멀티 테넌트 분석이란 무엇입니까?  멀티 테넌트 분석은 "테넌트"라고도 알려진 여러 사용자 또는 사용자 그룹이 공유 분석 시스템 또는 SaaS 플랫폼 내에서 자신의 데이터에 안전하게 액세스하고 분석할 수 있는 시나리오를 의미합니다. 이 시스템은 각 테넌트의 데이터가 다른 테넌트와 분리되어 비공개로 유지되도록 설계되었습니다.  SaaS 회사의 성공에 다중 테넌트 분석이 중요한 이유는 무엇입니까?    SaaS 회사에 점점 더 중요해지고 있는 강력한 도구입니다. 이 기술을 통해 이들 회사는 분석 기능을 애플리케이션에 직접 내장하여 고객에게 원활한 사용자 경험을 제공할 수 있습니다. 다중 테넌트 분석은  그런데 이것이 왜 그렇게 중요합니까? 대답은 SaaS 비즈니스의 성격에 있습니다. 이들 회사는 종종 고유한 데이터 세트를 보유한 수많은 고객에게 서비스를 제공합니다.  멀티 테넌트 분석을 통해 각 고객 또는 테넌트는 자신의 데이터에서 귀중한 통찰력을 분석하고 추출할 수 있습니다. 이를 통해 정보에 입각한 결정을 내리고 운영을 최적화하며 궁극적으로 SaaS 제품에서 더 많은 가치를 얻을 수 있습니다.  또한 다중 테넌트 분석은 각 고객 데이터의 개인 정보 보호 및 보안도 보장합니다. 모든 고객이 동일한 애플리케이션을 사용하더라도 해당 데이터는 다른 테넌트로부터 격리되고 안전하게 유지됩니다. 이는 많은 기업에서 데이터 침해 및 개인 정보 보호 문제가 최우선 과제인 시대에 매우 중요합니다.  본질적으로 멀티 테넌트 분석은 SaaS 회사가 고객에게 더 많은 가치를 제공하는 동시에 데이터의 개인 정보 보호 및 보안을 보장할 수 있도록 지원합니다. 오늘날의 디지털 환경에서 많은 SaaS 비즈니스의 성공을 이끄는 것은 윈윈(win-win) 상황입니다.  SaaS 플랫폼 사용자에게 다중 테넌트 분석의 이점은 무엇입니까?  임베디드 분석의 특정 사용 사례인 멀티 테넌트 분석은 SaaS 플랫폼 사용자에게 광범위한 이점을 제공합니다.  셀프 서비스 보고서 생성  주요 이점은 셀프 서비스 보고가 가능하다는 것입니다. 이는 사용자가 IT 부서나 데이터 과학자에게 의존할 필요 없이 자신만의 보고서를 생성하고, 데이터를 사용자 정의하고, 시각적 자료를 만들 수 있음을 의미합니다. 이를 통해 사용자는 자신의 특정 요구와 선호도에 가장 적합한 방식으로 데이터에 액세스하고 해석할 수 있습니다.  사용자 정의 데이터 세트 생성  또한 다중 테넌트 분석을 통해 사용자 정의 데이터세트 생성도 용이해집니다. 사용자는 다양한 데이터 소스에서 데이터를 가져와 단일 데이터 세트로 통합한 다음 분석하여 의미 있는 통찰력을 얻을 수 있습니다. 데이터 세트를 맞춤화하고 복잡한 분석을 수행하는 이러한 기능은 사용자가 SaaS 플랫폼에서 파생할 수 있는 가치를 크게 향상시킵니다.  분석 기능의 유연성과 확장성은 사용자에게 변화하는 비즈니스 환경과 과제에 적응하는 데 필요한 도구를 제공합니다.  제품 및 엔지니어링 팀을 위한 다중 테넌트 분석의 이점은 무엇입니까?  다중 테넌트 분석은 SaaS 플랫폼을 구축하고 유지 관리하는 팀에 특히 유용합니다.  이유는 다음과 같습니다.    : 모든 임차인이 동일한 자원을 활용하기 때문에 시스템 유지 및 업그레이드와 관련된 비용이 공유되어 상당한 절감 효과를 가져옵니다. 비용 효율성    : 멀티 테넌트 아키텍처를 통해 쉽게 확장할 수 있습니다. 새로운 테넌트가 추가되면 추가 리소스나 인프라가 필요 없이 기존 시스템 내에서 수용될 수 있습니다. 확장성    : 각 테넌트가 자신의 데이터에 액세스할 수 있으므로 심층 분석을 수행하고 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이 정보는 정보에 입각한 결정을 내리고 운영을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 향상된 데이터 분석 및 통찰력    : 다중 테넌트 분석을 통해 더 높은 수준의 사용자 정의가 가능합니다. 각 테넌트는 다른 사용자의 사용자 경험에 영향을 주지 않고 특정 요구 사항에 맞게 시스템을 맞춤화할 수 있습니다. 향상된 사용자 정의    : 시스템의 공유 특성에도 불구하고 각 테넌트의 데이터는 안전하게 유지되고 다른 데이터와 격리됩니다. 이는 데이터 유출 및 개인 정보 보호 문제가 최우선 순위인 현대 비즈니스 세계에서 매우 중요합니다. 향상된 데이터 보안  제품 및 엔지니어링 팀의 경우 멀티 테넌트 분석은 제품을 혁신하고 향상할 수 있는 기회를 제공합니다. 그들은 시스템에서 얻은 통찰력을 사용하여 제품을 개선하고 고객의 요구 사항을 보다 효과적으로 충족하며 시장에서 경쟁력을 유지할 수 있습니다.   Qrvey와 같은 턴키 솔루션을 통합하면 이러한 팀은 제품에 가장 큰 가치를 추가하는 영역에 집중하여 리소스를 보다 효과적으로 할당할 수 있습니다.  다중 테넌트 분석 구축이 엄청나게 어려운 이유  우리는 기업들이 이 문제로 반복적으로 어려움을 겪는 것을 봅니다. 성능이 뛰어나고 안전하며 확장 가능한 다중 테넌트 분석을 위해서는 대부분의 소프트웨어 팀의 한계를 확장하는 가파른 데이터 엔지니어링 및 인프라 문제를 극복해야 합니다. 간단히 말해서 이는 대부분의 엔지니어링 팀이 구축하도록 교육받은 영역 중 하나입니다.     QRVEY 없는 분석(QRVEY 사용을 보려면 아래로 스크롤)  테넌트 데이터 보안 보장  다중 테넌트 분석 플랫폼은 서로 다른 고객 테넌트 간의 데이터를 격리해야 합니다. 여기에는 특히 시간이 지남에 따라 데이터 볼륨, 쿼리 및 사용자 동시성이 확장됨에 따라 승인된 사용자 이상으로 노출되는 것을 방지하기 위해 권한, 액세스 제어 및 엄격한 분리 메커니즘을 다루는 것이 포함됩니다.  GDPR 및 HIPAA와 같은 규정 준수 규정은 감사 요구 사항 및 데이터 주권 고려 사항으로 인해 데이터 관리를 더욱 복잡하게 만듭니다.   이것이 많은 의료 SaaS 회사가 애플리케이션 내에서   구현하는 데 어려움을 겪는 이유 중 하나이며 Qrvey에서 배포된   만 지원하는 가장 중요한 이유 중 하나입니다. 의료 분석을 클라우드 기반 소프트웨어  성능 및 확장성 관리  단일 테넌트 애플리케이션과 달리   의 세계는 예측할 수 없고 급증하는 트래픽 패턴이 특징입니다. 이는 고객이 각자의 사용 패턴과 요구 사항을 갖고 있는 보고서와 대시보드에 직접 액세스할 수 있기 때문에 발생합니다. 다중 테넌트 분석  여기서 중요한 과제는 이러한 다양한 테넌트 요구 사항과 데이터 볼륨을 수용할 수 있도록 기본 데이터 인프라를 효과적으로 확장할 수 있는지 확인하는 것입니다. 이를 달성하기 위해 마이크로서비스 구현, 컨테이너 조정, 자동 크기 조정 메커니즘 배포와 같은 다양한 고급 기술이 사용됩니다.  그러나 이 분야에서 가장 중요한 발전 중 하나는 서버리스 기술입니다. 이는 프로세스 및 시스템 확장에 대한 비교적 새롭고 혁신적인 경로를 제시합니다. 레거시 분석 소프트웨어가 일반적으로 고가의 서버에서 실행되어 확장성 측면에서 제한이 있는 경우가 많다는 점을 고려하면 이는 주목할 만한 발전입니다.   Qrvey는 처음부터 서버리스 기술을 개발하여 이러한 문제를 해결하도록 돕습니다. Qrvey의 솔루션은 하루 종일 유휴 상태로 유지되는 값비싼 컴퓨팅 클러스터로 이어지는 서버 구매나 임대를 결코 포함하지 않습니다.  서로 다른 데이터 소스 통합  데이터 분석의 복잡한 세계에서 기업은 종종 단절되어 있는 다양한 데이터 소스를 통합해야 하는 과제에 직면합니다. 일부 애플리케이션에서는 단일 데이터베이스나 웨어하우스에 연결하는 것만으로도 충분할 수 있지만 현실적으로는 더욱 복잡한 다중 테넌트 분석 사용 사례가 다양한 데이터 소스의 집계에 의존하고 있습니다.  이러한 데이터 소스는 온라인 데이터베이스, 클라우드 스토리지 솔루션, 로그 파일은 물론 IoT(사물인터넷) 센서의 데이터 스트림까지 다양할 수 있습니다. 일반적으로 기업은 모든 데이터 소스에 대해 전용 ETL을 사용하여 별도의 파이프라인을 구축해야 합니다.  이러한 소스가 매우 다양하기 때문에 데이터 통합 작업이 상당히 어려워질 수 있습니다. 그러나 포괄적인 통찰력과 분석이 필요하기 때문에 이러한 통합이 필수적입니다. 이러한 멀티 테넌트 분석을 관리하는 플랫폼은 유연하고 반복 가능한 파이프라인을 갖추고 있어야 합니다.   Qrvey는 모든 데이터 유형에서 작동하는   제공하여 이러한 문제를 해결합니다. 개발 노력의 이러한 단순성과 통합은 엔지니어링 측면에서 훨씬 더 큰 효율성으로 이어지지만 최종 사용자는 분석을 위해 더 다양한 데이터를 제공할 수 있으므로 궁극적으로 이점을 얻습니다. 통합 데이터 파이프라인을  다중 테넌트 환경에서 데이터 액세스에 사용자 역할 매핑  여러 고객 테넌트가 공유 분석 애플리케이션에 액세스하는 환경에서는 기본 SaaS 앱의 사용자 역할 및 권한을 행 및 열 수준 데이터 제한 사항에 연결하는 작업이 복잡한 작업이 됩니다. 이러한 복잡성은 독립형 분석 도구에 비해 오버헤드가 증가하기 때문입니다.    의 중요한 구성 요소인 의미 계층을 사용하면 이러한 복잡성이 더욱 가중됩니다. 이러한 계층을 사용하면 세부적인 데이터 액세스 제어를 구현할 수 있지만 특히 이러한 환경에 흔히 존재하는 매우 동적인 보안 요구 사항을 고려하면 상당히 복잡해질 수 있습니다. 다중 테넌트 분석  이러한 보안 요구 사항은 테넌트마다 크게 다를 수 있으며 시간이 지남에 따라 빠르게 변경될 수 있으므로 사용자 역할과 데이터 액세스의 정확하고 효과적인 매핑을 유지하는 것이 어렵습니다. 이러한 과제에도 불구하고 각 사용자가 필요한 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 동시에 민감한 데이터에 대한 무단 액세스를 방지하는 것이 중요한 작업입니다.   Qrvey에는 기본 의미 계층이 포함되어 있습니다. 우리는 이 구성 요소 없이는 성공할 수 없다는 것을 알고 있으며, 이를 구축하고 유지하는 것은 항상 개발 팀의 임무입니다. Qrvey에는 포함되어 있습니다.  다중 테넌트 분석에서 테넌트별 사용자 정의 활성화  다중 테넌트 분석의 세계에는 모든 테넌트에 걸쳐 표준화될 수 있는 핵심 대시보드 또는 보고서와 같은 특정 요소가 있습니다. 이러한 표준화는 데이터 분석 과정에서 일관성을 유지하는 데 필수적입니다. 그러나 테넌트별 사용자 정의를 허용하는 것도 마찬가지로 중요합니다.  테넌트별 사용자 정의에는 각 테넌트의 특정 요구 사항을 충족하는 고유한 데이터 세트, 시각화 및 지표와 같은 요소가 포함될 수 있습니다. 이 접근 방식은 각 테넌트의 고유한 요구 사항을 완전히 해결하지 못할 수 있는 엄격한 "일률적" 인터페이스 생성을 방지합니다.     따라서 특정 요소의 표준화와 다른 요소의 사용자 정의라는 두 가지 상충되는 요구 사이의 균형을 맞추는 것은 복잡한 작업이지만 Qrvey를 사용하면 가능할 뿐만 아니라   지원하는 데이터 관리 계층을 포함하는 가장 큰 장점이기도 합니다. 사용자 수준까지   구축합니다. 사용자 정의를 데이터 모델을 게임 체인저.  소프트웨어 엔지니어는 데이터 엔지니어가 아닙니다  소프트웨어 엔지니어링 팀은 해당 분야의 전문가이지만   관리하는 데 필요한 전문 기술이 부족한 경우가 많습니다. 이러한 기술에는 다음이 포함되지만 이에 국한되지는 않습니다. 멀티 테넌트 분석 및 대규모 데이터 볼륨 쿼리를  동시 분석 워크로드 관리  정교한 보안 모델 구현  고성능 쿼리 엔진 설계  이러한 도메인 전문 지식의 부족으로 인해 팀이 직면할 수 있는 다양한 기술 문제가 악화되어 상당한 격차가 발생합니다.   점점 더 까다로워지는 개발 작업    운영 규모가 증가함에 따라 테넌트 데이터를 원활하게 마이그레이션하고 원활한 온보딩 흐름을 보장하는 작업이 점점 더 어려워지고 있습니다. 최종 사용자의 업무 중단을 최소화하면서 데이터 볼륨과 복잡성을 처리하려면 신중한 계획과 실행이 필요합니다. 데이터 마이그레이션 및 온보딩:    테넌트 분석 활동을 추적하는 것은 까다로운 작업입니다. 다양한 테넌트의 문제를 식별하고 해결하려면 데이터 분석에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 이 프로세스에는 상당한 양의 운영 작업도 포함됩니다. 이를 위해서는 모니터링 및 문제 해결을 위한 강력한 시스템이 필요합니다. 모니터링 및 문제 해결:    다양한 테넌트 데이터 순열 전반에 걸쳐 기능의 무결성과 기능성을 보장하는 것은 또 다른 필수이면서도 까다로운 작업입니다. 데이터 유출이나 액세스 제어 문제와 같은 잠재적인 문제를 방지하려면 엄격하고 자동화된 테스트 프로그램을 구현해야 합니다. 이러한 수준의 품질 보증은 최종 사용자와의 신뢰와 신뢰성을 유지하는 데 중요합니다. 테스트 및 품질 보증:  Qrvey: 목적에 맞게 구축된 다중 테넌트 분석 솔루션     QRVEY를 이용한 분석    . Qrvey는 개발 팀이 데이터 소스, 데이터 유형 또는 프런트 엔드 프레임워크에 관계없이 SaaS 애플리케이션에 대한 내장형 분석을 구축하고 제공할 수 있도록 지원하는 턴키 솔루션입니다    . Qrvey는 사용자를 위한 맞춤형 분석 경험을 제공하기 위한 API 및 시각화 위젯 제품군을 제공합니다. Qrvey는 단일 데이터 파이프라인을 사용하여 다양한 소스의 데이터를 수집, 통합 및 분석하는 완전히 배포된 솔루션입니다  Qrvey는 사용자 정의 데이터 모델,   , 다중 데이터 소스 및   와 같은 다중 테넌트 분석에 대한 다양한 과제와 시나리오를 처리할 수 있습니다. Qrvey는 또한 SaaS 제품 지표를 개선하고 비용을 절감할 수 있습니다. 개인화된 데이터 시각화 콘텐츠 배포  결국 우리는 엔지니어링 팀에 더 나은 분석 및 보고 프로세스를 더 쉽게 제공하기 위해 왔습니다. 방법을 보여드리겠습니다.    게시되었습니다. 여기에도

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다중 테넌트 분석: Qrvey의 턴키 솔루션으로 SaaS 플랫폼 혁신

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