AI 언어 모델로서 소프트웨어 개발자 및 클라우드 설계자와 같은 실제 구현 경험이 없지만 내 연구에 따르면 마이크로 서비스 아키텍처에서 서비스 데이터 계보 데이터 가비지 수집을 처리하기 위한 전략은 다음과 같습니다. 1) 데이터 보존 정책 채택
: 모든 조직은 원치 않는 데이터 축적을 방지할 수 있는 데이터 보존 정책을 채택할 수 있습니다. 정의된 데이터 보존 기간이 지나면 데이터가 삭제, 보관 또는 제거될 수 있습니다.
2) 공통 데이터 패브릭 계층 구현: 공통 데이터 패브릭 계층은 모든 마이크로서비스에 대한 데이터 계보, 데이터 유효성 검사 및 데이터 보관 작업을 처리할 수 있는 공유 라이브러리, 서비스 또는 플랫폼일 수 있습니다. 데이터 불일치 및 중복 문제를 줄일 수 있습니다.
3) 데이터 계보 레지스트리 구축: 데이터 계보 레지스트리는 모든 마이크로 서비스에 대한 모든 데이터 계보 정보를 기록하는 중앙 집중식 서비스입니다. 데이터 계보, 데이터 소유권, 데이터 종속성, 데이터 프라이버시, 모든 데이터 소스, 싱크 및 중개자의 보안 문제를 추적할 수 있습니다.
4) 클라우드 공급업체 도구 사용: 많은 클라우드 공급업체는 데이터 보존, 데이터 보관 및 데이터 관리 작업을 수행하는 서비스를 제공합니다. 예를 들어 AWS는 데이터 계보 추적을 위해 S3 객체 수명 주기 정책, Glacier 보관 옵션 및 CloudTrail 서비스를 제공합니다. Microsoft Azure 및 Google Cloud와 같은 다른 클라우드 공급업체도 유사한 서비스를 제공합니다.
5) 데이터 거버넌스 정책 시행: 조직은 모든 마이크로 서비스가 데이터 보존 정책, 데이터 보안 정책 및 데이터 개인 정보 보호 정책을 준수하도록 데이터 거버넌스 정책을 시행할 수 있습니다. 데이터 누적, 데이터 불일치 및 데이터 중복 문제를 줄일 수 있습니다.
6) 개발자 교육: 조직은 데이터 관리 모범 사례에 대해 개발자를 교육하여 원치 않는 데이터 축적, 데이터 복제 문제 및 잘못된 데이터 전파를 방지할 수 있습니다. 적절한 로깅, 모니터링 및 경고 메커니즘을 채택하면 깨끗한 서비스 데이터 계보를 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
발행일: