데이터 관리 간소화
데이터 관리 간소화란?
데이터 관리 간소화는 데이터의 저장, 이용, 보존, 분석, 모바일화를 위한 새로운 접근 방식입니다. 비즈니스는 데이터 관리 간소화를 통해 일반적인 데이터 및 인프라 관리에 따르는 복잡성과 장애 요소를 제거하는 동시에 데이터의 전체 라이프사이클에서 데이터 운영을 통합할 수 있습니다.
오늘날 산업 분야 전반에서 디지털 트랜스포메이션이 증가하는 가운데 데이터 관리 간소화는 조직이 애플리케이션, 데이터, 인프라의 위치와 상관없이 클라우드 운영 모델을 활용하여 새로운 차원의 혁신과 민첩성을 구현하는 데 도움이 되는 핵심 비즈니스 요소로 부상했습니다.
데이터 관리 간소화가 필요한 이유
데이터가 거의 모든 비즈니스의 핵심 자산이 되면서 데이터 관리 간소화도 데이터 운영 고도화와 데이터의 가치 활용을 위한 필수 요소가 되었습니다. 기업은 데이터 관리 간소화를 통해 데이터의 저장, 정리, 검색과 관련된 효과와 효율을 높일 수 있으며, 이는 디지털 트랜스포메이션의 가속화에 중요합니다.
데이터는 다음과 같은 기업 운영 전반에서 핵심 요소가 되었습니다.
- 데이터를 공급망, 유통 모델, 제품 개발, 제조, 마케팅, 세일즈 등에 적용
- 고객 요구 사항을 파악하고 고객 인사이트를 제품 개발 과정에 구현하기 위해 데이터 사용
- 기업이 고객의 요구 사항과 관련한 인사이트를 더 많이 수집하면서 계속 발전하는 고유한 경험을 지원하기 위해 고객의 의견을 지속적으로 반영하는 순환형 체계 구축
- 수익 증대, 고객 경험 재정의, 운영 효율성 향상, 혁신 가속화를 위해 데이터 활용
데이터를 활용하길 원하는 기업은 빠르게 증가하는 데이터 볼륨과 광범위한 복잡성을 해결해야 합니다. 프로덕션, 재난 복구, 백업, 아카이빙, 테스트/개발, 분석에 걸쳐 복잡하게 얽히고 세분화된 데이터와 인프라로 인해 조직의 전환이 지연되고 있습니다.
기업이 생존하고 성공하기 위해서는 데이터의 가치를 활용하여 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 데이터 관리를 대폭 간소화해야 합니다.
데이터 관리 간소화의 방해 요소
조직은 데이터 운영을 최적화하고 데이터 관리를 간소화하는 과정에서 다음과 같은 다양한 과제에 맞닥뜨리게 됩니다.
- 데이터 액세스 부재: 데이터 액세스 및 가용성은 전통적으로 전담 DBA가 관리하는 반복적인 수동 프로세스의 영향을 받습니다. 데이터 액세스가 필요한 팀에서는 오래 대기하거나 오래된 데이터를 사용하게 되고, 이는 시장 출시 시간이 늦춰지는 원인이 됩니다.
- 데이터 사일로: 데이터는 다른 리소스나 데이터와 연결되지 않은 격리된 시스템 또는 사일로에 저장되는 경우가 많습니다. 이러한 상황은 데이터 액세스 문제로 이어지며 인프라의 복잡성이 증가하게 됩니다.
- 데이터의 증가 및 복잡성: 데이터가 해마다 기하급수적으로 증가하는 상황에서 데이터 및 인프라의 스프롤을 피하기는 까다로울 수 있습니다. 기존의 수동 프로세스로 점점 복잡해지는 데이터 환경을 관리하는 것은 거의 불가능합니다.
- 데이터 가시성 부족: 사용하는 데이터의 양이 많아 데이터에 대한 기본적인 인벤토리도 없는 조직이 많습니다. 따라서 데이터 관리 간소화가 더욱 어려워지고 일부 데이터는 보호를 받지 못하거나 규제를 준수하지 못하게 됩니다.
- 리소스 부족: 점점 더 예산이 빠듯해지면서 데이터 관리 및 스토리지 인프라를 간소화해야 한다는 압박이 증가하지만, 리소스의 부족으로 고도화 이니셔티브의 추진이 더욱 어려워질 수 있습니다.
데이터 관리를 간소화하는 몇 가지 방법
데이터 관리 간소화의 3가지 핵심 요소는 다음과 같습니다.
- 데이터 중심 정책 및 자동화 도입. 테스트/개발, 프로덕션, 보호, 분석을 포괄하는 지속적인 라이프사이클에 맞춰 데이터도 생성부터 삭제까지 총체적인 방식으로 관리해야 합니다. 사일로를 없애고 데이터 라이프사이클에서 워크플로를 통합하는 총체적인 데이터 중심 정책 및 자동화를 적용해야 합니다. 다시 말해서 데이터의 저장, 이용, 보호, 모바일화뿐 아니라 애플리케이션의 프로비저닝 방식까지도 관장하는 정책을 데이터 중심으로 자동화해야 합니다.
- 클라우드 네이티브 제어 및 운영 구현. 가시성이 제한되고 유지관리, 패치 적용, 업그레이드가 필요한 복잡한 온프레미스 데이터 및 인프라 관리 소프트웨어에서 벗어나 단일 창에서 엣지 투 클라우드 관리를 지원하는 클라우드 네이티브 제어를 선택하십시오. 데이터 및 인프라 제어를 물리적 인프라에서 추상화함으로써 팀은 클라우드에서 워크플로를 관리하고 위치와 상관없이 데이터를 오케스트레이션하며 클라우드 서비스를 통해 기능을 더 빨리 이용할 수 있습니다.
- AI 기반 인사이트 및 인텔리전스 활용. 데이터 관리 간소화의 핵심 구성요소인 AIOps는 AI를 데이터 운영에 심층적으로 통합합니다. 이를 기반으로 조직은 예측 분석을 활용하여 와해를 방지하고 필요에 따라 워크로드와 리소스의 균형을 조정하며 계획이나 계산 없이 전체 제품군에서 애플리케이션을 즉시 프로비저닝할 수 있습니다.
HPE와 데이터 관리 간소화
HPE(Hewlett Packard Enterprise)는 데이터 관리를 대폭 간소화하고 비즈니스 전환을 가속하도록 설계된 HPE GreenLake 엣지 투 클라우드 플랫폼에서 다음과 같이 다양한 제품과 서비스를 제공합니다.
- HPE Greenlake for Block Storage: 셀프 서비스, SLA 기반 블록 스토리지로 민첩성을 강화하고 신규 애플리케이션, 서비스 및 이니셔티브의 속도를 높일 수 있습니다. 온프레미스의 클라우드 운영 경험으로 스토리지 관리를 간소화하고, 몇 분 만에 주문 가능한 엔터프라이즈 등급 스토리지에서 성능 저하 없이 모든 애플리케이션을 실행하십시오.
- HPE GreenLake for HCI: 클라우드 기반 관리와 민첩한 셀프서비스를 활용하여 온프레미스, 클라우드, 엣지 환경에서 온디맨드 방식으로 셀프 서비스 클라우드를 구축할 수 있습니다.
- HPE GreenLake for Backup and Recovery: 단일 인터페이스를 사용하여 데이터 운영을 고도화하고 하이브리드 클라우드 데이터 보호를 간소화함으로써 복원, 복구, 클라우드 백업을 위한 스냅샷을 제공합니다.
- HPE GreenLake for Disaster Recovery: 규모의 제약이 없는 단순한 서비스형 플랫폼에서 가장 빠른 복구 경험을 체험해 보십시오. 업계를 선도하는 RPO 및 RTO뿐 아니라 클라우드와 같은 기능을 활용하는 동시에 복잡성을 대폭 줄일 수 있습니다.
- HPE InfoSight: 인프라를 위한 최첨단 AI를 활용하여 엣지 투 클라우드에서 자가 관리, 자가 치유, 자가 최적화 AIOps를 제공합니다.