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Dev/Article

DataOps(Data Operations)

by Luigi.yoon 2025. 3. 17.

✅ 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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