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마이크로 서비스 아키텍처를 지원하는 데이터 프로파일링 소프트웨어의 개발
Development of Data Profiling Software Supporting a Microservice Architecture

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    한국인터넷방송통신학회 논문지 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제21권 제5호 (2021.10)바로가기
  • 페이지
    pp.127-134
  • 저자
    장재영, 김지훈, 지서우
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A402502

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원문정보

초록

영어
Recently, acquisition of high quality data has become an important issue as the expansion of the big data industry. In order to acquiring high quality data, accurate evaluation of data quality should be preceded first. The quality of data can be evaluated through meta-information such as statistics on data, and the task to extract such meta-information is called data profiling. Until now, data profiling software has typically been provided as a component or an additional service of traditional data quality or visualization tools. Hence, it was not suitable for utilizing directly in various environments. To address this problem, this paper presents the development result of data profiling software based on a microservice architecture that can be serviced in various environments. The presented data profiler provides an easy-to-use interface that requests of meta-information can be serviced through the restful API. Also, a proposed data profiler is independent of a specific environment, thus can be integrated efficiently with the various big data platforms or data analysis tools.
한국어
최근 빅데이터 산업의 확대로 고품질의 데이터를 확보하는 것이 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 고품질의 데이터 를 확보하기 위해서는 데이터에 품질에 대한 정확한 평가가 선행되어야 한다. 데이터의 품질은 데이터에 대한 통계와 같은 메타정보를 통해 평가할 수 있는데 이러한 메타정보를 자동으로 추출하는 기능을 데이터 프로파일링이라고 하다. 지금까지 데이터 프로파일링 소프트웨어는 기존의 데이터 품질 또는 시각화 관련 소프트웨어의 부품이나 추가적인 서비 스로 제공되는 것이 일반적이었다. 따라서 프로파일링이 요구되는 다양한 환경에서 직접적으로 사용하기에는 적합하지 않았다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 마이크로 서비스 아키텍처를 적용하여 다양한 환경에서 서비스가 가능한 데 이터 프로파일링 소프트웨어의 개발 결과를 제시한다. 개발된 데이터 프로파일러는 restful API를 통해 데이터의 메타 정보에 대한 요청과 응답을 제공하여 사용하기 쉬운 서비스를 제공한다. 또한, 특정 환경에 종속되지 않고 다양한 빅데이 터 플랫폼이나 데이터 분석 도구들과 원활한 연계가 가능하다는 장점이 있다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 데이터 프로파일링 기술 현황
Ⅲ. 마이크로 서비스 아키텍처
Ⅳ. 데이터 프로파일러 구조 및 기능
1. 데이터 프로파일러 구조
2. API 설계 결과
Ⅴ. 결론
References

키워드

Data Profiling Data Lake Big Data MicroService Architecture Restful API Data Quality Metadata

저자

  • 장재영 [ Jae-Young Chang | 정회원, 한성대학교 컴퓨터공학부 ]
  • 김지훈 [ Jihoon Kim | 학생회원, 한성대학교 컴퓨터공학부 ]
  • 지서우 [ Seowoo Jee | 학생회원, 한성대학교 컴퓨터공학부 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2289-0238
  • eISSN
    2289-0246
  • 수록기간
    2001~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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