System Operations
시스템 운영
빅데이터·AI 플랫폼의 안정적인 운영을 책임집니다. 인프라부터 파이프라인, MLOps까지 엔드투엔드 운영 활동을 체계적으로 수행합니다.
엔터프라이즈급 운영 실적
Data Dynamics는 국내 최대 규모의 빅데이터·AI 플랫폼을 직접 운영하고 있습니다.
100,000+Core
클러스터 규모
7PB
데이터 총량
2백만+쿼리/일
일일 처리량
01
인프라 운영
플랫폼이 실행되는 물리·클라우드 인프라의 가용성과 안정성을 유지합니다.
- 클러스터 노드 추가·제거·교체 (스케일 아웃/인)
- OS·커널 패치 및 보안 업데이트
- 디스크·네트워크·메모리 용량 관리
- 하드웨어 장애 감지 및 교체
- 인증서 갱신 및 SSL/TLS 관리
02
플랫폼 운영
Hadoop, Spark, Kafka, NiFi, Impala 등 데이터·AI 서비스의 라이프사이클을 관리합니다.
- 서비스 기동·중지·재시작 관리
- 버전 업그레이드·마이너 패치 적용
- 설정 변경 관리 (Configuration Management)
- 서비스 간 의존성·호환성 검증
- HA 구성 및 Failover 테스트
03
모니터링 및 알림
시스템 전 계층의 상태를 실시간으로 파악하고 이상 징후를 선제적으로 감지합니다.
- 클러스터·노드·서비스 상태 실시간 모니터링
- 애플리케이션·잡 실행 상태 모니터링
- 임계치 기반 알림 설정 및 에스컬레이션
- 로그 수집·중앙화 (ELK, Fluentd 등)
- 대시보드 구성 및 리포팅 (Grafana, Cloudera Manager 등)
04
장애 대응
장애 탐지부터 복구, 사후 분석까지 체계적인 프로세스로 서비스 영향을 최소화합니다.
- 장애 탐지 → 1차 대응 → 원인 분석 → 조치 → 사후 리뷰 (RCA)
- 서비스 복구 절차 실행 (프로세스 재시작, 노드 격리, Failover)
- 장애 이력 관리 및 재발 방지 대책 수립
- 장애 시뮬레이션 및 DR 훈련
05
성능 관리 및 튜닝
쿼리·잡·리소스 수준에서 병목을 분석하고 최적 성능을 달성합니다.
- Spark·Hive·Impala 쿼리 성능 분석 및 최적화
- YARN·Kubernetes 리소스 큐 설계 및 조정
- 메모리·CPU 할당 튜닝 (Executor, Driver, Container)
- 데이터 스큐·셔플·파티션 최적화
- 스토리지 포맷 최적화 (Compaction, Z-Order, Liquid Clustering)
- 슬로우 쿼리·핫스팟 분석
06
데이터 파이프라인 운영
수집부터 적재·변환·서빙까지 파이프라인의 SLA를 보장합니다.
- ETL/ELT 잡 스케줄링 및 모니터링
- 잡 실패 시 재시도·알림·에스컬레이션
- 데이터 품질 검증 (Null 체크, 스키마 검증, Row count 검증)
- SLA 관리 (파이프라인 지연 모니터링)
- 소스 시스템 변경 대응 (스키마 변경, 연동 장애)
07
보안 및 접근 제어
데이터와 시스템에 대한 최소 권한 원칙을 적용하고 규정 준수를 보장합니다.
- 사용자·그룹·역할 관리 (LDAP, SSO, SCIM)
- Kerberos·Ranger·Unity Catalog 기반 권한 관리
- 데이터 마스킹·암호화 적용
- 감사 로그 관리 (접근·변경 이력 추적)
- 보안 취약점 점검 및 조치
08
백업 및 복구 (DR)
메타데이터와 핵심 데이터의 안전한 보존과 신속한 복구를 보장합니다.
- 메타데이터 백업 (Hive Metastore, Unity Catalog, 네임노드)
- 중요 데이터 스냅샷 및 복제
- 재해 복구(DR) 계획 수립 및 정기 훈련
- 백업 무결성 검증
09
용량 관리 및 비용 최적화
리소스 사용 현황을 분석하고 비용 대비 최적의 운영 효율을 확보합니다.
- 스토리지 사용량 추적 및 증설 계획
- 컴퓨팅 리소스 사용률 분석
- 미사용 데이터·테이블·잡 정리
- 클라우드 환경 DBU·컴퓨트 비용 분석 및 절감
- Chargeback·Showback 리포팅
10
AI/ML 모델 운영 (MLOps)
학습부터 서빙·모니터링까지 모델 수명 주기 전체를 운영합니다.
- 모델 학습 파이프라인 스케줄링
- Model Registry 관리 (버전, 스테이지, 승인)
- 모델 서빙 엔드포인트 배포·모니터링
- 데이터·모델 드리프트 감지
- A/B 테스트 및 모델 성능 리포팅
- Feature Store 운영 및 피처 신선도 관리