데이터는 모든 산업 분야에서 혁신을 주도하고 있습니다. 조직에서는 실행 가능한 통찰력을 통해 급증하는 정보를 경쟁 우위로 전환하는 데이터 기반 애플리케이션을 구축하기 위해 경쟁하고 있습니다. 그러나 가속화되는 데이터 볼륨에서 증가하는 가치를 추출하는 것은 엄청난 기술적 과제를 안고 있습니다. 실시간 분석을 제공하면서 애플리케이션을 어떻게 안전하게 확장할 수 있습니까? 다중 테넌트 데이터베이스와 내장된 분석이 핵심입니다. 다중 테넌트 데이터베이스란 무엇입니까? 다중 테넌트 데이터베이스는 여러 사용자 또는 테넌트에 대한 정보를 저장할 수 있는 데이터베이스 유형입니다. 각 테넌트의 데이터는 별도로 안전하게 보관되므로 자신의 정보에만 접근할 수 있습니다. 이를 통해 여러 사용자 또는 조직이 데이터를 비공개로 유지하면서 동일한 데이터베이스를 사용할 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅 및 SaaS(Software-as-a-Service) 비즈니스 모델의 세계에서 다중 테넌트 데이터베이스의 개념이 점점 더 두드러지고 있습니다. 다중 테넌트 데이터베이스의 아키텍처는 스토리지 및 컴퓨팅 성능과 같은 공유 리소스를 효과적으로 통합하도록 설계되었습니다. 다중 테넌트 데이터베이스가 필요한 이유는 무엇입니까? 이는 각각 테넌트라고 불리는 여러 고객에게 효율적으로 서비스를 제공하기 위한 것입니다. 테넌트는 개인, 기업 또는 별도의 조직 단위일 수 있으며, 모두 동일한 기본 인프라를 공유하는 동시에 해당 데이터는 서로 격리됩니다. 멀티 테넌시를 통해 SaaS 공급자는 리소스 활용도를 극대화하고 유지 관리 노력을 최적화하며 업데이트를 간소화하여 상당한 비용 절감 효과를 얻을 수 있습니다. 또한 수요에 따라 리소스가 동적으로 할당되므로 각 테넌트의 성능이 향상될 수도 있습니다. 다중 테넌트 데이터베이스는 내장형 분석과 어떤 관련이 있습니까? 임베디드 분석으로 넘어가면 이는 보고 도구, 데이터 시각화 및 기타 분석 기능을 비즈니스 소프트웨어 애플리케이션 내에 직접 통합하는 것을 의미합니다. 이 접근 방식은 사용자가 데이터에서 통찰력을 얻기 위해 독립 실행형 비즈니스 인텔리전스 도구와 비즈니스 애플리케이션 간에 전환해야 하는 기존 방법과 다릅니다. 사용하면 사용자가 사용 중인 애플리케이션의 맥락 내에서 필요한 위치에 실행 가능한 인텔리전스를 사용자에게 정확하게 제공할 수 있습니다. 이러한 원활한 통합을 통해 사용자는 데이터 기반 결정을 더 빠르고 효율적으로 내릴 수 있습니다. 내장된 분석 소프트웨어를 내장된 분석은 데이터 통찰력에 대한 액세스를 민주화하기 때문에 특히 가치가 있습니다. 데이터 분석에 대한 전문 교육을 받지 않은 사용자도 매일 사용하는 앱에 내장된 직관적인 대시보드와 보고서 덕분에 복잡한 데이터 세트를 해석하고 활용할 수 있습니다. 멀티 테넌트 데이터베이스와 내장된 분석 기능이 결합되면 강력한 결과를 얻을 수 있습니다. 즉, 증가하는 고객 요구 사항에 맞춰 적응하고 성장할 수 있는 안전하고 확장 가능하며 고성능의 데이터 솔루션입니다. 이러한 기술을 활용하는 기업의 경우 이는 보안이나 성능을 저하시키지 않고 플랫폼 전반에 걸쳐 모든 사용자를 위한 통합 인텔리전스 기능을 잠금 해제하는 것을 의미합니다. 이러한 시너지 효과는 경쟁 우위를 확보하고 데이터 통찰력을 통한 지속적인 학습과 개선이 표준이 되는 환경을 조성하는 데 필수적입니다. 다중 테넌트 데이터베이스의 이점 다중 테넌트 데이터베이스는 강력한 이점을 제공하지만 고유한 설계 제약도 따릅니다. 리소스 풀링 및 탄력적 확장성 스토리지, 컴퓨팅 및 관리 오버헤드를 공유 인프라에 통합하면 사용자 기반이 증가함에 따라 공급자와 테넌트 가입자 모두의 비용이 크게 절감됩니다. 다중 테넌트 데이터베이스는 애플리케이션을 수평적으로 확장하는 것을 단순화합니다. 그러나 클러스터된 리소스는 집합 테넌트 기반 전체의 수요 급증을 충족하기 위해 적절하게 프로비저닝되어야 합니다. 테넌트 데이터 격리 테넌트가 동일한 데이터베이스 인스턴스에 액세스하는 동안 엄격한 액세스 제어로 인해 다른 테넌트의 데이터에 대한 가시성이 차단됩니다. 강력한 가상 파티셔닝이 모든 계층에 적용됩니다. 규모에 맞게 보안을 유지하는 것이 무엇보다 중요합니다. 이러한 장벽을 무너뜨리는 데이터 유출 취약점은 엄청난 위험을 수반합니다. 다중 테넌트 데이터베이스의 과제 사용자 정의 제약 기존 비즈니스 인텔리전스 제공업체가 다중 테넌트 아키텍처와 통합을 시도할 때 테넌트별 사용자 지정을 공통 스키마 및 구성으로 제한합니다. 거버넌스 오버헤드 SaaS 회사가 다중 테넌트 보고를 위해 BI 소프트웨어를 사용하려고 시도하는 경우 백엔드 데이터 구조를 수정하면 모든 테넌트 데이터 세트에 영향을 미치므로 테넌트별로 맞춤형 데이터 거버넌스 또는 데이터 모델을 제공하는 기능이 제한됩니다. * * Qrvey가 눈에 띄는 곳이 바로 여기입니다. Qrvey는 다중 테넌트 데이터베이스 또는 실제로는 제공하여 SaaS 회사가 테넌트별로 맞춤형 데이터 모델을 제공할 수 있도록 합니다. 다중 테넌트 데이터 웨어하우스를 다중 테넌트 지원은 많은 기업이 내장형 분석을 위해 Qrvey를 선택하는 주된 이유입니다. 내장된 분석으로 가치 극대화 분석 기능을 내장하면 상당한 사용자 경험과 채택 이점을 얻을 수 있습니다. 중요한 상황별 통찰력 분석은 별도의 분석 도구가 필요하지 않고 일반 워크플로 내에서 최종 사용자에게 직접 도달하여 결정을 안내합니다. 데이터 기반 사용자 경험 통합 분석은 셀프 서비스 가시성을 제공하므로 사용자는 항상 자신의 위치를 알 수 있습니다. 모든 수준에서 지표를 통한 관리는 지속적인 개선 문화를 조성합니다. 그러나 대화형 시각화를 확장하려면 동적인 균형, 최신성 및 속도의 균형이 필요합니다. 분석 소유권 및 협업적 의사결정 분산 분석 액세스는 정보 사일로를 무너뜨리고 모든 이해관계자를 위한 데이터 통찰력을 민주화하는 데 도움이 됩니다. 공유된 진실은 정렬을 확립합니다. 그러나 대규모 데이터 액세스를 관리하고 계보를 모델링하고 일관성을 유지하는 것은 어려운 일입니다. 멀티 테넌시와 내장형 분석 통합 멀티 테넌트 플랫폼과 내장된 분석을 결합하면 강력하고 확장 가능하며 비용 효율적인 솔루션을 활용하여 저장 데이터와 이동 중인 데이터에서 통찰력을 얻을 수 있습니다. 확장 가능한 데이터 인프라 다중 테넌트 데이터베이스는 비용을 제어하면서 많은 테넌트에 걸쳐 대규모 정형 및 비정형 데이터 볼륨을 관리하기 위한 기반을 제공합니다. 내장된 분석 기능은 사용자 기반 증가에도 불구하고 쿼리 성능을 유지합니다. 완벽한 보안 엄격한 테넌트 격리는 데이터를 보호하는 반면, 강력한 액세스 제어는 허용된 특정 데이터 하위 집합 및 분석으로만 사용자를 제한합니다. 세분화된 권한은 테넌트 장벽을 통한 누출을 방지합니다. 총 소유 비용 절감 공유 인프라와 중앙 집중식 소프트웨어 인스턴스 관리는 공급자의 비용을 크게 절감합니다. 또한 임차인은 규모의 경제를 통해 비용 절감 효과를 누릴 수 있습니다. 맞춤형 통찰력, 일관된 플랫폼 각 테넌트는 공유 스키마를 준수하면서 분석 모델을 사용자 정의하고, 대시보드를 구축하고, 자신의 공간 내에서 보고서를 조정할 수 있습니다. 공급자는 플랫폼과 업데이트를 표준화합니다. 다중 테넌트 및 내장형 인텔리전스를 활용하는 실제 사용 사례 멀티 테넌트 데이터베이스 아키텍처는 내장된 분석을 제공하는 여러 주요 서비스를 뒷받침합니다. Zendesk는 규모와 보안을 위해 멀티 테넌시를 활용하는 지원 상호 작용에 대한 내장된 보고 기능을 통해 145,000개의 계정에 서비스를 제공합니다. Asana는 멀티 테넌트 데이터베이스 환경 내에 구축된 100,000개 이상의 프로젝트 협업 고객에게 통찰력을 제공합니다. Zuora는 다중 테넌트 데이터 웨어하우징을 통해 수천 개의 플랫폼에서 구독 청구 분석을 관리합니다. 멀티 테넌트 데이터베이스와 내장된 분석이 제공하는 확장성, 보안, 통찰력 접근성의 조합은 애플리케이션 혁신과 분석 민주화를 방해하는 데이터 문제를 해결했습니다. 임베디드 분석을 위한 다중 테넌트 데이터베이스의 요구 사항은 무엇입니까? 내장된 분석을 위한 다중 테넌트 데이터베이스는 몇 가지 주요 요구 사항을 충족해야 합니다. 첫째, 각 테넌트의 데이터가 다른 데이터와 안전하게 분리되도록 강력한 데이터 격리 기능이 있어야 합니다. 여기에는 강력한 액세스 제어 및 암호화 메커니즘 구현이 포함됩니다. 둘째, 데이터베이스는 여러 테넌트의 대용량 데이터를 동시에 처리해야 하기 때문에 효율적이고 확장 가능한 데이터 저장 및 검색을 지원해야 합니다. ( 대해 자세히 알아보세요.) Qrvey가 다중 테넌트 데이터 웨어하우스로 Elastic/AWS OpenSearch를 선택한 이유에 또한 테넌트 수준에서 다양한 유형의 분석 사용 사례를 수용할 수 있는 유연한 데이터 모델링 옵션을 제공해야 합니다. 여기에는 관계형, 문서 또는 그래프 모델과 같은 다양한 데이터 구조 지원이 포함됩니다. 마지막으로, 데이터베이스는 포괄적인 보고 및 시각화 기능을 제공하여 테넌트가 사용자 정의 가능한 사용하여 데이터에서 통찰력을 쉽게 생성하고 공유할 수 있도록 해야 합니다. 데이터 시각화 도구를 전반적으로 임베디드 분석을 위한 멀티 테넌트 데이터베이스는 사용자의 요구 사항을 효과적으로 충족하기 위해 보안, 확장성, 유연성 및 유용성을 우선시해야 합니다. 미래의 데이터 기반 애플리케이션 설계 경쟁 우위를 확보하려면 데이터 소스 가속화를 통해 가치를 창출하는 것이 필수적입니다. 내장된 분석으로 보호되는 멀티 테넌트 데이터베이스 인프라는 확장 가능한 맞춤형 데이터 앱을 위한 길을 열어 많은 테넌트에게 필요한 통찰력을 즉시 제공합니다. 아키텍처 설계 컨설팅, 현재 구현 문제 해결 또는 기술 통합 지원을 위해 당사 팀에 문의하여 이러한 기술 구축 또는 활용을 시작하세요. 멀티 테넌시와 내장된 통찰력으로 구동되는 데이터 중심 혁신의 미래가 Qrvey에 있습니다. 게시되었습니다. 여기에도
