Quick Overview by ChatGPT 👀 데이터 주도 기업은 고성능 데이터 아키텍처를 통해 대규모 데이터를 처리, 저장, 액세스하는 능력을 갖춰야 합니다. 클라우드 컴퓨팅과 자동화, 실시간 처리, 분산형 데이터 환경 등도 필수적 요소로 강조됩니다. 여기에 더해 오늘날에는 AI와 자동화된 데이터옵스(DataOps)가 데이터 관리의 효율성을 높이는데 기여하며, 보안과 데이터 거버넌스 역시 중요한 과제로 다뤄지고 있습니다. 지속적인 개선을 통해 데이터 아키텍처는 변화에 적응하고 성장해야 합니다. 이런 IT 환경의 발전에 발맞춰 혁신을 이어가는 퀘스트의 솔루션을 소개합니다. |
오늘날 데이터 주도 기업의 요구사항을 지원하는 데는 두 가지 과제가 따릅니다. 첨단 기술, 그리고 적극적인 조직, 두 가지의 조합이 필요합니다. 이러한 노력의 총합이 고성능 데이터 아키텍처로 이어집니다.
빠르게 발전하고 경쟁이 치열한 지금의 디지털 경제에서 경쟁하기 위해 기업은 대량의 데이터를 처리, 저장, 액세스하는 데 있어 더 높은 속도와 확장성, 유연성을 갖춰야 합니다. 데이터 환경의 규모와 복잡성이 점점 더 커지면서 비즈니스 핵심 시스템과 애플리케이션의 성능과 가용성을 관리하고 데이터의 신뢰성과 품질, 보안을 보장하기 위한 과제도 함께 커지고 있습니다.
고성능 데이터 아키텍처를 달성하기 위한 활동이 활발하게 진행되고 있지만 이를 위해서는 많은 조각을 끼워 맞춰야 합니다. DBTA의 시장조사 사업부인 유니스피어 리서치(Unisphere Research)가 255명의 데이터 관리자와 전문가를 대상으로 실시한 새로운 설문 조사에 따르면, 기업 60%는 데이터 플랫폼 또는 데이터 관리 프로젝트의 현대화와 관련된 이니셔티브를 위한 예산을 마련했습니다. 추진 중인 이니셔티브에는 데이터 거버넌스, 데이터 품질, 마스터 데이터 관리, 데이터 카탈로그, 데이터 엔지니어링, 데이터 관찰가능성 등이 포함됩니다.
응답자 10명 중 8명 이상(82%)이 클라우드를 사용해 데이터를 관리하며, 32%는 한 클라우드 제공업체로 중앙화했고 28%는 하이브리드 환경 내에 배포합니다. 약 절반인 45%는 데이터 품질 측량을 수행하며 44%는 데이터 거버넌스를 우선 순위로 두고 있습니다. 또한 44%는 클라우드 데이터 웨어하우스를 도입했고 41%는 현재 데이터 레이크를 두고 있고 36%는 데이터 레이크하우스를 도입했습니다.
데이터 관리자가 사용할 수 있는 최신 툴인 AI는 여전히 초기 단계입니다. 현재 인사이트, 지원 및 추천 용도로 AI를 활용한다고 답한 응답자는 8%에 불과했습니다. 이런 모든 툴과 플랫폼은 실시간 분석, 벡터, 시계열 데이터, 그래프, 클라우드 네이티브, 마이크로서비스, 지리적 분산 및 오픈소스 솔루션 등 현재 데이터 환경을 구성하는 기술을 관리하는 데 있어 필수적입니다.
고성능 데이터 아키텍처는 데이터베이스와 툴의 집합체 이상입니다. 비즈니스에 맞춰 성장하는, 잘 설계되고 고도로 유연한 환경입니다. 다음은 이러한 환경을 구성하는 요소입니다.
고성능 데이터 아키텍처를 달성하기 위한 활동이
활발하게 진행되고 있지만
이를 위해서는 많은 조각을 끼워 맞춰야 합니다.
1. 클라우드 우선. 고성능 데이터 아키텍처를 실현하는 기반은 클라우드 컴퓨팅 리소스입니다. 클라우드는 데이터베이스 관리에 있어 가장 큰 변화의 주역으로, 많은 관리자와 전문가를 수동 유지보수에서 해방시키고 무한한 용량의 원천을 제공합니다. 클라우드는 대규모 데이터 레이크, 레이크하우스, 이제는 방대한 데이터에 의존하는 대규모 언어 모델까지 동적으로 프로비저닝하기 위한 문을 열어줍니다. 물론 온프레미스 데이터베이스 시스템과 하드웨어도 여전히 많은 조직에 존재하지만 클라우드는 백업 기능과 로드 밸런싱에 따르는 골칫거리 없이 확장할 수 있는 수단을 제공합니다.
2. 사용자 친화성. 사용 편의성은 고성능 데이터 아키텍처의 핵심적인 특성입니다. 사용자 경험과 개발자 경험은 원활하게 움직이는 디지털 비즈니스의 핵심 구성요소가 되었으며 데이터베이스는 이러한 기능을 제공하기 위한 중심입니다. 데브옵스, 애자일 작업 방식, 로우코드 또는 노코드 툴을 통해 이제 애플리케이션을 신속하게 구축, 테스트, 배포할 수 있게 되었습니다. 데이터베이스 역시 이와 비슷한 배포 및 사용의 용이함을 제공해야 합니다. 이 부분에서 생성형 AI는 SQL 쿼리 경험이 없는 비즈니스 사용자에게 신속하게 SQL 문을 생성하여 데이터에서 인사이트를 도출하는 수단을 제공할 수 있습니다.
3. 고도의 분산형. 오늘날의 데이터 환경은 실시간 기능을 제공하기 위해 사용자와 원본 데이터 소스에 최대한 가까운 곳에 위치하는 것이 이상적입니다. 현재 기업은 엣지와 사물인터넷 네트워크에 의존하여 서비스와 인사이트를 제공하고 자율적으로 기능합니다. 예를 들어 통신 및 모바일 제공업체는 각각 자율적인 자가 복구 작업에 의존하는 일련의 전송 사이트에 의존합니다. 현장 기술자와 같은 현업 작업자에게는 고객 구현을 관리하기 위해 디바이스 내의 로컬 처리 성능과 데이터가 필요할 수 있습니다.
4. 실시간 또는 근 실시간. 현재 많은 조직이 정보와 응답을 사용할 수 있게 되는 즉시 이를 고객 또는 파트너 시스템에 제공하고자 합니다. 계정 상태 업데이트, 금융 거래, 배송 추적, 시스템 고장 및 기타 이벤트는 오늘날의 고성능 데이터 아키텍처가 지원해야 하는 실시간 스트리밍에 의존할 수 있습니다.
5. 자동화. 고성능 데이터 아키텍처로 전환하려면 데이터 관리자와 전문가가 데이터를 수집, 정리, 통합, 변환하여 비즈니스 애플리케이션으로 옮기는 데 따르는 수작업에서 벗어나야 합니다. 이를 달성하기 위한 프로세스인 데이터옵스(DataOps)는 이러한 작업의 상당수를 자동화하고 데이터 팀이 비즈니스 고객과 동기화를 유지할 수 있게 해줍니다. 데이터옵스 프로세스를 위한 핵심은 데이터 운영 전반에 대한 전체적인 시야를 제공하고 근본 원인 분석과 교정을 지원하는 관찰가능성입니다.
6. 다목적성. 고성능 데이터 아키텍처는 자율주행 차량부터 웨어러블과 디바이스에 이르기까지 전통적인 데이터베이스 관리 이상의 광범위한 사용례를 지원할 수 있어야 합니다. 이러한 폭넓은 데이터베이스 사용 사례는 오케스트레이션과 지능적 관리가 필요한 다양한 이벤트와 스트림을 생성합니다.
7. 안전함. 물론 고도로 분산된 데이터 주도 기업에는 악의적인 외부 세력, 그리고 관리자 권한을 가진 불만을 품은 내부 사용자에게 취약할 수 있는 큰 공격 표면이 존재합니다. 자동화된 협업 프로세스인 데브섹옵스(DevSecOps)는 보안 프로토콜과 안전 장치가 처음부터 애플리케이션 수명 주기에 포함되는 접근 방식을 제공합니다.
8. 지속적인 개선. 최선의 고성능 데이터 아키텍처는 지속이 아닌 변화하도록 구축되는 아키텍처입니다. 그 기반은 협업과 학습의 문화입니다. 지금 개발 분야에 적용되는 원칙과 툴(지속적 통합, 지속적 배포)을 데이터베이스 개발에도 적용해야 합니다. 데이터 관리자와 전문가는 이러한 데이터 환경의 점진적인 변화 또는 개선에 대해 비즈니스 고객과 긴밀히 협력해야 합니다. 또한 이들은 데이터베이스 관리에 영향을 미치는 모든 최신 기술과 동향에 대한 교육을 꾸준히 제공해야 합니다.
전체적으로 고성능 데이터 아키텍처를 향한 길의 가장 큰 장벽은 기술이 아닌 문화적 장벽입니다. 이러한 아키텍처를 설계하기 위해서는 책임감과 혁신적인 사고, 협업이 필요합니다. 아키텍처는 기업 전반에서 일관적인 서비스를 제공하도록 설계되어야 합니다. 데이터 환경은 오늘날 빠르게 발전하는 디지털 비즈니스보다 항상 한 발 앞서 나가야 합니다.
💡25년 이상의 역사와 계속되는 혁신
오라클용 토드(Toad for Oracle)을 시작으로 업계를 선도하는 데이터베이스 솔루션을 제공해 온 견고한 전통을 가진 퀘스트는 끊임없이 변화하는 IT 환경의 요구사항을 충족하도록 발전해 왔습니다. 퀘스트의 혁신적인 솔루션은 IT 회복탄력성과 데이터 관리, 사이버 보안, 시스템 관리를 개선하여 현재와 미래의 IT 과제를 극복할 수 있게 해줍니다.
토드는 최고의 생산성 툴이며 현재 거의 모든 데이터베이스 플랫폼을 지원합니다. 독보적인 멀티 플랫폼 지원과 AI를 통한 전례 없는 현대 생산성 향상의 결합을 통해 데이터 전문가는 새로운 수준의 효율성을 달성할 수 있습니다.
안정적이고 경제적인 데이터 복제 솔루션인 쉐어플렉스(SharePlex) 역시 지원 데이터베이스 플랫폼을 늘려 나가고 있습니다. 이제 오라클과 포스트그레SQL 간의 양방향 데이터 복제를 통해 다운타임이나 데이터 손실 없이 데이터베이스 마이그레이션을 수행할 수 있습니다.
그 외에 어윈 데이터 모델러(erwin Data Modeler), 어윈 데이터 카탈로그(erwin Data Catalog)를 비롯한 퀘스트의 어윈 솔루션으로 데이터 목표를 충족하기 위한 역량을 한층 더 강화할 수 있습니다.
💡강력한 데이터 관리 솔루션의 발견
데이터 볼륨과 복잡성, 의존성이 계속해서 증가하면서 강력한 자동화는 이제 필수 요소입니다. 이 같은 이유로 전 세계 기업이 데이터베이스 관리, 개발, 모니터링을 간소화하고 능률화하기 위해 퀘스트에 의존하고 있습니다. 또한 퀘스트 솔루션은 데이터 거버넌스를 위한 견고한 기반을 구축하고 데이터 모델링을 현대화하고 데이터 인텔리전스를 구현하여 데이터의 비즈니스 효과를 극대화할 수 있도록 지원합니다. 오라클에서 포스트그레SQL로 마이그레이션하는 경우든, 운영 효율성을 높이기 위해 견고한 데이터 모델을 구현하는 경우든 퀘스트에서 성공을 보장하는 툴을 찾을 수 있습니다.
🙆️IT 회복탄력성 보장부터 사이버보안 강화까지
맬웨어, 사람의 실수 및 기타 사이버 보안에 대한 위협이 우려되는 속도로 증가하고 있습니다. 퀘스트 시스템 관리와 데이터 보호 툴은 이 과제에 맞서 가장 엄격한 IT 회복탄력성 요구사항을 충족합니다. 퀘스트 솔루션은 변경 불가능한 백업, 이상 탐지, 특정 시점 복원 등을 제공하여 사이버 사고를 방지하고 사고 발생 시 복구를 지원합니다.
퀘스트의 여정은 DBA 생산성을 늘리는 것에서 시작했지만, 디지털 환경의 확장과 함께 이에 대한 위협도 커졌습니다. 퀘스트는 이를 인식하고 점점 더 정교해지는 사이버 위협으로부터 기업 생태계를 보호하기 위해 ID 거버넌스, 특권 액세스 관리, AD(Active Directory) 관리 전반의 최첨단 솔루션을 포함하도록 솔루션의 범위를 넓혔습니다.
여정의 다음 단계는 무엇일까요? IT 환경이 발전함에 따라 퀘스트의 솔루션도 발전합니다. 퀘스트가 앞으로 개발할 기술이 여러분의 중요한 데이터 인프라를 어떻게 보호하고 강화할 수 있는지 알아보십시오. 퀘스트와 함께하면 데이터가 단순히 비즈니스를 이끌기만 하는 것이 아니라 안전하고 효율적으로 이끄는 미래를 구축할 수 있습니다.
퀘스트의 솔루션에 대해 궁금한 점이 있으시면 언제든 퀘스트소프트웨어코리아로 문의주시기 바랍니다. 😃
Quick Overview by ChatGPT 👀
데이터 주도 기업은 고성능 데이터 아키텍처를 통해 대규모 데이터를 처리, 저장, 액세스하는 능력을 갖춰야 합니다. 클라우드 컴퓨팅과 자동화, 실시간 처리, 분산형 데이터 환경 등도 필수적 요소로 강조됩니다. 여기에 더해 오늘날에는 AI와 자동화된 데이터옵스(DataOps)가 데이터 관리의 효율성을 높이는데 기여하며, 보안과 데이터 거버넌스 역시 중요한 과제로 다뤄지고 있습니다. 지속적인 개선을 통해 데이터 아키텍처는 변화에 적응하고 성장해야 합니다. 이런 IT 환경의 발전에 발맞춰 혁신을 이어가는 퀘스트의 솔루션을 소개합니다.
오늘날 데이터 주도 기업의 요구사항을 지원하는 데는 두 가지 과제가 따릅니다. 첨단 기술, 그리고 적극적인 조직, 두 가지의 조합이 필요합니다. 이러한 노력의 총합이 고성능 데이터 아키텍처로 이어집니다.
빠르게 발전하고 경쟁이 치열한 지금의 디지털 경제에서 경쟁하기 위해 기업은 대량의 데이터를 처리, 저장, 액세스하는 데 있어 더 높은 속도와 확장성, 유연성을 갖춰야 합니다. 데이터 환경의 규모와 복잡성이 점점 더 커지면서 비즈니스 핵심 시스템과 애플리케이션의 성능과 가용성을 관리하고 데이터의 신뢰성과 품질, 보안을 보장하기 위한 과제도 함께 커지고 있습니다.
고성능 데이터 아키텍처를 달성하기 위한 활동이 활발하게 진행되고 있지만 이를 위해서는 많은 조각을 끼워 맞춰야 합니다. DBTA의 시장조사 사업부인 유니스피어 리서치(Unisphere Research)가 255명의 데이터 관리자와 전문가를 대상으로 실시한 새로운 설문 조사에 따르면, 기업 60%는 데이터 플랫폼 또는 데이터 관리 프로젝트의 현대화와 관련된 이니셔티브를 위한 예산을 마련했습니다. 추진 중인 이니셔티브에는 데이터 거버넌스, 데이터 품질, 마스터 데이터 관리, 데이터 카탈로그, 데이터 엔지니어링, 데이터 관찰가능성 등이 포함됩니다.
응답자 10명 중 8명 이상(82%)이 클라우드를 사용해 데이터를 관리하며, 32%는 한 클라우드 제공업체로 중앙화했고 28%는 하이브리드 환경 내에 배포합니다. 약 절반인 45%는 데이터 품질 측량을 수행하며 44%는 데이터 거버넌스를 우선 순위로 두고 있습니다. 또한 44%는 클라우드 데이터 웨어하우스를 도입했고 41%는 현재 데이터 레이크를 두고 있고 36%는 데이터 레이크하우스를 도입했습니다.
데이터 관리자가 사용할 수 있는 최신 툴인 AI는 여전히 초기 단계입니다. 현재 인사이트, 지원 및 추천 용도로 AI를 활용한다고 답한 응답자는 8%에 불과했습니다. 이런 모든 툴과 플랫폼은 실시간 분석, 벡터, 시계열 데이터, 그래프, 클라우드 네이티브, 마이크로서비스, 지리적 분산 및 오픈소스 솔루션 등 현재 데이터 환경을 구성하는 기술을 관리하는 데 있어 필수적입니다.
고성능 데이터 아키텍처는 데이터베이스와 툴의 집합체 이상입니다. 비즈니스에 맞춰 성장하는, 잘 설계되고 고도로 유연한 환경입니다. 다음은 이러한 환경을 구성하는 요소입니다.
고성능 데이터 아키텍처를 달성하기 위한 활동이
활발하게 진행되고 있지만
이를 위해서는 많은 조각을 끼워 맞춰야 합니다.
1. 클라우드 우선. 고성능 데이터 아키텍처를 실현하는 기반은 클라우드 컴퓨팅 리소스입니다. 클라우드는 데이터베이스 관리에 있어 가장 큰 변화의 주역으로, 많은 관리자와 전문가를 수동 유지보수에서 해방시키고 무한한 용량의 원천을 제공합니다. 클라우드는 대규모 데이터 레이크, 레이크하우스, 이제는 방대한 데이터에 의존하는 대규모 언어 모델까지 동적으로 프로비저닝하기 위한 문을 열어줍니다. 물론 온프레미스 데이터베이스 시스템과 하드웨어도 여전히 많은 조직에 존재하지만 클라우드는 백업 기능과 로드 밸런싱에 따르는 골칫거리 없이 확장할 수 있는 수단을 제공합니다.
2. 사용자 친화성. 사용 편의성은 고성능 데이터 아키텍처의 핵심적인 특성입니다. 사용자 경험과 개발자 경험은 원활하게 움직이는 디지털 비즈니스의 핵심 구성요소가 되었으며 데이터베이스는 이러한 기능을 제공하기 위한 중심입니다. 데브옵스, 애자일 작업 방식, 로우코드 또는 노코드 툴을 통해 이제 애플리케이션을 신속하게 구축, 테스트, 배포할 수 있게 되었습니다. 데이터베이스 역시 이와 비슷한 배포 및 사용의 용이함을 제공해야 합니다. 이 부분에서 생성형 AI는 SQL 쿼리 경험이 없는 비즈니스 사용자에게 신속하게 SQL 문을 생성하여 데이터에서 인사이트를 도출하는 수단을 제공할 수 있습니다.
3. 고도의 분산형. 오늘날의 데이터 환경은 실시간 기능을 제공하기 위해 사용자와 원본 데이터 소스에 최대한 가까운 곳에 위치하는 것이 이상적입니다. 현재 기업은 엣지와 사물인터넷 네트워크에 의존하여 서비스와 인사이트를 제공하고 자율적으로 기능합니다. 예를 들어 통신 및 모바일 제공업체는 각각 자율적인 자가 복구 작업에 의존하는 일련의 전송 사이트에 의존합니다. 현장 기술자와 같은 현업 작업자에게는 고객 구현을 관리하기 위해 디바이스 내의 로컬 처리 성능과 데이터가 필요할 수 있습니다.
4. 실시간 또는 근 실시간. 현재 많은 조직이 정보와 응답을 사용할 수 있게 되는 즉시 이를 고객 또는 파트너 시스템에 제공하고자 합니다. 계정 상태 업데이트, 금융 거래, 배송 추적, 시스템 고장 및 기타 이벤트는 오늘날의 고성능 데이터 아키텍처가 지원해야 하는 실시간 스트리밍에 의존할 수 있습니다.
5. 자동화. 고성능 데이터 아키텍처로 전환하려면 데이터 관리자와 전문가가 데이터를 수집, 정리, 통합, 변환하여 비즈니스 애플리케이션으로 옮기는 데 따르는 수작업에서 벗어나야 합니다. 이를 달성하기 위한 프로세스인 데이터옵스(DataOps)는 이러한 작업의 상당수를 자동화하고 데이터 팀이 비즈니스 고객과 동기화를 유지할 수 있게 해줍니다. 데이터옵스 프로세스를 위한 핵심은 데이터 운영 전반에 대한 전체적인 시야를 제공하고 근본 원인 분석과 교정을 지원하는 관찰가능성입니다.
6. 다목적성. 고성능 데이터 아키텍처는 자율주행 차량부터 웨어러블과 디바이스에 이르기까지 전통적인 데이터베이스 관리 이상의 광범위한 사용례를 지원할 수 있어야 합니다. 이러한 폭넓은 데이터베이스 사용 사례는 오케스트레이션과 지능적 관리가 필요한 다양한 이벤트와 스트림을 생성합니다.
7. 안전함. 물론 고도로 분산된 데이터 주도 기업에는 악의적인 외부 세력, 그리고 관리자 권한을 가진 불만을 품은 내부 사용자에게 취약할 수 있는 큰 공격 표면이 존재합니다. 자동화된 협업 프로세스인 데브섹옵스(DevSecOps)는 보안 프로토콜과 안전 장치가 처음부터 애플리케이션 수명 주기에 포함되는 접근 방식을 제공합니다.
8. 지속적인 개선. 최선의 고성능 데이터 아키텍처는 지속이 아닌 변화하도록 구축되는 아키텍처입니다. 그 기반은 협업과 학습의 문화입니다. 지금 개발 분야에 적용되는 원칙과 툴(지속적 통합, 지속적 배포)을 데이터베이스 개발에도 적용해야 합니다. 데이터 관리자와 전문가는 이러한 데이터 환경의 점진적인 변화 또는 개선에 대해 비즈니스 고객과 긴밀히 협력해야 합니다. 또한 이들은 데이터베이스 관리에 영향을 미치는 모든 최신 기술과 동향에 대한 교육을 꾸준히 제공해야 합니다.
전체적으로 고성능 데이터 아키텍처를 향한 길의 가장 큰 장벽은 기술이 아닌 문화적 장벽입니다. 이러한 아키텍처를 설계하기 위해서는 책임감과 혁신적인 사고, 협업이 필요합니다. 아키텍처는 기업 전반에서 일관적인 서비스를 제공하도록 설계되어야 합니다. 데이터 환경은 오늘날 빠르게 발전하는 디지털 비즈니스보다 항상 한 발 앞서 나가야 합니다.
💡25년 이상의 역사와 계속되는 혁신
오라클용 토드(Toad for Oracle)을 시작으로 업계를 선도하는 데이터베이스 솔루션을 제공해 온 견고한 전통을 가진 퀘스트는 끊임없이 변화하는 IT 환경의 요구사항을 충족하도록 발전해 왔습니다. 퀘스트의 혁신적인 솔루션은 IT 회복탄력성과 데이터 관리, 사이버 보안, 시스템 관리를 개선하여 현재와 미래의 IT 과제를 극복할 수 있게 해줍니다.
토드는 최고의 생산성 툴이며 현재 거의 모든 데이터베이스 플랫폼을 지원합니다. 독보적인 멀티 플랫폼 지원과 AI를 통한 전례 없는 현대 생산성 향상의 결합을 통해 데이터 전문가는 새로운 수준의 효율성을 달성할 수 있습니다.
안정적이고 경제적인 데이터 복제 솔루션인 쉐어플렉스(SharePlex) 역시 지원 데이터베이스 플랫폼을 늘려 나가고 있습니다. 이제 오라클과 포스트그레SQL 간의 양방향 데이터 복제를 통해 다운타임이나 데이터 손실 없이 데이터베이스 마이그레이션을 수행할 수 있습니다.
그 외에 어윈 데이터 모델러(erwin Data Modeler), 어윈 데이터 카탈로그(erwin Data Catalog)를 비롯한 퀘스트의 어윈 솔루션으로 데이터 목표를 충족하기 위한 역량을 한층 더 강화할 수 있습니다.
💡강력한 데이터 관리 솔루션의 발견
데이터 볼륨과 복잡성, 의존성이 계속해서 증가하면서 강력한 자동화는 이제 필수 요소입니다. 이 같은 이유로 전 세계 기업이 데이터베이스 관리, 개발, 모니터링을 간소화하고 능률화하기 위해 퀘스트에 의존하고 있습니다. 또한 퀘스트 솔루션은 데이터 거버넌스를 위한 견고한 기반을 구축하고 데이터 모델링을 현대화하고 데이터 인텔리전스를 구현하여 데이터의 비즈니스 효과를 극대화할 수 있도록 지원합니다. 오라클에서 포스트그레SQL로 마이그레이션하는 경우든, 운영 효율성을 높이기 위해 견고한 데이터 모델을 구현하는 경우든 퀘스트에서 성공을 보장하는 툴을 찾을 수 있습니다.
🙆️IT 회복탄력성 보장부터 사이버보안 강화까지
맬웨어, 사람의 실수 및 기타 사이버 보안에 대한 위협이 우려되는 속도로 증가하고 있습니다. 퀘스트 시스템 관리와 데이터 보호 툴은 이 과제에 맞서 가장 엄격한 IT 회복탄력성 요구사항을 충족합니다. 퀘스트 솔루션은 변경 불가능한 백업, 이상 탐지, 특정 시점 복원 등을 제공하여 사이버 사고를 방지하고 사고 발생 시 복구를 지원합니다.
퀘스트의 여정은 DBA 생산성을 늘리는 것에서 시작했지만, 디지털 환경의 확장과 함께 이에 대한 위협도 커졌습니다. 퀘스트는 이를 인식하고 점점 더 정교해지는 사이버 위협으로부터 기업 생태계를 보호하기 위해 ID 거버넌스, 특권 액세스 관리, AD(Active Directory) 관리 전반의 최첨단 솔루션을 포함하도록 솔루션의 범위를 넓혔습니다.
여정의 다음 단계는 무엇일까요? IT 환경이 발전함에 따라 퀘스트의 솔루션도 발전합니다. 퀘스트가 앞으로 개발할 기술이 여러분의 중요한 데이터 인프라를 어떻게 보호하고 강화할 수 있는지 알아보십시오. 퀘스트와 함께하면 데이터가 단순히 비즈니스를 이끌기만 하는 것이 아니라 안전하고 효율적으로 이끄는 미래를 구축할 수 있습니다.
퀘스트의 솔루션에 대해 궁금한 점이 있으시면 언제든 퀘스트소프트웨어코리아로 문의주시기 바랍니다. 😃