데이터 보관은 자주 액세스하지 않는 데이터를 조직의 운영 데이터베이스에서 장기 데이터 보존을 위해 특별히 설계된 외부 스토리지 시스템으로 이동하는 것입니다. 관계형 데이터베이스 에서 데이터 보관은 성능을 유지 및 최적화하고 스토리지 및 인프라 비용을 관리하는 데 매우 중요합니다. 시간이 지남에 따라 데이터베이스가 커지면 현재 운영이나 분석 요구 사항과 거의 관련이 없거나 전혀 관련이 없는 대량의 기록 데이터가 필연적으로 축적됩니다. 이 데이터를 보관하면 기본 데이터베이스의 귀중한 리소스를 확보하여 데이터베이스 쿼리, 백업 및 유지 관리 작업을 실행하는 데 필요한 시간과 오버헤드를 줄일 수 있습니다.
데이터 보관은 데이터 백업과 다릅니다. 두 프로세스 모두 기본 데이터베이스 외부에 데이터를 저장하는 것과 관련되어 있지만 주요 목적과 기능은 서로 다릅니다. 데이터 백업에는 데이터 손실이나 시스템 오류가 발생한 경우 복구 목적으로 데이터 복사본을 만드는 작업이 포함됩니다. 반면 데이터 보관은 규정 준수, 법적 또는 기록 목적을 위한 장기 데이터 저장과 최적화된 검색에 중점을 둡니다.
데이터 보관 전략을 선택할 때 고려해야 할 주요 요소
관계형 데이터베이스에 적합한 보관 전략을 선택하면 보관 시스템의 성공적인 구현 및 유지 관리가 보장됩니다. 보관 전략을 설계할 때 다음 요소를 고려하십시오.
- 데이터 액세스 패턴 : 데이터베이스 사용 패턴을 분석하여 보관 대상이 되는 자주 액세스되지 않는 데이터를 식별합니다. 이는 적절한 보관 기술과 일정을 결정하는 데 도움이 됩니다.
- 데이터 보존 정책 : 데이터를 보관하기 전에 기본 데이터베이스에 보존해야 하는 기간에 대한 명확한 정책을 정의합니다. 보존 일정에 영향을 미치는 요소에는 조직의 업계, 법률 및 규제 요구 사항, 내부 정책이 포함될 수 있습니다.
- 스토리지 비용 및 인프라 : 조직의 기존 스토리지 인프라와 대용량 데이터 보관과 관련된 비용을 검토합니다. 이 평가는 새로운 스토리지 솔루션에 투자할지 아니면 클라우드 기반 아카이빙 서비스를 채택할지 결정하는 데 도움이 됩니다.
- 규정 준수 및 거버넌스 : 보관 전략을 설계할 때 규정 준수 및 거버넌스 요구 사항을 고려하세요. 이러한 요구 사항은 보관된 데이터와 시스템 설계를 저장하고 액세스하는 데 필요한 보안 조치를 규정할 수 있습니다.
- 사용 가능한 리소스 : 조직의 기술 전문 지식, 인프라 및 도구를 평가합니다. 이는 데이터 분할 또는 태그 지정과 같은 다양한 보관 기술 구현의 타당성을 결정하고 보관 프로세스 자동화를 위한 코드 없는 도구를 채택할지 여부를 결정하는 데 도움이 됩니다.
관계형 데이터베이스를 위한 데이터 보관 기술
조직 및 데이터베이스의 특정 요구 사항에 따라 다양한 보관 기술을 적용할 수 있습니다. 관계형 데이터베이스에 대한 몇 가지 일반적인 데이터 보관 방법은 다음과 같습니다.
- 분할 : 분할에는 지정된 기준(예: 날짜 또는 범위)에 따라 데이터베이스 테이블을 더 작고 관리하기 쉬운 조각으로 나누는 작업이 포함됩니다. 데이터를 분할하면 오래되고 자주 액세스하지 않는 데이터를 격리하고 테이블의 나머지 부분과 별도로 보관할 수 있습니다. 이 방법은 대규모의 모놀리식 테이블을 처리할 때 실용적이며 쿼리 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
- 논리적 삭제 : 논리적 삭제에는 데이터 항목을 데이터베이스에서 물리적으로 제거하지 않고 삭제 또는 비활성으로 표시하는 작업이 포함됩니다. 이는 기본 데이터베이스의 성능에 영향을 주지 않고 기록 데이터를 그대로 유지하는 방법을 제공합니다. 이 방법의 단점은 데이터 쿼리가 더 복잡해지고 데이터베이스에 아직 남아 있는 삭제되거나 비활성 데이터와 혼동될 수 있다는 점입니다.
- 보관 테이블 : 이 방법에는 기록 데이터를 저장하도록 설계된 별도의 보관 테이블을 생성하는 방법이 포함됩니다. 이러한 테이블은 효율적인 검색을 위해 인덱싱 및 최적화될 수 있으며 기본 테이블에는 현재 및 활성 데이터만 포함됩니다. 보관 테이블에는 더욱 강력한 아키텍처가 필요하고 스키마 설계가 복잡해질 수 있지만 현재 데이터에서 기록 데이터를 효과적으로 분리할 수 있습니다.
- 기록 스키마 : 기록 스키마를 사용하려면 보관된 데이터를 저장하기 위해 데이터베이스 스키마의 별도 기록 버전을 생성해야 합니다. 각 스키마 버전은 특정 시간 범위에 대한 데이터를 저장합니다. 새 스키마 버전이 생성되면 기본 데이터베이스의 이전 데이터가 적절한 기록 스키마로 마이그레이션됩니다. 이 방법을 사용하면 여러 스키마 버전으로 인해 복잡성이 증가하고 유지 관리 오버헤드가 발생할 수 있습니다.
- 하이브리드 아카이빙 : 하이브리드 아카이빙은 여러 아카이빙 기술을 결합하여 유연하고 확장 가능한 솔루션을 구현합니다. 예를 들어 분할을 사용하여 오래된 데이터를 분리한 다음 장기 저장을 위해 보관 테이블이나 기록 스키마를 사용할 수 있습니다. 하이브리드 아카이빙을 사용하면 조직의 특정 요구 사항에 맞게 아카이빙 전략을 구체화하고 조정할 수 있습니다.
이러한 기술을 구현할 때는 시스템 성능, 데이터 무결성 및 사용자 경험에 미치는 영향을 테스트하는 것이 필수적입니다. 또한 필요할 때 효율적으로 보관된 데이터를 검색하려면 적절한 인덱싱 및 쿼리 최적화를 보장해야 합니다.
데이터 아카이브 스토리지 솔루션
데이터 보관 전략을 평가할 때 올바른 스토리지 솔루션을 선택하는 것이 중요합니다. 조직에 가장 적합한 선택을 찾으려면 비용 효율성, 접근성, 보안의 균형을 맞춰야 합니다. 데이터 보관을 위한 몇 가지 일반적인 스토리지 솔루션은 다음과 같습니다.
WORM(한 번 쓰고 여러 번 읽기) 테이프
WORM 테이프는 장기 보관을 위한 전통적이고 비용 효율적인 저장 방법입니다. 이 테이프를 사용하면 데이터를 한 번만 쓸 수 있고 수정이나 삭제를 방지하여 데이터 무결성을 보장할 수 있습니다. WORM 테이프는 엄격한 데이터 불변성을 요구하지만 빠른 검색 시간을 희생할 수 있는 조직에 유용합니다.
온프레미스 스토리지
온프레미스 스토리지 솔루션은 조직에 데이터 보존, 보안 및 액세스에 대한 더 많은 제어권을 제공합니다. 스토리지 하드웨어에 따라 기존 하드 드라이브부터 최신 NAS(Network Attached Storage) 또는 SAN(Storage Area Network) 장치까지 다양할 수 있습니다. 온프레미스 스토리지는 세분화된 액세스 제어를 제공하고 기존 시스템과의 더 나은 통합을 제공할 수 있지만 하드웨어 유지 관리, 업그레이드 및 확장성의 비용과 복잡성도 수반됩니다.
클라우드 스토리지 플랫폼
클라우드 스토리지 솔루션은 확장성, 종량제 가격 모델, 낮은 유지 관리 요구 사항으로 인해 점점 인기가 높아지고 있습니다. Amazon Web Services , Google Cloud Platform 및 Microsoft Azure 와 같은 주요 클라우드 제공업체는 다양한 보관 요구 사항을 충족하기 위해 다양한 스토리지 클래스를 제공합니다. 대개 보관용으로 특별히 설계된 콜드 스토리지 및 빙하 스토리지 옵션은 상대적으로 느린 데이터 검색 시간으로 비용 효율적인 장기 스토리지를 제공할 수 있습니다.
관리형 데이터 보관 서비스
관리형 데이터 아카이빙 서비스는 스토리지와 아카이빙 기술을 결합한 포괄적인 솔루션입니다. 데이터 보관을 제3자에게 아웃소싱하면 규정 준수를 보장하면서 스토리지 관리, 인프라 업그레이드 및 유지 관리 부담을 덜 수 있습니다. 이 접근 방식은 자체 아카이빙 인프라를 관리할 내부 전문 지식이나 리소스가 부족한 조직에 적합한 옵션이 될 수 있습니다.
데이터 보관의 규정 준수 및 거버넌스
데이터 보관 전략은 법률, 규정, 산업별 데이터 규정 준수 및 거버넌스 요구 사항에 부합해야 합니다. 규정 미준수 처벌 및 데이터 보안 손상을 방지하려면 보관 전략을 설계할 때 다음 요소를 고려하십시오.
데이터 보존 정책
관련 데이터 보호법 및 규정(예: GDPR , HIPAA 또는 CCPA)을 준수하는 명확하고 잘 정의된 데이터 보존 정책을 만듭니다. 고정된 보존 기간을 설정하고 특정 데이터 유형을 보존하는 정당성을 문서화합니다.
보안 보관 방법
저장되어 있는 보관된 데이터와 스토리지 시스템 간의 마이그레이션/전송 중에 보관된 데이터에 대해 안전한 암호화를 구현합니다. 민감한 데이터나 기밀 데이터에 대한 무단 액세스를 방지하기 위해 적절한 액세스 제어 메커니즘이 마련되어 있는지 확인하십시오.
규제 요구 사항 준수
변화하는 규정을 모니터링하고 그에 따라 데이터 보관 전략을 조정하세요. 법무팀, 규정 준수팀, IT팀과 협력하여 보관된 데이터가 모든 관련 법률 및 업계 표준을 준수하는지 확인하세요.
감사 및 보고
정기 감사를 용이하게 하고 모든 단계에 대한 자세한 문서를 유지 관리할 수 있도록 아카이빙 프로세스를 설계하세요. 데이터 액세스 로그를 모니터링하고 검토하여 잠재적인 보안 문제를 식별합니다. 데이터 보관, 검색 및 폐기 활동을 추적하는 자동화된 보고 프로세스를 구현합니다.
No-Code 도구로 데이터 보관 자동화
AppMaster 와 같은 No-code 플랫폼은 데이터 보관 프로세스를 크게 간소화하고 자동화할 수 있습니다. no-code 도구는 시각적 빌더, 사전 정의된 템플릿 및 내장된 통합 기능을 활용하여 관계형 데이터베이스 아카이브 관리의 기술적 복잡성을 줄일 수 있습니다. no-code 도구를 사용하여 데이터 보관을 가속화하고 단순화할 수 있는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.
시각적 데이터 관리 도구
No-code 플랫폼은 데이터베이스 스키마 생성 및 관리, 데이터 모델 정의, 보관 워크플로 설계를 쉽게 할 수 있는 시각적 드래그 앤 드롭 도구를 제공합니다. 광범위한 기술 전문 지식, 코딩 또는 복잡한 데이터베이스 스크립팅 없이도 아카이빙 프로세스를 설계할 수 있습니다.
사전 정의된 템플릿
No-code 플랫폼은 데이터 보관을 위해 사전 정의된 템플릿을 제공하여 더 빠른 설정을 촉진하는 경우가 많습니다. 이러한 템플릿은 일관된 모범 사례를 유지하는 데 도움이 되며 특정 사용 사례 및 요구 사항에 맞게 사용자 정의할 수 있습니다.
내장된 통합 기능
원활한 데이터 수명주기를 유지하려면 아카이빙 프로세스를 기존 데이터 관리, 보고, 규정 준수 및 분석 시스템과 통합하는 것이 필수적입니다. No-code 플랫폼에는 다양한 시스템을 연결하는 프로세스를 단순화하기 위해 내장 커넥터와 통합이 포함되는 경우가 많습니다.
자동화 및 모니터링
No-code 플랫폼에는 일반적으로 보관 프로세스를 설계 및 자동화하고, 반복 작업을 예약하고, 보관 워크플로 상태를 모니터링하는 기능이 포함되어 있습니다. 이러한 자동화는 수동 개입을 줄이고 효율성을 높이며 인적 오류를 줄여줍니다. AppMaster 와 같은 no-code 도구를 사용하면 관계형 데이터베이스에서 효율적인 데이터 보관을 달성하여 쿼리 성능을 향상하고 규정 준수를 강화하며 스토리지 비용을 낮출 수 있습니다.
성공적인 데이터 보관 전략을 구현하는 단계
성공적인 데이터 보관 전략을 구현하려면 최적의 결과를 보장하기 위한 체계적인 접근 방식이 필요합니다. 관계형 데이터베이스에서 효율적이고 효과적인 데이터 보관 프로세스를 만들기 위해 따를 수 있는 주요 단계는 다음과 같습니다.
- 데이터 액세스 패턴 및 요구 사항 평가 : 시스템에서 데이터에 액세스하고 수정되는 빈도를 결정합니다. 쿼리 성능에 영향을 주거나 검색 문제를 일으키지 않고 아카이브 스토리지로 이동할 수 있는 데이터세트를 식별합니다.
- 데이터 보존 정책 수립 : 데이터를 프로덕션 시스템에 보존해야 하는 기간, 아카이브해야 하는 시기, 아카이브 스토리지에 보존해야 하는 기간에 대한 지침을 설정하는 명확하고 구체적인 데이터 보존 정책을 만듭니다.
- 적절한 보관 기술 선택 : 액세스 패턴, 인프라 기능, 데이터 보존 요구 사항 등의 요소를 기반으로 관계형 데이터베이스에 가장 적합한 데이터 보관 기술을 선택합니다. 분할, 논리적 삭제, 테이블 보관, 기록 스키마, 하이브리드 보관을 평가하여 정보에 입각한 결정을 내립니다.
- 스토리지 솔루션 선택 : 데이터 보존, 액세스 및 보안 요구 사항을 충족하는 안정적이고 비용 효율적인 아카이브 스토리지 솔루션을 선택하세요. 필요에 따라 온프레미스 스토리지, 클라우드 스토리지 서비스, 관리형 아카이빙 솔루션을 고려하세요.
- 규정 준수 및 거버넌스 관행 구현 : 업계 규정 및 데이터 보호 지침을 준수합니다. 보관된 데이터를 보호하고 이에 대한 액세스를 관리하는 데 필요한 정책, 절차 및 제어를 문서화합니다.
- 기존 시스템 및 도구와 통합 : 아카이브 스토리지 솔루션을 관계형 데이터베이스 및 기타 시스템과 연결하는 데 필요한 통합을 설계하고 개발합니다. 이는 맞춤형 통합, AppMaster 와 같은 도구 또는 스토리지 제공업체가 제공하는 기존 솔루션을 사용하여 수행할 수 있습니다.
- 아카이빙 프로세스 테스트 및 검증 : 철저한 테스트를 실행하여 올바르게 작동하는지 검증하고, 데이터 무결성을 유지하면서 데이터를 적절한 스토리지 계층으로 효율적으로 이동합니다. 쿼리 성능, 시스템 안정성 및 애플리케이션 기능에 대한 잠재적인 영향을 확인하세요.
- 보관 프로세스 모니터링 및 최적화 : 데이터 보관 프로세스를 지속적으로 모니터링하여 최적으로 작동하는지 확인하고 발생할 수 있는 문제나 비효율성을 사전에 해결합니다. 측정항목, 경고 및 로그 분석을 사용하여 보관 전략의 성과에 대한 통찰력을 얻으세요.
데이터 보관의 이점과 과제
데이터 보관은 대량의 데이터를 관리하는 조직에 상당한 이점을 제공하지만 다양한 잠재적인 과제도 제시합니다. 다음은 관계형 데이터베이스의 데이터 보관의 주요 이점과 과제에 대한 개요입니다.
데이터 보관의 이점
- 쿼리 성능 향상 : 자주 액세스하지 않는 데이터를 프로덕션 시스템에서 제거하면 방대한 양의 데이터를 검색할 필요성을 최소화하여 쿼리 응답 시간을 향상시키고 데이터베이스 서버 부하를 줄일 수 있습니다.
- 스토리지 비용 절감 : 보관 스토리지 솔루션은 기본 스토리지 계층보다 비용 효율적이므로 조직은 데이터를 더 저렴하고 확장성이 더 뛰어난 스토리지 옵션으로 이동하여 비용을 절감할 수 있습니다.
- 더 나은 규정 준수 및 거버넌스 관리 : 강력한 데이터 보관 전략을 구현하면 업계 규정 및 정부 요구 사항을 준수하는 동시에 데이터 수명주기 관리를 위한 명확하고 문서화된 추적을 제공하는 데 도움이 됩니다.
- 향상된 재해 복구 : 보관된 데이터는 데이터의 추가 복사본 역할을 하여 예상치 못한 데이터 손실이 발생할 경우 잠재적으로 백업을 제공할 수 있습니다. 그러나 아카이빙을 중요한 데이터에 대한 기본 백업 솔루션으로 취급해서는 안 됩니다.
데이터 보관의 과제
- 보관된 데이터 검색 : 보관 기술 및 스토리지 솔루션에 따라 보관된 데이터를 검색하는 과정은 느리고 복잡할 수 있습니다. 저장소 솔루션을 선택할 때 검색 시간과 저장소 비용 간의 균형을 고려하십시오.
- 스토리지 인프라 복잡성 : 여러 스토리지 솔루션, 보관 전략 및 데이터 액세스 패턴을 관리하면 데이터베이스 인프라 관리 및 유지 관리가 더욱 복잡해집니다.
- 보관 전략 설계 및 설계 : 효과적인 데이터 보관 전략을 평가, 설계 및 구현하려면 조직의 데이터, 인프라 및 요구 사항에 대한 깊은 이해가 필요합니다.
- 데이터 무결성 문제 : 데이터를 세심하게 관리하지 않으면 데이터 보관 시 잠재적으로 데이터 무결성 문제가 발생할 수 있습니다. 보관된 데이터의 정확한 추적과 정확한 복원은 필수적입니다.
데이터 보관 모범 사례
관계형 데이터베이스에서 데이터 보관 전략의 성공을 보장하려면 다음 모범 사례를 고려하십시오.
- 데이터 액세스 패턴 이해 : 관계형 데이터베이스 시스템의 데이터 액세스 패턴을 종합적으로 분석하고 문서화합니다. 이 정보는 보관해야 할 데이터와 특정 요구 사항에 가장 적합한 스토리지 전략을 결정하는 데 도움이 됩니다.
- 데이터 보존 정책 수립 : 명확하고 시행 가능한 데이터 보존 정책을 통해 비즈니스 요구 사항 및 업계 규정에 따라 데이터를 보관하고 보존할 수 있습니다. 조직의 변화하는 요구 사항을 반영하기 위해 데이터 보존 정책을 정기적으로 검토하고 업데이트하세요.
- 효율적인 스토리지 솔루션에 투자 : 비용, 보안, 접근성의 적절한 균형을 제공하는 스토리지 솔루션을 선택하세요. 조직과 고유한 요구 사항에 가장 적합한 옵션을 찾으려면 온프레미스 및 클라우드 기반 옵션을 모두 고려하세요.
- 보관 프로세스 자동화 : 데이터 보관 프로세스를 자동화하면 수동 개입이 최소화되고 인적 오류가 줄어들며 효율성이 향상됩니다. AppMaster 와 같은 no-code 도구를 활용하여 프로세스를 간소화하고 자동화하세요.
- 우수한 거버넌스 관행 확립 : 데이터 보관과 관련된 강력한 규정 준수 및 거버넌스 관행을 구현합니다. 여기에는 문서화, 직원 교육, 액세스 제어 및 보안 조치 시행이 포함됩니다.
- 보관 프로세스 테스트 및 검증 : 엄격한 테스트를 수행하여 생산 시스템이나 데이터 무결성에 부정적인 영향을 주지 않고 보관 프로세스가 효과적이고 효율적으로 작동하는지 확인합니다.
- 정기적인 모니터링 및 최적화 : 데이터 보관 전략을 지속적으로 모니터링하고 최적화하여 시간이 지남에 따라 발생할 수 있는 문제나 비효율성을 해결합니다. 분석, 로그 분석 및 경고를 활용하여 성능 및 스토리지 비용을 사전에 관리합니다.
이러한 모범 사례를 따르고 관계형 데이터베이스의 데이터 보관의 이점과 과제를 이해함으로써 조직의 고유한 요구 사항을 해결하면서 쿼리 성능을 향상하고, 저장소 비용을 절감하고, 업계 규정을 준수하는 데이터 보관 전략을 개발할 수 있습니다.
