데이터 작업 팀 구성원 구성
클라우드 규모 분석 아키텍처는 일련의 핵심 원칙을 사용하여 설계되었습니다.
핵심 원칙
셀프 서비스 활성화: 프로젝트 팀이 자체적으로 작업할 수 있도록 하여 애자일 개발 방법을 지원하도록 합니다.
거버넌스: Azure 플랫폼에서 가드레일을 적용하여 프로젝트 팀이 권한 내에서만 함수를 보고, 변경하고, 실행할 수 있도록 합니다.
간소화된 배포: 조직 내에서 공통 정책을 사용하여 팀이 신속하게 확장하고 일부 핵심 디자인 및 아티팩트에서 경험이 적은 팀을 지원할 수 있도록 합니다.
역할 및 팀
클라우드 규모 분석 전반에서는 기능 단위로 분리된 수평적 팀에서 벗어나, 민첩하고 다양한 도메인에 걸친 수직 통합 팀으로의 전환을 권장합니다. 데이터 운영 팀은 컨트롤 플레인에서 거버넌스를 구동하는 데 중점을 두고, 데이터 애플리케이션 팀은 제품으로서의 데이터를 만드는 데 집중합니다. 이러한 차별화를 위해서는 애플리케이션 개발에 더 부합하는 패턴에 대한 조직의 변경이 필요합니다. 예를 들어, 각 애플리케이션에는 요구 사항을 구체화하고 도메인 간 팀과 협력하여 제품을 완료하는 제품 소유자가 있습니다. 이 경우 제품은 소비를 위한 데이터입니다.
자세한 내용은 Azure 클라우드 규모 분석을 위한 역할 및 팀 이해를 참조하세요.
배포 및 운영
배포 프로세스 및 데이터 작업(DataOps) 모델은 이러한 핵심 원칙 중 일부를 지원하는 필수 부분입니다. 조직에서 원칙에 맞게 조정하는 데 권장되는 지침은 다음과 같습니다.
- 인프라를 코드로 사용합니다.
- 회사 내에서 핵심 사용 사례를 다루는 템플릿을 배포합니다.
- GitHub 포크 및 분기에 대한 전략을 포함하는 배포 프로세스를 따릅니다.
- 중앙 리포지토리를 유지하고 데이터 관리 랜딩 존을 배포합니다.
식별 가능하고 개별적인 기술을 가진 기여자는 데이터 플랫폼 인프라를 중앙에서 제어하고 데이터 관리 랜딩 존에 대한 공통 데이터 인프라 조각과 다양한 데이터 랜딩 존을 빌드 및 배포하는 플랫폼 그룹을 설정해야 합니다. 또한 플랫폼 그룹은 데이터 애플리케이션 팀이 데이터 애플리케이션을 캡처, 처리, 저장 및 유지 관리하는 데 도움이 되는 독립적인 기술을 빌드, 소유 및 제공할 수 있습니다.
플랫폼 그룹은 빅 데이터 저장, 제품 데이터 버전 관리, 데이터 파이프라인 구성/구현, 데이터 식별 해제 등을 위한 도구를 포함할 수 있는 셀프 서비스 방식으로 서비스를 제공해야 합니다. 이러한 유형의 도구는 워크플로의 병목 상태를 최소화하고 새 데이터 제품을 만들기 위한 리드 타임을 줄이는 데 핵심적인 요소입니다.
플랫폼 그룹은 목표를 달성하기 위해 이 섹션에 설명된 모범 사례를 따라야 합니다. 다른 데이터 제품 팀은 다음 문서의 모범 사례를 사용하여 데이터를 테스트하고 자동화해야 합니다.
자세한 내용은 Azure 클라우드 규모 분석을 위한
다음 단계
Azure 클라우드 규모 분석을 위한 팀 이해