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.
동일한 규모를 전통적인 아키텍쳐와 뉴타닉스 아키텍처를 비교한다면, 뉴타닉스가 경쟁력이 있는 편인가요?
운영 관점에서 전통적인 아키텍처는 4~5년 주기의 인프라 교체시기와 워크로드 확장성을 미리 감안하여 인프라를 도입하기 때문에 초기 도입비용이 큰 반면에, 하이퍼컨버지드 인프라는 확장성이 매우 유연하므로 필요한 만큼 노드단위로 증설할 수 있다는 측면에서 향후 일반 인프라 뿐 만 아니라, 기업 내 프라이빗 클라우드 구축을 위한 표준 플랫폼으로 많은 도입이 있을 것으로 예상됩니다.
저는 대형 SI사 직원으로, 최근 금융 및 제조사 의 노후교체 및 이전 사업에 HCI와 기존의 개별 인프라를 고민하다가 각 엔지니어가 친숙한 개별 인프라로 설계&구축하고 있습니다. 설계시 HCI 경우, 기존 대비 강점(구축, 운영 관점에서)과 설계시 중점을 둬야하는것은 무엇인지 궁금합니다.
이전의 레거시 아키텍처처럼 서버, 스토리지, 가상화 등의 모든 스택을 개별 구성할 필요없이 하이퍼컨버지드를 통해 스토리지, 서버, 가상화가 일체형으로 구성되기 때문에 구축 측면에서는 초기 구축이 매우 간편하고 신속하다는 장점과 있고,
운영 측면에서는 용량 증설 및 소프트웨어 업그레이드와 같은 구성 변경에 관한 작업 시, 서비스 운영중에도 간편하게 확장, 변경 등이 가능하다는 장점이 있습니다.
설계 시 중점사항은 기존의 레거시 아키텍처와는 다른 방식, 분산 스토리지 아키텍처로 구성되기 때문에 하이퍼컨버지드를 위한 전용 10Gb 네트워크에 대한 사전 설계가 동반되어야 합니다.
linux에 sql server 구성시 기존 windows 기반대비 제약사항은 어떤게 있나요?
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/linux/sql-server-linux-release-notes?view=sql-server-linux-2017#Unsupported
[질문] sql on linux 설치후 net으로 개발할수가 있나요?
네. 가능 합니다.
질문: 예전에 나사에서 화성탐사선시 사용한 디비가 postgresql인걸로 압니다. 기술적으로 우수할텐데 Mysql이 더 인기있는 이유가 무엇인지 궁금합니다.
postgresql 은 기능적으로 더 우수할 수 있으나, Mysql 에 비해 replication설정에 대한 유연성이 상대적으로 낮고, update에 대한 성능이 mysql이 더 높다고 할 수 있습니다. postgresql의 vacuum 기능으로 인하여 성능이 중요한 서비스의 경우 mysql을 더욱 고려하는 것으로 보입니다.
명쾌한 답변 감사합니다. Thumb up.!!!
[질문] 데이터 웨어하우스와 데이터레이크의 장점인 성능과 비정형데이터수용이 가능한 레이크하우스가 뜨고 있는데 데이터 메쉬도 레이크하우스의 특징을 다 가지고 있는지요? 또 이 둘간의 차이점은 무엇인가요?