[데이터넷] 정부기관의 IT 관리자는 여러 다른 유형의 IT 운영을 관리한다. 여기에는 데브섹옵스(DevSecOps)의 탄생을 주도한 데브옵스(DevOps)도 포함된다. 이제 데이터 기반 조직은 IT 운영과 데이터 과학을 연결시키고 데이터 분석 사용을 가속화하기 위해 새로운 운영 개념을 도입하고 있는데, 그것이 바로 데이터옵스(DataOps)다.

데브옵스, 데브섹옵스와 마찬가지로 데이터옵스는 단순히 단일 기술이나 여러 기술의 집합이 아닌 그 이상의 개념이다. 데이터옵스 환경에서 데브옵스 조직은 데이터 과학자들과 긴밀하게 협업한다. 개발자, 보안, 운영팀 간 협업하는 것과 유사하게 여러 부서가 애자일한 방식으로 긴밀하게 협업한다.

분석 속도 가속
데브옵스가 개발 속도를 높이기 위한 것이라면 데이터옵스는 분석 속도를 가속화하기 위해 만들어진 개념이다. 데이터옵스 조직은 다양한 소스에서 수집한 데이터를 사용해 애플리케이션을 신속하게 개선함으로써 더욱 가치 있는 사용자 경험을 지속적으로 제공할 수 있다.

일례로 매일 수천 건의 실업보상금을 처리하는 공공 고용서비스기관 웹사이트와 매주 수백만 건의 시민들의 요구사항을 처리하는 미 연방 정부 웹사이트를 생각해보자. 데이터옵스 조직은 사람들이 이들 웹사이트를 어떻게 이용하고, 어떤 기능을 사용하며 어떤 피드백을 제공하는지 등 이 곳에서 얻은 정보를 활용해 애플리케이션을 반복적으로 개선하는 데 사용할 수 있는 실용적인 인텔리전스로 변환한다. 이들 조직은 이러한 작업을 지속적으로 수행하는데, 주로 스크럼과 스프린트와 같이 데브옵스 환경에서 발견되는 동일한 원칙과 전략을 이용한다.

데이터옵스 조직의 목표는 단순하다. 바로 데이터를 수집하고 분석하며 실행에 옮긴 후 이 모든 과정을 다시 수행하는 것이다.

총체적인 모니터링 기능 필수
목표는 단순할지라도 실제 데이터 관리 프로세스는 결코 쉬운 것이 아니다. 대부분의 기관은 중요한 정보를 수집하고 저장하는데 여러 데이터베이스를 사용하는데, 일부 데이터는 온프레미스 환경에 저장되며 나머지는 클라우드에 저장된다.

또 온프레미스 환경과 클라우드에 데이터를 동시에 저장하는 하이브리드 IT 환경도 존재한다. 이러한 복잡성으로 인해 데이터옵스 조직은 데이터를 효과적으로 관리하고 매핑하는데 어려움을 겪게 된다.

따라서 데이터옵스 조직은 이러한 환경에서 온프레미스, 클라우드와 하이브리드 IT 환경 등 데이터베이스 생태계를 총체적으로 파악하고 저장 데이터(data at rest)와 전송 중 데이터(data in flight)를 모니터링할 수 있어야 한다. 이를 통해 데이터옵스 조직은 다음과 같은 여러 영역에서 중요한 작업을 수행할 수 있다.

• 데이터 거버넌스(Data governance): 데이터옵스 조직은 데이터 거버넌스를 통해 데이터를 안전하고 고품질 상태로 유지한다.
• 데이터 매핑(Data mapping): 데이터옵스 조직은 데이터 매핑을 활용해 데이터가 한 지점에서 다른 지점으로 이동하는 경로를 표시하여 데이터가 무결하게 올바른 대상 필드에 도달하는지 확인한다.
• 데이터 모니터링(Data monitoring): 데이터옵스 조직은 데이터 모니터링으로 전체 데이터베이스 생태계를 시각화할 수 있고 잠재적 문제의 근본적인 원인을 정확히 파악하고 신속히 해결할 수 있다.

데이터옵스의 등장으로 정부 IT 전문가는 이용하는 정부와 시민간에 소통 및 경험을 개선할 수 있는 또 다른 강력한 혁신 툴을 제공하게 됐다. 하지만 이들의 성공은 올바른 데이터 관리 프로세스를 갖추는 데 달려 있다. 데이터 관리에 총체적인 접근 방식을 취하면 데이터옵스 조직이 전체 환경에서 데이터를 더욱 효율적으로 처리할 수 있게 될 것이다.

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