가트너 하이프 사이클은 기술 및 애플리케이션의 성숙도와 채택률, 실제 비즈니스 문제 해결 및 새로운 기회 활용과 잠재적 연관성을 그래픽으로 표현한 것입니다. 가트너 하이프 사이클 방법론은 기술이나 애플리케이션이 시간이 지남에 따라 어떻게 발전할지에 대한 관점을 제공하여 특정 비즈니스 목표의 맥락에서 해당 기술과 애플리케이션을 구현하고 관리하는 데 필요한 인사이트를 제공합니다.
2024년 가트너 데이터 관리 하이프 사이클에 따르면 ‘데이터옵스, 데이터 패브릭, 액티브 메타데이터 관리, 증강 데이터 카탈로그와 같은 미래의 데이터 아키텍처 기술과 분야는 현재 저점으로 향하고 있거나 통과하고 있습니다." 저는 바로 이 지점(Trough of Disillusionment)이 과대 선전에서 현실로 이어지는 유망한 발전 단계라고 생각합니다. 그리고 이 블로그 게시물에서 집중적으로 다루고 싶은 기술이 바로 이 단계의 한 가지 기술인 데이터 패브릭으로, 디노도의 DNA와 매우 유사한 기술 패턴입니다.
데이터 패브릭이란 무엇인가요?
데이터 패브릭에 대한 기대가 부풀려졌던 정점에서 벗어난 지금이 데이터 패브릭을 새롭게 살펴볼 좋은 시기입니다. Gartner 용어집에서 데이터 패브릭은 다음과 같이 정의됩니다:
“새롭고 진화하는 데이터 관리 디자인입니다:
- 유연하고 재사용 가능한 증강 데이터 통합 파이프라인을 확보하기 위한 것입니다.
- 지식 그래프, 시맨틱 및 액티브 메타데이터 기반 자동화를 활용합니다.
- 더 빠르고 자동화된 데이터 액세스 및 공유를 지원합니다.
- 배포 옵션, 사용 목적, 아키텍처 접근 방식에 유연하게 대응합니다.
데이터 패브릭은 하나의 도구나 기술이 아닙니다."
또한, 2024년 데이터 관리를 위한 가트너 하이프 사이클에서는 데이터 패브릭이 중요한 이유에 대해 다음과 같이 설명합니다:
“데이터 패브릭:
- 기존 접근 방식을 활용하면서 기업이 기술 발전을 채택할 수 있게 지원합니다.
- 매몰 비용을 활용하고 동시에 데이터 관리의 새로운 지출에 대한 우선순위 지정 및 비용 관리 지침을 제공합니다.
- 기존 플랫폼과 아키텍처 또는 구현 접근 방식을 활용합니다. 사람이나 기계가 여러 사용 목적, 멀티클라우드와 하이브리드 아키텍처, 에지 에코시스템 전반에서 통합 데이터를 사용할 수 있도록 인프라의 유연성과 확장성을 제공합니다.”
데이터 패브릭이 비즈니스에 미치는 영향에 대해 가트너는 이렇게 말합니다:
"데이터 패브릭:
- 분산 데이터 저장소 상에서 지능형 오케스트레이션 엔진으로 작동하여 항상 추가 데이터 복제나 기존 시스템의 교체 없이 최적의 데이터 액세스, 통합, 배포에 대한 가이드를 제공합니다.
- 반복 가능한 통합 작업을 자동화하고 설계 및 배포 가이드를 지원하여 데이터 엔지니어에게 인사이트를 제공합니다.
- 문맥과 의미에 대한 의미론적 지식을 추가합니다.
- 데이터 관리와 관련된 유지보수 및 지원 비용을 절감할 수 있습니다."
디노도가 바라보는 데이터 패브릭
즉시 사용 가능한 데이터 패브릭은 없으며, 데이터 패브릭이 마치 커다란 옷감인 것처럼 "2~3에이커의 데이터 패브릭"을 제공할 수 있는 공급업체는 없을 것입니다.
오히려 데이터 패브릭은 각 개별 조직이 정의하는 상호 연결된 데이터 인프라를 의미합니다. 기업에게 필요한 것은 데이터 패브릭을 쉽게 구축할 수 있는 능력이며, 디노도가 논리적 데이터 관리 기능을 통해 제공하는 것은 바로 이 능력입니다. 디노도 플랫폼은 데이터 복사 없이 서로 다른 데이터 소스를 실시간으로 논리적으로 연결할 수 있기 때문에 상호 연결된 데이터 시스템, 즉 데이터 패브릭을 매우 간단하게 설정할 수 있습니다.
디노도 플랫폼은 액티브 메타데이터를 활용하여 사일로화될 수 있는 수많은 시스템에서 실시간으로 사용량을 모니터링합니다. 이러한 기능을 통해 알림과 트리거를 통해 데이터 패브릭을 자동화된 응답형 시스템으로 전환할 수 있습니다.
데이터 패브릭 관점에서 볼 때, 디노도 플랫폼의 가장 중요한 기능 중 하나는 세분화된 데이터 거버넌스 및 보안 정책을 준수하면서 AI 애플리케이션을 포함한 가장 다양한 데이터 소스와 애플리케이션에서 동일하게 높은 성능 수준으로 작동한다는 점입니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 디노도 데이터 패브릭을 통해 기업의 다양한 내부 데이터 소스에서 가장 신뢰할 수 있고 관련성이 높은 데이터에만 액세스하여 응답을 제공할 수 있습니다.
데이터 패브릭 만들기
조직 내에서 서로 다른 데이터를 연결하여 부분의 합보다 더 강력한 기능을 제공할 수 있는 데이터 패브릭을 만드는 방법에 대해 자세히 알아보려면 논리적 데이터 관리 및 데이터 패브릭 페이지를 방문해 보시기 바랍니다.
Gartner® Hype Cycle™ for Data Management, 2024, By Aaron Rosenbaum, 8 July 2024
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