✅ DataOps란?
**DataOps(Data Operations)**는
데이터 파이프라인의 개발, 배포, 운영을 자동화·표준화하여, 신뢰할 수 있고 민첩한 데이터 전달을 실현하는 방법론 및 문화입니다.
즉, 데이터 엔지니어링 + DevOps + Lean + Agile의 결합으로
- 빠르고 안정적인 **데이터 처리 흐름(ETL/ELT/Streaming)**을 만들고,
- 협업과 자동화, 모니터링, 테스트를 통해 품질과 생산성을 높이는 데 목적이 있습니다.
📊 DataOps Lifecycle
단계 | 설명 |
Plan | 데이터 요구사항 정의 및 설계. 비즈니스 요구에 따른 데이터 흐름 계획 수립 |
Code | 데이터 파이프라인, 처리 로직, 변환 스크립트 등 개발 |
Build | 코드 및 구성 요소를 통합 및 빌드. 데이터 파이프라인 구성 자동화 포함 |
Test | 데이터 품질, 유효성, 정확성, 성능 등을 테스트 |
Release | 테스트 완료된 파이프라인/코드를 운영 환경으로 릴리즈 |
Deploy | 릴리즈된 구성 요소를 실제 운영 환경에 배포 |
Operate | 데이터 파이프라인을 운영 및 유지 관리. 장애 대응 및 자원 최적화 포함 |
Monitor | 데이터 흐름, 품질, 지연, 오류 등을 모니터링하여 이상 탐지 및 경고 |
- Data Observability는 이 모든 과정에 걸쳐 데이터 품질, 신뢰성, 흐름의 투명성 확보를 목표로 지속적으로 작동합니다.
🔧 DataOps의 핵심 구성요소
구성 요소 | 설명 |
데이터 파이프라인 자동화 | ETL/ELT 코드의 빌드, 테스트, 배포 자동화 (CI/CD for 데이터) |
테스트 및 검증 자동화 | 데이터 품질 테스트, 스키마 검사, 이상 탐지 |
협업 및 버전 관리 | 코드와 설정의 Git 기반 관리, 멀티팀 협업 |
관측성(Observability) | 데이터 지연, 실패, 이상 탐지를 위한 모니터링 도입 |
운영 안정성 | 롤백, 재시도, 에러 추적 등 운영 안정성 확보 |
🔍 DataOps의 특징
✅ 데이터 중심의 DevOps
- 코드뿐만 아니라 데이터 자체의 품질과 흐름을 CI/CD처럼 관리
- 데이터 지연, 누락, 드리프트 등을 자동 탐지 및 대응
✅ Lean & Agile 철학 적용
- 빠른 배포, 반복 가능한 개선, 협업 중심 문화 강조
- 실험적 분석 환경과 프로덕션 환경 간의 간극 축소
✅ 테스트와 모니터링의 자동화
- 데이터 파이프라인도 코드처럼 테스트 (TDD for Data)
- 스키마 변경, Null 비율, 유효값 체크 등을 자동 검증
📦 관련 도구 및 기술 스택 예시
설명 | 도구 예시 |
오케스트레이션 | Airflow, Dagster, Prefect |
테스트 | Great Expectations, Deequ, Soda |
배포 자동화 | dbt Cloud, GitHub Actions, Jenkins |
모니터링/관측 | Monte Carlo, Databand, OpenLineage |
협업 | Git, Slack, Jira 등과 연동 |
✅ 결론 요약
관점 | DataOps |
정의 | 데이터 파이프라인을 DevOps처럼 관리하고 최적화하는 방법론 |
핵심 목표 | 데이터의 빠르고 신뢰성 있는 전달 |
자동화 범위 | ETL/ELT의 CI/CD, 테스트, 모니터링 |
주요 차별점 | 데이터 자체의 품질과 흐름에 집중, 테스팅·관측성 강조 |
도입 효과 | 데이터 오류 감소, 배포 속도 향상, 협업 체계화 |
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