ITPE * JackerLab

개요Monte Carlo Data는 데이터 파이프라인의 품질, 신뢰성, 가용성을 모니터링하고 사고를 자동으로 감지하는 데이터 옵스(DataOps) 플랫폼입니다. 데이터가 잘못되거나 누락되는 상황에서 알림, 영향 분석, 근본 원인 분석(RCA), 사후 대응 워크플로우까지 자동화하여, 데이터 엔지니어링 생산성을 높이고, 데이터 신뢰성을 유지합니다. 데이터 품질의 ‘SaaS 기반 관측성(Observability)’ 시장에서 대표적인 선도 제품입니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의데이터 파이프라인의 품질, 가용성, 신뢰성을 실시간으로 자동 모니터링하는 SaaS데이터 관측성 플랫폼의 일종목적데이터 오류를 조기 탐지하고 사고 대응 시간(TTD/TTD) 단축Data SLAs 준수 보장필요성데이터 누락, ..

개요Marquez는 데이터 파이프라인 전반의 메타데이터를 수집하고, 데이터 계보(Data Lineage)를 시각화 및 추적할 수 있도록 지원하는 오픈소스 플랫폼입니다. 주로 Apache Airflow, dbt, Spark 등과 통합되어 사용되며, 데이터의 생산부터 소비까지 전체 흐름을 추적하여 품질 관리, 데이터 거버넌스, 문제 진단을 가능하게 합니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의데이터 파이프라인 내 작업(Job)과 데이터셋 간 관계를 추적하는 메타데이터 서비스LF AI & Data 프로젝트목적데이터 흐름 시각화 및 영향도 분석, 거버넌스 대응ETL/ELT 관리 효율화적용 분야데이터 엔지니어링, 데이터 거버넌스, 감사(Audit)데이터 플랫폼 전반2. 특징항목설명비고OpenLineage 기..

개요Airbyte는 다양한 데이터 소스로부터 데이터를 추출하여 목적지 시스템(데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 등)으로 이동시키는 ELT(Extract, Load, Transform) 파이프라인을 구축할 수 있는 오픈소스 데이터 통합 플랫폼입니다. 300개 이상의 커넥터를 지원하며, 커스텀 커넥터 개발과 스케줄링, 에러 복구, CDC 등 유연한 기능을 통해 데이터 엔지니어링 효율성을 극대화합니다.본 글에서는 Airbyte의 구조, 특징, 기술 요소, 실무 활용 사례 등을 중심으로 데이터 파이프라인 구축 전략을 소개합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의Airbyte는 다양한 SaaS/API/DB에서 데이터를 추출하여 분석 시스템으로 이동시키는 오픈소스 ELT 데이터 통합 플랫폼입니다.목적데이터 파이프..

개요OpenMetadata는 데이터 카탈로그, 데이터 계보(Lineage), 품질 검사, 정책 관리, 협업 기능 등을 통합 제공하는 오픈소스 기반 메타데이터 관리 플랫폼입니다. 다양한 데이터 소스와의 연결성, 유연한 확장성, UI/API 기반 통합 관리 기능으로 인해 데이터 거버넌스 체계 구축에 최적화된 도구로 각광받고 있습니다.이 글에서는 OpenMetadata의 주요 기능, 아키텍처, 기술 요소, 실제 활용 사례 등을 통해 데이터 중심 조직을 위한 메타데이터 전략을 소개합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의OpenMetadata는 다양한 데이터 자산의 메타데이터를 수집, 표준화, 연결하고 이를 통합 관리할 수 있는 오픈소스 플랫폼입니다.목적데이터 검색성 향상, 책임성 부여, 품질 유지, 정책 기..

개요dbt Semantic Layer(dbt SL)는 데이터 팀이 일관된 비즈니스 용어와 정의를 중심으로 데이터를 관리하고 분석할 수 있도록 돕는 계층 구조입니다. dbt의 모델링 기능 위에 구축되어 다양한 BI 도구, 쿼리 엔진, 데이터 애플리케이션과 연동 가능한 공통 의미 계층을 제공합니다.이 글에서는 dbt Semantic Layer의 개념, 아키텍처, 기술 요소, 장점, 활용 사례 등을 분석하여 현대적인 데이터 운영 환경에서의 중요성과 구현 전략을 소개합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의dbt Semantic Layer는 메트릭스(metrics), 엔티티(entities), 관계(relations)를 정의하여 분석 도구 간 공통 의미 체계를 제공하는 계층입니다.목적다양한 데이터 소비 도구에..

개요데이터 분석, 머신러닝, 리포팅 등 데이터 기반 업무가 고도화되면서, 데이터가 **어디서 왔고, 어떻게 변형되었는지 추적하는 계보(lineage)**에 대한 중요성이 증가하고 있습니다. 특히 컬럼 단위까지 추적 가능한 **Column-Level Lineage(CLL)**는 데이터 품질, 규제 대응, 디버깅, 거버넌스에 필수 요소로 부상하고 있습니다. 이에 대한 오픈소스 표준으로 OpenLineage의 CLL 확장 기능이 주목받고 있으며, 본 글에서는 그 개념, 아키텍처, 구현 방식, 도입 효과를 심층 분석합니다.1. 개념 및 정의OpenLineage는 데이터 계보를 자동 수집하고 표준화된 메타데이터로 기록·공유할 수 있도록 설계된 오픈소스 메타데이터 표준 및 API 규격입니다.**Column-Leve..

개요데이터 중심 의사결정이 보편화되면서, 데이터 품질 문제는 조직의 신뢰성과 경쟁력에 직접적인 영향을 미치고 있습니다. 특히 데이터 파이프라인이 복잡해지고 다양한 팀이 협업하는 환경에서는 데이터 품질 보증에 대한 명확한 기준과 책임 범위 정의가 필요합니다. 이를 해결하기 위한 구조화된 접근 방식이 바로 **Data Quality Contract(DQC)**입니다. 본 글에서는 DQC의 개념, 구성, 기술 적용 전략, 도입 효과를 실무 관점에서 정리합니다.1. 개념 및 정의**Data Quality Contract(DQC)**는 데이터 제공자와 소비자 간에 데이터 품질 기준, 책임, 검증 방식 등을 명시적으로 정의한 계약형 메타데이터 문서입니다.이는 단순한 데이터 스키마 정의를 넘어서 정합성, 완전성, 최..

개요Declarative Data Quality는 데이터 품질 관리에서 절차적인 코드 대신 원하는 상태와 조건을 선언하여 품질 검증을 수행하는 방식이다. 이 접근은 데이터 엔지니어와 분석가가 반복 가능한 품질 검사를 구조화된 방식으로 자동화하고, 코드 유지보수와 확장성을 크게 향상시킨다.1. 개념 및 정의Declarative Data Quality는 SQL, YAML 등 선언형 언어로 기대하는 데이터 상태를 명시하고, 해당 조건을 만족하는지를 검사하는 데이터 품질 관리 전략이다. 주로 데이터 파이프라인 내에서 품질 조건을 자동 검증하며, 품질 이슈가 있는 경우 경고나 차단이 가능하다.목적 및 필요성데이터 품질 문제 사전 탐지 및 예방코드 반복 최소화 및 유지보수 용이성 향상협업 가능한 품질 관리 체계 구..

개요OpenLineage는 데이터 파이프라인의 실행과 흐름을 표준화된 방식으로 기록하는 메타데이터 계보(lineage) 표준입니다. v1.2 버전에서는 특히 컬럼 단위 계보(Column-Level Lineage) 추적 기능이 공식 지원되면서, 데이터 품질 추적, 규정 준수, 영향도 분석에서의 실용성이 크게 향상되었습니다.1. 개념 및 정의Column-Level Lineage는 테이블 간의 흐름뿐만 아니라, 개별 컬럼 간 데이터 변환 및 이동을 정밀하게 추적하는 메타데이터 구조를 의미합니다.OpenLineage v1.2: 컬럼 종속성 명시 기능 포함Input/Output Facets: 컬럼 입출력 간 매핑 정보 제공명시적 ColumnMapping: 변환 로직 기반 의존성 정의 가능2. 특징 특징 설명 ..

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...

개요DataHub는 LinkedIn이 개발하고 LF AI & Data 재단이 관리하는 오픈소스 메타데이터 플랫폼으로, 대규모 데이터 환경에서 실시간 메타데이터 수집, 검색, 계보(Lineage), 품질 추적을 가능하게 하는 현대적 데이터 거버넌스 솔루션이다. 마이크로서비스 아키텍처와 Kafka 기반의 실시간 이벤트 스트리밍을 통해 지속적으로 변화하는 데이터 환경에 민첩하게 대응할 수 있다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의실시간 메타데이터 수집, 탐색, 계보 분석, 품질 관리, 정책 기반 거버넌스를 지원하는 오픈소스 플랫폼개발 주체LinkedIn → LF AI & Data 오픈소스 커뮤니티 주도아키텍처Kafka + GraphQL + Neo4j(또는 Elasticsearch) 기반 메타데이터 처리 플랫폼..

개요Database-as-Code(DaC)는 데이터베이스 스키마, 설정, 마이그레이션 작업 등을 코드화하여 버전 관리, 자동화, 협업을 가능하게 만드는 현대적인 데이터베이스 운영 패러다임이다. 이는 Infrastructure-as-Code(IaC)의 철학을 데이터베이스 영역에 적용한 것으로, DevOps 및 GitOps 문화를 데이터 스택에 자연스럽게 연결해준다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의데이터베이스 구성요소를 코드로 선언하고 Git 등의 형상관리 시스템으로 버전 관리하는 접근 방식목적스키마 변경의 예측 가능성, 협업성, 이력 관리 강화적용 범위데이터베이스 스키마, 테이블 정의, 뷰, 인덱스, 마이그레이션 스크립트 등코드 기반으로 데이터베이스 상태를 선언함으로써, 사람의 실수나 수동 변경을 방지..

개요OpenLineage는 데이터 파이프라인의 흐름을 추적하고 분석할 수 있도록 돕는 오픈소스 메타데이터 표준 프레임워크입니다. 데이터의 생산부터 소비까지의 경로(Lineage)를 표준화된 방식으로 수집·분석함으로써 데이터 품질, 거버넌스, 디버깅에 핵심 역할을 합니다. 본 글에서는 OpenLineage의 구조, 주요 기능, 기술 요소 및 활용 방안을 심층적으로 소개합니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의데이터 워크플로우 내에서 발생하는 메타데이터를 수집하여, 데이터 이동 경로를 표준화된 방식으로 기록하는 오픈소스 프로젝트주요 목적데이터 파이프라인 추적, 품질 관리, 오류 진단 자동화배경Marquez 프로젝트 기반, LF AI & Data 재단 주도OpenLineage는 Airflow, Spark, ..

개요dbt Semantic Layer는 데이터 분석 도구와 BI 툴에서 일관된 정의와 지표를 사용할 수 있도록 도와주는 추상화 계층입니다. 데이터 모델링과 분석 간의 간극을 해소하고, 모든 사용자가 동일한 의미의 데이터를 기반으로 작업할 수 있도록 지원함으로써 ‘정의된 단일 진실(SSOT, Single Source of Truth)’을 구현합니다. 이는 데이터 품질 및 조직 전반의 의사결정 신뢰도를 극적으로 향상시킵니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의dbt Semantic Layer는 dbt에서 정의한 모델, 지표, 엔티티 등을 추상화하여 다양한 분석 도구에서 통합적으로 사용할 수 있게 하는 계층입니다.목적데이터 정의와 의미의 일관성을 보장하고, 분석 환경 간 연결성을 제공합니다.필요성각 도구마다 ..

개요dbt(Data Build Tool)는 분석 엔지니어가 SQL을 이용해 데이터 웨어하우스 상에서 데이터 모델을 정의하고 변환하며 문서화 및 테스트까지 수행할 수 있도록 돕는 오픈소스 프레임워크입니다. dbt는 ELT 구조 중 ‘T(Transform)’ 단계에 최적화된 도구로, 데이터 분석의 생산성과 일관성을 높여주는 핵심 컴포넌트로 각광받고 있습니다.1. 개념 및 정의dbt는 SQL 기반의 선언적 방식으로 모델링, 문서화, 테스트, 배포 자동화를 지원하는 데이터 트랜스포메이션 도구입니다. 전통적인 ETL 방식과 달리, 원시 데이터는 데이터 웨어하우스로 적재되고(db/EL), dbt는 그 위에서 변환 작업을 수행합니다.사용자는 SQL과 Jinja 템플릿을 활용하여 데이터 모델을 생성하고, 이를 DAG(..