GoogleGoogle Professional Data Engineer (PDE) Certification·KO·업데이트됨 21 Aug 2026
Cloud Storage와 BigQuery를 통해 영업, 제품, 마케팅 부서 간에 데이터를 공유하기 위한 데이터 메시(data-mesh) 아키텍처가 필요합니다. 부서별 소유권과 검색을 가능하게 하려면 프로젝트, 스토리지, 데이터 세트 및 공유를 어떻게 구성해야 할까요?
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정답: 1. 각 부서의 애플리케이션을 위해 여러 프로젝트를 생성합니다. 2. 각 부서가 Cloud Storage 버킷과 BigQuery 데이터 세트를 생성하도록 허용합니다. 3. Dataplex를 사용하여 각 부서를 데이터 레이크(Cloud Storage)에 매핑하고 BigQuery 데이터 세트를 영역에 매핑합니다. 4. 각 부서가 자체 데이터 레이크를 소유하고 공유하도록 합니다..
이것이 정답인 이유
정답은 데이터 메시 아키텍처의 핵심 원칙인 분산된 데이터 소유권과 자율성을 가장 잘 반영합니다. 각 부서가 자체 프로젝트, Cloud Storage 버킷 및 BigQuery 데이터 세트를 소유하고 관리하도록 함으로써 데이터 도메인 소유권을 확립합니다. Dataplex를 사용하여 이러한 분산된 데이터 자산을 데이터 레이크 및 영역으로 통합하면 중앙 집중식 검색, 거버넌스 및 공유를 가능하게 하여 데이터 메시의 주요 목표를 달성합니다.
오답 1은 중앙 집중식 그룹 관리를 제안하여 데이터 메시의 분산 소유권 원칙에 위배됩니다. 오답 2는 Analytics Hub를 제안하지만, Dataplex는 데이터 레이크 관리 및 거버넌스를 포함하여 데이터 메시의 요구사항에 더 포괄적인 솔루션을 제공합니다. 오답 3은 단일 중앙 집중식 스토리지 프로젝트와 버킷을 제안하여 데이터 메시의 분산 소유권 원칙과 완전히 상반됩니다.