2015.12.28

기고 | 백업 전략에서도 중요성 커지는 '데이터 분석'

Joe Garber | Network World
데이터는 현대 기업 활동의 핵심이다. 오늘날 데이터는 클라우드와 기업 내부, 네트워크의 종단 등 모든 곳에 머무르거나 그 사이를 오가고 있으며, 그 속도 역시 과거 그 어느 때보다 빨라졌다. 이처럼 데이터의 복잡도와 영역, 규모의 확장이 동시다발적으로 일어나고 있는 오늘날의 상황은 전통적인 데이터 백업 및 복구 방법론을 무용지물로 만들며 IT부서에 새로운 과제를 던져주고 있다.

이 문제를 처리하려면 기업에겐 2가지 측면에 대한 실제적인 시각이 있어야 한다. 첫째는 운영 활동 전반(로드, 클라이언트, 리소스, 서비스 수준 등)에 어떻게 접근할지에 대한 시각이고, 둘째는 정보 자체에 대한 시각이다. 이제는 과거 그 어느 때보다 비즈니스 탄력성 확보와 개선 과정에서 애널리틱스의 역할이 중요해졌다.

기업들이 데이터 백업과 복구 활동에 적용할 수 있는 기본적인 분석 유형으로는 환경 분석(environmental analysis), 회고 분석(retrospective analysis), 예측 분석(predictive analysis), 규범 분석(prescriptive analysis) 4가지가 있다. 이들 각각은 우리에게 네트워크 전반에 대한 시각을 제공하는 창 역할을 하며, 이들을 복합적으로 이용함으로써 우리는 데이터 우선 순위 설정, 리소스 활용 예측, 리스크 경감, 인프라 최적화 등 리소스 및 비용 관리와 관련한 다양한 효익을 확보할 수 있게 된다. 한마디로 ‘전략적 백업’의 가능성이 열리게 되는 것이다.

단순히 한 기업과 이를 둘러싼 주위 환경만을 지키는 전통적인 백업 및 복구 과정은 이제 무용지물이 됐다. 클라우드, 모바일, 가상 플랫폼 등 좀더 넓은, 그리고 유동적인 공간들이 지원 영역에 편입돼 가고 있기 때문이다. 이 공간들의 특성과 거기에 보관된 데이터를 제대로 이해하지 못한다면 기업들의 가치 창출에는 한계가 있을 것이다. 4가지 분석 유형 중 환경 분석은 IT가 보다 투명한 방식으로 정보를 관리, 백업, 전달할 방법을 정의할 수 있도록 함으로써 비즈니스의 전반적인 목표를 보다 잘 지원할 수 있도록 하는 방법론이다.



전략적 분석이란 표준적 백업 프로세스에 분석, 최적화 과정을 더해 완성되는 활동이다.

회고 분석을 통해 팀은 최적화 영역에 대한, 그리고 백업 프로세스와 리소스 활용의 건전성과 성공 여부에 대한 시각을 확보할 수 있다. 과거의 백업 프로세스와 인프라 활용에 대한 지식을 갖춤으로써 우리는 애플리케이션의 중요도에 따라 리소스 접근 우선권을 설정하고, 결과적으로 백업 과정을 제시간에, 보다 온전하게 완료할 수 있다.

회고 분석을 위해서는 데이터 유형이나 그것들의 상대적 중요도 등 정보에 대한 보다 심도 있는 시각이 필요하다. 이 시각을 이용해 기업들은 보유한 데이터를 자동으로 분류하고 그 내용을 정의하며, 그것의 비즈니스적 중요도를 이해할 수 있고, 그러한 정보들에 기초해 데이터의 백업 방법과 시점에 관한 가이드라인을 설정할 수 있다. IT 임원들은 이러한 애널리틱스 형태를 활용함으로써 백업 시스템의 자원, 역량 활용을 최적화할 수 있고, 그에 따라 데이터 보호와 관련한 효익과 더불어 장기적으로는 규제 준수와 관련한 효익도 얻을 수 있다.

회고 분석은 백업 및 복구 활동과 관련한 기업 내부의 세 관계자인 백업 관리자, 인프라 관리팀, 최고임원을 한데 묶어주는 역할을 하는 방법론이다. 회고 분석을 통해 이 세 관계자는 자사의 기대 서비스 수준 충족 역량을 확인할 수 있고, 동작 성공에 대한 논리적인 기록을 보유함으로써 자신들이 속한 산업이나 시장의 특수한 규제 혹은 관리 필요를 충족할 수 있는 전문성을 갖추게 된다.

예측 분석은 백업 및 복구 활동에서 그 중요성이 강조되는 활동이다. 이는 기존의 데이터 패턴을 분석해 기업들이 미래의 리소스 수요와 잠재적인 리소스 충돌을 예측해 볼 수 있도록 하는 방법론이다. 이러한 지식을 통해 IT팀은 추가적 용량을 구매하는 등 미래 수요를 충족하기 위한 계획을 선행적으로 실행해 문제를 해결할 수 있다.

예측 애널리틱스는 백업 및 복구 활동을 관리하는데 필요한 운영적 수요를 경감하는 데에도 도움을 준다. 관리자는 자신들의 스토리지 용적이 한계에 도달하는 시점을 사전에 이해함으로써 팀원들을 그 상황에 대비시킬 수 있다. 이에 더해 데이터 증가 패턴에 대한 시각을 통해 잠재적 갈등과 리소스 경합 문제를 포착함으로써 증가하는 백업 소요 시간의 문제를 좀더 적절히 다룰 수 있다는 점 역시 예측 분석을 통해 확보할 수 있는 가치다. 이처럼 잠재적 문제 가능성들을 발생 전에 포착하게 된 점은 IT조직들에 많은 변혁을 가져다 줬다.

보다 확장된 시각에 기초해 오늘날의 기업들은 유지적인 백업 활동에 더불어 미래 용적 및 인프라 수요에 대비하는 데에도 자원을 투자하게 됐다. 또 예측 애널리틱스는 최근 산업의 주요 경향 중 하나인 자동화를 촉진하는 데에도 중요한 역할을 했다. 보호 정책 적용과 백업 리소스 배분 과정에서 이뤄진 자동화는 기업들이 백업 및 복구 플랜을 운영하고 모든 기기를 보호망 안에 편입시키는 과정에 소요하는 노력을 큰 폭으로 줄여줬다. 즉 시간과 예산, 관리 노력의 효율성이 증진된 것이다.

규범 분석은 IT에 기존에 배치되어 있는 백업 설비들의 효율성을 극대화하고 핵심 프로세스를 간소화하며, 교정 시간을 개선하는 효익을 얻으며 지지 기반을 넓히고 있는 백업 및 복구 방법론이다.

인프라 전반을 책임지는 IT운영팀에게 이러한 분석 방법론은 발생한 문제를 시각적으로 이해하는 단서이자 그것을 해결할 단계로 이용될 수 있다. 문제 해결 과정에서 백업팀과 IT운영팀 사이의 공동 언어로 기능할 수 있다는 점 역시 규범 분석이 가지는 중요한 가치다. 이는 또한 백업 작업의 에러 상황이나 (테이프 라이브러리, 드라이브, 디스크 시스템 등) 물리적 리소스를 시각적으로 제시함으로써 발생한 문제와 그것의 해결 방안을 명확히 설명하는 역할도 한다.

요약하자면, 오늘날 IT가 다뤄야 하는 정보 소스의 규모와 다양성, 속도는 이전과는 비교할 수 없게 확장됐으며, 이를 온전히 다루기 위해서는 시장을 새롭게 이해하고 증가하는 수요에 맞춘 보다 확장된 정보 관리 방법론을 시행해야 하는 것이다. 이제 우리에겐 단순한 대응을 넘어선, 보다 적극적이고 선행적인 백업/복구 방법론이 필요하다.

그리고 이렇게 백업 및 복구 활동을 최적화할 첫 단계가 바로 위에 소개된 4개의 애널리틱스 방법론이다. 이를 통해 우리는 현재를 넘어 미래의 환경 역시 보다 탄력적으로 개편할 수 있게 될 것이다. 애널리틱스는 기업의 전반적인 데이터 전략을 훨씬 더 명료하게 바라볼 수 있게 해주는 도구며, 기업들은 이를 네트워크에 적용함으로써 자신들이 수집, 저장, 관리하는 데이터에 대해 보다 깊이 있는 시각을 확보하게 될 것이다. 또 애널리틱스는 기업의 정보 관리 필요에 기반해 관리 데이터를 확인, 최적화함으로써 운영 효율성을 개선하고 리스크를 경감하는 데에 역시 기여할 수 있다.

오늘날의 데이터 환경은 이전과 비교할 수 없이 역동적이고 다채로우며, 복잡해지고 있다. 이러한 상황에 이전과 동일한 백업, 복구 전략을 적용한다는 것은 단순한 비효율을 넘어 기업의 데이터, 그리고 당신의 업무를 위험에 빠뜨릴 수 있는 실수다. 기업들에겐 전략적 백업이 필요하다. 그리고 비즈니스 탄력성을 개편하는 이 과정에서 애널리틱스를 무엇보다 중요하게 다뤄야 할 첫 단추임을 기억하자.

*Joe Garber는 HPE의 정보 관리 & 거버넌스 마케팅 담당 VP이며, 네트워크월드는 포트스케일 CEO가 작성한 기고문을 수정해 제품 홍보와 관련된 내용을 삭제했으며 기고문이 네트워크월드의 편집방향과 다를 수 있음을 밝혀둔다. ciokr@idg.co.kr
 



2015.12.28

기고 | 백업 전략에서도 중요성 커지는 '데이터 분석'

Joe Garber | Network World
데이터는 현대 기업 활동의 핵심이다. 오늘날 데이터는 클라우드와 기업 내부, 네트워크의 종단 등 모든 곳에 머무르거나 그 사이를 오가고 있으며, 그 속도 역시 과거 그 어느 때보다 빨라졌다. 이처럼 데이터의 복잡도와 영역, 규모의 확장이 동시다발적으로 일어나고 있는 오늘날의 상황은 전통적인 데이터 백업 및 복구 방법론을 무용지물로 만들며 IT부서에 새로운 과제를 던져주고 있다.

이 문제를 처리하려면 기업에겐 2가지 측면에 대한 실제적인 시각이 있어야 한다. 첫째는 운영 활동 전반(로드, 클라이언트, 리소스, 서비스 수준 등)에 어떻게 접근할지에 대한 시각이고, 둘째는 정보 자체에 대한 시각이다. 이제는 과거 그 어느 때보다 비즈니스 탄력성 확보와 개선 과정에서 애널리틱스의 역할이 중요해졌다.

기업들이 데이터 백업과 복구 활동에 적용할 수 있는 기본적인 분석 유형으로는 환경 분석(environmental analysis), 회고 분석(retrospective analysis), 예측 분석(predictive analysis), 규범 분석(prescriptive analysis) 4가지가 있다. 이들 각각은 우리에게 네트워크 전반에 대한 시각을 제공하는 창 역할을 하며, 이들을 복합적으로 이용함으로써 우리는 데이터 우선 순위 설정, 리소스 활용 예측, 리스크 경감, 인프라 최적화 등 리소스 및 비용 관리와 관련한 다양한 효익을 확보할 수 있게 된다. 한마디로 ‘전략적 백업’의 가능성이 열리게 되는 것이다.

단순히 한 기업과 이를 둘러싼 주위 환경만을 지키는 전통적인 백업 및 복구 과정은 이제 무용지물이 됐다. 클라우드, 모바일, 가상 플랫폼 등 좀더 넓은, 그리고 유동적인 공간들이 지원 영역에 편입돼 가고 있기 때문이다. 이 공간들의 특성과 거기에 보관된 데이터를 제대로 이해하지 못한다면 기업들의 가치 창출에는 한계가 있을 것이다. 4가지 분석 유형 중 환경 분석은 IT가 보다 투명한 방식으로 정보를 관리, 백업, 전달할 방법을 정의할 수 있도록 함으로써 비즈니스의 전반적인 목표를 보다 잘 지원할 수 있도록 하는 방법론이다.



전략적 분석이란 표준적 백업 프로세스에 분석, 최적화 과정을 더해 완성되는 활동이다.

회고 분석을 통해 팀은 최적화 영역에 대한, 그리고 백업 프로세스와 리소스 활용의 건전성과 성공 여부에 대한 시각을 확보할 수 있다. 과거의 백업 프로세스와 인프라 활용에 대한 지식을 갖춤으로써 우리는 애플리케이션의 중요도에 따라 리소스 접근 우선권을 설정하고, 결과적으로 백업 과정을 제시간에, 보다 온전하게 완료할 수 있다.

회고 분석을 위해서는 데이터 유형이나 그것들의 상대적 중요도 등 정보에 대한 보다 심도 있는 시각이 필요하다. 이 시각을 이용해 기업들은 보유한 데이터를 자동으로 분류하고 그 내용을 정의하며, 그것의 비즈니스적 중요도를 이해할 수 있고, 그러한 정보들에 기초해 데이터의 백업 방법과 시점에 관한 가이드라인을 설정할 수 있다. IT 임원들은 이러한 애널리틱스 형태를 활용함으로써 백업 시스템의 자원, 역량 활용을 최적화할 수 있고, 그에 따라 데이터 보호와 관련한 효익과 더불어 장기적으로는 규제 준수와 관련한 효익도 얻을 수 있다.

회고 분석은 백업 및 복구 활동과 관련한 기업 내부의 세 관계자인 백업 관리자, 인프라 관리팀, 최고임원을 한데 묶어주는 역할을 하는 방법론이다. 회고 분석을 통해 이 세 관계자는 자사의 기대 서비스 수준 충족 역량을 확인할 수 있고, 동작 성공에 대한 논리적인 기록을 보유함으로써 자신들이 속한 산업이나 시장의 특수한 규제 혹은 관리 필요를 충족할 수 있는 전문성을 갖추게 된다.

예측 분석은 백업 및 복구 활동에서 그 중요성이 강조되는 활동이다. 이는 기존의 데이터 패턴을 분석해 기업들이 미래의 리소스 수요와 잠재적인 리소스 충돌을 예측해 볼 수 있도록 하는 방법론이다. 이러한 지식을 통해 IT팀은 추가적 용량을 구매하는 등 미래 수요를 충족하기 위한 계획을 선행적으로 실행해 문제를 해결할 수 있다.

예측 애널리틱스는 백업 및 복구 활동을 관리하는데 필요한 운영적 수요를 경감하는 데에도 도움을 준다. 관리자는 자신들의 스토리지 용적이 한계에 도달하는 시점을 사전에 이해함으로써 팀원들을 그 상황에 대비시킬 수 있다. 이에 더해 데이터 증가 패턴에 대한 시각을 통해 잠재적 갈등과 리소스 경합 문제를 포착함으로써 증가하는 백업 소요 시간의 문제를 좀더 적절히 다룰 수 있다는 점 역시 예측 분석을 통해 확보할 수 있는 가치다. 이처럼 잠재적 문제 가능성들을 발생 전에 포착하게 된 점은 IT조직들에 많은 변혁을 가져다 줬다.

보다 확장된 시각에 기초해 오늘날의 기업들은 유지적인 백업 활동에 더불어 미래 용적 및 인프라 수요에 대비하는 데에도 자원을 투자하게 됐다. 또 예측 애널리틱스는 최근 산업의 주요 경향 중 하나인 자동화를 촉진하는 데에도 중요한 역할을 했다. 보호 정책 적용과 백업 리소스 배분 과정에서 이뤄진 자동화는 기업들이 백업 및 복구 플랜을 운영하고 모든 기기를 보호망 안에 편입시키는 과정에 소요하는 노력을 큰 폭으로 줄여줬다. 즉 시간과 예산, 관리 노력의 효율성이 증진된 것이다.

규범 분석은 IT에 기존에 배치되어 있는 백업 설비들의 효율성을 극대화하고 핵심 프로세스를 간소화하며, 교정 시간을 개선하는 효익을 얻으며 지지 기반을 넓히고 있는 백업 및 복구 방법론이다.

인프라 전반을 책임지는 IT운영팀에게 이러한 분석 방법론은 발생한 문제를 시각적으로 이해하는 단서이자 그것을 해결할 단계로 이용될 수 있다. 문제 해결 과정에서 백업팀과 IT운영팀 사이의 공동 언어로 기능할 수 있다는 점 역시 규범 분석이 가지는 중요한 가치다. 이는 또한 백업 작업의 에러 상황이나 (테이프 라이브러리, 드라이브, 디스크 시스템 등) 물리적 리소스를 시각적으로 제시함으로써 발생한 문제와 그것의 해결 방안을 명확히 설명하는 역할도 한다.

요약하자면, 오늘날 IT가 다뤄야 하는 정보 소스의 규모와 다양성, 속도는 이전과는 비교할 수 없게 확장됐으며, 이를 온전히 다루기 위해서는 시장을 새롭게 이해하고 증가하는 수요에 맞춘 보다 확장된 정보 관리 방법론을 시행해야 하는 것이다. 이제 우리에겐 단순한 대응을 넘어선, 보다 적극적이고 선행적인 백업/복구 방법론이 필요하다.

그리고 이렇게 백업 및 복구 활동을 최적화할 첫 단계가 바로 위에 소개된 4개의 애널리틱스 방법론이다. 이를 통해 우리는 현재를 넘어 미래의 환경 역시 보다 탄력적으로 개편할 수 있게 될 것이다. 애널리틱스는 기업의 전반적인 데이터 전략을 훨씬 더 명료하게 바라볼 수 있게 해주는 도구며, 기업들은 이를 네트워크에 적용함으로써 자신들이 수집, 저장, 관리하는 데이터에 대해 보다 깊이 있는 시각을 확보하게 될 것이다. 또 애널리틱스는 기업의 정보 관리 필요에 기반해 관리 데이터를 확인, 최적화함으로써 운영 효율성을 개선하고 리스크를 경감하는 데에 역시 기여할 수 있다.

오늘날의 데이터 환경은 이전과 비교할 수 없이 역동적이고 다채로우며, 복잡해지고 있다. 이러한 상황에 이전과 동일한 백업, 복구 전략을 적용한다는 것은 단순한 비효율을 넘어 기업의 데이터, 그리고 당신의 업무를 위험에 빠뜨릴 수 있는 실수다. 기업들에겐 전략적 백업이 필요하다. 그리고 비즈니스 탄력성을 개편하는 이 과정에서 애널리틱스를 무엇보다 중요하게 다뤄야 할 첫 단추임을 기억하자.

*Joe Garber는 HPE의 정보 관리 & 거버넌스 마케팅 담당 VP이며, 네트워크월드는 포트스케일 CEO가 작성한 기고문을 수정해 제품 홍보와 관련된 내용을 삭제했으며 기고문이 네트워크월드의 편집방향과 다를 수 있음을 밝혀둔다. ciokr@idg.co.kr
 

X