본문으로 건너뛰기

데이터옵스, 데브옵스

· 약 3분
Eunkwang Shin
Eunkwang Shin
Owner

130

데이터옵스, 데브옵스 개념​

  • 데이터옵스: 데이터 분석/관리 프로세스에 DevOps 원칙을 적용하여 분석 처리의 효율성을 높이는 방법론
  • 데브옵스: 개발과 운영을 통합하여 SW개발주기를 단축하고 품질을 향상시키는 방법론
  • 데이터 요구사항, 비지니스 요구사항에 실시간으로 대응하기 위해 필요성 대두

데이터옵스, 데브옵스 개념도, 구성요소, 적용방안​

데이터옵스, 데브옵스 개념도​

데이터옵스, 데브옵스의 구성요소​

구분데이터옵스데브옵스
목표데이터 파이프라인 자동화개발, 배포, 운영 자동화
프로세스데이터 수집, 저장, 처리, 분석, 시각화, 품질관리계획, 개발, 빌드, 테스트, 배포, 운영, 모니터링
조직데이터엔지니어, 데이터과학자, 데이터분석가, DBA개발자, QA엔지니어, 보안엔지니어, 시스템엔지니어
도구Apache Airflow, SparkJenkins, GitLab
협업기업 전체 데이터 관련 부서IT부서
기대효과스토리지, 워크플로우, 데이터파이프라인 최적화짧은 개발주기, 지속적 통합, 배포

데이터옵스의 추가적인 고려사항​

  • AI를 활용하는 MLOps로까지 확장하여, 데이터 기반의 의사결정을 더 빠르게 가져갈 수 있음.