각 기업이 매일같이 데이터를 수집, 분석, 저장하는 가운데 클라우드는 전례 없는 데이터 공급의 통로가 되었습니다. 그에 따라 데이터의 일관성과 정확성을 유지하고 개인 정보를 보호하는 것이 필요합니다. 안타깝게도 사소한 오류나 결함처럼 보이는 것이 의사 결정, 영업, 고객 관리를 비롯한 각종 일상 업무에 매우 불리하게 작용하곤 합니다.
저장된 데이터를 손쉽게 분류하고 분석하려면, 기존 데이터베이스와 동기화하고 정기적으로 구문 분석을 수행하면서 데이터 무결성도 유지해야 합니다. 이에 따라 데이터 동기화는 오늘날 각 기업이 데이터 관리에 활용하는 무엇보다 중요한 툴 중 하나입니다.
이 프로세스는 우수한 팀워크 및 고객 경험을 통해 정확하고 안전하며 업데이트된 데이터를 보장합니다. 기업은 이를 모두 동기화함으로써 불일치, 오류, 중복, 기타 버그 없이 정리, 개선, 업데이트된 데이터를 얻을 수 있습니다.
재즈 콘서트에서 연주자와 악기가 동기화되지 않으면 어떻게 될까요? 각각의 사운드가 따로놀면서 전혀 유쾌하지 않은 경험이 될 것입니다. 마찬가지로 우리가 일상 생활을 영위하고 각 측면을 조정하는 데 꼭 필요한 시계도 혼란을 방지하기 위해 동기화가 필요합니다.
이 원칙이 비즈니스 세계에도 적용됩니다. 기업을 운영하고 성장시키려면 해당 부서, 목표, 직원, 소프트웨어 애플리케이션을 동기화해야 합니다. 그러나 모든 기업이 목표 및 부서 간 조정의 핵심을 알고 있으나, 데이터 동기화의 중요성은 간과하곤 합니다.
본 가이드에서는 데이터 동기화와 관련된 모든 것, 구현 방법 및 데이터 동기화가 중요한 이유를 살펴봅니다.
기업이 상이한 소스 및 소프트웨어 애플리케이션을 포괄하여 데이터를 통합함으로써 해당 시스템 내의 데이터 일관성을 보장하는 데 사용되는 프로세스입니다. 상시 프로세스로, 신규 데이터와 기존 데이터에 적용됩니다.
클라우드에서 저장 및 제공하는 방대한 데이터는 기업에 여러 과제를 제기합니다. 다른 한편으로는 빅데이터를 위한 솔루션이기도 합니다. 최신 데이터 솔루션은 쉽고 빠른 툴을 통해 단순 작업을 생략하고 시스템 전반의 데이터를 조율합니다.
동기화로 데이터의 정확성, 컴플라이언스, 보안을 보장하면서 성공적인 팀워크와 고객 경험을 실현합니다. 아울러 데이터 소스와 다양한 엔드포인트 간 정합성을 유지합니다. 즉, 데이터가 들어오면 이를 정리하는 툴이 있습니다. 또 다른 툴에서는 오류, 중복, 일관성 검사를 수행합니다. 그런 다음 데이터가 사용되거나 저장됩니다.
원격 동기화는 모바일 네트워크를 통해 수행되지만, 로컬 동기화는 나란히 배치된 컴퓨터, 디바이스, 시스템 간에 수행됩니다. 효율적인 시스템이 있으면, 데이터 레코드 전체에서 모든 기업 데이터의 일관성이 보장됩니다. 따라서 뭔가 변경되면 이러한 변경 사항이 실시간으로 모든 시스템에서 업그레이드되고 반영되어야 합니다. 이러한 노력으로 실수를 방지하고 개인 정보를 확실히 보호하면서 최신 데이터의 가용성을 보장할 수 있습니다.
동기화에는 2가지 조건이 갖춰져야 합니다.
데이터베이스 동기화는 여러 데이터베이스 간에 데이터 일관성을 구현하는 것이며, 이를 위해 변경 사항을 자동으로 주고받습니다. 차츰 데이터 통일화가 이루어지는데, 가장 간단한 사례는 소스 데이터베이스의 데이터를 대상으로 가져오는 것입니다. 그러면 소스(마스터) 데이터베이스에 변경된 사항이 대상 데이터베이스에 적용되어야 합니다.
각 테이블에 데이터베이스 동기화 기본 키가 하나씩 있고, 이는 하나의 행만 식별해야 합니다. 그러면 데이터 유지 보수 프로세스가 대폭 간소화되고 동기화 속도도 빨라집니다.
아래와 같이 데이터베이스 동기화에는 다양한 유형이 있습니다.
데이터 동기화는 수동 데이터베이스 업데이트, 소스 데이터베이스 변경 시 실행되는 Python 스크립트, ETL을 사용하는 완전 자동화된 데이터 파이프라인 등 다양한 방식으로 수행됩니다. 어떤 경우든 이 프로세스는 다음 단계로 진행됩니다.
데이터 동기화 프로세스에서 대상 데이터베이스의 데이터가 변경된 것을 발견합니다. 이를 위해 테이블 내에서 플래그를 설정하거나, 스크립트를 사용하여 마지막으로 수정된 파일 날짜를 정기적으로 확인하는 등 여러 가지 방법이 사용됩니다.
동기화에서 전체를 복제하는 것은 아닙니다. 이 프로세스에서는 버전을 비교하거나 변경 로그를 확인하거나 새 값을 나타내는 플래그를 찾는 방식으로, 변경이 발생한 인스턴스를 식별하면 됩니다.
동기화 프로세스는 변경 사항을 확인하고 추출한 다음 두 가지 방법 중 하나로 데이터 이동을 예약합니다.
데이터 전송 프로세스는 웹 또는 파일 전송 프로세스를 통해 진행되기도 합니다. 동기화에서 ETL 플랫폼을 사용하는 경우, 수작업 없이 자동 백그라운드 업데이트를 처리합니다.
두 데이터 인스턴스가 동일하지 않을 경우 수신 데이터는 변환 단계를 거치는데, 여기에는 데이터 정리 및 통일화가 포함됩니다.
동기화 프로세스는 수신된 변경 사항을 대상 데이터에 기록하기 위해 다음과 같은 방법 중 하나를 사용합니다.
목표는 어떤 손실도 없이 각 데이터 인스턴스를 업데이트하는 것입니다.
업데이트된 시스템에서 여러 방법 중 하나로 업데이트 성공을 확인합니다. 예를 들어, 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API)에서 업데이트를 처리하는 경우 성공을 확인하는 메시지가 표시됩니다. 이 확인 메시지를 보내는 데 실패할 경우, 이 프로세스에서는 업데이트 재시작을 시도하거나 오류 메시지를 표시합니다.
아래의 설명대로 데이터 동기화에는 몇 가지 방법이 있습니다.
파일 동기화 및 버전 관리 툴은 여러 개의 파일 카피본을 한꺼번에 변경할 수 있습니다. 이와 달리 DFS 및 미러 툴은 더 구체적인 용도로 사용됩니다.
아래에서는 동기화, 통합, 복제, 데이터 푸시를 정의하고 차이점을 설명합니다.
기업은 수많은 애플리케이션 및 소프트웨어 프로그램을 통해 데이터를 수집하고 처리합니다. 100가지 이상의 소프트웨어 툴을 사용하여 작업을 실행하는 곳도 있습니다. 그에 따라 직원은 서로 다른 애플리케이션에서 동일한 데이터 세트를 보게 됩니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
결국 각기 다른 소스로부터 방대한 정보가 들어오기 때문에 데이터베이스 간에 통신하지 않으면 무질서해지고 앞뒤가 안 맞게 됩니다.
서로 다른 애플리케이션에서 동일한 데이터가 표시되게 하는 것은 개별 팀에도 중요합니다. 통합과 동기화가 이루어지지 않을 경우, 직원이 애플리케이션에서 업데이트 데이터를 직접 재입력해야 하는데, 만만치 않은 일입니다. 게다가 오류에도 취약하여 더 많은 불일치가 발생할 수 있습니다.
데이터가 동기화되지 않은 상태에서는 다음과 같은 여러 문제점으로 이어질 수 있습니다.
이처럼 부실한 데이터 품질 및 관리 때문에 기업에서 부담하는 비용이 연간 수백만 달러에 달합니다.
데이터를 동기화하면 해당 기업은 비즈니스의 모든 측면을 명확하게 파악하고, 투명하게 커뮤니케이션할 수 있습니다. 그리고 실행 가능하고 신뢰할 만한 리포트를 생성합니다. 아울러 공통의 목표 아래 여러 팀이 힘을 모아 팀워크를 발휘하고 정보에 입각한 의사 결정을 수행할 수 있습니다.
클라우드 기반 데이터 및 모바일 디바이스에 대한 액세스가 증가함에 따라, 데이터 동기화의 핵심 가치도 커집니다. 모바일 디바이스가 모든 기업에 보급되면서 여러 새로운 문제점과 해결책이 등장했습니다. 이 디바이스는 기본적인 작동에 데이터를 사용하고 웹사이트, 이메일, 애플리케이션에서는 개인 정보도 사용합니다.
따라서 사용자가 생성하는 정보 및 최종 대상에 대한 상시 업데이트가 안전하게 이루어져야 합니다. 또한 동기화 프로세스가 가능하려면 무결하고 일관되며 업데이트된 데이터가 필요합니다. 그래야 제품 및 서비스가 제 기능을 하고, 보안, 컴플라이언스 등과 같은 데이터 거버넌스 문제가 해결됩니다.
상충하는 데이터로 인한 데이터 품질 저하 및 오류 때문에 결국 신뢰를 잃을 수도 있습니다. 시스템 전 범위에서 데이터 동기화를 올바르게 구현한 기업은 다음과 같은 여러 영역에서 더 우수한 성과를 거두게 됩니다.
더 나아가 데이터 가용성을 보장하고 적시에 오류를 해결함으로써 시간을 절약하는 것은 물론 신제품 개발, 전략적 의사 결정, 마케팅과 같은 중요 비즈니스 개발 프로세스에 집중할 수 있습니다. 데이터 동기화는 모두에게 유익합니다.
궁극적으로 데이터 동기화는 성공적인 기업 운영 및 확장을 가능하게 합니다.
데이터 동기화는 다음과 같은 다양한 시나리오에서 유용합니다.
동기화는 둘 이상의 데이터 소스 간에 일관성을 유지하는 데 도움이 됩니다. 따라서 한 소스가 업데이트되면, 다른 모든 소스에 미러링됩니다. 예컨대 고객 주소가 CRM, 청구 시스템, 고객의 전자 상거래 계정, 주문 이행 시스템과 같은 데이터베이스의 여러 위치 및 애플리케이션에 나타날 수 있습니다.
따라서 고객이 전자 상거래 계정에서 주소를 변경하면, 변경 사항은 동기화 프로세스를 사용하는 다른 모든 시스템에 반영되어야 합니다.
데이터가 여러 곳에 존재할 수 있기 때문에 클라우드 컴퓨팅 및 분산 시스템에서 동기화는 꼭 필요합니다. 동기화를 통해 사용자는 항상 최신 데이터 버전에 액세스할 수 있고, 각자의 업데이트가 저장됩니다.
예컨대 DropBox, OneDrive와 같은 클라우드 서비스를 사용할 때, 사용자는 어떤 디바이스에서 문서를 만들고 클라우드에 저장한 다음 다른 애플리케이션, 웹 브라우저 또는 디바이스에서 열 수 있습니다. 클라우드 서버는 모든 변경 사항을 반영 및 저장하고, 연결된 모든 디바이스를 강제로 업데이트하여 이전 버전을 최신 카피본으로 대체합니다.
동기화는 하이브리드 통합, 즉 데이터가 온프레미스 및 Microsoft Azure, AWS, Google Cloud Platforms 등과 같은 클라우드 서비스에 저장되는 경우에도 도움이 됩니다. AWS 데이터 동기화, Azure 데이터 동기화와 같은 프로세스는 데이터를 전송 및 저장하기 전에 데이터 강화, 필터링, 변환, 집계를 수행합니다. 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 이는 비즈니스 운영 중단 없이 데이터 정확성과 일관성을 유지하면서 실시간으로 이루어집니다.
데이터 복제는 데이터 웨어하우스와 같은 리포지토리에 데이터를 저장할 때 사용됩니다. 그러나 데이터를 업데이트하려면 실시간 동기화가 필요합니다. 예를 들어 재해 복구 시나리오에서는 최신 데이터 스냅샷이 필요하므로, 정기적으로 백업을 동기화함으로써 심각한 데이터 유실을 방지할 수 있습니다.
동기화에는 관계형 데이터베이스의 구조 수정과 같은 중요한 변경 사항이 포함될 수 있습니다. 따라서 이 프로세스에서 테이블을 추가 및 삭제하고 열 이름을 바꾸는 작업이 수행되기도 합니다. 예를 들어 GDPR에서 사용자에게 쿠키 기본 설정 관련 질문을 하도록 규정했을 때, 대상 기업은 추가된 정보를 저장하기 위해 새로운 데이터베이스 열, 때로는 완전히 새로운 테이블을 도입해야 했습니다. 이러한 변경 사항은 네트워크를 통해 모든 데이터베이스 인스턴스에 반영되어야 합니다.
다음과 같은 동기화 사용 사례도 있습니다.
데이터를 동기화하면 다음과 같은 이점이 있습니다.
데이터 동기화가 클라우드 및 온프레미스 시스템에서 정상적인 최신 데이터를 유지하기란 쉽지 않습니다. 다음과 같은 과제를 해결해야 합니다.
다음을 비롯하여 다양한 유형의 데이터 동기화 솔루션을 사용할 수 있습니다.
베리타스는 SyncNetBackupData를 통해 NetBackup 데이터 동기화를 지원합니다. 특정 자산에 동기화 플래그가 지정될 때마다 API를 호출합니다. 그런 다음 시스템 업데이트에서 해당 자산을 선택합니다. 이 프로세스는 트래픽 상태 지표를 다시 계산하기 전에 이미지 및 보호 대상을 가져옵니다.
기본적으로 자산 100개 단위의 배치를 5분 이내에 또는 가져오기 대상으로 표시된 자산이 더 이상 없을 때까지 처리합니다. 또한 지금 백업(Backup Now) 요청에서 특정 자산을 높은 우선순위로 표시하지 않는 한, 가장 먼저 추가된 자산부터 처리합니다.
동기화가 실패하면, 시스템은 얼마 동안 동기화 잠금 상태가 되었다가 다른 자산을 처리하는 방식으로 백로그를 방지합니다.
데이터 동기화 솔루션에는 다양한 선택이 있으므로, 다음 질문에 답할 수 있는 명확한 전략이 필요합니다.
운영상의 문제를 해결할 기본 통합 툴이 애플리케이션에 포함된 경우도 있습니다. 예를 들어 NetBackup은 데이터를 동기화하는 가장 안전하고 편리하고 직관적인 방법을 제공합니다. 그렇지 않으면 해당 애플리케이션에 적합한 하나 이상의 iPaaS 솔루션이 필요할 수 있습니다.