데이터 추상화 계층이란 무엇입니까?

데이터 추상화를 사용하여 복잡성을 숨기고 정보 액세스를 단순화

데이터 추상화 계층은 비즈니스 요구와 원본 데이터의 원래 형식 사이의 격차를 연결합니다. 이러한 데이터 가상화 모범 사례 구현은 다음과 같은 이점을 제공합니다:

• 정보 액세스 단순화 – 비즈니스와 IT 용어 및 기술을 연결하여 둘 다 성공할 수 있게 합니다.
• 데이터에 대한 일반 비즈니스 뷰 – 엔터프라이즈 정보 모델 또는 "표준" 모델을 통해 애플리케이션 전반에서 민첩성, 효율성 및 재사용성을 확보합니다.
• 보다 정확한 데이터 – 모든 데이터 소스 전반에 데이터 품질 및 검증 규칙을 일관되게 적용합니다.
• 보다 안전한 데이터 – 통합 보안 프레임워크를 통해 모든 데이터 소스와 소비자 전반에 데이터 보안 규칙을 일관되게 적용합니다.
• 종단 간 제어 – 데이터 가상화 플랫폼을 사용하여 여러 소스와 소비자 전반에 대한 데이터 액세스 및 전달을 일관되게 관리합니다.
• 비즈니스 및 IT 변경 격리 – 소스 변경으로부터 소비용 애플리케이션을 격리하며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 비즈니스 사용자 및 애플리케이션 개발자는 보다 안정적인 데이터 뷰를 통해 작업합니다. IT는 정보 사용자에게 영향을 주지 않고 물리적 데이터 소스를 지속적으로 변경하고 재배치 할 수 있습니다.

TIBCO의 데이터 추상화 참조 아키텍처

TIBCO Data Virtualization을 사용한 데이터 추상화

• 애플리케이션 계층 – "애플리케이션 계층"은 비즈니스 계층을 각 데이터 소비자(사용자 또는 애플리케이션)가 데이터를 사용하게 하기 위한 형식으로 매핑하는 역할을 합니다. 웹 서비스를 위해 XML로 형식을 지정하거나 소비자가 데이터를 보는 데 사용되는 방식과 일치하는 다른 별칭 이름으로 뷰를 만드는 것을 의미할 수 있습니다.
• 비즈니스 계층– "비즈니스 계층"은 비즈니스가 고객 및 제품과 같은 주요 비즈니스 엔터티를 설명하는 표준 또는 정식 방법을 가지고 있다는 아이디어를 기반으로 합니다. 금융 산업에서는 종종 다른 많은 기업들 사이에서 금융 상품 및 발행자에 따라 정보에 액세스합니다. 일반적으로 데이터 모델러는 비즈니스 전문가 및 데이터 공급자와 협력하여 이러한 비즈니스 엔터티를 나타내는 "논리적"또는 "표준"보기 집합을 정의합니다. 이러한 뷰는 애플리케이션 계층을 통해 여러 소비자를 사용할 수 있고 사용해야 하는 재사용 가능한 구성 요소입니다.
• 물리적 계층 – "물리적 계층"에서 데이터 소스는 추상화에 통합됩니다. 이름 별칭, 값 형식 지정, 데이터 유형 캐스팅, 파생 열 및 가벼운 데이터 품질 검사와 같은 부가 가치 작업도 여기에 정의됩니다. 여기에 사용된 메타 데이터는 일반적으로 물리적 소스에서 파생됩니다.