축필요성파편화된 데이터 환경에서 신뢰성, 추적성, 책임성 확보 필요2. 특징특징설명차별점계약 기반 데이터 관리JSON/YAML 형태로 스키마와 품질 기준을 계약서처럼 정의기존 스키마 레지스트리..

개요Amundsen은 Lyft에서 개발한 오픈소스 메타데이터 검색 및 카탈로그 플랫폼으로, 사용자들이 조직 내에서 신뢰할 수 있는 데이터를 쉽게 탐색, 검색, 이해할 수 있도록 지원한다. 자동화된 메타데이터 수집, 직관적인 검색 인터페이스, 계보(Lineage) 시각화 등을 통해 데이터 거버넌스 및 셀프서비스 분석 문화 확산에 기여한다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의메타데이터 수집, 검색, 라벨링, 계보 시각화를 제공하는 오픈소스 데이터 카탈로그 플랫폼개발 주체Lyft → Linux Foundation AI & Data 프로젝트 편입아키텍처Metadata + Search + Frontend로 구성된 모듈형 구조Amundsen은 Google-like 검색 경험을 메타데이터에 적용한 것이 특징이다.2...

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 ..

개요ISO 8000-1은 ISO 8000 시리즈의 출발점이자 기반이 되는 파트로, 데이터 품질(Data Quality)에 대한 개념적 정의와 핵심 원칙을 명확히 제시하는 국제 표준 문서입니다. 이 표준은 데이터 품질을 측정, 평가, 개선하기 위한 공통 언어와 프레임워크를 제공하며, 전 산업에 걸쳐 일관된 품질 기준을 수립하는 데 핵심적인 역할을 합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 비고 정의데이터 품질에 대한 공통 개념과 품질 요소, 운영 원칙을 정의한 표준ISO 8000 시리즈의 Part 1목적데이터 기반 프로세스 간 품질 오해 방지 및 상호운용성 확보표준 기반 품질 체계 구축필요성AI, 분석, 협업 기반 서비스에서 데이터 신뢰성 필수정확성, 일관성 보장의 출발점ISO 8000-1은 다른 파트(80..

개요OMG(Object Management Group) 4계층 아키텍처는 모델 중심(Model-Driven)의 소프트웨어 및 시스템 개발을 위한 표준적인 구조로, 모델링 언어의 정의부터 실제 인스턴스 데이터에 이르기까지 4단계로 추상화된 계층을 제공합니다. 이 구조는 MDA(Model-Driven Architecture) 및 **UML(Unified Modeling Language)**의 이론적 기반으로 사용되며, 소프트웨어 설계의 일관성과 재사용성, 자동화된 도구 연계를 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의OMG 4계층 구조는 모델, 메타모델, 메타-메타모델을 포함하는 계층적 메타모델링 프레임워크입니다. 각 계층은 아래와 같이 구분됩니다:M0 (Data layer): 실제 인스턴스 데이터 (예: 실행 중..

개요빅데이터 큐레이션(Big Data Curation)은 방대한 양의 비정형·정형 데이터를 수집한 이후, 그 중 의미 있고 유의미한 정보를 식별, 분류, 구조화, 맥락화하여 비즈니스 가치로 연결하는 고급 데이터 관리 전략입니다. 이는 데이터 분석의 선행 단계로, 데이터 정제(Data Wrangling)·분류·메타데이터 생성·지식 모델링까지 포함하는 전방위 활동이며, AI와 자동화 기술을 통해 빠르게 고도화되고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의다양한 출처의 방대한 데이터를 정리, 필터링, 의미 기반 구조화하여 분석 가능한 상태로 전환하는 프로세스목적데이터 품질 확보, 분석 정확도 향상, 정보 가치 증대키워드데이터 정제, 시맨틱 태깅, 메타데이터, 지식그래프, AI 큐레이션2. 주요 프로세스단계..

개요디지털 큐레이션(Digital Curation)은 방대한 디지털 콘텐츠와 데이터 중에서 가치 있는 정보를 선별, 조직, 관리, 전달함으로써 사용자에게 의미 있는 경험과 효율적인 의사결정을 지원하는 전략입니다. 단순한 정보 수집을 넘어, 콘텐츠에 맥락을 부여하고 지속적으로 관리하는 과정을 포함하며, AI 기반 추천 시스템, 콘텐츠 퍼스널라이제이션, 정보 아키텍처 설계 등 다양한 영역과 연결되어 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의디지털 콘텐츠를 체계적으로 선별·분류·가공·배포하여 정보의 질과 활용도를 높이는 활동핵심 요소콘텐츠 수집, 선별 기준, 메타데이터, 시맨틱 구조화, 사용자 맥락 반영목적정보 과잉 속에서 ‘적절한 정보’를 ‘적시에’ 사용자에게 제공하는 것2. 디지털 큐레이션의 유형유형설..

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..

개요멀티미디어 데이터베이스(Multimedia Database, MMDB)는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오, 비디오, 그래픽 등 다양한 **비정형 데이터(Non-structured Data)**를 저장, 관리, 검색할 수 있도록 설계된 데이터베이스 시스템입니다. 디지털 콘텐츠의 폭발적인 증가에 따라 미디어 콘텐츠의 효율적 저장 및 활용이 필수화되면서, MMDB는 디지털 아카이빙, 검색 엔진, 영상 분석 시스템 등에서 핵심 인프라로 자리잡고 있습니다.1. 개념 및 정의멀티미디어 데이터베이스는 다양한 형태의 디지털 데이터를 저장할 수 있는 데이터 저장 구조와, 해당 콘텐츠에 대한 특성 기반 검색 기능을 제공하는 DBMS입니다.정의: 텍스트 외의 시각·청각 데이터(이미지, 영상, 음성 등)를 통합 저장하고..

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..