데이터 메쉬와 데이터 레이크의 가장 큰 차이점은 데이터를 관리하는 방법일 것입니다. 데이터 레이크가 한 곳의 저장공간에 데이터를 모아서 관리하는 중앙 집중식 데이터 관리 방법이라면, 데이터 메시는 데이터 관리의 주체를 데이터를 생산하는 팀으로 정의하고 (데이터 도메인 팀) 여기에 관리에 책임과 권한을 주는 분산형 모델입니다..
답변 감사합니다. 데이터 메쉬는 데이터 도메인 팀이 도메인 별도 있으려면 자동화로 인력을 줄이는 현대 방향과는 좀 역행하는 것 아닌가요? 그리고 도메인 지식을 가진 팀이 없다면 데이터 메쉬의 효과가 확 떨어질 것 같은데 아닌가요?
네. 말씀하신데로 데이터 도메인 지식을 가진 팀이 없다면 데이터 메시는 그 효용성이 많이 떨어집니다. 그래서 데이터 메쉬는 큰 규모의 업체에서 중앙 집중적 데이터 레이크가 잘 운영되지 않을경우 그리고 각 팀에 권한을 주고 데이터를 관리할 수 있도록 하는 경우가 많습니다.
또한 데이데 메쉬의 기본이 되는 것이 데이터 제품을 만드는 프소세스를 최대한 자동화해서 각 팀에서 개발자가 아니더라도 데이터 제품을 만들고 관리 할 수 있는 그러한 플랫폼이 중요시 됩니다.
예 답변 감사합니다. 대기업같은 경우는 데이터 EA도 잡을 수 있어서 아주 좋을 것 같네요.
[질문]타 클라우드에 비해 오라클클라우드의 차별화점은 어떻것이 있나요?
폭넓은 SLA 보장, 높은 가성비, 숨은 비용이 없는 점이라고 말씀 드릴 수 있습니다.
성능과 가격 등을 토대로 TCO적인 측면에서 타 클라우드 대비 강점을 가지고 있으며, 무엇보다도 기업에서 필요한 전체 IT스택의 대부분의 제품(하드웨어,데이터베이스,미들웨어,애플리케이션 등)을 제공하고 있는 오라클은 타사 대비 엔터프라이즈 워크로드 처리에 대한 수많은 경험과 노하우를 토대로 온프레미스의 엔터프라이즈 애플리케이션 환경을 안정적으로 클라우드상으로 전환할 수 있는 역량에 있어서 타 CSP에 비해 강점을 가지고 있다고 할 수 있겠습니다.
인스턴스란 VM에서의 단위업무라 보아야 하나요?
인스턴스란 고객이 Tenant내에서 할당받은 서비스라고 정의하는 것이 맞을 것 같아요. 예를 들면, VM, BareMetal과 같은 Compute 서비스 일수도 있고, DB Service의 VM, Baremetal, Exadata와 같은 종류일 수도 있을 것 같아요.
[질문] DBS에서 몇 노드 RAC까지 사용가능한가요?
현재 2노트 RAC가 지원됩니다.
[질문] 현재 Seoul Region이 1개의 AD로 구성되어 있어 있는데, Seoul Region AD 증설 계획은 어떻게 되며, 위치(도시)는 어느 곳이 고려 중인가요?
2020년 부산에 두번째 센터 확장 계획이 있습니다.
[질문] 데이터 웨어하우스와 데이터레이크의 장점인 성능과 비정형데이터수용이 가능한 레이크하우스가 뜨고 있는데 데이터 메쉬도 레이크하우스의 특징을 다 가지고 있는지요? 또 이 둘간의 차이점은 무엇인가요?