'콜드 데이터'
콜드 데이터
콜드 데이터 정의
콜드 데이터는 드물게 접근하거나 사용하는 정보를 의미합니다. 이는 일반적으로 규정 준수, 법적인 이유, 혹은 백업 목적으로 저장되는 오래된 파일, 기록, 아카이브를 포함할 수 있습니다. 일반적으로 이러한 데이터는 일상 업무에 정기적으로 필요하지 않지만, 법적 또는 비즈니스 이유로 보유해야 합니다.
콜드 데이터는 검색 빈도가 낮고, 핫 데이터나 자주 접근되는 데이터에 비해 덜 중요하거나 관련성이 적은 데이터 유형입니다. 이는 시간이 지나면서 비활성화되거나 구식이 되었지만, 규제 요구 사항, 법적 의무, 백업 및 재난 복구 조치를 충족하기 위해 여전히 보유되는 정보를 나타냅니다.
콜드 데이터 작동 방식
조직은 운영 전반에 걸쳐 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터를 방대한 양으로 생성합니다. 하지만 모든 데이터가 활발히 사용되거나 자주 사용되는 것은 아닙니다. 시간이 지나면서 특정 데이터는 일상적인 비즈니스 프로세스에 덜 중요하거나 필요하지 않게 됩니다. 이러한 데이터를 콜드 데이터라고 합니다.
콜드 데이터의 축적은 저장 비효율성과 비용 증가를 초래할 수 있습니다. 조직이 계속해서 대량의 데이터를 생성함에 따라 저장 자원을 관리하고 최적화하는 것이 필요해집니다. 콜드 데이터를 식별하고 분류함으로써 조직은 저장 문제에 대응하고 불필요하거나 저활용 데이터의 유지와 관련된 비용을 줄이기 위한 전략을 구현할 수 있습니다.
예방 팁
데이터 라이프사이클 관리: 데이터 사용 패턴을 식별하고 드물게 접근하는 데이터를 저비용 저장 옵션으로 자동으로 이동시키는 강력한 데이터 라이프사이클 관리 전략을 구현하세요. 데이터 라이프사이클 관리는 데이터의 생성, 저장부터 결국 삭제 또는 아카이브에 이르기까지의 전체 라이프사이클을 관리하는 것을 포함합니다. 데이터 라이프사이클을 이해함으로써 조직은 저장 자원을 최적화하고 콜드 데이터가 효율적으로 저장되도록 할 수 있습니다.
스토리지 티어링: 스토리지 티어링을 활용하여 콜드 데이터를 아카이브 또는 저렴한 저장 솔루션으로 이동시키고, 주요 스토리지 시스템에 대한 부담을 줄이세요. 스토리지 티어링은 데이터의 중요도나 활동 수준에 따라 데이터를 분류하고, 이에 따라 저장 자원을 할당하는 전략입니다. 콜드 데이터를 하위 티어 저장소로 이동함으로써 조직은 주요 저장 시스템의 성능을 향상시키고, 비용을 절감하며 자원을 더욱 효율적으로 할당할 수 있습니다.
데이터 분류: 데이터의 관련성과 사용에 따라 분류하여 콜드 데이터가 적절하게 저장 및 관리되도록 하세요. 데이터의 중요성, 민감성 또는 활동 수준에 따라 데이터를 분류함으로써, 조직은 가장 적절한 저장 및 관리 방법을 결정할 수 있습니다. 이 분류는 콜드 데이터를 식별하고, 저장, 검색, 궁극적으로 삭제 또는 아카이브를 위한 타겟화된 전략을 구현하는 데 도움을 줍니다.
관련 용어
데이터 아카이빙: 데이터 아카이빙은 일상적인 운영에 더 이상 필요하지 않지만, 규정 준수 또는 법적인 이유로 필요할 수 있는 역사적 데이터의 장기 보존을 말합니다. 이 과정은 데이터가 필요한 경우에 접근할 수 있는 전용 저장 시스템이나 아카이브로 데이터를 이동하는 것을 포함합니다. 데이터 아카이빙은 조직이 규정 준수를 유지하고, 법적 의무를 충족하며, 주요 저장 자원을 최적화하는 데 도움을 줍니다.
데이터 라이프사이클 관리: 데이터 라이프사이클 관리는 데이터의 생성 및 초기 저장부터 삭제 또는 아카이브에 이르기까지 데이터의 흐름을 관리하는 과정입니다. 이는 데이터 분류, 저장 최적화, 데이터 보존 및 안전한 데이터 폐기를 포함한 다양한 활동을 포함합니다. 데이터 라이프사이클 관리는 조직이 데이터를 효과적으로 관리하고, 저장 비용을 줄이며, 규정 및 정책을 준수하도록 돕습니다.