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데이터 플랫폼 설계와 구축 : 클라우드 데이터 플랫폼 구축 시 고려사항
에이콘 클라우드 컴퓨팅 시리즈1 ㅣ 다닐 즈부리브스키, 구본아 ㅣ 에이콘출판 ㅣ Designing Cloud Data Platforms
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  • 발행일
2022년 04월 15일
  • 페이지수/크기/무게
448page/189*237*29/1106g
  • ISBN
9791161756370/116175637X
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  • 시리즈 도서
에이콘 클라우드 컴퓨팅 시리즈(총16건)
AWS 쿡북 : 개념과 예제를 다루는 실용 안내서     31,500원 (10%↓)
카프카 스트림즈와 ksqlDB 정복 : 실시간 데이터 처리     36,000원 (10%↓)
데이터 플랫폼 설계와 구축 : 클라우드 데이터 플랫폼 구축 시 고려사항     36,000원 (10%↓)
클라우드 네이티브 트랜스포메이션 : 클라우드를 도입하기 위한 치밀한 준비     36,000원 (10%↓)
멀티 클라우드로의 전환 : 알맞은 멀티 클라우드 솔루션 찾아보기     31,500원 (10%↓)
  • 상세정보
  • 엔터프라이즈 데이터 플랫폼 설계 유용한 개념과 사례를 알아보자! 잘 설계된 데이터 플랫폼의 파이프라인, 스토리지 시스템과 API는 온프레미스 데이터 센터에서 발생하는 복잡한 유지보수 문제와 무분별한 증설, 확장작업을 없애 준다. 클라우드 데이터 플랫폼 설계 패턴을 배우면 어떤 클라우드 공급업체를 사용하더라도 성능을 극대화할 수 있다. 데이터 플랫폼의 유연성을 높이고 비용을 절감하는 6계층 접근 방식을 소개한다. 다양한 소스에서 데이터를 수집하기 위한 패턴을 찾고, 클라우드 공급업체에서 제공하는 서비스를 활용하는 방법을 배울 수 있다.
  • ◈ 이 책에서 다루는 내용 ◈ ◆ 정형 및 비정형 데이터 세트에 대한 모범 사례 ◆ 클라우드 기반 머신러닝 툴 ◆ 메타데이터와 실시간 분석 ◆ 디펜시브 아키텍처, 액세스, 보안 ◈ 이 책의 대상 독자 ◈ 데이터 플랫폼이 무엇인지, 클라우드의 장점을 활용한 데이터 플랫폼 설계란 무엇인지 궁금한 독자들을 위한 책이다. 데이터 플랫폼 솔루션을 설계할 때 참고할 수 있는 내용을 상세히 다루고 있으며 기술과 비즈니스 간의 연관성을 기반으로 설명했기에 데이터 분석가, 비즈니스 분석가, 프로덕트 오너와 같이 아키텍처, 솔루션 설계를 직접 수행하지 않더라도 솔루션 개념과 원리를 이해할 수 있다. 스트리밍 방식과 배치 방식, 스키마 관리, 기타 주요 디자인 요소 등과 같은 주제를 설계 관점에서 주로 서술한다. ◈ 이 책의 구성 ◈ 1장, '데이터 플랫폼 소개'에서는 클라우드 데이터 플랫폼의 개념부터 시작해 데이터 플랫폼이 필요하게 된 배경과 동향을 간단히 설명한다. 클라우드 데이터 플랫폼 설계 시 필요한 핵심 구성 요소를 설명한다. 2장, '데이터 웨어하우스만이 아닌 데이터 플랫폼인 이유'에서는 클라우드 데이터 플랫폼과 클라우드 데이터 웨어하우스의 차이점을 비교한다. 3장, '빅 3의 활용과 확대: 아마존, 마이크로소프트 애저, 구글'에서는 개념적 플랫폼 아키텍처를 좀 더 설명한 후, AWS, 애저, 구글 클라우드 플랫폼에서 제공하는 서비스와 툴이 이 아키텍처의 각 레이어와 어떻게 매핑되는지 설명한다. 4장, '플랫폼으로 데이터 가져오기'에서는 데이터 플랫폼으로 데이터를 수집하는 방식을 집중해서 다룬다. 관계형 데이터베이스, 파일, 스트리밍, SaaS 시스템의 API 활용 등을 설명한다. 5장, '데이터의 구성과 처리'에서는 데이터 플랫폼에서 데이터를 가장 잘 구조화해서 처리하는 방법을 설명하고, 설정 방식 파이프라인과 데이터 처리 단계의 일반적인 개념을 소개한다. 6장, '실시간 데이터 처리 및 분석'에서는 실시간 데이터 처리와 분석, 실시간 수집과 실시간 처리의 차이, 실시간 데이터의 구성 방법과 변환 방법을 설명한다. 7장, '메타데이터 계층 아키텍처'에서는 메타데이터 계층의 기술적 개념과 이것이 필요한 이유를 설명하고, 기술 메타 데이터 모델의 옵션, 구축 옵션, 현재 시장에 출시된 몇 가지 상용 솔루션과 오픈소스 솔루션을 간단히 소개한다. 8장, '스키마 관리'에서는 스키마 관리 관련 개선 필요 사항들을 알아보고, 접근해볼 수 있는 개선 방식을 몇 가지 알려준다. 그리고 스키마 진화를 모던 데이터 플랫폼에서는 어떻게 대응해야 하는지를 설명한다. 9장, '데이터 액세스 방법과 보안'에서는 데이터 소비자의 다양한 유형과 데이터 액세스 포인트를 설명한다. 데이터 웨어하우스, 애플리케이션 액세스, 머신러닝 사용자, BI와 리포팅 툴 등이다. 10장, '비즈니스 가치 제고를 위한 데이터 플랫폼 활용'에서는 비즈니스 가치를 창출하기 위한 데이터 플랫폼 활용 방법을 설명하고 데이터 플랫폼 프로젝트의 성공을 위해 다뤄야 할 문제점을 논의한다. ** ◈ 옮긴이의 말 ◈ 이 책의 저자들은 업계 실무 경험과 사업 경험을 겸비하고 있어 이론적 내용보다 실무적인 경험을 기반으로 한 지식 위주로 알려준다. 이 책은 우리 사회와 기업의 화두인 디지털 전환이라는 말을 한 번도 사용하지 않는다. 그런데 이 책을 디지털 전환의 실행력 확보 관점에서 읽으면 클라우드, 애자일, 데이터 영역에서의 기술과 구축 역량과 사례들을 보여주고 있다는 것을 알게 된다. 즉 클라우드의 적극적인 활용, 다양한 데이터 분석 기술 활용, 새로운 필요 역할 식별과 수행, ...
  • 1장. 데이터 플랫폼 소개 1.1 데이터 웨어하우스에서 데이터 플랫폼으로의 이동과 관련된 동향들 1.2 데이터의 속도, 규모, 다양성이 증가하는 상황에서 데이터 웨어하우스의 한계 1.2.1 데이터의 다양성 1.2.2 데이터 규모 1.2.3 데이터 속도 1.2.4 세 가지 V 1.3 데이터 레이크가 대안이 될 수 있을까? 1.4 퍼블릭 클라우드 활용 1.5 클라우드, 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스: 클라우드 데이터 플랫폼의 등장 1.6 클라우드 데이터 플랫폼의 빌딩 블록(building block) 1.6.1 수집 계층 1.6.2 스토리지 계층 1.6.3 처리 계층 1.6.4 서비스 계층 1.7 클라우드 데이터 플랫폼이 세 가지 V를 다루는 방법 1.7.1 데이터의 다양성 1.7.2 데이터 규모 1.7.3 데이터 속도 1.7.4 추가 V 두 가지 1.8 공통 유스 케이스 요약 2장. 데이터 웨어하우스만이 아닌 데이터 플랫폼인 이유 2.1 클라우드 데이터 플랫폼과 클라우드 데이터 웨어하우스: 실용적 측면 2.1.1 데이터 소스 자세히 살펴보기 2.1.2 클라우드 데이터 웨어하우스만 활용한 사례 2.1.3 클라우드 데이터 플랫폼 아키텍처 사례 2.2 데이터 수집 2.2.1 애저 시냅스로 직접 데이터 수집 2.2.2 애저 데이터 플랫폼...
  • 다닐 즈부리브스키 [저]
  • 전 세계 기업을 위한 대규모 데이터 인프라를 설계하고 지원하는 데 평생을 바쳤다. 10년 전에 IT 서비스 회사인 파티안(Pythian)에서 다양한 대규모 인터넷 회사의 오픈소스 데이터베이스 시스템을 관리하면서 경력을 쌓기 시작했다. 하둡의 초기 챔피언이었으며, 대규모 하둡 분석 인프라 구조를 설계하고 구현하는 팀을 관리하면서 하둡 클러스터 배포에 대한 책을 저술했다. 퍼블릭 클라우드가 데이터 인프라에 미칠 영향을 예상해 클라우드 데이터 서비스의 얼리 어답터였으며 전 세계 수십 개 기업을 위한 퍼블릭 클라우드 플랫폼 3사 모두에서 최신 클라우드 기반 데이터 플랫폼을 설계하고 구현했다. 서핑을 열렬히 즐겨서 노바스코샤 주 핼리팩스에 거주하며 일 년에 12개월 동안 파도를 타며 자유시간을 보낸다.
  • 구본아 [저]
  • SK주식회사 C&C에 입사해 클라우드 아키텍트, 특히 애저 서비스를 활용한 Landing Zone 구축, Cloud Migration 등 전통 온프레미스 환경에서 클라우드 환경으로 전환하고자 힘쓰고 있다. 클라우드를 접목한 마이크로서비스, AI 플랫폼 구축 등 새로운 서비스에 관심이 많고, 빅데이터 분야에도 관심이 많아 공모전에 참여해 수상한 이력이 있다. 데이터에서 유의미한 정보를 찾고 알맞게 데이터를 가공하거나 높은 예측력을 위해 모델링하는 등의 역할을 했다.
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