Salesforce에서 데이터 손실을 거의 ‘제로(Zero)’ 수준으로 달성하는 방법
- 클로비스

- 20시간 전
- 2분 분량
안녕하세요, 클로비스입니다.
오늘은 Salesforce에서 데이터 손실을 거의 제로 수준으로 달성하고, 복구 시점 목표(RPO)를 개선하는 방법인 지속적인 데이터 보호(Continuous Data Protection, CDP)에 대해 알아보겠습니다.
대부분의 조직이 그렇듯, 데이터는 비즈니스의 생명줄입니다. 전자상거래 주문, 고객 서비스 사례, 임상 시험 데이터와 같은 정보는 분 단위는 물론 초 단위로도 변화할 수 있으며, 이러한 데이터가 손실되거나 손상된 후 복구할 수 있도록 보장하는 것은 매우 중요합니다. 그렇기 때문에 기본적인 백업 전략을 수립하는 것은 미래를 보호하고자 하는 모든 조직에게 있어 필수적인 요소입니다.
그러나 유감스럽게도, 데이터의 변화 속도가 복구 과정에서 중요한 문제를 제기할 수 있습니다.
기존 백업 방식의 문제점
기존의 데이터 백업 방식은 정해진 일정에 따라 정기적으로 데이터를 백업합니다. 이 방식은 데이터 손실이 발생할 경우 가장 최근 백업 시점, 즉 하루 전, 한 시간 전 또는 그보다 더 이전의 시점으로만 데이터를 복원할 수 있음을 의미합니다.
분 단위로 데이터가 변화하는 비즈니스 환경에서, 기존의 주기적 접근 방식은 종종 비즈니스 운영 속도를 저하시키거나 고객 경험을 저해하는 결과를 초래할 수 있습니다.
주기적 접근 방식의 또 다른 한계는, 현실적으로 백업할 수 있는 데이터의 규모에 제한이 있어 중요한 데이터를 보호하지 못한 채 남겨두게 되고, 그로 인해 비즈니스 연속성이 위험에 처할 수 있다는 점입니다.
주문이 매 초마다 접수되는 전자상거래 플랫폼을 운영하거나 모든 거래가 중요한 민감한 금융 데이터를 관리한다고 상상해 보세요.
백업 간의 데이터 공백은 영구적인 데이터 손실 위험을 초래하고 핵심 프로세스의 운영을 위협할 수 있습니다. 또한 기존의 복구 방식은 시간이 많이 소요될 수 있습니다. 두 백업 간의 데이터 변경량(백업 크기에 따라 다름)이 워낙 많기 때문에 정상적인 변경과 비정상적인 변경을 구분하는 시간이 오래 걸려 복구가 지연되기 때문입니다.
데이터 보호 산업의 발전에도 불구하고, 많은 기업들은 여전히 계획된 백업에 만족해야 하는 상황에 놓여 있으며, 불완전한 데이터 복구와 그에 따른 위험을 감수하고 있습니다.
지속적인 데이터 보호의 이점
이러한 문제를 해결하기 위해 기업은 주기적인 스냅샷을 넘어서는 접근 방식이 필요합니다. Salesforce Backup & Recover는 고객의 가장 엄격한 복구 시점 목표(RPO) 요구 사항을 충족하도록 특별히 설계된 추가 기능인 지속적인 데이터 보호(CDP)를 제공합니다.
CDP는 플랫폼의 기본 이벤트를 활용하여 데이터 변경 사항을 사전에 감지하고 저장함으로써 데이터 손실을 방지합니다. 많은 고빈도 백업 모델은 하루에 여러 번의 스냅샷을 생성하지만, 여전히 복구 공백이 발생합니다. CDP는 데이터 변경 사항을 발생 즉시 저장하므로 기업은 중요한 데이터 변경 사항을 24시간 내내 확보할 수 있습니다.
급변하는 핵심 업무 데이터를 거의 제로에 가까운 데이터 손실과 비교할 수 없는 속도로 복구하는 방식은 주기적인 스냅샷 방식에 대한 대안이 되며, 데이터 규모가 확장되더라도 데이터 보호에 대한 장벽을 제거해 줍니다.
지속적인 데이터 보호를 통해 다음과 같은 이점을 누릴 수 있습니다.
변경 데이터 캡처(Change Data Capture, CDC) 이벤트를 활용하여 운영(프로덕션) 데이터의 모든 변경 사항을 발생 즉시 지속적으로 수집합니다. 이를 통해 데이터가 시간이 지남에 따라 어떻게 변화했는지에 대한 완전한 이력 기록을 확보할 수 있습니다.
분 단위까지 거슬러 올라가는 시점의 스냅샷을 생성합니다. 이는 기존의 주기적 접근 방식에서 발생하는 데이터 손실을 줄이고, 조직의 RPO 및 RTO 목표를 달성하는 데 도움을 줍니다.
시간 단계별 데이터 세트를 활용하여 고객 상태를 파악하거나 영업 파이프라인 추세를 예측함으로써, 보다 정밀한 데이터 분석과 Agentforce 학습 및 혁신을 가속화할 수 있습니다.
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