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]NoSQL이 대량 데이터 처리에 대한 RDBMS의 한계를 해결하기위해 나왔는데 구체적으로 어떤 점에서 성능적 차이가 나타나는지 궁금하며 RDBMS가 샤딩이 가능하지만 샤딩 처리를 위해 어플리케이션 레벨에서 처리해야하는 부분이 있는것이 단점인데 이부분이 몽고DB에서는 성능적으로 얼마나 개선되었는지궁금합니다
샤딩을 지원하는 RDB의 경우 대용량 데이터로 인해 기존 RDB의 장점인 join이나 transaction에 많은 제약이 따라옵니다. 반면 몽고 샤딩는 단순한 hashed sharding외에 range sharding, zone sharding등 다양한 선택이 가능합니다
[질문] 저희는 개발도구에 대해서 S/W 취약점 여부에 대해 검증된 도구만 쓰게 되어 있고 개발보안 지침에 따른 단계별 보안성승인을 받아 진행되는 구조인데 이러한 상황을 반영해서 사용할 수 있는지 궁금합니다.
개발도구와 결과물에 대한 보안성승인과 검증시스템은 자체개발한 플랫폼 입니다.
소스코드 생성 시, 해당 코드의 취약점 여부를 검사하는 절차를 진행 합니다. 또한 고객사에서 사용하는 특정 취약점 도구가 있을 경우 PX 스튜디오에 내재화 가능 합니다.
더 자세한 부분은 cloud_mkting@tmax.co.kr로 문의주시면 이메일로 상세한 답변을 드리도록 하겠습니다
[질문] 티맥스의 애플리케이션 구축 혁신 전략 로드맵이 더 향상된 개발 생산성 및 더 애자일한 협업과 더 높어진 제어 및 보안 수준을 갖추었는지 궁금합니다.
TmaxCloud LCNC 플랫폼을 사용할 경우, 개발 생산성은 No-Code를 통해 향상됩니다. 또한, CI/CD 절차가 자동화되어 생산성이 높아지며, 애자일한 협업의 경우 여러 개발자들의 동시 접속을 통해 협업이 가능합니다. 보안의 경우 소스코드가 서버에만 존재하고 Client단으로 넘어가지 않기 때문에 유출 방지가 됩니다.
네, 그렇군요, 답변 감사 드립니다.
[질문] 전문 개발 인력은 여전히 부족하고 사용자 니즈 반영의 장벽은 높기만 한데, 가트너도 내년까지 대기업의 75%가 로우코드 플랫폼을 채택할 것으로 전망했기에, 개발 기간은 단축하고 운영 비용은 절감할 수 있는 티맥스 개발 솔루션이 차별성이 궁금합니다.
티맥스 SuperApp은 aPaaS를 통해서 개발부터 배포 및 운영까지 통합 및 자동화 지원을 수행합니다. 설계부터 운영까지 모든 Stack에 있어 쉽게 사용할 수 있게 기술지원을 하는 것이 차별성이며, 이를 통해 안정성 및 비용절감을 제공합니다.
네 답변 감사합니다.
[질문] 데이터 웨어하우스와 데이터레이크의 장점인 성능과 비정형데이터수용이 가능한 레이크하우스가 뜨고 있는데 데이터 메쉬도 레이크하우스의 특징을 다 가지고 있는지요? 또 이 둘간의 차이점은 무엇인가요?