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]용량이 매우 커 백업시간이 많이 걸릴때 클라우드 및 레거시스토리지에 동시에 백업할때 시간대가 다를 수 있는지요? 동시에 풀백업 진행도 가능한지 궁금합니다.
백업은 google cloud storage 에 진행 됩니다. cloud storage 에 백업 된 데이터를 레거시 스토리지로 백업하는 것은 추가 설정이 필요한 부분이라 백업 시간대는 추가적인 확인이 필요할 것으로 보여집니다. https://cloud.google.com/datalab/docs/how-to/working-with-notebooks#cloud_datalab_backup
[질문[ 백업사용에 대해 백업 용량 혹은 백업 데이터 유지기간에 따른 제약 사항은 없는지 궁금합니다.
백업은 google cloud storage 에서 백업이 됩니다. 백업 작업은 10분마다 실행되며, 최근 10 시간 동안의 백업, 일일 백업 7 회, 주간 백업 20 회를 유지하고 이전 백업 파일을 삭제하여 공간을 보존합니다 https://cloud.google.com/datalab/docs/how-to/working-with-notebooks#cloud_datalab_backup
[질문] 해당 서비스를 이용할 때 보안에 관련된 기능으로는 어떤 것이 있나요? 해킹이나 바이러스, 버그에 대한 대비나 대응에 대해서...^^
Google Cloud 에서는 플랫폼 보안 기능, 보안 서비스 API 및 인증 된 액세스, 로깅, 데이터 암호화, 보안된 네트워크, 침입감지, 보안 검색 등을 통해, Google Cloud Service 에 대한 보안을 약속합니다
감사합니다.^^
CLOUDDATALAB 이 가격정책이 어떻게 되는가요? 개인사용은 free credit 을 줄수 있는가요?
datalab 사용 자체는 무료입니다. 그렇지만 datalab과 함께 사용하는 GCP 리소스에 대해서는 비용을 지불해야 합니다. https://cloud.google.com/datalab/docs/resources/pricing
[질문] VM 머신타입의 종류와 혼용가능한지요?
다른 VM 머신타입으로도 Datalab 을 사용하실 수 있습니다
업무와 무관해서 접해보지못했는데 개인적으로 클라우드에 입문하는 방법이나 교재를 좀 일러주시면 좋겠습니다.
안녕하세요, https://cloud.google.com/ 사이트에서 무료 300크레딧을 이용하여 GCP 를 접해 보실 수 있습니다.
[질문] 데이터 웨어하우스와 데이터레이크의 장점인 성능과 비정형데이터수용이 가능한 레이크하우스가 뜨고 있는데 데이터 메쉬도 레이크하우스의 특징을 다 가지고 있는지요? 또 이 둘간의 차이점은 무엇인가요?