Remote Engine 기반 데이터 로컬 처리로 데이터 전송 비용 절감 및 보안 강화

Context

분산된 멀티 클라우드 환경 내 데이터 파편화로 인한 네트워크 트래픽 증가 및 전송 비용 상승 발생. 민감 데이터의 외부 유출 리스크와 수동 스크립트 기반 통합으로 인한 기술 부채 누적이 아키텍처의 핵심 병목 지점으로 작용.

Technical Solution

• 데이터가 존재하는 위치에서 직접 처리하는 Remote Engine 구조 도입을 통한 데이터 이동 최소화
• Design Plane(웹 콘솔)과 Runtime Plane(Remote Engine)의 분리로 Job Plan만 네트워크로 전송하는 효율적 오케스트레이션 구현
• Kubernetes 및 Container 기반 배포를 통해 워크로드 급증 시 자동 Scaling이 가능한 유연한 인프라 구축
• Firewall 내부에서 데이터를 처리하고 요약된 Insight만 외부로 전송하는 데이터 필터링 전략 적용
• Low-code 플랫폼 및 API 기반 통합으로 기존 커스텀 스크립트 의존성을 제거하고 프로비저닝 속도 개선
• Mainframe의 LPAR 및 WLM 개념을 VM 및 Orchestrator와 매핑하여 레거시 시스템의 클라우드 통합 가속화