AWS 데이터 거버넌스, 자동화와 태깅으로 시작하세요!
by DD
3개월 전
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데이터 증가에 따른 데이터 거버넌스(Data Governance) 필요성이 대두되었으나, 많은 조직이 구현 단계(Implementation Stage)에 어려움을 겪고 있음
AWS 환경에서 데이터 거버넌스 구현을 위한 실용적이고 자동화된 접근 방식을 제시하며, 데이터 분류, 태깅, 조직 준비 상태를 강조
AWS Organizations, IAM, CloudTrail, Config 등 주요 AWS 서비스를 활용하여 데이터 거버넌스 프레임워크 구축
리소스 태깅 준수율 95% 목표, 컴플라이언스 이슈 대응 시간 단축, 수동 작업 감소, 스토리지 비용 절감 등 핵심 지표(Key Metrics) 제시
AWS 데이터 거버넌스 구현의 핵심: 데이터 분류
본문은 데이터 분류(Data Classification)를 사이버 보안 리스크 관리 및 데이터 거버넌스 전략의 핵심으로 강조하며, NIST(NIST) 프레임워크를 기반으로 데이터의 기밀성, 무결성, 가용성에 미치는 영향도를 기준으로 분류할 것을 제안한다.
High Impact, Moderate Impact, Low Impact로 분류하여 보안 통제(Security Control) 수준을 차등 적용
PCI-DSS(PCI-DSS) 준수를 위한 데이터 분류 예시 제시: Level 1(가장 민감한 데이터), Level 2(내부 사용 데이터), Level 3(공개 데이터)로 구분
AWS Resource Groups(AWS Resource Groups)를 활용하여 태깅 기반 리소스 관리(Tagging-based Resource Management)를 지원하며, AWS Organizations(AWS Organizations) 태그 정책을 통해 다중 계정 환경에서의 를 가능하게 한다.
