정보 서버

Information server

정보 서버는 조직이 서로 다른 소스의 데이터를 통합하고 신뢰할 수 있고 완전한 정보를 필요한 시기에 필요한 형식으로 전달할 수 있도록 하는 핵심 기능 모듈 세트로 구성된 통합 소프트웨어 플랫폼이다.애플리케이션 서버가 애플리케이션을 클라이언트 컴퓨터에 제공하는 소프트웨어 엔진인 것처럼 정보 서버는 애플리케이션, 비즈니스 프로세스 및 포털을 소비하는 데 일관된 정보를 전달한다.

아키텍처 개요

정보 서버 애플리케이션은 플랫폼 기반, 정보 지향 서비스 계층 및 일련의 선택적 모듈의 세 가지 논리 계층으로 고려할 수 있다.[1] 이 구조에서 볼 때 정보 서버는 다음과 같이 보인다.

선택적 구성 요소

  • 이해 – 소스 시스템에 존재하는 정보의 내용, 품질 및 구조를 이해하기 위한 데이터 프로파일링 및 메타데이터 생성
  • 정리 – 중복 정보 제거, 공통 레코드 일치, 형식 표준화 및 향후 최고의 정보 생존을 위한 데이터 품질 절차
  • 변환 – 모든 데이터 소스(구조화, 비정형, 메인프레임 또는 애플리케이션)에서 다른 데이터 소스로의 ETL(정보 추출, 변환 및 로드) 정보
  • 제공 – 리소스 모음에서 데이터를 단일 리소스인 것처럼 보고 조작하면서 자율성과 무결성을 유지할 수 있는 데이터 연합 기능

서비스 계층

  • 병렬 처리
  • 메타데이터 관리
  • 관리 및 보고
  • 서비스 배치(SOA 활용을 위한)
  • 연결성

플랫폼 기초

  • 응용 프로그램 서버
  • 관계형 데이터베이스

단일 플랫폼에서 완전히 활용되었을 때, 선택적 구성요소 및 공유 플랫폼 서비스는 정보 통합에 대한 전체적인 접근 방식 때문에 정보 서버를 기존의 다른 데이터 통합 기술과 명확하게 구별한다.

이점

신뢰

정보 서버를 배치하여 데이터 소스에서 그리고 애플리케이션과 비즈니스 프로세스에 걸쳐 정보의 일관성, 정확성 및 품질을 지속적으로 검증할 수 있다.정보 라이프사이클 전체에 걸쳐 데이터 품질을 보장한다.

생산성

롤 기반 사용자 인터페이스를 갖춘 통합 플랫폼은 여러 공급업체로부터 서로 다른 데이터 통합 툴을 배우고 관리하는 데 필요한 교육 비용과 학습 곡선을 줄인다.기술 팀은 빠른 속도에 도달하고 프로젝트를 더 빨리 전달한다.

협업

통합 메타데이터 관리 계층은 정보의 의미, 맥락 및 계통을 공유하여 비즈니스 사용자와 기술 팀의 연계를 용이하게 한다.메타데이터를 활용하면 영향 분석과 데이터 계통을 이해함으로써 프로젝트에서 사양과 빌드 사이의 시간이 단축된다.

확장성

병렬 처리 기술은 엄청난 양의 정보가 매우 빠르게 처리될 수 있도록 한다.또한, 처리 용량이 프로젝트 결과 달성을 방해하는 요소가 결코 아니며, 솔루션이 새로운 하드웨어로 쉽게 확장될 수 있도록 하며, 가용 하드웨어의 처리 능력을 완전히 활용할 수 있도록 한다.

재사용하다

통합 로직을 서비스로 패키징 및 배치할 수 있게 함으로써 서비스 지향 아키텍처(SOA)를 사용하는 기술 팀은 이전 프로젝트에서 수행한 작업을 활용하여 보다 효율적으로 솔루션을 구축하는 동시에 정보 통합에 일관된 규칙이 적용되도록 보장하여 데이터 거버넌스를 개선할 수 있다.

사업가치

대부분의 주요 비즈니스 이니셔티브는 정보의 효과적인 통합 없이는 성공할 수 없다.실제로 IBM 글로벌 CEO 조사(2006년 1월)에서 정보 통합 효과가 높은 조직은 정보 통합에 서툰 조직보다 가치 창출 가능성이 5배 높은 것으로 나타났다.고객, 비즈니스 인텔리전스, 공급망 관리, Basel II 및 Sarbanes와 같은 중요한 비즈니스 이니셔티브옥슬리(SOX) 컴플라이언스에는 일관되고 완전하며 신뢰할 수 있는 정보가 필요하다.정보 서버는 기업이 이러한 이니셔티브 내에서 더 빠른 속도로, 더 높은 품질의 결과를 제공하기 위해 정보를 통합할 수 있도록 돕는다.

  • 비즈니스 인텔리전스의 경우, 기존 데이터 소스를 이해하고 정보를 정제, 수정 및 표준화하며 분석적 뷰를 로드할 수 있도록 지원함으로써 조직이 보다 나은 의사결정을 위해 통합된 비즈니스 뷰를 개발할 수 있도록 돕는다.
  • 마스터 데이터 관리의 경우, 시스템 전체에 걸쳐 정보가 저장되는 위치와 방법을 이해하고, 상이한 데이터를 신뢰할 수 있는 단일 기록으로 통합할 수 있도록 하여 조직이 권위 있는 마스터 데이터를 개발할 수 있도록 돕는다.
  • 인프라 합리화를 위해서는 시스템 간의 관계를 이해하고, 인스턴스를 통합하는 마이그레이션 규칙을 정의하거나 구식 시스템에서 새로운 애플리케이션과 데이터베이스로 데이터를 이동할 수 있도록 하여 조직이 운영 비용을 절감할 수 있도록 돕는다.
  • 비즈니스 혁신 이니셔티브의 경우 애플리케이션, 비즈니스 프로세스, 포털에 원활하게 연결할 수 있는 재사용 가능한 정보 서비스를 제공하여 조직이 개발 속도를 높이고 비즈니스 민첩성을 높일 수 있도록 돕는다.이러한 표준 기반 서비스는 정보 전문가에 의해 중앙에서 유지 관리되지만, 전사적으로 광범위하게 액세스할 수 있다.
  • 리스크 및 컴플라이언스 프로젝트의 경우, 조직이 계통 및 품질 증명으로 정보에 대한 완전하고 권위 있는 뷰를 정의하고 유지함으로써 조직이 가시성과 데이터 거버넌스를 개선할 수 있도록 돕는다.이러한 견해는 공유 서비스로서 널리 이용 가능하고 재사용될 수 있다.

역사

정보 서버의 핵심 기술은 새로운 것이 아니다.추출, 변환 및 로드(ETL), 데이터 정제 및 매칭(관계 및 확률론적 접근방식), 데이터 프로파일링, 데이터 연합 또는 복제와 같은 데이터 통합 기술은 여러 해 동안 존재해 왔다.평판이 좋은 벤더와 여러 개별적이지만 상호 관련 시장은 이와 같이 서로 다른 방식의 데이터 통합(ETL, 데이터 품질, 데이터 복제, 데이터 연합 등)을 위한 솔루션에 초점을 맞추고 있다.

데이터 통합에 대한 이러한 다중 접근 방식과 벤더의 구별되는 능력으로 인해, 데이터 통합에 대한 조직의 접근 방식은 표준의 부족과 툴의 일관성 없는 활용, 여러 벤더 관계, 툴 간의 문제된 충돌 해결, 연결하기 위한 메타데이터 통합의 결여로 인해 어려움을 겪어 왔다.모든 도구와 정보를 함께 제공하십시오.또한 직원을 교육하고 여러 제품을 유지 관리하는 비용도 조직에 비용 제한이 될 수 있다.

그러나 2000-2002년 이후 이러한 시장과 기능별 벤더가 수렴하고 있다(Gartner의 "Magic Quadrant for Data Integration Tools 2006" 참조).공급업체들은 광범위한 기능을 통합하기 위해 그들의 제품을 확장해 왔고 이들 시장과 한때 구별되었던 공급업체들 사이의 경계는 모호해지기 시작했다.데이터 통합에 대한 보다 전체적인 접근방식과 벤더 기술의 자연적 진화에 대한 고객의 요구 모두 데이터 통합 접근방식을 간소화할 수 있는 보다 통합된 툴 세트로 시장의 통합을 가속화하고 있다.또한, 오늘날 웹 서비스와 서비스 지향 아키텍처가 조직에 미치는 영향은 데이터 통합 벤더가 정보 제공의 서비스화(ITaaS)를 중심으로 역량을 확장하여 비즈니스 프로세스, 애플리케이션 및 포털에서 쉽게 소비할 수 있도록 할 것을 요구하고 있다.

2006년 10월에 IBM은 이 새로운 범주의 데이터 통합 도구에 대한 첫 번째 항목인 IBM Information Server의 출시를 발표했다.주요 비즈니스 이니셔티브를 위해 신뢰할 수 있는 정보를 통합, 강화 및 전달하는 모든 기능을 제공할 수 있는 최초의 통합 소프트웨어 플랫폼이다.IBM Information Server의 아키텍처는 이를 정보 통합을 위한 통합 소프트웨어 플랫폼으로 정의하는 모든 기준을 충족하며, 정보 서버를 보유하고 있다고 말하려는 다른 벤더에 대한 기능적 벤치마크를 확실히 확립한다.

외부 링크