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Data Mesh 전략 프레임워크 - AWS 권장 가이드
검색 단계정렬 단계시작 단계규모 조정 단계진화 단계

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Data Mesh 전략 프레임워크

Data Mesh Strategy Framework는 조직의 데이터 메시 전략을 공식화하고 구현하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다. 데이터 메시 전략을 구현하는 동안 관찰된 일반적인 단계를 간략하게 설명합니다. 데이터 전략 및 클라우드 성숙도 여정의 현재 위치에 따라 조직의 관련 단계를 고려합니다. 때때로 고객은 먼저 데이터 메시 전략을 위한 도구와 기술에 집중합니다. 대신 조직에서 제공하는 비즈니스 가치에 맞게 전략을 조정하는 것이 좋습니다.

Data Mesh Strategy Framework는 5단계로 구성됩니다.

  • 검색

  • Align

  • 시작

  • 규모 조정

  • 개선

검색 단계

검색 단계에서 조직의 비즈니스 및 데이터 환경에 대해 자세히 알아봅니다. 이 단계의 목표는 데이터 메시를 설계하는 데 도움이 되는 정보를 수집하는 것입니다. 이 단계에서는 다음 주제를 검증하고 명확성을 확보합니다.

  • 비즈니스의 현재 구조 및 재구성 계획 여부

  • 각 사업부에서 생성된 데이터의 양

  • 조직의 데이터 소스 및 각 사업부가 생성하는 데이터 유형. 예: 쉼표로 구분된 값(CSV) 데이터, 이미지 데이터, 비디오 데이터, IoT 데이터

  • 데이터 생성 속도(배치 데이터 또는 스트리밍 데이터)

  • 데이터 액세스를 관리하는 현재 프로세스

  • 데이터 스토리지 위치: 클라우드 또는 온프레미스

  • 데이터 솔루션이 하이브리드 시나리오를 지원해야 하는지 여부

  • 데이터가 온프레미스인 경우 클라우드 마이그레이션이 계획되어 있는지 여부

  • 데이터의 보안 및 규정 준수 가드레일

  • 현재 데이터 기반 사용 사례: 성숙도 및 테넌시(클라우드 또는 온프레미스)

정렬 단계

검색 단계에서 필요한 데이터 포인트를 수집한 후 조직 구조에 따라 데이터 메시 솔루션의 경계를 정의합니다. 조직 전체를 아우르는 하나의 데이터 메시 솔루션을 사용하는 것이 가장 좋습니다. 그러나 대규모 조직에서는 데이터 메시 솔루션을 여러 번 구현하는 경우가 있습니다. 이 시나리오가 적용되는 경우 각 상용 브랜드 또는 각 지리적 리전에 대한 데이터 메시 솔루션을 구축하는 것이 좋습니다. 경계를 정의하는 동안 솔루션 구조가 단방향 도어인지 아니면 양방향 도어 결정인지 고려합니다. Amazon에서 단방향 출입구 결정은 거의 되돌릴 수 없는 것으로 간주됩니다. 반면 양방향 도어 결정은 큰 결과 없이 되돌릴 수 있습니다.

최소 실행 가능 제품(MVP)의 범위에 대해 이해관계자와 조율합니다.

  • MVP의 기술적 기능입니다.

  • 데이터 메시 기반 데이터 솔루션을 구현하기 위한 등대 또는 파일럿 사용 사례(비즈니스 사용자 요구 사항)입니다. 라이트하우스 사용 사례를 구현하여 수집한 경험은 향후 사용 사례를 구현하기 위한 청사진을 생성하는 데 도움이 됩니다.

  • MVP의 성공을 측정하는 지표입니다.

  • MVP 단계 이후 원하는 데이터 솔루션 범위(솔루션 증가).

솔루션의 기술적 기능을 식별하려면 데이터 사용자 경험에서 역방향으로 작업합니다. MVP에서 사용자 경험을 이행하는 데 필요한 최소 기능을 선택합니다. 라이트하우스 사용 사례를 선택할 때는 다음 사항을 고려하세요.

  • 클라우드 성숙도가 높은 사용 사례

  • 고급 데이터 사용자의 사용 사례

  • 실행 가능한 비즈니스 가치를 제공하는 사용 사례

  • 기준 데이터 솔루션 기능부터 요구 사항을 충족할 수 있는 사용 사례

시작 단계

모든 이해관계자가 범위와 지원되는 사용 사례에 맞게 조정된 후 데이터 메시 기반 데이터 솔루션의 MVP를 구축합니다. 가치 실현을 위한 반복적인 구축 접근 방식을 위해 스크럼 또는 칸반과 같은 애자일 사례를 채택합니다. MVP에 대한 로드맵과 마일스톤을 정의하고 데이터 거버넌스 메커니즘을 설정합니다. 시작 단계에는 다음과 같은 주요 활동이 포함됩니다.

  • 데이터 메시의 데이터 도메인을 식별합니다.

  • 도메인의 테넌시를 정의합니다.

  • 데이터 솔루션에 등대 사용 사례를 추가합니다.

  • 데이터 솔루션의 등대 사용 사례를 지원하는 데이터 제품을 추가합니다.

  • 데이터 제품의 비즈니스 및 기술 메타데이터를 정의합니다.

  • 데이터 액세스 관리 워크플로를 빌드합니다.

  • 소비자 팀을 위한 데이터 액세스 패턴을 구축합니다.

  • 보안 및 규정 준수 가드레일을 구축합니다.

  • 데이터 품질 및 데이터 계보를 측정하는 도구를 구축합니다.

  • 사용자에게 알리고, 리소스 사용을 모니터링하고, 성공 지표를 추적하는 관찰성 도구를 구축합니다.

  • MVP를 프로덕션으로 롤아웃합니다.

  • 교육 및 홍보 활동을 수행합니다. 

MVP 단계가 끝나면 결과를 평가하여 시작 단계의 성공을 측정합니다.

규모 조정 단계

이 단계에서는 MVP 단계의 결과를 기반으로 전체 솔루션의 범위를 반복하여 MVP 솔루션을 확장합니다. MVP 단계 이후에 구현될 예정이었던 기능을 소개하고 초기 채택자 사용 사례에 대한 지원을 추가합니다. 기능 향상, 추가, 솔루션 운영 및 유지 관리에 대해 이해관계자를 계속 교육합니다.

진화 단계

데이터 솔루션을 구축할 때는 완료되지 않습니다. 구축한 내용을 다시 확인하여 솔루션의 수명 주기를 관리합니다. 비즈니스 사용자의 요구 사항을 충족하는 최적화와 새로운 기능 또는 향상된 기능을 소개합니다. 예를 들어 생성형 인공 지능(생성형 AI) 기능을 추가하여 데이터 제품의 비즈니스 메타데이터를 보강합니다. 데이터 솔루션에 후기 채택자 사용 사례를 추가합니다.

다음 그림은 활동 요약과 각 단계에서 지원되는 비즈니스 사용 사례 수의 변화를 보여줍니다.

비즈니스 사용 사례 및 채택자의 수는 규모 및 발전 단계에서 증가합니다.

라이트하우스 사용 사례와 관련된 사용자는 데이터 메시 기반 데이터 솔루션을 가장 먼저 채택합니다. 규모 조정 단계에서는 더 많은 얼리 어답터가 데이터 솔루션을 사용하기 시작합니다. 진화 단계에서는 후기 채택자가 뒤따릅니다.