퇴근길 실험실

오늘날 기업이 디지털 경쟁력을 강화하고 IT투자 성과를 극대화하기 위해서는 단순히 기술을 도입하는 것을 넘어, IT조직을 전략적으로 운영하고 이를 견제하고 조율할 수 있는 IT거버넌스 체계를 갖추는 것이 필수다. 본 글은 그 출발점으로써, 'IT조직'과 'IT거버넌스'의 개념을 명확히 정리하고, 왜 지금 이 주제가 중요한지 실무 관점에서 살펴본다.IT조직이란 무엇인가IT조직은 기업 내에서 정보기술(Information Technology)을 담당하고 관리하는 부서 혹은 조직 단위를 의미한다. 하지만 최근에는 IT를 지원조직이 아닌 비즈니스 전략의 중심으로 삼는 기업이 늘어나면서, IT조직의 역할과 위상이 크게 달라지고 있다.주요 기능시스템 운영 및 유지보수인프라(서버, 네트워크) 관리IT기획 및 전략 수..

DBMS는 기업의 정보 인프라 중 가장 핵심적인 요소 중 하나다. 시스템 환경, 예산, 데이터 특성, 운영 전략에 따라 적절한 DBMS를 선택하는 것이 중요하다. 이번 글에서는 DBMS를 도입하거나 교체할 때 실무자가 반드시 확인해야 할 핵심 체크포인트를 정리한다.1. 데이터 특성과 업무 목적 확인구분주요 판단 기준데이터 구조정형/비정형 여부, 스키마 안정성처리 방식트랜잭션 중심 vs 분석 중심데이터 양현재 및 향후 저장 용량 추정접근 패턴빈번한 쓰기 vs 읽기 위주2. 기술 아키텍처와 연동 호환성기존 시스템과의 연결 (ERP, BI, 외부 API 등)프레임워크/언어와의 연결 (Java, Python, .NET 등)클라우드 환경과의 적합성 (DBaaS 사용 여부 등)3. 운영 전략 및 내부 역량 고려항목..

DBMS는 조직의 핵심 데이터가 집약된 만큼, 보안과 안정성 확보는 시스템 설계의 필수 요소다. 특히 외부 공격, 내부 유출, 장애 복구 문제는 최근 더욱 복잡해지고 있다. 이번 글에서는 실무에서 반드시 점검해야 할 DB 보안 전략과 운영 안정성 확보 방안을 정리한다.DB 보안이 중요한 이유개인정보, 거래 정보 등 민감한 데이터 저장비인가 접근, 계정 탈취 등 외부 공격 타깃내부자에 의한 데이터 유출 사례 증가컴플라이언스(GDPR, 개인정보보호법 등) 대응 필요실무 관점의 DB 보안 영역구분주요 조치 사항접근 제어최소 권한 원칙, 역할 기반 접근 제어(RBAC), 계정 분리암호화컬럼/디스크 단위 암호화, 전송구간 SSL/TLS 적용감사 로그접속 이력, DDL/DML 추적, 변경 이력 기록 유지취약점 점검..

데이터가 곧 경쟁력이 되는 시대, AI와 머신러닝(ML)의 도입은 DBMS 구조에도 큰 변화를 불러오고 있다. 단순한 저장소 기능을 넘어, 분석과 예측을 위한 데이터 플랫폼으로의 진화가 시작된 것이다. 이번 글에서는 AI·ML 기반 데이터 활용 환경에서 DBMS가 어떤 방향으로 변화하고 있는지를 살펴본다.AI/ML이 요구하는 데이터 환경대규모 데이터 수집 (빅데이터, 로그, 이미지 등)실시간 또는 근실시간 데이터 처리분석용 전처리, 학습, 추론까지 연결되는 데이터 파이프라인핵심 조건대용량 처리 성능 (수평 확장성)비정형 데이터 수용 능력 (JSON, 텍스트 등)ML과의 연결성 (라이브러리, API)AI/ML 친화적 DBMS 유형유형예시특징NoSQLMongoDB, Cassandra유연한 스키마, 빠른 읽기..

상용 DBMS에서 오픈소스 DBMS로, 온프레미스에서 클라우드로의 전환이 가속화되고 있다. 하지만 DBMS 전환은 단순한 마이그레이션이 아닌, 데이터 구조, 기능, 성능, 보안 등 다양한 요소를 종합적으로 고려해야 하는 작업이다. 이번 글에서는 실무에서 마주하는 DBMS 전환 이슈와 호환성 고려 포인트를 정리한다.DBMS 전환이 필요한 주요 상황상용 DB 라이선스 비용 부담 증가벤더 종속성 탈피 필요성 증가 (Vendor Lock-in 해소)클라우드 전환 전략의 일환오래된 DBMS 기술 스택의 현대화 필요성전환 시 대표적인 기술 이슈1. 데이터 타입 차이NUMBER, VARCHAR2 등 오라클 고유 타입 ↔ INTEGER, TEXT 등 오픈소스 DB 타입 간 차이NULL 처리 방식, 디폴트 값 설정 등 ..

DBMS는 산업군에 따라 선택 기준과 선호 제품이 크게 다르다. 이번 글에서는 금융, 공공, 스타트업, 제조 등 주요 산업군에서 실제로 많이 사용되는 DBMS의 유형과 도입 이유를 정리해본다.1. 금융권 – 안정성과 고성능 중심주요 DBMS: Oracle, IBM Db2, Tibero선호 이유:트랜잭션 정합성(ACID) 보장수십억 건 이상의 고속 처리 성능정형화된 규정 준수를 위한 보안/감사 기능특이 사항: 일부 금융사에서는 PostgreSQL 도입 시범 적용 중 (비핵심 시스템 중심)2. 공공기관 – 오픈소스 전환 가속화주요 DBMS: PostgreSQL, Tibero, MySQL도입 배경:SW 국산화 정책 및 공공기관 오픈소스 우선 도입 지침상용 DBMS 유지보수 비용 절감 목적사례:전자정부 시스템,..

최근 DBMS 환경의 핵심 변화 중 하나는 바로 '클라우드 전환'이다. 데이터베이스 역시 더 이상 온프레미스 인프라에만 머물지 않고, 다양한 형태로 클라우드에 탑재되며 서비스형 데이터베이스(DBaaS) 시장을 빠르게 확대하고 있다.DBaaS란 무엇인가?Database as a Service, 즉 '서비스형 데이터베이스'사용자는 직접 서버를 설치·운영하지 않고, 클라우드에서 DBMS 인스턴스를 임대해 사용관리 자동화: 백업, 복제, 패치, 스케일링, 장애 복구 등 대부분 자동 처리대표적인 DBaaS 서비스클라우드DBaaS 서비스지원 DB 종류AWSAmazon RDS / AuroraMySQL, PostgreSQL, Oracle, MariaDB 등AzureAzure SQL DatabaseSQL Server 기..

레거시 상용 DBMS(Oracle, MS SQL 등) 중심의 데이터베이스 환경에서, 오픈소스 DBMS(PostgreSQL, MySQL 등)로의 전환이 가속화되고 있다. 이번 글에서는 오픈소스 DBMS가 각광받는 이유와 실무 환경에서의 도입 확산 배경을 집중적으로 살펴본다.오픈소스 DBMS란 무엇인가?소스코드가 공개되어 자유롭게 사용·수정·배포 가능한 데이터베이스 관리 시스템대표적인 시스템: PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQLite 등커뮤니티 주도 개발 + 일부 기업 주도(예: EnterpriseDB, Percona 등)오픈소스 DBMS 도입 확산의 주요 배경1. 상용 라이선스 비용 부담 증가Oracle, MS SQL 등 상용 DB의 라이선스 정책 복잡화 및 비용 상승CPU, 코어 수..

2020년 이후 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) 분야에서는 기술 환경, 운영 방식, 데이터 활용 목적의 변화에 따라 몇 가지 중요한 트렌드가 나타나고 있다. 이 글에서는 최근 4~5년 사이 급격히 변화한 DBMS 환경을 정리하고, 각 변화가 산업 전반에 미친 영향을 분석한다.1. 오픈소스 DBMS의 전환 가속화레거시 상용 데이터베이스(예: Oracle)에서 PostgreSQL, MySQL, MariaDB 등 오픈소스 DBMS로의 이전이 빠르게 진행되고 있다. 이 변화의 핵심 이유는 다음과 같다.비용 절감: 라이선스 비용과 유지보수 부담 감소기술 유연성: 특정 벤더 종속성 탈피 및 커스터마이징 유리성능 개선: PostgreSQL의 경우, 성능과 확장성 측면에서 상용 DBMS에 근접한 발전특히 공공기관,..

노션은 단순한 문서 작성 툴을 넘어, 팀의 커뮤니케이션과 지식 관리를 통합하는 올인원 협업 플랫폼이다. 그러나 단순히 도입한다고 해서 바로 성공으로 이어지지는 않는다. 이번 글에서는 국내외 기업들의 실제 성공 사례와 함께, 노션을 조직 내에 정착시키기 위한 실전 팁과 체크리스트를 정리했다.실제 기업들의 노션 도입 사례마켓컬리 – 업무 매뉴얼과 온보딩 문서 통합마켓컬리는 부서별로 흩어져 있던 업무 가이드, 교육자료, 인수인계 문서를 노션 하나에 통합했다. 특히 자주 변경되는 복지제도나 인사정책도 노션 위키로 관리하면서 문서 최신화를 용이하게 만들었다.팀별 위키 페이지 구성사내 자주 묻는 질문(FAQ) 정리PDF/엑셀 기반 자료 → 노션 표/페이지로 전환비바리퍼블리카(토스) – 개발자 중심 문서 생태계 구축..