소프트웨어 아키텍처 패턴 응용 [상]

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클라우드로의 마이그레이션 프로젝트 진행시 위험관리

클라우드 컴퓨팅 패러다임의 빠른 보급과 클라우드 인프라스트럭처 도입으로 인한 혜택이 가시화되면서 많은 조직과 기업을 유혹하고 있다. 물론 조직은 비용을 줄이고, 위험을 최소화하면서 클라우드 아키텍처로 마이그레이션하여 이익을 최대화하는 것이 매우 중요할 것이다. 이러한 클라우드로의 마이그레이션 프로젝트를 성공하기 위해서는 진행과정 중의 위험관리가 프로젝트 전체적인 품질을 결정하는 데에 큰 영향을 미치는 요소라 볼 수 있다. 프로젝트의 관리기법 중 ‘위험관리’ 는 무엇을 말하며, 클라우드로의 마이그레이션 시 어떤 위험관리들을 해야 하는지, KBS 기술본부 시스템운용부 강자원 기술사를 통해 알아보았다.



Q) 프로젝트의 위험관리 (Risk Management) 란 무엇을 뜻하나요?
프로젝트에서 ‘위험’ 이란 프로젝트의 정상적인 납기, 품질, 원가에 영향을 줄 수 있는 사건을 의미하며, 이를 식별하고 분석하여 대응하는 과정이라 볼 수 있는데요. 여기서의 ‘위험관리’ 는 프로젝트의 성공적인 수행을 보장하고, 불확실성과 위험요소를 지속적으로 관리하고 제거할 수 있으며, 수행 중 발생하는 위험 요소를 사전에 감지하고 제거할 수 있어, 프로젝트를 성공으로 이끌 수 있도록 하는 중요한 기법의 하나라고 볼 수 있습니다.
이러한 위험관리는 아래와 같은 프로세스로 수행됩니다. [ 표 1 참조 ]



Risk Planning : 프로젝트 위험에 대한 계획 및 실행 방법 결정
Risk identification : 위험 요인을 프로젝트 진행단계마다 식별하고 문서화
Risk Analysis : 정량적 분석과 정성적 분석으로 나뉘며 식별된 위험의 영향력과 발생가능성을 평가하여 위험의 우선순위를 결정하여 대응 계획을 수립하는 근거로 활용
Risk Response Planning : 우선순위표를 이용하여 위험의 영향력과 발생 가능성을 기준으로 대응 계획을 수립
Risk Monitoring & Control : 프로젝트 수명주기 동안 현존하는 위험을 감시, 새로운 위험을 식별, 위험 감소계획 수립 및 영향평가 수행

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빅데이터 - 활용 편

지난 공학트렌드에서는 빅데이터 수집, 정제, 분석, 그리고 시각화에 대해 살펴보았다. 데이터를 수집해서 불필요한 데이터를 걸러내고 필요한 데이터를 알아보기 쉽게 시각화하여 사용자에게 제공하여 빅데이터를 활용할 수 있다. 이번 시간에는 빅데이터 사례를 살펴보면서 빅데이터 아키텍처와 빅데이터 활용에 대해 알아보기로 한다.


빅데이터 아키텍처

빅데이터 수집 후 비즈니스 모델과 구축 전략에 따라 다양한 방법으로 데이터가 저장된다 . 데이터가 실시간으로 발생하는 데이터 수집계 (Real-Time Ecosystem) 는 기존의 일반적인 저장 방법을 사용해 데이터를 저장한다 . 이렇게 모인 데이터는 양에 상관없이 저장될 수 있도록 하둡 분산계 (Hadoop Ecosystem) 에 분산되어 저장된다 . 이렇게 저장된 데이터를 분석과 시각화계 (Analytic & Visualization) 에서 분석하여 의미 있는 데이터를 찾아내고 시각화를 통해 정리된 결과를 볼 수 있다 ( 그림 1 참조 ).

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블로그 그룹 포스팅 1기 모집

  SW공학센터 블로그에 정기적으로 글을 게재하고 싶은 분을 찾습니다. 

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