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클라우드와 DBA의 역할
분류 | 내용 |
배경 | 현재 회사에서는 Aurora를 사용하고 있지만, 인프라 관리는 따로 인프라 담당자님이 하고 있습니다. |
세부 내용 | Aurora와 같은 클라우드 기반 DB 서비스의 경우, 기존의 온프레미스 환경과는 달리 물리적인 서버 관리보다는 성능 최적화와 데이터 관리에 중점을 둘 필요가 있습니다. |
결론 | 클라우드 환경에서의 DBA는 데이터 구조 최적화, 쿼리 튜닝, 백업 및 복구 전략 등의 역할에 더욱 집중해야 함을 깨달았습니다. 다만, Aurora의 관리는 중점은 누구인가?에 대해서는 의문이 들었습니다. |
DBA와 파이썬의 조화
분류 | 내용 |
배경 | 최근에는 DBA가 자동화 스크립트나 데이터 처리 작업을 위해 프로그래밍 언어를 활용하는 경우가 많아지고 있다고 합니다. |
세부 내용 | 파이썬은 그 중에서도 라이브러리가 풍부하고 학습하기 쉬운 언어로, DBA의 작업을 효율적으로 도와주었습니다. |
결론 | 파이썬을 통해 작업 자동화, 데이터 분석 및 처리 등 다양한 활동을 경험하며 DBA로서의 역량을 더욱 확장할 수 있게 되었습니다. 현재는 DataDog을 통해 웹부터 DB까지 모니터링을 하는 중인데 개인 프로젝트로라도 모니터링 툴 개발을 해보면 좋겠다고 생각합니다. |
DBA 주니어의 성장 방향
분류 | 내용 |
배경 | 신입 DBA로서 처음 시작할 때 어떤 부분을 중점적으로 학습하고 경험해야 할지 많은 고민이 있었습니다. |
세부 내용 | 차근차근 기초적인 SQL 능력부터 성능 최적화, 백업 및 복구 전략, 서버 모니터링 등 다양한 영역을 체계적으로 학습하며 경험을 쌓고 있습니다. |
결론 | 지속적인 학습과 실무 경험을 통해 전문성을 키우는 것이 중요하다는 것을 깨달았습니다. 최근에는 Udemy의 Aurora강의를 끊었네요 |
DBA의 비즈니스적 사고
분류 | 내용 |
배경 | 대부분의 기술 역할은 순수 기술적인 문제에 집중을 한다고 합니다. 또한 이런 비즈니스적 사고는 기획자, 분석가의 주요 업무라 생각했습니다. 그러나 DBA의 경우도, 중심에 있는 '데이터'에 대해서 생각해봐야 한다고 느꼈습니다. |
세부 내용 | 1. 데이터의 가치 이해: DBA는 단순히 데이터의 저장, 검색, 최적화만을 담당하는 것이 아니라, 데이터를 관리하면서 해당 데이터가 비즈니스에 어떤 의미와 가치를 가지는지 생각했었다면 더 좋은 퍼포먼스가 나올 수 있었습니다. 2. 비즈니스 프로세스 파악: 데이터는 비즈니스 프로세스에서 생성, 사용되므로 해당 프로세스를 이해하면 데이터의 흐름과 구조를 더 효과적으로 관리할 수 있었습니다. |
결론 | DBA는 기술적 최적화를 추구하면서도, 그에 따른 비용과의 균형을 맞춰 비즈니스 목표를 지원해야 한다고 합니다. (이 부분까지 생각이 도달하려면 얼마나 어떻게 해야할까요..) |
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