데이터베이스 튜닝 개념​

• 응용프로그램, DB, 운영체제 등을 조정하여 한정된 자원으로 최적의 성능을 얻도록하는 개선 작업
• 처리능력증대, 처리시간단축, 응답시간단축, DB로드시간단축

데이터베이스 튜닝 절차, 튜닝 기법​

데이터베이스 튜닝 절차​

설계단계 튜닝 기법​

구분	내용	비고
정규화	데이터 중복 제거, 함수종속성 제거	무결성 확보
반정규화	성능 향상을 위한 중복 허용	조회 성능 개선
파티셔닝	대용량 데이블 분할 관리	관리효율, 조회성능
인덱스 설계	데이터 접근, 스캔 경로 최적화	CBO, RBO
인덱스 지정	PK, FK 지정	조회, 수정 성능 개선

SQL 튜닝 기법​

구분	내용	비고
쿼리재작성	불필요 연산 제거, 분리	실행계획 분석
조인방식변경	조인방식, 순서 변경	조인 유형 고려
인덱스 활용	적절한 인덱스 사용	제약조건 확인
힌트 사용	최적 실행 계획 제어	옵티마이저 제어

힌트 개념 및 유형​

힌트 개념​

• SQL문에 주석형태로 옵티마이저에게 실행계획을 지시하는 구문
• 옵티마이저의 기본 실행 계획이 최적이 아닐 경우, 성능 개선 가능

힌트 유형​

구분	내용	비고
Scan 힌트	효율적인 데이터 접근방식 선택	테이블 또는 인덱스
Join 힌트	효율적인 조인 방식 선택	특정 조인 방식 지정
Leading 힌트	실행 계획의 조인 순서 제어	조인순서 지정
Set 힌트	워크로드나 특정 쿼리에 최적화된 파라미터 선택	쿼리 변수 오버라이딩

데이터베이스 튜닝시 고려사항​

• 튜닝 전,후 성능 변화를 지속적으로 모니터링하고 필요시 추가 튜닝 (시스템 등) 수행

무결성 개념​

• 사용자가 데이터를 변경할 때 관계, 참조 등의 무결성 제약이나 규칙에 의해 데이터의 일관성과 정확성을 유지하는 것

무결성 유형, 보장방법, 적용방안​

무결성 유형​

개참도사

구분	내용	비고
개체무결성	각 행을 구분하는 유일한 식별자	기본키 사용
참조무결성	외래키는 참조 테이블의 기본키와 일치	외래키 사용
도메인무결성	각 열의 값이 속성에 정의된 도메인 값	데이터 형식, 범위 제한
사용자정의무결성	비지니스 규칙에 따라 사용자 정의	트리거, 프로시저

무결성 보장방법​

구분	내용	비고
응용프로그램	무결성 조건 코드 추가	프로그램상 구현
DB 트리거	Stored Procedure 활용 데이터 변경시 제약 추가	복잡한 요구 구현
제약조건	스키마에 제약조건 설정	변경 용이, 쉬운 구현

무결성 적용방안​

단계	내용	비고
데이터 모델링	모델링시 무결성 유형 고려 정의	무결성 확보 설계
데이터 설계	테이블 생성시 제약조건, 트리거 설정	DBMS 기능 활용
응용프로그램 개발	데이터 입력, 수정, 삭제시 무결성 검사	입력 데이터 검증
운영, 유지보수	주기적인 데이터 값 프로파일링	진단 및 조치

무결성 고려사항​

• 병행제어를 통해 트랜잭션 실패시 무결성을 위반하지 않도록 제어 필요

데이터 마이그레이션 개념​

• 데이터의 정확성과 무결성을 유지하면서, 기존 시스템의 데이터를 새로운 시스템으로 안전히 이전하는 과정
• 마이그레이션 대상 데이터의 품질 확인 및 전략 수립을 위해 진단 프로파일링과 마이그레이션 이후 무결성 확인을 위해 검증 테스트 필요

데이터 마이그레이션 절차도, 세부절차, 프로파일링 기법​

데이터 마이그레이션 절차도​

데이터 마이그레이션 세부절차​

구분	내용	비고
1. 계획 수립	마이그레이션 범위, 목표 정의	리소스 할당, 일정 계획
2. 데이터 프로파일링	데이터 품질 및 구조 분석	AS-IS시스템 품질 관리
3. 데이터 변환	소스 데이터를 타겟 데이터 포맷으로 변환	매핑 테이블 등
4. 데이터 로드	변환된 데이터를 타겟 시스템으로 로드	롤백 전략 수립
5. 검증 테스트	마이그레이션 데이터 검증 및 테스트	데이터 무결성 확인
6. 시스템 전환	새 시스템으로 운영 전환	사용자 교육, 모니터링

데이터 값 진단 프로파일링 기법​

구분	기법	내용
기초 데이터 분석	컬럼 속성 분석	메타데이터 정합성 확인
컬럼 값 분석	누락 값 분석	필수 값이지만 누락 데이터 확인
	값 허용범위 분석	컬럼 속성 범위 내 값 확인
	허용 값 목록 분석	컬럼 허용 값 목록, 집합 확인
	문자열 패턴 분석	문자열 반복시 특성 확인
	날짜 유형 분석	날짜 포맷, 범위 확인
	특수 도메인 분석	주민번호, ISBN 등 특정 패턴 확인
	유일값 분석	유일 컬럼 중복값 확인

데이터 마이그레이션 검증테스트 절차도, 세부절차​

데이터 마이그레이션 검증테스트 절차도​

데이터 마이그레이션 검증테스트 세부절차​

구분	내용	비고
1. 검증팀 구성	데이터 마이그레이션 검증을 담당할 전문가 그룹 구성	데이터 무결성, 정합성 확인
2. 검증 범위 식별	마이그레이션 대상 데이터의 범위와 우선순위 설정	데이터 타입, 크기, 중요도
3. 데이터 검증	마이그레이션된 데이터의 무결성과 정합성 검증	데이터 값 진단 프로파일링 활용 가능
4. 시스템 영향도 파악	마이그레이션 이후 시스템 성능 및 기능에 대한 영향도 분석	이행테스트 결과 보완, 성능 튜닝
5. 시스템 오픈	최종 검증 완료 후 새로운 시스템 오픈 및 운영 시작	모니터링, 대응

데이터 마이그레이션시 고려사항​

• 테이블 크기에 따라 샘플링하여 마이그레이션 필요
• 마이그레이션 실패, 검증 실패시 롤백 시나리오 수립 필요

데이터 품질관리 개념​

• 조직 내 외부 정보시스템 및 이해관계자의 기대를 만족시키기 위해 지속적으로 수행하는 데이터 관리 및 개선활동
• 안정성, 신뢰성, 이용편의성, 공익성 제고

데이터 품질관리 아키텍처, 대상​

데이터 품질관리 아키텍처​

구분	데이터	데이터 구조	데이터관리 프로세스
CDO 개괄적관점	데이터	관리	정책
DA 개념적관점	표준데이터	개념데이터 모델	데이터 표준관리, 요구사항 관리
Modeler 논리적관점	모델데이터	논리데이터 모델	데이터 모델관리, 데이터 흐름관리
DBA 물리적관점	관리데이터	물리데이터 모델	데이터베이스 관리
User 운용적관점	업무데이터	사용자 뷰	데이터 활용관리

데이터 품질관리 대상​

구분	내용	비고
데이터	조직 내 목표 달성을 위해 사용되어지는 전산화된 데이터	데이터 현상값, 데이터 구조값
데이터 구조	데이터를 취급하는 관점에따라 뷰, 모델, 파일, DB로 제공	단계별 데이터 구조, 조직별 데이터 구조
데이터 관리 프로세스	데이터, 데이터 구조, 품질을 유지하기 위한 절차, 조직, 인력	데이터 정의 프로세스, 데이터 변경 프로세스

데이터 품질관리 성숙모형, 구성요소​

데이터 품질관리 성숙모형​

데이터 품질관리 성숙도 구성요소​

구분	내용	비고
데이터 픔질기준	데이터 품질 정의	데이터 유효성, 데이터 활용성
품질관리 프로세스	데이터 품질기준 향상을 위한 필요 프로세스	요구사항 관리, 데이터 구조 관리, 데이터 흐름관리, DB관리, 표준 관리
품질관리 성숙수준	현재 수준 파악 후 5단계 개선 모형 정의	도입, 정형화, 통합화, 정량화, 최적화

데이터 품질관리 성숙 수준​

도형통량최

단계	구분	내용
5	최적화	데이터 품질관리 개선 도출, 지속 적용
4	정량화	정량적 측정 통한 데이터 품질 관리
3	통합화	전사적 연계 통합 관점, 일관성 있는 품질 관리
2	정형화	품질관리 위한 제반 프로세스 정형화
1	도입	데이터 품질관리 문제점 인식, 부분적 활동

뮤테이션 테스트 개념​

• 소스 코드의 일부를 의도적으로 변경하여 테스트 케이스가 이 변경된 코드를 검출할 수 있는지 확인하는 화이트박스 테스트 기법
• 테스트 케이스 유효성 검증, 코드 품질 향상, 테스트 커버리지 보완, 버그 발견

뮤테이션 테스트 구성도, 구성요소, 적용방안​

뮤테이션 테스트 구성도​

뮤테이션 테스트 구성요소​

구분	내용	비고
원본 코드	테스트할 소스 코드	SW 실제 기능을 수행하는 코드
뮤턴트	원본 코드를 변형하여 만든 코드	의도적으로 결함을 삽입한 코드
테스트 케이스	원본 코드와 뮤턴트를 검증하기 위한 테스트 시나리오	다양한 상황을 가정하여 작성된 테스트
킬드 뮤턴트	테스트 케이스가 검출한 뮤턴트	뮤턴트를 정확히 찾아내는 테스트 케이스
라이브 뮤턴트	테스트 케이스가 검출하지 못한 뮤턴트	테스트 케이스의 수정이 필요

뮤테이션 테스트 오퍼레이터​

구분	내용	비고
연산자 교체	코드 내의 연산자를 다른 연산자로 교체	+를 -로, >를 <로 변경
상수 값 변경	코드 내의 상수 값을 다른 값으로 변경	int x = 5;를 int x = 10;으로 변경
조건문 변경	조건문의 논리적 또는 비교 연산자를 변경	if (a > b)를 if (a < b)로 변경
논리적 연산자 변경	논리적 연산자를 다른 연산자로 교체	and를 or로 변경
제어 구조 변경	루프나 조건문 등의 제어 구조를 변경	for 루프를 while 루프로 변경
문장 삭제	코드의 특정 문장을 삭제	변수 할당 문장 또는 조건문 삭제
반환 값 변경	메서드의 반환 값을 다른 값으로 변경	return x;를 return -x;로 변경

뮤테이션 테스트시 고려사항​

• 많은 뮤턴트 생성으로 인한 높은 컴퓨팅 자원과 결과해석에 대한 인적 리소스 필요

CRC 개념​

• 데이터 전송시 무결성을 확인하기 위해 특정한 다항식으로 체크섬을 구하여 오류를 검출하는 방식
• 데이터 전송 신뢰성 향상, 간단한 계산 속도 및 효율성

CRC 구성도, 구성요소, 적용방안​

CRC 구성도​

CRC 구성요소​

구분	내용	비고
데이터	전송하거나 저장하려는 원본 데이터 블록	원본 데이터
생성 다항식	오류 검출을 위한 기준 다항식	CRC 생성 기준
CRC 계산기	데이터 블록에 대해 CRC 값을 계산하는 알고리즘	하드웨어 또는 소프트웨어
코드워드	원본 데이터에 CRC 값을 추가한 최종 데이터 블록	전송 또는 저장될 데이터

CRC 적용방안​

구분	내용	비고
네트워크 통신	TCP/IP, Ethernet 등에서 데이터 패킷의 무결성을 확인	다양한 통신 프로토콜에 사용
저장 장치	하드 드라이브, SSD, CD/DVD 등에서 데이터 무결성 보장	저장된 데이터의 오류 검출
파일 전송	FTP에서 데이터 전송 중 발생할 수 있는 오류를 검출	파일 전송 프로토콜에 적용
임베디드 시스템	마이크로컨트롤러 등에서 데이터 전송 무결성 확인	내장형 시스템의 데이터 통신 신뢰성 보장

CRC 고려사항​

• CRC-32 등 표준 다항식 사용으로 안전성, 상호 운용성 확보

엣지컴퓨팅 개념​

• 데이터가 생성되는 위치 근처에서 데이터를 처리하고 저장하는 분산 컴퓨팅 모델
• 빠른 응답속도, 대역폭 효율, 민감정보 로컬 처리로 인한 보안 강화

엣지컴퓨팅 구성도, 구성요소, 적용방안​

엣지컴퓨팅 구성도​

엣지컴퓨팅 구성요소​

구분	내용	비고
클라우드	대규모 데이터 저장, 분석	중앙 관리
엣지 노드	데이터 처리, 저장, 필터링	디바이스와 클라우드 간 데이터 중재
엣지 디바이스	데이터를 수집, 전송, 로컬 처리	IoT 디바이스, 스마트폰 등

엣지컴퓨팅 적용방안​

구분	내용	비고
자율주행차	센서, 데이터 실시간 처리	실시간 판단, 주행
스마트시티	교통, 안전, 에너지 실시간 분석	관리 효율성
헬스케어	환자 데이터 실시간 모니터링	원격 진료

엣지컴퓨팅 장단점​

구분	요소	내용
장점	대기시간 감소	데이터가 클라우드로 전송되지 않고 근거리에서 처리되어 응답 속도 향상
	비용절감	데이터 전송 및 클라우드 사용 비용 절감, 네트워크 부하 감소
	실시간 데이터 처리	실시간 분석 및 반응이 필요한 IoT, 자율주행, 스마트 팩토리 등에 적합
단점	데이터 보안 문제	분산된 환경으로 인해 보안 취약점 증가, 데이터 암호화 및 접근 통제 필요
	복잡한 아키텍처	클라우드 대비 관리 및 운영 복잡성 증가, 유지보수 비용 증가

엣지컴퓨팅 고려사항​

• 매터 등 IoT 표준 프로토콜을 사용하여 확장성 대응
• 분산 환경의 로컬 데이터 보안을 위해 E2E 암호화 필요
• 탄소인지컴퓨팅 패러다임으로 데이터센터의 탄소 사용량을 절감하기 위해, 엣지컴퓨팅 활성화 필요

MIV 개념​

• 다수의 카메라로 3D 캡쳐한 영상을 6DoF지원하여 압축하는 비디오 압축 표준
• VR, AR 등 몰입형 미디어에 대한 압축 지원

MIV 구성도, 구성요소, 적용방안​

MIV 구성도​

아틀라스

MIV 구성요소​

구분	기술	내용
인코더	TMIV 인코더	다수의 텍스터, 기하정보 활용 인코딩
	비디오 인코더	공간 중복 제거 후 인코딩, 아틀라스 포맷기반 HEVC, VCC 코덱으로 전송
디코더	비디오 디코더	비트스트림을 영상으로 디코딩, 아틀라스 포맷으로 MIV 디코더 전달
	MIV 디코더	후처리, 공간 시점 영상 합성, 사용자 움직임에 따른 뷰포트 생성

MIV 적용방안​

구분	방안	비고
VR, AR 컨텐츠	몰입감 높은 컨텐츠 제작	6DoF
스포트 중계	다양한 시점에서 경기 관람	현장감
교육 컨텐츠	실감형 교육 컨텐츠 제작	체험형

MIV 고려사항​

• 압축 기술 뿐아니라 5G 네트워크를 통해 데이터를 1Gbps 이상으로 송신 필요

CXL 개념​

• 프로세서와 메모리 사이의 고속, 고용량 연결의 위한 개방형 표준 인터페이스
• PCIe 인터페이스의 메모리 일관성과 공유 기능 부족, 고성능, 저지연 데이터 전송과 메모리 일관성 제공, 효율성 향상

CXL 구성도, 구성요소, 적용사례​

CXL 구성도​

CXL 구성요소​

구분	내용	비고
CXL.io	초기설정, 가상화, 장치 연결 등 입출력 프로토콜	PCIe 호환
CXL.cache	메모리 캐시 일관성 제공, CPU와 가속기 간의 빠른 데이터 전송 가능	낮은 지연, 고속 전송, MESI 프로토콜
CXL.mem	메모리 공유 및 풀링 기능 제공, 여러 장치 간의 메모리 자원 공유 가능	고대역폭 메모리 접근, 메모리 풀링

CXL 적용사례​

구분	사례	비고
데이터 센터	고성능 컴퓨팅, AI 가속기와 CPU 간의 고속 데이터 전송	높은 대역폭과 낮은 지연 시간 요구 환경
클라우드 서비스	클라우드 기반의 자원 효율적인 데이터 처리, 메모리 풀링을 통한 자원 공유	유연한 자원 할당 및 확장성 제공
스토리지 시스템	고속 NVMe SSD와 CPU 간의 데이터 전송 최적화	데이터 액세스 속도 향상, 스토리지 병목 현상 해결

CXL 유형, PCIe 비교​

CXL 유형​

구분	내용	비고
CXL Type 1	메모리 일관성 없이 I/O 가속기를 연결하여 고속 데이터 전송을 지원	단순 I/O 연결, 낮은 지연 시간, 스마트 NIC
CXL Type 2	메모리 일관성을 유지하며 CPU와 가속기 간의 데이터 전송을 지원	CPU와 가속기 간의 일관성 유지, CPU, 고밀도컴퓨팅
CXL Type 3	메모리 풀링을 통해 여러 장치 간의 메모리 자원을 공유하고 관리	메모리 공유 및 풀링 기능, 메모리 확장, 스토리지클래스

CXL PCIe 비교​

구분	PCIe	CXL
기능	데이터 전송, I/O 장치 연결	데이터 전송, 메모리 일관성, 메모리 공유
지연 시간	낮은 지연 시간	매우 낮은 지연 시간
호환성	다양한 I/O 장치와 호환	PCIe와 호환되며, 추가 메모리 및 가속기와도 호환
메모리 일관성	없음	보장
메모리 공유	없음	메모리 풀링 및 자원 공유 가능
주요 사용처	일반적인 컴퓨터 및 서버의 I/O 장치 연결	데이터 센터, 고성능 컴퓨팅, 클라우드 컴퓨팅
버전	PCIe 5.0	CXL 3.0

CXL 고려사항​

• 다양한 벤더의 하드웨어 간의 호환성 확보 필요

트리정렬 개념​

• 이진 탐색 트리를 만들어 데이터를 정렬하는 알고리즘
• 각 요소에 따라 부모노드의 자식을 좌,우로 결정

트리정렬 개념도, 특징, 적용방안​

트리정렬 개념도​

• 중위 순회로 정렬

트리정렬 특징​

구분	내용	비고
시간복잡도	균형이 무너지면 최악케이스	$O(nlogn)$ $O(n^2)$
공간복잡도	트리구조 저장 구조 필요	$O(n)$
안정성	동일한 값의 순서 보장 불가	불안정 정렬
사용 트리	트리 균형을 유지해야 성능 향상	BST, AVL 등

트리정렬 적용방안​

구분	내용	비고
데이터 셋	중간 크기의 데이터 세트에 가장 효과적인 정렬	빅데이터인 경우 메모리 사용량 폭증
데이터 분포	랜덤으로 분포된 데이터 정렬시 효율적	군집의 경우, 편향트리 처리