MongoDB는 HTAP(OLTP + OLAP)를 지향하는 data platform입니다
Left-Shift 혹은 in-app analytics를 지원해서 ELT업이 데이터 소스를 활용해서 실시간 analytics를 처리하는 것이 best practice이고요
DataLake 가 필요한 경우는 굳이 실시간 처리가 필요하지 않은 시간이 지난 데이터에 대한 analytics에만 선별적으로 적용하실 수 있습니다
Data lake로의 ELT도 별도의 3rd party solution을 추가할 필요 없이 built-in aggregation pipeline으로 처리 가능합니다
그렇다면 Loading 없이 stream 형식의 분석 처리가 가능하다는 말씀인가요?
[질문] 업무적으로 사용하는 폰의 경우 MDM을 설치하여 주의를 할 수 있겠지만 직원들 개인 휴대폰에 설치하여 관리하는 것은 반발도 있고 여러가지 어려움이 있을 것 같은데 어떤 해결책이 있을까요?
개인용 Apple 기기에 MDM을 등록하여 사용하는 경우 사용자가 희망할 때 기기를 MDM의 관리에서 벗어날 수 있습니다.
뿐만아니라 MDM은 Apple의 정책에 따라 개발되기 때문에 사용자의 개인정보를 침해하지 않습니다.
따라서 업무시간에만 MDM의 관리를 받고, 업무 외 시간에는 개인의 기기로 돌아가서 사용하는것이 가능합니다.
그러면 업무 시간외의 침해에 대해선 취약해 지지 않나요
이런 경우 관리자 업무 부담이 증가하지 않을까요? 외부 활동이 잦으면 매번 설정하고 해제하고 번거로울 것 같기도 하구요.
QR코드를 통해 간단하게 등록하고, 기기 내에서 관리에서 벗어날 수 있습니다.
취합된 로그를 통해 사용자별로 확인하여 업무 부담없이 기기의 보안을 유지할 수 있습니다.
[질문] IoT 데이타는 Data lake 방식으로 ELT 처리를 하는 것이 좋은가요, 아니면 Warehouse의 개념으로 종래의 ETL 방식의 처리가 유리한가요? 아무래도 몽고DB다 보니 RLT 일 것 같기는 한데요...