IT 신기술 및 SW 개발 트렌드 정보

(1) IT 신기술

1. 인공지능의 개념

- 인간의 지적능력을 인공적으로 구현하여 컴퓨터가 인간의 지능적인 행동과 사고를 모방할 수 있도록 하는 소프트웨어

- 기계학습은 인공지능의 분야 중 하나로, 인간의 학습 능력과 같은 기능을 컴퓨터에서 실현하고자 하는 기술

 

▼기계학습에 대한 분류

분류	설명	사례
지도학습	입력 X에 대한 출력 목표값을 제시하여 학습(입출력의 쌍으로 구성된 학습 예제들로부터 입력을 출력으로 사상하는 함수를 학습)	신경망, 회귀 분석
비지도 학습	입력 X에 대해 목표값을 스스로 추론하여 학습	K-means 알고리즘, 주성분 분석
강화학습	입력X에 대해 행위의 포상을 기억하고 학습	Q-Learning, 몬테카를로 트리 탐색

 

▼ 기계학습 모델

• 인공신경망 : 생물학의 신경망에서 영감을 얻은 통계학적 학습 알고리즘
• 회귀 분석 : 관찰된 연속형 변수들에 대해 두 변수 사이의 모혀을 구한 뒤 적합도를 측정해 내는 분석 방법
• K-means 알고리즘 : 데이터 집단을 K개의 임의의 집단으로 군집화하고, 집단내의 거리를 측정하여, 더 이상 이동하지 않는 그룹으로 군집화 하는 군집 알고리즘
• 주성분 분석(PCA) : 고차원 공간의 표본들을 선형 연관성이 없는 저차원 공간으로 변환하는 알고리즘
• Q-learning : 특정 상태에서 취할 수 있는 각 행동에 대해 효용 값을 미리 계산하여 마르코프 의사결정 과정에서 최적의 정책을 찾는 강화학습 기법
• 몬테카를로 트리 탐색 : 최소, 최대 알고리즘의 성능을 개선하여 전체 경로 탐색이 불가능할때 효율적 경로 탐색이 가능한 알고리즘

 

▼ 딥러닝 알고리즘

• 심층신경망(DNN) : 입력계층과 출력 계층 사이의 다단계의 은닉계층을 통해서 비선형 관계에 대한 모델링 가능한 인공신경망
• 합성곱 신경망(CNN) : 필터에 의한 컨볼루션과 서브샘플링 과정을 반복하는 비지도 학습으로 입력 데이터의 특징을 극대화하면서 차원을 축소하는 딥러닝 알고리즘
• 순환 신경망(RNN) : 연속된 데이터상에서 이전 순서의 은닉 노드의 값을 저장한 이후, 다음 순서의 입력 데이터로 학습할 때 이전의 값을 이용, 연속적인 정보의 흐름을 학습에 이용하는 딥러닝 알고리즘

 

2. 블록체인

- 블록체인은 분산 데이터베이스의 한 형태로 분산 노드의 운영자에 의한 임의조작이 불가능 하도록 고안되어 지속적으로 성장하는 데이터 기록 리스트인 블록을 연결한 모음

 

[1] 블록체인 동작과정

1. 거래 : A라는 소유자가 B라는 사람에게 특정 금액의 거래를 하게 되는 관계
2. 암호화 : 거래에 대한 내용들이 블록 하나에 저장, 블록에는 암호화 진행
3. 상호연결 : 거래가 모여서 블록 A를 생성하게 되고, 일련의 순서대로 이전의 블록 B, C와 연결되어 하나의 거대한 관리대장이 됨
4. 분산저장 : 거래에 참여한 여러 대의 컴퓨터들이 모두 장부를 똑같이 가짐

 

[2] 블록체인 주요 기술

• 분산원장 : 참여자들 간 합의에 의해 복제/공유되는 블록이라는 저장소에 동기화된 정보를 기록하는 원장
• 공개키 기반 구조 : 공개키 기반의 디지털 서명을 통한 신원 인증과 부인 방지
• 암호화 해시 : 암호화 해시를 통한 데이터 무결성 유지와 분산원장 간 연결성 부여
• 스마트 계약 : 해당 조건 달성 시 제 3자의 개입 없이 특정 계약 조건을 자동적으로 실행하기 위한 기술(솔리디티 언어 활용)
• 합의 알고리즘 : 모든 참여자들이 데이터의 적합성을 판단하고 동의하는 과정
• 분산 애플리케이션 : 외부 인터페이스 표준화에 따른 탈 중앙화된 애플리케이션 아키텍처 기반하에 P2P 네트워크상의 다양한 분산 애플리케이션을 구동하여 조건처리, 상태변화관리, 데이터 저장, 검증 및 통제 등을 제공

 

▼ 블록체인 합의 알고리즘

- PoW : 확률적으로 해답이 어려운 문제를 가장 빨리 해결한 사람에게 블록을 만들 수 있도록 허가하는 합의 알고리즘

- Pos(Proof of Stake) : 이더리움이 채택할 예정인 알고리즘으로 PoW와 기본 방식을 동일하나 화폐량을 더 많이 소유하고 있는 승인자가 우선하여 블록을 생성할 수 있는 알고리즘

- PBFT : 참가자 중 1명이 리더가 되어 자신을 포함한 모든 참가자에게 요청을 보내고, 그 요청에 대한 결과를 집계한 뒤 다수의 값을 사용해 블록을 확정하는 합의 알고리즘

 

▼ BaaS

- BaaS는 블록체인 개발환경을 클라우드로 서비스하는 개념

 

 

3. 소프트웨어 관련 신기술

• CPS : 가상 물리 시스템, 인간의 개입 없이 실시간으로 물리적 요소들을 제어하는 컴퓨팅 요소가 결합된 복합 시스템
• 디지털 트윈 : 물리적인 사물과 컴퓨터에 동일하게 표현되는 가상 모델
• 서비스 지향 아키텍처(SOA) : 서비스라고 정의되는 분할된 애플리케이션 조각들을 Loosely-coupled하게 연결해 하나의 완성된 애플리케이션을 구현하기 위한 아키텍처
• 전문가 시스템 : 전문가가 가지고 있는 지식을 인위적으로 컴퓨터에 부여하여 전문가의 지식과 인공지능 기술을 이용하여 상호 대화를 통하여 원하는 결과를 얻는 일종의 자문형 컴퓨터 시스템
• 핀테크 : 금융과 기술의 합성어
• 디지털 변혁 : 디지털 기술 기반으로 기업의 전략, 조직, 프로세스, 비즈니스 모델, 문화, 커뮤니케이션 등을 변화시키는 경영전략
• RPA : 사용자가 반복수행하는 업무를 Bot이 대신 수행하여 자동화하는 솔루션
• 양자암호통신 : 양자중첩, 얽힘, 불확정성의 원리 등 양자역학의 원리를 기반으로 암호용 키를 송, 수신부에 분배하고 암호화 통신을 진행하는 양자역학 기반 보안통신 기술
• 양자 키 분배 : 양자 통신을 위해 비밀키를 분배하여 관리하는 기술
• 마이크로서비스 아키텍처 : 하나의 큰 시스템을 여러 개의 작은 서비스로 나누어 변경과 조합이 가능하도록 만든 아키텍처
• 매시업 : 웹으로 제공하는 정보와 서비스를 융합하여 새로운 소프트웨어나 서비스, 데이터베이스 등을 만드는 기술
• 그레이웨어 : 바이러스나 명백한 악성 코드를 포함하지 않는 합법적 프로그램이면서도 사용자를 귀찮게 하지 않는 프로그램
• 텐서플로 : 구글의 구글 브레인 팀이 제작한 기계학습을 위한 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리
• 타조 : 대용량 데이터를 SQL 형태의 명령을 통해 분산 분석 작업을 지원하는 대용량 데이터 웨어하우스
• 포스퀘어 : 위치 기반 소셜 네트워크 서비스
• 파스타(PaaS-TA) : 국내 IT 서비스 경쟁력 강화를 목표로 개발된 클라우드 컴퓨팅 플랫폼
• 메타버스 : 가상, 초월과 세계, 우주의 합성어로 가상 세계

 

4. Secure SDLC 모델 및 방법론

• BSIMM : 미국 국토안보국의 지원을 받아 수행된 소프트웨어 보증 프로젝트의 결과물 중 하나
• Open SAMM : OWASP에서 개발한 개방형 보완 프레임워크(소규모, 중규모, 대규모로 점진적인 확대가 가능한 융통성 있는 프레임워크(
• Seven TouchPoints : 실무적으로 검증된 개발 보안 방법론 중 하나로써 SW 보안의 모범 사례를 SDLC에 통합한 소프트웨어 개발 보안 생명주기 방법론
• MS SDL : 마이크로소프트사가 자사의 소프트웨어 개발에 의무적으로 적용하도록 고안한 보안강화 프레임워크
• OWASP CLASP : 개념 관점, 역할 기반 관점 등의 활동중심, 역할기반의 프로세스로 구성된 보안 프레임워크

 

(2) IT 신기술 및 서버장비 트렌드 정보

1. 클라우드 컴퓨팅 개념

- 클라우드 컴퓨팅은 인터넷을 통해 가상화된 컴퓨터 시스템 리소스를 제공하고, 정보를 자신의 컴퓨터가 아닌 클라우드에 연결된 다른 컴퓨터로 처리하는 기술

 

▼ 클라우드 컴퓨팅 분류

관련 법규	주요 내용
사설 클라우드	기업에서 보유하고 있는 컴퓨팅 자원을 사용하여 내부에 구축되어 운영되는 클라우드
공용 클라우드	클라우스 서비스 제공 업체에서 다중 사용자를 위한 컴퓨팅 자원 서비스를 제공하는 클라우드
하이브리드 클라우드	기업 또는 조직 내부 자원을 이용한 사설 클라우드와 공용 클라우드를 모두 사용하는 클라우드

 

▼ 클라우드 서비스 유형

• 인프라형 서비스 : 서버, 스토리지 같은 시스템 자원을 클라우드로 제공하는 서비스, 컴퓨팅 자원에 운영체제나 애플리케이션 등의 소프트웨어 탑재 및 실행, 하위의 클라우드 인프라를 제어하거나 관리하지 않지만 스토리지 애플리케이션에 대해서는 제어권을 가짐
• 플랫폼형 서비스(PaaS) : 인프라를 생성, 관리 하는 복잡함 없이 애플리케이션을 개발, 실행, 관리할 수 있게 하는 플랫폼을 제공하는 서비스
• 소프트웨어형 서비스(SaaS) : 소프트웨어 및 관련 데이터는 중앙에 호스팅되고사용자는 웹 브라우저 등의 클라이언트를 통해 접속하여 소프트웨어를 서비스 형태로 이용하는 서비스

 

▼ 클라우드 컴퓨팅 기술요소

• 컴퓨팅 가상화 : 물리적으로 컴퓨터 리소스를 가상화하여 논리적 단위로 리소스를 활용할 수 있도록 하는 기술(예 : 하이퍼바이저)
• 스토리지 가상화 : 스토리지와 서버 사이에 소프트웨어/하드웨어 계층을 추가하여 스토리지를 논리적으로 제어 및 활용할 수 있도록 하는 기술, 이기종 스토리지 시스템의 통합을 가능케 하는 기술(분산 파일 시스템)
• I/O 가상화 : 서버와 I/O 디바이스 사이에 위치하는 미들웨어 계층으로, 서버의 I/O 자원을 물리적으로 분리하고 케이블과 스위치 구성을 단순화하여 효율적인 연결을 지원하는 기술(가상 네트워크 인터페이스 카드)
• 컨테이너 : 컨테이너화 된 애플리케이션들이 단일 운영체제 상에서 실행되도록 하는 기술, 오버헤드가 낮음(도커)
• 분산처리 기술 : 여러 대의 컴퓨터 계산 및 저장능력을 이용하여 커다란 계산문제나 대용량의 데이터를 처리하고 저장하는 기술
• 네트워크 가상화 기술 : 물리적으로 떨어져 있는 다양한 장비들을 연결하기 위한 수단으로 중계 장치의 가상화를 통한 가상 네트워크 기술(SDN, NFV)

 

2. 오픈스택

- 오픈스택은 서버, 스토리지, 네트워크와 같은 리소스들을 모으고, 이들을 제어하고 운영하기 위한 플랫폼

- 오픈스택은 클라우드를 구축하기 위한 오픈 소스 소프트웨어

 

3. SDDC

- SDDC는 모든 하드웨어가 가상화되어 가상 자원의 풀을 구성하고, 데이터센터 전체를 운영하는 소프트웨어가 필요한 기능 및 규모에 따라 동적으로 자원을 할당, 관리하는 역할을 수행하는 데이터센터

- 컴퓨팅, 네트워킹, 스토리지, 관리 등을 모두 소프트웨어로 정의한다.

- 인력 개입 없이 소프트웨어 조작만으로 자동 제어 관리한다.

- 데이터센터 내 모든 자원을 가상화하여 서비스한다.

 

▼ SDDC 구성요소

• SDC(Computing) : 소프트웨어 정의 컴퓨팅 환경으로 서버의 CPU,메모리에 대해서 소프트웨어 명령어 기반으로 제어할 수 있는 컴퓨터
• SDN(Networking) : 개방형 API를 통해 네트워크의 트래픽 전달 동작을 소프트웨어 기반 컨트롤러에서 제어/관리하는 가상화 네트워크 기술
• SDS : 서버와 전통적인 스토리지 장치에 장착된 물리적 디스크 드라이브를 가상화 기술을 적용하여 필요한 공간만큼 나눠서 사용할 수 있도록 논리적인 스토리지로 통합한 가상화 기술
• 프로비저닝 : SDDC 자원에 대한 할당관리 기술

 

 

4. 인프라 관련 신기술

[1] 가상화 관련 인프라 기술

• 인터클라우드 컴퓨팅 : 단일 클라우드를 넘어서, 타 클라우드 서비스에서 필요한 자원을 가져다 서비스하는 클라우드 내의 중첩 클라우드 서비스(대등접속, 연합, 중개)
• 메타 클라우드 : 클라우드 서비스를 위한 개발환경, 실행환경, 환경설정 등을 개발자의 요구 조건에 맞게 자유롭게 구성할 수 있도록 제시하는 통합 클라우드 시스템 모델
• 멀티클라우드 : 2곳 이상의 클라우드 벤더가 제공하는 Public 클라우드를 조합하여 구성하는 클라우드 서비스 제공 모델
• 도커 : 하이퍼바이저 없이 리눅스 컨테이너 기술을 바탕으로 애플리케이션을 격리된 상태에서 실행하는 가상화 솔루션
• 하이퍼바이저 : 하나의 호스트 컴퓨터상에서 동시에 다수의 운영체제를 구동시킬 수 있는 HW와 OS 사이의 SW 가상화 플랫폼
• 쿠버네티스 : 리눅스 재단에 의해 관리되는 컨테이너화된 애플리케이션의 자동 배포, 스케일링 등을 제공하는 오픈 소스 기반의 관리 시스템
• 서버리스 컴퓨팅 : MSA, BaaS, FaaS 등의 기술을 활용하여 서버가 없는 것과 같이 직접 해당 이벤트에 접근하여 처리하는 컴퓨팅 기술
• 3D 프린팅 : CAD 프로그램으로 3차원 설계 데이터를 기반으로 실물모형, 프로토타입, 툴 및 부품 등을 손으로 만질 수 있는 실제 물체로 만들어 내는 기술
• 4D 프린팅 : 인간의 개입 없이 특정 시간이나 환경 조건이 갖춰지면 스스로 형태를 변화시키거나 제조되는 자가 조립 기술이 적용된 프린팅 기술
• 엔스크린 : 하나의 멀티미디어 콘텐츠를 N개의 기기에서 연속적으로 자유롭게 이용할 수 있는 서비스 및 기술

 

[2] 보안 관련 인프라 기술

• 서비스형 보안(SECaaS) : 기업의 비용과 시간, 인력에 대한 리소스 투자를 최소화하기 위해 클라우드 인프라를 통해 전문화된 보안 기능을 클라우드 형태로 제공하는 서비스
• 클라우드 접근 보안 중개 서비스(CASB) : 클라우드 서비스 이용 시 접근통제, 암호화, 로깅 등 사용자와 클라우드 사이에서 보안 기능을 수행하는 중개시스템

 

(2) 서버장비 운영

 

1. 서버 탑재 소프트웨어

• 운영체제(OS) : 서버의 하드웨어를 관리할 뿐 아니라 응용 소프트웨어를 실행하기 위하여 하드웨어 추상화 플랫폼과 공통 시스템 서비스를 제공하는 소프트웨어
• DBMS : 서버를 사용하는 다수의 사용자들이 데이터베이스 내의 데이터를 효율적으로 접근할 수 있도록 해주고, 관리할 수 있게 해주는 소프트웨어(ORACLE, TIBERO, MSSQL)
• 보안 솔루션 : 서버의 기밀성, 무결성, 가용성을 담당하여 서버를 안전하게 사용할 수 있도록 보장하는 솔루션(백신 SW, IDS, 접근제어)
• 클라우드 컴퓨팅 솔루션 : 시스템 자원을 효율적으로 이용하기 위한 가상화 솔루션(서버 가상화, 하이퍼 바이저)
• WEB 운영 : Web 기반 미들웨어 역할, 부하 분산 기능을 담당(Apache, WAS, JEUS)

 

2. 스토리지 저장 장치

[1] DAS

- DAS는 하드 디스크와 같은 데이터 저장 장치를 호스트 버스 어댑터에 직접 연결하는 방식으로 구성된다. 

- 주어진 데이터 전송 성능을 보장하고, 전용케이블을 사용하여 안정성이 우수하다.

- 파일 시스템의 공유가 어렵고, 확장성/유연성이 부족하며, 연결되는 서버의 수가 제한적이다. 

 

[2] NAS

- NAS는 서버와 저장 장치를 네트워크로 연결하는 방식으로 구성된 기술

- 네트워크를 통해 스토리지에 접속하고, 파일 단위로 관리한다. 

- 이기종 간 파일 공유가 가능하고, 설치 및 관리가 쉽다.

- 네트워크 대역폭을 잠식할 수 있고 성능 저하 문제 발생이 가능하다.

 

 

[3] SAN

- SAN은 서버와 스토리지를 저장 장치 전용 네트워크로 상호 구성하여 고가용성, 고성능, 융통성, 확장성을 보장하고 데이터를 블록 단위로 관리하는 기술

- DAS와 NAS의 장점을 합친 방식으로, 스토리지 공유가 가능한 기술

- 비용이 높긴 하지만 고성능,  관리 효율성이 높다.

- 각기 다른 운영체제를 가진 여러 기종이 네트워크상에서 동일 저장 장치의 데이터를 공유하게 함으로써, 여러 개의 저장 장치나 백업 장비를 단일화 시킬 수 있다.

 

 

3. 백업

- 백업은 조직의 중요한 자산인 데이터를 예기치 않은 사고로 유발된 원본 데이터의 손상 및 분실로부터 보호하기 위해 특정 시점 기준으로 사본을 사전에 생성하는 절차 및 작업

 

 

▼ 백업의 유형

구분	유형	설명
데이터 범위 측면	전체 백업	백업받고자 하는 데이터의 전체에 대해 백업 실시
	차분 백업	전체 백업 이후로 다음 전체 백업이 실시되기 직전까지 이전 전체 백업 이후 변화된 데이터를 모두 백업하는 방식
	증분 백업	차분 백업과 유사하나 전체 백업 이후 변경분이 누적되어 백업되는 방식
백업 주기	일일 백업	데이터베이스 데이터, 로그를 매일 백업 작업 실시
	주간 백업	매주 지정된 요일에 실시
	월간 백업	시스템 예방점검과 연계하여 월 1회 이상 시스템 점검과 월간 전체 백업 실시
	연간 백업	매년 말이나 다음해 초에 실시하며, 1년/5년/10년과 같이 장기보관이 목적
	임시/수시 백업	주요 변경 작업 전 또는 설치 작업 완료 후에 실시하는 백업

 

▼ 백업 미디어 종류

• 테이프 : 저비용, 고용량 솔루션으로 백업에 광범위하게 사용, 다수의 백업 미디어를 논리적으로 한 개의 라이브러리화하여 관리할 수 있는 장점 보유
• 디스크 : 고비용이지만 빠른 검색 시간이 이점
• VTL(Virtual Tape Library) : 대용량 백업 및 데이터 소산에 강점이 있는 테이프 방식의 장점을 취하기 위해서 디스크를 가상의 테이프 미디어로 모방하는 방식
• 가상화 백업 : 하이퍼바이저에서 관리되는 가상 서버의 이미지 파일을 백업하는 방식

 

3. 고가용성 기술

- 고가용성은 두 개 이상의 시스템을 클러스터로 구성하여 하나의 시스템이 장애 시 최소한의 서비스 중단을 위해 다른 시스템으로 신속하게 시스템 대체 작동하는 기술이다. 

 

▼ 고가용성 유형

• Hot Standby(상시 대기 방식) : 가동시스템과 백업시스템으로 구성되어 평상시에는 대기 타다가 장애 시 전환
• Mutual Take-Over(상호 인수) : 2개 시스템이 각각의 고유한 가동 업무 서비스를 수행하다가 한 서버 장애 발생 시 상대 시스템의 자원을 페일오버 하여 동시에 2개의 업무를 수행하는 방식
• Concurrent Access(동시적 접근) : 여러 개의 시스템이 동시에 업무를 나누어 병렬 처리하는 방식

 

(3) IT 신기술 및 데이터베이스 기술 트렌드 정보

1. 빅데이터

- 빅데이터는 시스템, 서비스, 회사 등에서 주어진 비용, 시간 내에 처리 가능한 데이터 범위를 넘어서는 수십 페타 바이트 크기의 비정형 데이터이다. 

 

 

▼ 빅데이터 기술

• 척와(Chukwa) : 분산된 각 서버에서 에이전트를 실행하고, 컬렉터가 에이전트로부터 데이터를 받아 HDFS에 저장
• 스쿱(Sqoop) : 커넥터를 사용하여 관계형 데이터베이스 시스템에서 HDFS로 데이터를 수집
• HDFS : 대용량 파일을 분산된 서버에 저장하고, 그 저장된 데이터를 빠르게 처리할 수 있게 하는 하둡 파일 시스템
• 하둡 : 오픈 소스를 기반으로 한 분산 컴퓨팅 플랫폼
• 맵리듀스 : 구글에서 대용량 데이터를 분산 병령 컴퓨팅에서 처리하기 위한 목적으로 제작하여 2004년 발표한 소프트웨어 
• HBase : 컬럼 기반 저장소로 HDFS와 인터페이스 제공
• 피그 : 대용량 데이터 집합을 분석하기 위한 플랫폼, 하둡을 이용하여 맵리듀스를 사용하기 위한 높은 수준의 스크립트 언어인 피그 라틴이라는 자체 언어를 제공
• 하이브 : 하둡 기반의 DW 솔루션
• R : 통계 프로그래밍 언어인 S 언어를 기반으로 만들어진 오픈 소스 프로그래밍 언어

2. NoSQL

- NoSQL은 전통적인 RDBMS와 다른 DBMS를 지칭하기 위한 용어로 데이터 저장에 고정된 테이블 스키마가 필요하지 않고 조인 연산을 사용할 수 없으며, 수평적으로 확장이 가능한 DBMS

- Basically Available : 언제든지 데이터는 접근할 수 있어야 함

- Soft-State : 노드의 상태는 내부에 포함된 정보에 의해 결정되는 것이 아니라 외부에서 전송된 정보를 통해 결정되는 속성

- Eventually Consistency : 일정 시간이 지나면 데이터의 일관성이 유지되는 속성

 

▼ NoSQL의 유형

• Key-Value Store : 키 기반 Get/Put/Delete 제공, 메모리 기반에서 성능 우선 시스템 및 빅데이터 처리 가능 DB(Redis, DynamoDB)
• Column Family Data Store : Key 안에 (Column, Value) 조합으로 된 여러 개의 필드를 갖는 DB(HBase, Cassandra)
• Document Store : Value의 데이터 타입이 Document라는 타입을 사용하는 DB, 복잡한 계층 구조로 표현 가능(MongoDB, Couchbase)
• Graph Store : 시맨틱 웹과 온톨로지 분야에서 활용되는 그래프로 데이터를 표현하는 DB(Neo4j, AllegroGraph)

3. DB 관련 신기술

• 데이터 마이닝 : 빅데이터 분석 기술 중 대량의 데이터를 분석하여 데이터 속에 있는 변수 사이의 상호관계를 규명하여 일정한 패턴을 찾아내는 기법
• 데이터 웨어하우스 : 사용자의 의사 결정에 도움을 주기 위하여, 기간 시스템의 데이터베이스에 축적된 데이터를 공통 형식으로 변환해서 관리하는 데이터베이스
• 데이터 마트 : 데이터 웨어하우스 환경에서 정의된 접근계층으로, 데이터 웨어하우스에서 데이터를 꺼내 사용자에게 제공하는 역할
• 메타 데이터 : 데이터에 대한 구조적인 데이터
• 디지털 아카이빙 : 지속적으로 보존할 가치를 가진 데이터를 저장하여 DB화 하는 작업
• 마이 데이터 : 정보 주체가 기관으로부터 자기 정보를 직접 내려받아 이용하거나 제3자 제공을 허용하는 방식으로 정보 주체 중심의 데이터 활용체계

(4) 데이터베이스 관리기능

1. 데이터베이스 무결성

 - 데이터베이스 무결성은 데이터의 정확성과 일관성이 보장된 상태

- 잘못된 설계와 데이터 미검증으로 발생한다.

- 선언적 방법(DBMS 기능으로 무결성을 구현하는 방법) -> DDL, PK, FK이나 절차적 방법(애플리케이션에서 무결성을 구현하는 방법) -> 트리거, 프로시저, 애플리케이션 을 통해 데이터베이스 무결성을 관리한다.

 

2. 데이터베이스 보안

- 데이터베이스 보안은 외부자나 내부자가 DB 내에 저장된 주요기밀 정보에 불법적으로 접근하는 것을 막는 행위

- 3대 요소는 기밀성, 무결성, 가용성

 

 

(5) 데이터베이스 표준화

 1. 데이터베이스 표준화 개념

- 시스템별로 흩어져 있는 데이터 정보 요소에 대한 명칭, 정의, 형식, 규칙에 대한 원칙을 수립하고 전사적으로 적용하는 작업

 

2. 데이터 표준 관리 대상

• 표준 용어 : 사용하는 용어
• 표준 단어 : 표준 용어를 구성하는 단어
• 표준 도메인 : 도메인에 대한 표준을 정의
• 표준 코드 : 코드는 도메인의 한 유형으로 특정 도메인 값이 이미 정의되어 있는 도메인