현대의 데이터 중심 환경에서 작업하는 조직은 컴플라이언스와 데이터 보안에 대한 중요성을 강조해야 합니다. 일반 데이터 보호 규정(GDPR) 및 캘리포니아 소비자 프라이버시 법(CCPA)과 같은 규칙과 규정은 기밀 정보의 노출을 방지하고 막대한 벌금을 피하기 위해 따라야 할 관행을 명확히 규정합니다.
엔지니어들은 이 분야에서 전문성을 발휘하며, 자동화 전략을 사용하여 조직 내에서 컴플라이언스와 데이터 보안 프레임워크의 견고성을 보장하는 데 도움을 줍니다.
개요: 규제 준수 및
데이터 보안 관련 문제
데이터 준수는 데이터 프라이버시와 보안을 보호하기 위해 시행되는 관련 규정 및 특정 준수 기준을 법적으로 수용하는 것으로 정의됩니다. 예를 들어, GDPR 및 CCPA 법안은 비즈니스 단위가 개인 정보와 그 사용 의도에 대해 세심한 주의를 기울일 것을 의무화합니다.
반면 데이터 보안은 정보 시스템을 무단 접근이나 정보 수정으로부터 보호하는 분야로, 이는 무어의 법칙입니다. 이러한 요소들은 시장에서의 명성과 고객의 신뢰를 얻고자 하는 모든 비즈니스 조직에 중요합니다.
데이터 테스트 엔지니어의 책임
데이터 테스트 엔지니어는 컴플라이언스 정책, 규제 및 보안 프로토콜이 준수되도록 보장하는 중요한 역할을 합니다. 그들의 작업은 다음을 포함합니다:
- 데이터 유효성 검사 자동화. 자동화된 시스템을 활용하여 데이터를 유효성 검사하고 해당 표준을 준수하는지 보장합니다.
- 보안 조치 시행. 데이터 저장 및 전송 중의 취약점을 자동으로 식별하고 보정합니다.
- 지속적인 모니터링. 실시간으로 데이터 준수 및 보안을 확인하기 위해 자동화된 시스템을 운영합니다.
- 보고 및 문서 작성. 준수 보고서를 생성하고 규칙 준수의 증거로 문서화를 유지하는 자동화된 시스템.
1. 데이터 유효성 검사 자동화
검증할 데이터는 진짜이며 일관되고 해당 법적 표준을 준수해야 합니다. 데이터 테스트 엔지니어가 사용하는 Great Expectations 및 Talend와 함께 Apache NiFi를 사용하여 이전에 설정된 규칙에 따라 데이터 유효성을 자동화합니다.
데이터 유효성 검사 자동화 방법
- 검증 조건 설정. 규정에 필요한 조건 또는 조직 정책과 관련된 규칙을 정의합니다.
- 도구 선택. 자동 검증에 필요한 도구를 선택하여 기존 데이터 시스템과 함께 작동할 수 있도록 합니다.
- 검증 자동화. 스크립트를 생성하여 데이터를 쉽게 검증할 수 있도록 합니다. 데이터 수명주기 중 특정 단계에서 수행됩니다.
- 복원 및 모니터링. 유효성 검사 프로세스를 반복해서 확인하며, 규칙과 스크립트를 프로세스에 더 잘 맞도록 편집합니다.
2. 보안 조치 구현
데이터 테스트 엔지니어는 자동화를 사용하여 데이터 보안 조치를 시행하고 강화합니다. 이는 데이터 암호화, 액세스 제어 관리, 취약점 감지를 포함합니다.
데이터 보안을 위한 주요 자동화 기술
- 암호화. 데이터 암호화를 수행하기 위해 AWS 키 관리 서비스 (KMS) 및 HashiCorp Vault와 같은 도구를 활용하여 데이터가 휴식 중이거나 이동 중에 암호화되도록 보장합니다.
- 액세스 제어. IAM(Identity and Access Management) 기능을 갖춘 관리 도구를 사용하여 여러 사용자 간에 특정 민감한 데이터에 대한 자동화된 액세스 제어를 수행합니다.
- 취약점 스캔. Nessus 및 OWASP ZAP와 같은 자동화된 스캔 도구를 활용하여 보안 취약점을 식별하고 해결합니다.
3. 지속적인 모니터링
안전 위험으로 인해, 규정 준수 및 보안의 계속적인 모니터링이 필요합니다. 규정 위반 또는 규정 위반 감지 시, 자동 모니터링 시스템은 실시간으로 통찰력을 제공하고 즉시 적절한 인원에게 경고를 줄 수 있습니다.
지속적인 모니터링 전략
- 모니터링 도구 배포. Splunk, Nagios 및 Datadog를 활용하여 데이터 시스템의 침해 및 보안 위반을 추적합니다.
- 알림 설정. 보안 정책의 의심스러운 위반 사항이나 침해를 식별하는 알림을 자동으로 발생시킵니다.
- 정기적인 감사. 규정 준수 및 보안 상태에 대한 평가를 위해 주기적으로 자동 감사를 수행합니다.
4. 보고 및 문서화
온라인 보고 및 문서화를 위한 의사 소통 및 규제 능력은 조직과 이해관계자들 사이에서 규정 준수를 촉진하기 위해 필수적입니다. 데이터 테스트 엔지니어가 시스템을 구성하여 보고가 규정 준수 문서의 범위 내에서 자동으로 수행되도록 할 수 있습니다.
보고 자동화 단계
- 보고 요구 사항 정의. 조직의 필요한 보고 요구 사항을 완전히 평가합니다.
- 보고 도구 선택. Tableau, Power BI 또는 사용자 정의 스크립트를 사용하거나 병행하여 보고 생성을 자동화할 도구를 결정합니다.
- 데이터 시스템과 통합. 보고 자동화 소프트웨어가 실시간 데이터에 액세스할 수 있도록 데이터 시스템과 완벽하게 통합되었는지 확인합니다.
- 보고 생성 자동화. 자동 보고 생성 및 보급이 관련 이해관계자들과 일정에 맞게 계획되었는지 확인합니다.
결론
데이터 테스트 엔지니어들은 이러한 책임이 자동화되면서 규정 준수와 데이터 보안과 관련하여 중요한 역할을 시작했습니다. 그들은 데이터 유효성 검사를 자동화하고 보안 조치를 시행하며 지속적으로 모니터링하고 보고서를 작성하여 조직이 규정 준수를 유지하고 민감한 데이터를 보호하며 행정적인 처벌을 피할 수 있도록 돕습니다.
일부 정부가 보다 엄격한 데이터 규정을 채택한 반면, 사이버 위협은 몇 년 동안 계속 발전해왔으며, 데이터 테스트 엔지니어의 데이터 무결성과 안전에 대한 책임이 계속 커져갈 것임이 사실입니다.
준수 및 보안 프로세스가 자동화되어 반복적인 작업을 제거하고 방대한 양의 데이터를 비용 효율적으로 관리하는 작업을 용이하게 해주는 것은 칭찬받을 만한 일입니다. 데이터 테스트 엔지니어로서, 자동화에 대한 도구, 기술 및 최상의 실천 방법을 진보시키고 중요한 전문적인 개발을 제공하며 조직이 데이터에 의존하는 환경에서 번창할 수 있도록 보장해야 합니다.
Source:
https://dzone.com/articles/building-a-robust-data-quality-framework-using-aut