데이터 수집(ingestion)은 데이터 플랫폼의 입구와도 같습니다. 데이터 수명 주기의 다른 단계와 혼동되거나 섞이기 쉬우므로, 올바르게 이해하는 것이 특히 중요해요.
이 연습은 강의의 일부입니다
이론을 실습으로 바꾸는 인터랙티브 연습 중 하나를 만나보세요
이 장을 통해 현대 데이터 아키텍처가 무엇이며, 그 핵심 요구 사항과 구성 요소가 무엇인지 설명할 수 있게 됩니다. 또한 Lambda부터 Data Mesh까지 다양한 유형의 기존 데이터 아키텍처도 함께 살펴봅니다.
데이터 수집부터 서빙까지 현대 데이터 아키텍처의 다양한 구성 요소와 계층을 알아봅니다. 각 계층의 패러다임과 접근 방식에 익숙해지고, 현업에서 활용되는 클라우드 서비스로 현대 데이터 솔루션을 구현하는 방법도 경험해 보세요!
현재 연습
현대 데이터 아키텍처를 구성하는 횡단(가로) 요소를 파고들며 데이터 거버넌스, 메타데이터, 데이터 보안, 옵저버빌리티 같은 핵심 주제를 다룹니다. 이러한 필수 요소를 이해하면, 높은 데이터 및 서비스 품질 기준을 유지하면서도 견고하고 안전하며 효율적인 데이터 플랫폼을 설계할 수 있게 됩니다.
워크플로를 관리하고, 클라우드 서비스 비용을 이해하며, 현대적인 데이터 설계를 만드는 방법을 배웁니다. 이 장에서는 Apache Airflow 같은 도구를 다루고, 클라우드 비용을 절감하는 모범 사례를 안내해 드려요. 학습을 마치면, 비즈니스를 위한 탄탄한 데이터 시스템을 구축하고 평가하는 역량을 갖추게 됩니다.
