Journey of Cloud Data Engineer

1. 3-Tier 아키텍쳐의 개념

3티어 아키텍쳐 구축은 웹 서버(IIS), 데이터베이스 서버(MS-SQL),  그리고 인증 및 권한 관리(Active Diretory) 를 각기 다른 계층으로 나누어 구성하는 방식입니다. 이 3계층은 다음과 같습니다

- Presentation Tier (프레젠테이션 계층) : 사용자 인터페이스를 제공하는 웹 서버나 클라이언트 어플리케이션, 사용자는 이 계층을 통해 시스템과 상호 작용합니다.

- Logic Tier (애플리케이션 로직 계층) : 비즈니스 로직과 규칙을 처리하는 계층, 웹 서버와 데이터베이스 사이에서 데이터를 처리하고, 응답을 생성하는 역할을 합니다.

- Data Tier (데이터 계층) : 데이터베이스 서버로서, 데이터를 저장하고 관리하는 역할 및 처리를 합니다.

2. 3-Tier 아키텍쳐의 목적

3티어 아키텍처의 핵심 목적은 확장성, 유지보수성, 보안성을 극대화하면서 애플리케이션을 효과적으로 분리하는 것입니다.

a) 분리된 책임과 관리

- 각 계층은 서로 독립적으로 기능하므로 시스템을 확장하고 관리하는데 용이합니다.

- 프레젠테이션 계층(UI), 애플리케이션 로직 계층, 데이터베이스 계층을 분리함으로써, 각 계층의 변경이 다른 계층에 미치는 영향을 최소화할 수 있습니다

b) 확장성 (Scalability)각 계층을 독립적으로 확장할 수 있습니다. 예를 들어 트래픽이 많아지면 프레젠테이션 계층(IIS 서버)를 여러 대 배포하거나, 데이터가 증가하면 데이터베이스 서버(MS-SQL)를 확장하여 성능을 유지할 수 있습니다.

c) 보안성 강화

3티어 구조는 보안 강화를 용이하게 합니다. 각 계층 간에 보안 규칙을 적용할 수 있으며, 특정 계층에서만 접근 가능한 리소스를 제한할 수 있습니다.

d) 유지보수성

계층화된 구조 덕분에, 애플리케이션의 어느 한 부분을 변경하거나 업그레이드할 때 전체 시스템을 중단할 필요가 없습니다.

e) 유연성

각 계층이 명확히 분리되어 있어, 다른 기술 스택을 도입하거나 변경하는 것이 용이합니다.

현재는 IIS를 사용하지만, 다른 웹 서버(Apache, Nginx 등)로 전환하거나, MS-SQL을 다른 DBMS(MySQL, PostgreSQL 등)로 바꿀 수 있습니다

3. 3-Tier와 클라우드 환경

클라우드 환경에서는 이 아키텍처를 가상화하거나 컨테이너화하여 클라우드 서비스에서 쉽게 배포할 수 있습니다

• AWS : EC2, RDS, ELB등을 사용하여 확장 가능한 3티어 아키텍쳐 구현
• Azure : VM, SQL, Azure AD를 이용해 구축

Azure와 AWS에서의 3티어 아키텍쳐 구현 비교

일단은 Azure를 이용하여 VM에서 3티어 구축을 먼저 해본 뒤, AWS 상으로도 해볼 예정입니다.

SQL이 사실상 문외한이라서 조금 공부가 필요할 듯 싶습니다.

첫글입니다.

뭐 어떤 기가 막힌 글을 써볼까 하다가

ADsP(데이터분석 준전문가) 자격증을 준비하면서 배우고 느낀 점을 공유해보려 합니다. IT 업계에서 일하면서 데이터 분석의 중요성을 실감했고, 클라우드 엔지니어로서 다양한 데이터를 다루는 상황에서 이 자격증이 많은 도움이 될 것 같아 도전하게 되었습니다. 근데 솔직히 공부를 안해서 불안불안 합니다;;

1. ADsP란 무엇인가?

ADsP는 한국데이터산업진흥원에서 주관하는 데이터 분석 자격증으로, 데이터 관련 직무에 종사하거나 데이터 분석을 배우고자 하는 사람들이 많이 도전합니다.

데이터 분석의 기초적인 이론뿐만 아니라, 실제 분석 과정에서 필요한 통계 지식, 데이터 처리 및 활용 방법을 다룹니다.

제가 ADsP를 준비하게 된 이유는, 클라우드 엔지니어로서도 데이터를 효율적으로 분석하고 그 결과를 바탕으로 문제를 해결하는 능력이 중요하다고 느꼈기 때문입니다.

2. 공부 방법 및 준비 과정

ADsP는 크게 세 가지 영역으로 나뉩니다:

• 데이터 이해
• 데이터 분석
• 데이터 활용

데이터 이해 영역에서 통계의 기초 및 데이터 분석의 기반이 되는 통계적 개념들을 배우고

데이터 분석 영역에서는 데이터 처리 과정과 분석 방법론에 대해 공부하며

데이터 활용은 데이터 분석 결과를 비즈니스적으로 어떻게 해석하고 활용할 수 있는지에 대한 내용을 다루고 있습니다. 이

3. ADsP가 클라우드 엔지니어에게 주는 의미

저는 AWS와 Azure 솔루션 아키텍트 자격증을 이미 보유하고 있습니다. 이를 통해 클라우드 인프라와 관련된 전문 지식을 쌓았지만, 데이터 분석은 또 다른 역량을 요구합니다. ADsP 자격증을 통해 데이터 기반으로 문제를 분석하고 해결책을 제시하는 역량을 키우는 것이 궁극적인 목표입니다. 앞으로 데이터 분석과 클라우드 서비스를 결합하여 보다 효율적인 솔루션을 제공하는 데 큰 도움이 될 것으로 기대하고 있습니다.

4. 앞으로의 계획

ADsP 자격증을 취득한 후에는, SQLD 자격증도 도전할 예정입니다 

블로그도 꾸준히 운영하며 글을 쓸건데 작심삼일이 될 지는 지켜봐야 할 것 같습니다