엔터프라이즈를 위한 Tableau IT 부서를 위한 개요

Neelesh Kamkolkar 제품 관리자Ellie Fields 제품 마케팅 부사장

Marc Rueter 전략 솔루션 수석 담당자

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목차소개 3`아키텍처4 데이터 계층 5 데이터 커넥터 6 Tableau Server 구성 요소 7 게이트웨이부하 분산 장치 8 클라이언트 웹 브라우저 및 모바일 앱 8 클라이언트 Tableau Desktop 8 맞춤화 및 확장성9데이터 전략 10 다양한 데이터 원본에 액세스 10 효율성 확보 및 오프라인 액세스를 위해 추출된 데이터 활용 11 데이터 거버넌스 Tableau Data Server 13 보고 거버넌스 14 사용자에게 더 많은 구독 제어 권한 제공 15 변경사항 관리 15메타데이터 관리16모바일 배포 17배포 모델 19 간단한 구성 19 3-서버(24-코어) 클러스터 19 5-서버(40-코어) 클러스터 20 High Availability 클러스터 20 가상 컴퓨터 또는 클라우드 기반 배포 20보안 21 인증 ndash 액세스 보안 21 SAML 인증 22 OAuth 인증 22 인증(역할 및 사용 권한) - 개체 보안 23 데이터 ndash 데이터 보안 23 네트워크 ndash 전송 보안 24확장성 25 확장성 성능 결과26성능 27 64-비트 Tableau Server 27 성능 기록기로 셀프 서비스 성능 심사 28 사용자 대응 속도를 높여주는 최적화된 데이터 추출 기능 28 안전한 공유 세션을 통해 워크로드 절감 29 실시간 데이터 상호작용을 가능하게 하는 로컬 렌더링 29 최적화된 뷰를 지원하는 대시보드 렌더링 29시스템 관리 29결론 30참고자료 30Tableau 소개 31

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차세대 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어는 데이터가 필요한 사람들에게 이를 마음껏 활용할 수 있는 방법을 제공합니다 속도가 느리고 유연성이 떨어지는 시스템은 비즈니스 사용자 및 이들을 지원하는 IT 팀에게 더 이상 아무런 쓸모가 없습니다 경쟁으로 인한 압박이 심해지고 데이터의 출처가 새롭게 변함에 따라 새로운 요구 사항이 생겨나고 있기 때문입니다 오늘날 사용자는 신속하고 간편하게 원하는 답을 얻을 수 있는 역량을 필요로 하고 있습니다 그리고 긍극적인 측면에서 볼 때 이는 매우 긍정적인 방향이라 할 수 있습니다

Tableau Software는 데이터 분석과 이에 따른 보고 과정이 별개로 진행되는 것이 아니라 사용자가 데이터의 패턴을 신속하게 파악하고 생각의 흐름에 따라 뷰를 전환할 수 있도록 단일화된 시각 분석 프로세스로 통합되어야 한다는 생각을 바탕으로 설립되었습니다 Tableau는 데이터 탐색과 데이터 비주얼리제이션을 사용이 간편하고 누구나 쉽게 배울 수 있는 응용 프로그램으로 통합합니다 Excel을 사용해본 사람이라면 누구나 내용이 풍부하고 상호작용이 가능한 분석 자료와 강력한 대시보드를 만들 수 있으며 전사에 걸쳐 이를 안전하게 공유할 수 있습니다 또 IT 팀은 데이터 및 메타데이터를 중앙집중식으로 관리하고 사용 권한을 제어하며 배포 작업을 전사적인 규모로 확장할 수 있습니다

이러한 유연성은 IT 조직이 보고서를 일괄 처리하고 비즈니스 사용자가 작업을 직접 처리할 수 있도록 도와줍니다 그렇다면 이러한 유연성을 확보하기 위해 IT 부문의 역량을 희생해야 할까요 전혀 그렇지 않습니다 IT는 이러한 서비스를 조직의 서비스 수준 계약을 충족하는 확장 가능하고 안전하고 사용이 간편한 시스템으로 제공할 수 있기 때문입니다

이 개요는 IT 담당자 및 관리자가 일반적으로 궁금해 하는 사항에 답변하고 Tableau Server 배포를 규모에 관계 없이 진행할 수 있도록 지원하고자 작성되었습니다

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`아키텍처

Tableau Server는 확장성이 뛰어나고 다층 구조로 구성할 수 있는 클라이언트-서버

아키텍처를 통해 모바일 클라이언트 웹 클라이언트 및 데스크톱 설치 소프트웨어를

지원합니다 Tableau 솔루션의 기본 구성 요소에는 Tableau Desktop과 Tableau

Server 이렇게 두 가지가 있습니다

Tableau Desktop Tableau Server

iPad

Android

모바일 Safari

모바일 Chrome

PC 브라우저

그림 1 Tableau Server는 웹 모바일 및 데스크톱 분석을 생성하고 제공하는 데 필요한 확장 가능한 솔루션을 제공합니다

Tableau Server는 수십만 명에 달하는 사용자를 지원하도록 확장할 수 있는

엔터프라이즈급 비즈니스 분석 플랫폼으로 강력한 모바일 및 브라우저 기반 분석

기능을 제공하며 기업의 기존 데이터 아키텍처 주기 관리 보안 및 거버넌스 제약

조건과 연동이 가능합니다

Tableau Server는 다음과 같은 엔터프라이즈 요구 사항을 충족합니다

bull 확장성 Tableau Server는 엔터프라이즈의 요구 사항에 맞게 규모와 범위를 확장할

수 있습니다 서버의 규모는 CPU와 RAM을 추가하여 확장할 수 있으며 Tableau

Server의 모든 구성 요소는 멀티 프로세스 기능을 지원하므로 사용 패턴에 맞게

구성할 수 있습니다 또한 조직의 요구 사항을 충족할 수 있도록 별도의 노드를

추가하여 Tableau Server를 한층 더 확장할 수도 있습니다

bull 고가용성 내부 클러스터 관리 기능을 통해 High Availability를 제공하며 외부 부하

분산 장치를 지원합니다

bull 보안 SSL을 지원하고 내부 트래픽을 암호화하며 Active Directory SAML 및

oAUTH 통합을 지원합니다

bull 간편한 관리 사용자 관리에서 업그레이드에 이르는 다양한 관리 작업을 간단하게

처리할 수 있습니다

bull 뛰어난 확장성 강력한 API 제공

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다음 그림은 Tableau Server의 아키텍처를 나타냅니다

게이트웨이 게이트웨이부하 분산 장치

데스크톱 브라우저 모바일

응용 프로그램 서버

VizQL ServerData Server

빠른 데이터 엔진

SQL 커넥터

MDX 커넥터 리포지토리

큐브파일데이터 마트

데이터 웨어하우스

기본 구성 요소

데이터 커넥터

고객 데이터

그림 2 Tableau Server 아키텍처는 빠르고 유연한 배포를 지원합니다

고객 데이터를 시작으로 하는 Tableau Server의 각 계층에 대한 설명은 아래를 참조하세요

데이터 계층

Tableau의 가장 기본적인 특징 중 하나는 바로 사용자가 선택한 데이터 아키텍처를

지원한다는 점입니다 Tableau를 사용하면 데이터를 Tableau 소유의 단일 시스템 또는

기타 단일 시스템에 저장할 필요가 없습니다 대다수 조직의 데이터 환경은 데이터

웨어하우스와 데이터베이스가 사내 또는 클라우드에 뒤섞여 있고 큐브 및 Excel과 같은

플랫 파일이 아직도 상용되는 등 이기종으로 구성되어 있습니다 Tableau는 이기종

데이터 환경의 모든 구성 요소와 연동되므로 사용자가 원하지 않는 이상 데이터를

메모리 내로 이동할 필요가 없습니다 기존 데이터 플랫폼의 속도가 빠르고 확장성이

뛰어난 경우 플랫폼을 교체하지 않아도 데이터베이스를 활용하여 원하는 질문에 대한

답을 얻을 수 있으며 그렇지 않은 경우 Tableau에서 제공하는 간단한 업그레이드

옵션을 통해 데이터가 Tableau 인메모리 데이터 엔진에서 빠르게 작동하고 응답하도록

업그레이드할 수 있습니다

API

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데이터 커넥터

Tableau에는 Microsoft Excel SQL Server Google BigQuery Amazon Redshift

Oracle SAP HANA Salesforcecom Teradata Vertica Cloudera 및 Hadoop

과 같은 데이터 출처에 최적화된 데이터 커넥터가 40개 이상 포함되어 있으며 새로운

데이터 커넥터도 정기적으로 추가되고 있습니다 또한 커넥터가 없는 시스템을 위한

일반 ODBC 커넥터도 포함되어 있습니다 Tableau는 라이브 연결과 인메모리 이렇게

두 가지의 데이터 상호작용 모드를 제공합니다 라이브 연결과 인메모리 연결 모드는

원하는 대로 선택하여 전환할 수 있습니다

라이브 연결 Tableau 데이터 커넥터가 모든 데이터를 가져오는 대신 원본 데이터베이스에

직접 동적 SQL 또는 MDX 문을 전송하여 기존 데이터 인프라를 활용합니다 Vertica와

같이 빠르고 분석에 최적화된 데이터베이스를 구입한 경우 데이터에 실시간으로 연결하면

별도의 비용을 투자할 필요 없이 기존 데이터 인프라의 장점을 활용할 수 있습니다 라이브

연결의 경우 정보 데이터가 원본 시스템에 남아있으며 쿼리의 집계 결과가 Tableau로

전송됩니다 이는 다시 말해 Tableau에서 무제한의 데이터를 효율적으로 활용할 수 있다는

것을 의미합니다 Tableau는 세계 최대 규모를 자랑하는 여러 데이터베이스의 프런트엔드

분석 클라이언트이며 Tableau의 모든 커넥터는 각 데이터 원본의 고유한 특성을 십분

활용할 수 있도록 최적화되어 있습니다

인메모리 Tableau는 속도가 빠르고 64비트에서도 사용할 수 있으며 분석에 최적화된

열 형식의 인메모리 데이터 엔진을 제공합니다 데이터를 연결한 다음 한 번만 클릭하면

데이터를 추출하여 Tableau의 메모리 내로 가져오고 최대 100배 빠른 속도로 쿼리를

수행할 수 있습니다 Tableau 데이터 엔진은 보급형 하드웨어에서도 수천만 줄에

달하는 데이터에 대한 쿼리에 신속하게 응답할 수 있도록 사용자의 전체 시스템을 십분

활용하며 디스크 저장소 뿐만 아니라 RAM이나 캐시 메모리에도 액세스할 수 있으므로

시스템의 메모리 양이 적어도 걱정할 필요가 없습니다 또 Tableau 데이터 엔진은 전체

데이터 집합을 메모리에 로드하지 않아도 최고의 성능을 발휘합니다

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Tableau Server 구성 요소

Tableau Server 작업은 다음 네 가지 서버 프로세스를 통해 처리됩니다

응용 프로그램 서버 응용 프로그램 서버 프로세스(wgserverexe)는 Tableau Server 웹

및 모바일 인터페이스의 콘텐츠 검색 서버 관리 및 사용 권한 작업을 처리합니다 Tableau

Server 세션(workgroup_session_id)은 사용자가 클라이언트 기기에서 뷰를 열면 시작됩니다

이 세션의 기본 시간 제한은 관리자가 손쉽게 구성할 수 있습니다 응용 프로그램 서버

프로세스는 확장성 및 가용성 요구 사항에 따라 2개 이상 실행할 수 있습니다

VizQL Server 응용 프로그램 서버의 인증이 완료되면 사용자는 뷰를 열 수 있습니다

클라이언트가 VizQL 프로세스(vizqlserverexe)에 요청을 보내고 이어서 VizQL 프로세스가

데이터 원본에 직접 쿼리를 보내면 결과 집합이 이미지로 렌더링되어 사용자에게 표시됩니다

대부분의 경우 Tableau Server는 서버의 부하를 줄이기 위해 클라이언트 측 렌더링 및 캐싱을

활용합니다 또한 각 VizQL Server는 고유의 캐시를 보유하고 있으며 이 캐시는 다양한

사용자가 공유할 수 있습니다 VizQL Server 프로세스는 확장성 및 가용성 요구 사항에 따라 2개

이상 실행할 수 있습니다

Data Server 메타데이터 관리의 기존 접근 방식과 달리 Tableau Data Server는 IT 부서가

모니터링 메타데이터 관리 및 제어를 수행하고 비즈니스 사용자가 셀프 서비스 분석을 수행할 수

있도록 IT 관리자를 지원하는 데 핵심적인 역할을 담당합니다 Tableau Data Server는 Tableau

데이터 원본을 중앙집중식으로 관리 및 보관할 수 있도록 지원할 뿐만 아니라 셀프 서비스 분석

배포 시 최종 사용자가 신뢰할 수 있는 데이터에 안전하게 액세스할 수 있도록 해줍니다 Tableau

Data Server를 사용하면 연결 드라이브 및 데이터 액세스를 위한 데이터 원본 필터와 같은

메타데이터를 중앙집중식으로 관리할 수 있습니다 또한 IT 부서가 특정 AD 그룹에 따라 데이터

원본에 대한 사용 권한을 관리할 수 있도록 데이터 원본에 특정 권한을 부여할 수도 있습니다

관리 환경에서 데이터에 쉽게 액세스할 수 있는 사용자는 정의 계산 및 그룹을 정의하고 게시하는

유연성을 발휘할 수 있으며 이를 조직 내 모든 사용자 또는 Tableau Desktop 사용자가 공유 및

활용하여 각자의 계산 정의 및 그룹을 만들고 프로비저닝할 수 있습니다

게시된 데이터 원본은 다음을 기반으로 제공됩니다

bull Tableau 데이터 엔진에서 추출

bull 라이브 연결(큐브는 라이브 연결 시 지원되지 않음)

Data Server에 대한 자세한 내용은 아래 데이터 전략 섹션을 참조하십시오

백그라운더 백그라운더는 예정된 추출 작업을 새로 고치고 알림을 전송하며 다른 백그라운드

작업을 관리합니다 백그라운더는 백그라운드 작업을 최대한 빨리 완료할 수 있도록 사용

가능한 모든 CPU를 활용하게 설계되었습니다

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게이트웨이부하 분산 장치

게이트웨이는 요청이 다른 구성 요소로 이동하도록 경로를 지정합니다 클라이언트에서

전송한 요청은 먼저 외부 부하 분산 장치(외부 부하 분산 장치가 구성된 경우) 또는

게이트웨이를 경유한 다음 적절한 프로세스로 이동하도록 경로가 지정됩니다 외부 부하

분산 장치가 없으며 특정 구성 요소에 여러 개의 프로세스가 구성된 경우 게이트웨이는

부하 분산 장치의 역할을 담당하며 요청을 프로세스에 분산합니다 단일 서버 구성의

경우에는 모든 프로세스가 게이트웨이 또는 주 서버에서 대기합니다 분산 환경의 경우

실제 컴퓨터 1대는 주 서버로 지정되며 다른 컴퓨터는 프로세스를 개수에 관계 없이

실행할 수 있는 작업 서버로 지정됩니다 참고로 Tableau Server는 항상 1대의 컴퓨터만

주 서버로 사용합니다

클라이언트 웹 브라우저 및 모바일 앱

Tableau Server의 상호작용이 가능한 대시보드는 웹 또는 모바일 브라우저에서 공간을

전혀 차지하지 않는 HTML5를 통해 제공되거나 기본 모바일 앱을 통해 제공됩니다 이때

보고서나 Viz를 실행하기 위해 ActiveX Java 또는 Flash를 설치할 필요는 없으며 플러그

인이나 도우미 응용 프로그램을 설치할 필요도 없습니다 Tableau Server는 다음을

지원합니다

bull 웹 브라우저 Internet Explorer Firefox Chrome 및 Safari

bull 모바일 Safari 모바일 Safari에서 터치에 최적화된 뷰를 자동으로 제공

bull iPad 앱 터치에 최적화된 뷰 콘텐츠 검색 및 수정을 제공하는 기본 iPad 응용

프로그램

bull Android 브라우저 Android 브라우저에서 터치에 최적화된 뷰를 자동으로 제공

bull Android 앱 터치에 최적화된 뷰 콘텐츠 검색 및 수정을 제공하는 기본 Android

응용 프로그램

클라이언트 Tableau Desktop

Tableau Desktop은 뷰 보고서 대시보드를 매우 신속하게 생성하여 Tableau Server에

대량으로 게시할 수 있는 비즈니스 분석 작성 환경입니다 Tableau Desktop은 보고서

작성자가 여러 개의 데이터 원본을 연결하고 관계를 파악하고 대시보드를 만들고

메타데이터를 수정하여 최종적으로는 완료된 통합 문서 또는 데이터 원본을 Tableau

Server에 게시할 수 있도록 해줍니다 Tableau Desktop을 사용하면 추출 형태로

게시되었든 라이브 연결로 게시되었든 Tableau Server에 게시된 모든 통합 문서를

열거나 게시된 모든 데이터 원본에 연결할 수 있습니다

Tableau Desktop은 Windows 및 Mac 데스크톱에서 모두 구동됩니다

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맞춤화 및 확장성

Tableau는 심층적이고 복합적인 엔터프라이즈 통합을 위한 강력한 확장 프레임워크를

지원합니다 자료가 풍부한 Tableau 비주얼리제이션 통합에서 엔터프라이즈 포털 응용

프로그램에 이르기까지 전 제품에 걸쳐 구현되어 있는 확장성은 원하는 모든 데이터를

출처에 관계없이 Tableau 지원 형식으로 가져오고 지속적으로 확장되고 있는 표준 기반

RESTful API를 통해 서버 자동화를 구현할 수 있도록 해줍니다

자바스크립트 API

Tableau의 자바스크립트 API를 사용하면 Tableau 시각화를 단순히 삽입하는 데 그치지

않고 웹 응용 프로그램에 완전히 통합할 수 있습니다 자바스크립트 API에서 사용하는

이벤트 기반 아키텍처는 사용자 작업의 왕복 제어 및 Tableau 비주얼리제이션에 대한

유연성을 제공합니다 자바스크립트 API를 사용하면 사용자 상호작용을 완벽하게

제어할 수 있을 뿐만 아니라 자바스크립트 API 없이는 결합이 불가능한 기능을 결합할

수 있습니다

예를 들어 사용자의 기업에서 몇 가지 비즈니스 응용 프로그램 라인과 대시보드

보고서를 연결하는 웹 포털을 운영하고 있다고 가정해 보겠습니다 사용자가 이 웹

포털을 간편하게 사용할 수 있으려면 모든 응용 프로그램에 걸쳐 동일한 UI를 사용하는

것이 좋습니다 자바스크립트 API를 사용하면 버튼 및 기타 제어 기능을 원하는

스타일로 만들어 Tableau 대시보드의 요소를 제어할 수 있습니다

그림 3 웹 응용 프로그램 내에서 Tableau 대시보드 통합에 자바스크립트 API를 사용한 예

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데이터 추출 API

Tableau는 다양한 데이터 원본에 대한 직접적인 지원 및 연결 방법을 제공합니다 하지만

상황에 따라서는 Tableau에서 작업을 진행하기 전에 다른 응용 프로그램의 데이터를

전처리하거나 액세스 및 어샘블해야 하는 경우가 있습니다 Tableau 데이터 추출 API를

사용하면 개발자가 직접 프로그램을 작성하여 데이터 원본에 액세스하고 TDE(Tableau

데이터 추출)에 프로세스할 수 있습니다 TDE 파일은 기본적으로 Tableau Desktop에서

사용하거나 동일한 API를 통해 Tableau Server에 게시할 수 있습니다 개별 사용자는

Tableau Server에 게시된 TDE를 웹 작성 기능과 함께 사용하거나 Tableau Desktop에서

사용할 수 있습니다 데이터 추출 API는 32-비트 및 64-비트용 CC++ Java 및 Python

과 모두 연동되며 개발자는 Windows 및 Linux 플랫폼에서 데이터 추출 API를 사용할 수

있습니다

REST API

Tableau Server REST API를 사용하면 HTTP를 통해 Tableau Server 엔티티를

프로그래밍 방법으로 만들고 읽고 업데이트하고 삭제하고 관리할 수 있습니다 이 API

는 Tableau Server 내 데이터 원본 프로젝트 통합 문서 사이트 사용자 및 사이트의

배경 기능에 간단하게 액세스할 수 있도록 도와줍니다 사용자는 이러한 액세스를

활용하여 맞춤 응용 프로그램을 만들거나 Tableau Server 리소스를 통해 상호작용

스크립트를 작성할 수 있습니다

데이터 전략

데이터 인프라 요구 사항과 이에 맞는 솔루션은 조직에 따라 다릅니다 Tableau는 각

조직의 선택을 존중하며 기존 데이터 전략을 다음 두 가지 주요 방법에 접목합니다

첫 번째 방법은 Tableau가 데이터 저장소에 직접 연결하거나 인메모리로 작동하는

방법이며 두 번째 방법은 Tableau가 지속적으로 늘어나는 데이터 원본과 연동하는

것입니다

다양한 데이터 원본에 액세스

가장 기본적인 방법은 대형 데이터 웨어하우스 데이터 마트 플랫 파일에 관계없이

Tableau를 단일 데이터 원본에 단일 뷰로 연결하는 것입니다 이때 뷰는 연결된 데이터

원본 내에 있는 여러 개의 테이블을 조인할 수 있으며 다음과 같은 데이터 원본을 사용할

수 있습니다

bull 관계형 데이터베이스 ndash SQL Server Oracle Teradata DB2 및 Vertica와 같은

관계형 데이터베이스에서 단일 스키마 내에 여러 개의 테이블 조인 가능

bull 클라우드 기반 비즈니스 응용 프로그램mdash Google 웹 로그 분석 및 Salesforce

bull 클라우드 데이터 웨어하우스 ndash Google BigQuery 및 Amazon RedShift 여러 개의

테이블 조인 가능

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bull 다차원(OLAP 또는 큐브) 데이터베이스 ndash SQL Server Analysis Services 및 Essbase

bull Access MDB 파일 ndash Access 데이터베이스 내에 있는 여러 개의 테이블 조인 가능

bull Excel 스프레드시트 ndash 스프레드시트의 각 탭이 테이블 1개로 처리되며 관계형

데이터베이스 테이블처럼 여러 개의 탭 조인 가능

bull 플랫 파일 ndash 동일한 구분 기호(쉼표 탭 파이프 등)가 사용되었으며 동일한

Windows 폴더에 있는 파일의 경우 데이터베이스 내에서 개별 테이블로 처리 가능

사용자는 데이터베이스에서 지원하는 모든 테이블 간 조인 방식을 정의할 수 있습니다

Oracle SQL Server 또는 Teradata와 같이 필요한 모든 데이터가 한 DBMS(데이터베이스

관리 시스템) 내에 있는 경우 DBA(데이터베이스 관리자)가 다양한 스키마의 데이터를

활용하여 데이터베이스를 만들거나 사용자가 맞춤 SQL을 통해 데이터의 논리 뷰를 만들 수

있습니다

데이터는 트랜잭션(세 번째 네 번째 또는 다섯 번째 일반 형식) 비정규화된 플랫 형식

별모양 스키마 및 눈송이 스키마 등 어떤 구조로도 보관할 수 있습니다 Tableau Server

와 Desktop의 뷰 성능은 데이터베이스 기본 구조의 속도에 직접적인 영향을 받습니다

대부분의 경우 다차원 데이터베이스가 가장 뛰어난 성능을 발휘하지만 별모양 스키마가

명료하게 구성된 관계형 데이터베이스나 분석에 최적화된 데이터베이스의 경우 대개

고도로 정형화된 트랜잭션 중심의 데이터베이스보다 뛰어난 성능을 발휘합니다

효율성 확보 및 오프라인 액세스를 위해 추출된 데이터 활용

Tableau는 데이터에 직접 연결하거나 데이터를 메모리 내로 가져올 수 있습니다 속도가

빠르며 분석에 최적화된 데이터베이스를 구입한 경우 Tableau는 기존 데이터베이스의

장점을 활용할 수 있도록 데이터를 최적화된 커넥터로 직접 연결합니다 트랜잭션

데이터베이스 상에 구축된 데이터 아키텍처를 사용 중이거나 핵심 데이터 인프라에

워크로드가 할당되는 것을 방지하려는 경우 분석에 최적화된 인메모리 데이터 저장소를

제공하는 Tableau 데이터 엔진을 사용하십시오 두 옵션은 매우 간단하게 전환할 수

있습니다

기본적으로 Tableau는 사용자가 분석을 변경할 때마다 데이터베이스에 새로운 쿼리를

발급하여 실시간 환경을 제공합니다 이 방법은 나름의 장점을 가지고 있지만 데이터

집합이 너무 크거나 데이터 원본이 성능을 제대로 발휘하지 못하거나 오프라인인 경우

문제를 야기할 수 있습니다 데이터가 지속적으로 변경되지 않는 경우 실시간 쿼리는

불필요한 워크로드를 초래합니다

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Tableau는 이러한 경우를 위해 시작 쿼리의 데이터를 가져와 사용자의 로컬 컴퓨터에

저장하는 추출 기능을 제공하고 있습니다 추출된 데이터는 고도로 압축되었으며

데이터를 신속하게 가져올 수 있는 구조로 구성된 Tableau의 열 형식 데이터베이스에

저장됩니다 데이터는 다차원 데이터베이스(큐브)를 제외한 모든 데이터베이스

유형에서 추출할 수 있습니다

Tableau 데이터 추출을 활용하면 데이터베이스에 쿼리를 다시 보내는 시간을 줄여

사용자 경험을 크게 개선할 수 있습니다 또한 궁극적으로는 데이터 추출을 통해

데이터베이스 서버에서 중복되는 쿼리 트래픽을 줄일 수도 있습니다 데이터 추출은

업무 시간 쿼리를 처리할 수 있는 리소스가 없으며 작업량이 많은 트랜잭션 시스템에

매우 효과적인 솔루션입니다 추출된 데이터는 매일 밤 새로 고침할 수 있으며 업무 시간

중에는 오프라인으로 사용할 수 있습니다 데이터에 오프라인으로 액세스하는 기능은

출장 중이거나 네트워크에 연결할 수 없는 사용자에게 매우 유용합니다

추출된 데이터는 고정된 개수의 기록 전체 기록의 특정 백분율 또는 데이터 필터링에

기초하여 데이터의 하위 집합을 구성할 수도 있습니다 뿐만 아니라 데이터 엔진은

기존에 추출한 데이터를 새 데이터로 업데이트하는 증분 추출 또한 수행할 수 있습니다

추출된 데이터의 하위 집합은 개발 시간을 단축하는 데 도움이 됩니다 개발자의 경우

크기가 작은 데이터 하위 집합을 활용하여 시각 응용 프로그램을 구축하면 변경사항이

있을 때마다 쿼리에 대한 응답이 올 때까지 기다릴 필요가 없습니다

데이터 추출은 패키지 통합 문서를 공유할 때에도 필요합니다 Tableau의 패키지 통합

문서(twbx 파일 유형)에는 패키지 통합 문서를 휴대하고 다른 Tableau 사용자와 공유할

수 있도록 만드는 데 사용된 모든 데이터가 포함되어 있습니다 패키지 통합 문서는

Tableau Server의 보안 절차를 거칠 필요가 없으며 정적 데이터만으로도 상호작용이

가능한 환경을 제공하는 Tableau Reader를 통해서도 공유할 수 있습니다

사용자가 추출 데이터를 사용하여 통합 문서를 게시하면 여기에 사용된 추출 데이터도

게시되며 이후 통합 문서와의 상호작용을 진행할 때에는 실제 데이터를 요청하는

대신 추출된 데이터가 사용됩니다 참고로 원하는 경우 추출 데이터 자동 새로 고침을

요청하도록 통합 문서를 설정할 수 있습니다

마지막으로 데이터 추출 작업은 임시 디스크 공간을 많이 차지할 수 있다는 점을

유념하십시오 이에 대한 예로는 팩트 테이블이 매우 길고 수치가 매우 많으며 각

차원마다 매우 긴 설명 필드가 있는 별모양 스키마를 들 수 있습니다

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데이터 거버넌스 Tableau Data Server

올바른 데이터를 조직 내에서 이 데이터가 필요한 사람에게 적시에 전달하는 것은 IT

조직에게 매우 중요한 일입니다 많은 사용자가 엄격한 IT 거버넌스 정책에도 불구하고

신속한 분석을 위해 중요한 분석 문서를 자신의 데스크톱에 저장하거나 클라우드를

활용하곤 합니다 셀프 서비스 환경에서 데이터 거버넌스는 보안을 유지하면서도

사용자가 원하는 답을 찾을 수 있도록 지원해야 합니다

Tableau Server의 구성 요소인 Tableau Data Server는 Tableau 데이터 추출을 공유하고

중앙집중식으로 관리하고 공유 프록시 데이터베이스에 연결할 수 있도록 지원합니다

Tableau Data Server는 IT 부서로 하여금 완벽하게 측정 및 관리되었으며 데이터

거버넌스를 준수하는 데이터 원본을 Tableau Server 사용자에게 제공하고 추출된 데이터가

중복되거나 통합 문서 간 데이터 연결이 중복되는 경우는 방지할 수 있도록 해줍니다 이는

다시 말해 조직이 다음을 중앙집중식으로 관리할 수 있다는 것을 의미합니다

bull 데이터 연결 및 조인

bull 계산된 필드(예 수익의 기본적인 정의)

bull 필드에 대한 정의

bull 집합 및 그룹

bull 사용자 필터

뿐만 아니라 사용자는 새로운 데이터를 혼합하거나 새 정의를 만들어 데이터 모델을

확장하고 새로 정의된 데이터 모델을 생산 과정에 신속하게 전달함으로써 셀프 서비스

환경과 유연성을 확보할 수 있습니다 이렇게 하면 중앙집중식으로 관리되는 데이터는

변경되지 않지만 사용자는 유연성을 유지할 수 있게 됩니다

데이터 원본은 다음 두 가지 유형으로 게시할 수 있습니다

1 Tableau 데이터 추출 사용자가 게시된 추출 데이터에 직접 연결할 수 있습니다 핵심

시스템의 부하를 줄이고 사용자에게 신속한 셀프 서비스 분석 기능을 제공하려는

조직의 경우 이 접근 방식을 선택하는 것이 좋습니다 중앙집중식 데이터 추출은

조직에 서로 단절된 데이터 사일로가 늘어나는 것 또한 방지해 줍니다 추출 데이터를

게시할 때마다 한번씩 데이터를 새로 고치도록 예약하면 조직 내 모든 사용자가 공유

데이터 및 정의를 변경하지 않아도 최신 상태의 데이터를 사용할 수 있습니다

2 공유 프록시 연결 프록시 데이터베이스 연결을 통해 사용자가 실제 데이터에 직접

연결할 수 있습니다 이는 다시 말해 각 사용자가 별도의 연결을 설정할 필요가

없어 데이터 작업을 더욱 손쉽게 시작할 수 있다는 것을 의미합니다 데이터베이스

드라이버를 설치할 필요도 없으므로 IT 부서가 드라이버를 배포하고 업데이트해야

하는 부담도 줄어듭니다

Tableau 데이터 추출

실제 데이터 연결

데이터 원본

데이터 원본

중앙집중식 추출Tableau Data Server를 사용하면 데이터 및 메타데이터를 모두 포함한 데이터 추출을 관리할 수 있습니다

공유 프록시 연결Tableau Data Server는 실시간 프록시 연결 또한 지원합니다

그림 4와 5 Tableau는 실제 데이터 연결 및 추출을 중앙집중식으로 관리할 수 있도록 지원합니다

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보고 거버넌스

데이터 및 정보가 지속적으로 늘어남에 따라 정보 거버넌스의 중요성도 높아지고 있습니다

사용자가 허용된 정보에만 액세스할 수 있도록 하는 것은 매우 중요한 일입니다

Tableau의 보고 거버넌스는 다음 두 가지 방법을 통해 관리할 수 있습니다 사이트 또는

프로젝트를 통해

Tableau Server는 데이터를 격리하고 다중 테넌트를 지원하는 즉시 활용 가능한 배포

방식을 사용합니다 서버에는 한 개 이상의 사이트가 있을 수 있고 사이트에는 한 개

이상의 프로젝트가 있을 수 있으며 프로젝트에는 한 개 이상의 통합 문서가 있을 수

있습니다 Tableau Server를 사용하면 이와 같은 프로젝트 및 통합 문서를 Tableau에서

사용할 수 있도록 관리하고 모니터링할 수 있습니다 이때 사이트는 Tableau Server의

테넌트가 되며 Tableau Server는 두 사이트 간의 데이터를 격리합니다

이는 다시 말해 다른 사이트에 쿼리를 보낼 수 없음에 따라 사이트 간의 데이터를 격리하는

방벽이 생긴다는 것을 의미합니다 이 프로세스는 뷰 간에 차이니즈 월(Chinese Wall)

로도 불리는 격리 장치를 만듭니다

데이터를 완전히 격리하려는 경우 가장 좋은 방법은 사이트를 만들고 이 사이트에

프로젝트를 만든 다음 프로젝트 및 통합 문서의 사용 권한을 관리하여 액세스를

제어하는 것입니다

사이트를 한 개만 사용하는 경우 여러 개의 프로젝트를 만들 수도 있습니다 프로젝트는

뷰를 격리할 뿐만 아니라 사용 권한이 있는 뷰만 볼 수 있도록 개별 사용자를 제한합니다

그림 6 보고 거버넌스를 간편하게 처리할 수 있도록 도와주는 Tableau 콘텐츠 관리 인터페이스

많은 조직이 판매부와 같이 사업부별로 프로젝트를 만들거나 금융과 같이 논리적인

비즈니스 기능별로 프로젝트를 만드는 방법을 사용합니다 프로젝트를 만들면 사용자

또는 사용자 그룹을 프로젝트와 연결할 수 있으며 프로젝트와 연결되지 않은 사용자는

이 프로젝트의 뷰를 볼 수 없습니다

15

사용자에게 더 많은 구독 제어 권한 제공

구독 기능을 사용하면 관심 있는 콘텐츠를 구독하여 일정에 따라 관련 콘텐츠가 자신의

이메일 받은 편지함에 전송되도록 할 수 있습니다 사용자는 클릭 한 번으로 워크시트

또는 통합 문서를 구독하고 이를 관리할 수 있습니다

그림 7 구독 사용자 인터페이스

변경사항 관리

Tableau는 통합 문서에서 변경사항을 관리할 수 있는 몇 가지 옵션을 제공합니다 변경사항

관리 도구가 이미 있는 조직의 경우 Tableau 통합 문서에서 변경사항을 추적할 때 기존

변경사항 관리 도구를 사용해 주시기 바랍니다 변경사항 관리 도구가 없는 조직의 경우

네트워크에 사용자 폴더를 만들거나 백업 서버에서 별도로 저장되는 야간 백업을 수행하여

수동 변경사항 관리 프로세스를 설정하십시오 위에 언급된 폴더 및 백업은 필요에 따라

복원할 수 있습니다

여느 개발 프로세스와 마찬가지로 작업을 개발 단계에서 생산 단계로 전환하는 과정을

진행할 때에는 테스트 및 승인이 포함된 엄격한 지침을 준수해야 합니다 생산 단계로

전환할 때 사용할 수 있는 가장 간편하고 좋은 방법은 각 생산 프로젝트와 동일한 준비

영역 프로젝트를 만드는 것입니다 준비 프로젝트는 개발 서버 또는 생산 서버에서

직접 설정할 수 있습니다 준비 프로젝트 단계에서 사용자는 새로운 작업을 적절한

준비 영역에 게시하고 인증 및 생산 단계로의 전환을 담당하는 팀에게 후속 조치를

요청합니다 개발 단계에서 Tableau 뷰에 사용된 데이터 원본이 생산 단계에 사용된

데이터 원본과 다를 경우 연결 정보를 변경해야 합니다

16

메타데이터 관리

대다수의 비즈니스 인텔리전스 플랫폼은 메타데이터 기능을 제공한다고 주장하지만

실제로는 엔터프라이즈 전체 모델링 단계부터 시작하거나 메타데이터 기능 자체를

제공하지 않는 경우가 많습니다 Tableau는 IT 부서가 풍부한 메타데이터 계층을

제공하여 더 많은 가치를 이끌어 내고 비즈니스 사용자가 이를 수정 및 확장할 수 있도록

지원하는 혼합식 접근 방식을 지향하고 있습니다 이는 다시 말해 과도한 계층 모델링

없이도 메타데이터를 사용할 수 있다는 것을 의미합니다 Tableau는 대부분의 고객이

Tableau에서 메타데이터 계층을 제공한다는 사실을 모를 정도로 원할성 접근 용이성

투명성 측면에서 뛰어난 메타데이터를 제공하고 있습니다

추출

VizQL 모델

데이터 모델

연결

필터 집계 혼합 역할 테이블 계산

기본 의견설명 계산 별칭 사용자 생성 필드

서버 연결 특성 테이블 조인

그림 8 풍부하면서도 유연한 메타데이터를 구축할 수 있도록 지원하는 Tableau의 유연한 메타데이터 관리 시스템

Tableau의 메타데이터 시스템은 총 3층으로 구성되며 이 중 2개의 계층은 추상화 및

런타임 모델(VizQL 모델)로 구성됩니다 첫 번째 계층인 추상화 계층은 데이터 액세스

방식과 Tableau에서 사용할 데이터에 대한 정보를 저장하는 연결 계층입니다 여기에는

데이터베이스 테이블 뷰 열 조인 또는 데이터 액세스에 사용되는 맞춤 SQL의 특성이

포함됩니다

두 번째 계층은 데이터 모델 계층으로 필드를 수치 및 측정값으로 자동 지정합니다

큐브에 연결 시 큐브 내 메타데이터는 이 필드를 자동으로 읽습니다 관계형 데이터의

경우 Tableau는 지능적인 추론 기능을 활용하여 필드가 수치인지 아니면 측정값인지

파악합니다 데이터 모델은 데이터 집합이나 계산과 같이 사용자가 생성한 필드 또한

추적합니다 Tableau에서 데이터 원본으로 통칭하는 데이터 모델은 독립적으로

운영되며 연결 상태에서 이루어지는 변경사항이 적용되지 않습니다

세 번째 계층은 Tableau 고유의 계층인 VizQL 모델로 구성됩니다 사용자는 VizQL

모델을 사용하여 런타임 중에도 필드 역할 및 집계를 조정할 수 있습니다 예를 들어

사용자는 측정값을 수치로 변경한 다음 한 시나리오에서는 직원의 나이를 측정값으로

사용하여 직원의 평균 나이를 계산하고 다른 시나리오에서는 수치로 변경하여 직원이

연령대에 걸쳐 어떻게 분포되어 있는 확인할 수 있습니다 VizQL 모델을 사용하면 일반

데이터 모델에서는 정의하기 어려운 계산 및 비교 작업을 손쉽게 정의할 수 있습니다

17

Tableau는 추가적인 메타데이터 유연성 또한 제공합니다 사용자는 연결 또는 데이터

모델을 변경하지 않고도 서로 다른 데이터 원본의 데이터를 하나의 혼합 모델에 결합할

수 있습니다 또는 데이터 모델이 다른 데이터 모델의 영향을 받도록 설정할 수도 있으며

특정 연결을 여러 데이터 모델에 사용하거나 특정 데이터 모델을 여러 뷰에 사용하거나

대시보드에서 여러 개의 뷰를 사용할 수도 있습니다

메타데이터의 진정한 가치는 구성 요소를 공유하고 재사용할 수 있는 데 있습니다

사용자는 데이터 원본(연결 및 데이터 모델)을 Tableau Server에 게시하여 통합 문서와

연결할 수 있습니다 이는 다시 말해 마스터 데이터 원본이 데이터 원본을 사용하는 통합

문서에 전파된다는 것을 의미합니다 또한 다른 사용자가 특정 데이터 원본을 토대로

분석을 시작할 수 있으며 데이터 원본을 내보낸 다음 파일로 공유할 수도 있습니다

데이터 모델은 연결과 달리 계산을 재정의하는 등 변경해야 하는 범위가 더 넓으므로

명시적인 변경사항이 있을 때에는 Tableau Desktop에서 이를 변경해야 합니다 항목을

변경하면 Tableau Desktop은 변경사항을 통합 문서의 모든 시트에 자동으로 적용합니다

VizQL 모델은 특정 열의 멤버 이름을 변경하는 등 데이터베이스를 변경해도 아무런

영향이 없지만 Tableau Server는 뷰에 사용된 열을 삭제하거나 이 열의 이름을 변경할

경우 영향을 받습니다 표시되어야 하는 열이 표시되지 않는 경우 VizQL 모델은 이 열을

뷰에서 일시적으로 삭제합니다

모바일 배포

휴대기기를 도입하는 기업이 급격히 늘어나고 있습니다 비즈니스 인텔리전스의 궁극적인

목표는 결정이 내려지고 토론이 이루어지는 곳에서 비즈니스 인텔리전스를 활용할 수

있도록 하는 것입니다 사용자는 노트북 및 컴퓨터가 제공하는 환경을 휴대기기에서도

똑같이 활용할 수 있기를 기대하고 있으며 여기에는 비즈니스 인텔리전스 기능도 포함되어

있습니다

Tableau는 다른 Tableau 솔루션에서 제공하는 강력한 성능과 단순함을 모바일 비즈니스

인텔리전스 분야에서도 제공합니다 Tableau는 모바일 비즈니스 인텔리전스 분야에서

승인 한 번으로 모든 것을 해결할 수 있도록 하는 Author-once 접근 방식을 취하고

있습니다 이는 다시 말해 Tableau Server의 대시보드를 휴대기기뿐만 아니라 컴퓨터의

웹 브라우저에서도 자동으로 사용할 수 있다는 것을 의미합니다 Tableau가 자동으로

기기를 탐지하고 이에 따라 시각적인 결과물과 기능을 최적화하므로 맞춤 대시보드를

개발할 필요가 없으며 기본 iPad 앱 모바일 Safari 모바일 Chrome 및 Android 앱에는

터치에 최적화된 뷰가 표시됩니다

18

그림 9 iPad 및 Android 기기에서 기능 수정 및 게시

Tableau 모바일 앱은 Tableau Desktop 없이도 새로운 뷰를 확인하고 수정하고 만들

수 있는 기능을 제공합니다 사용자는 뷰에서 바로 필드와 필터를 추가하고 뷰 유형을

변경하고 기타 애드혹 분석 작업을 수행할 수 있습니다 수정이 완료되면 사용 권한이

있는 경우에 한해 원본 Tableau 통합 문서에 변경사항을 저장할 수 있습니다

Tableau 모바일 앱은 모든 Tableau Server에 연결이 가능하며 손가락 스크롤 손가락

모으기 및 확대와 같은 기본 터치 제어 기능을 그대로 제공합니다 뷰도 터치 기능이 사용

설정되어 있고 전체 터치 기능을 지원하도록 최적화되어 있으므로 필터 매개 변수 페이지

강조표시 및 끌어서 놓기 작성 작업을 손가락으로 제어할 수 있습니다 Tableau iPad 앱

및 Android 앱 사용자의 경우 터치에 최적화된 콘텐츠 검색 기능과 더불어 통합 문서를

검색하고 즐겨찾기 항목을 저장하고 최근 사용한 콘텐츠를 확인하는 기능 또한 제공됩니다

그림 10 휴대기기에서 사용할 수 있도록 터치 기능이 자동 사용 설정되는 Tableau 대시보드

휴대기기 보안은 많은 조직에게 핵심 우려사항입니다 Tableau Server는 데스크톱에

게재되든 휴대기기에 게재되든 관계없이 데이터 수준 및 사용자 수준 보안을 포함하여

모든 뷰에 동일한 보안을 적용합니다 데이터가 기기에 저장되지 않으므로 기기를

분실하거나 도난 당해도 데이터 보안이 위험에 노출될 가능성은 적습니다

19

배포 모델

Tableau는 데이터 인프라 사용자 부하 및 사용 프로필 기기 전략 그리고 목표에 따라

다양한 방식으로 구성할 수 있습니다 또한 Tableau Server는 개수에 관계 없이 컴퓨터와

클러스터링할 수 있습니다 일반적인 구성에 대한 몇 가지 예는 다음과 같습니다

단순 구성

대부분의 경우 단일 서버를 권장 최소 하드웨어 구성(8 CPU 코어 및 32GB의 주 메모리)

으로 구축하기만 해도 좋은 성능을 발휘할 수 있습니다 이러한 유형의 구성은 규모가 더 큰

배포 또는 부서 서버의 개념을 입증하는 데 유용합니다 Tableau는 각 주요 프로세스를 두

번씩 실행하는 것을 권장합니다 더 나은 가용성을 위해 8-코어 단일 서버에 Tableau Server

배포 시 Data Server 응용 프로그램 서버 VizQL Server 및 백그라운더를 구축하십시오

3-서버(24-코어) 클러스터

사용자 부하가 심한 환경의 경우 추가 서버를 클러스터링해야 합니다

3-서버 구성의 경우 주 서버가 게이트웨이 라이선스 및 검색과 같은 관리 서비스를

호스트하며 다른 2개의 작업 노드에는 VizQLServer 응용 프로그램 서버 백그라운더

리포지토리 및 추출 호스트와 Data Server가 구축됩니다 관리자는 추출 작업량 및

기타 특성에 맞춰 시스템에서 실행하는 프로세스의 수와 유형을 구성할 수 있습니다

HT

TP(S) 서

버

검색

라이선스

게이트웨이

기본 Tableau Server

HT

TP(S) 서

버

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

활성 데이터 엔진

활성 리포지토리

작업 서버 작업 서버

HT

TP(S) 서

버

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

대기 데이터 엔진

대기 리포지토리

그림 11 단순 3-서버 클러스터 구성

HT

TP(S) 서

버

검색 | 라이선스

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

활성 데이터 엔진

활성 리포지토리

기본 Tableau Server

20

5-서버(40-코어) 클러스터데이터 사용량과 사용자 부하가 높은 경우 이를 지원하기 위해 작업용 컴퓨터를 클러스터에 추가할 수 있습니다 데이터 추출을 사용하는 크기가 더 큰 클러스터의 경우 리포지토리와 추출 호스트를 한 컴퓨터에 구축하고 백그라운더를 다른 컴퓨터에 구축하여 VIzQL과 응용 프로그램 서버를 한 작업용 컴퓨터에 구축하는 것이 좋을 수 있습니다 워크로드 프로필에 따라 다른 서버 구성을 사용하시기 바랍니다

게이트웨이VizQL Server x2

응용 프로그램 서버 x2

Data Server x1백그라운더x3

리포지토리

추출 호스트x8

그림 12 데이터 추출이 많은 경우에 최적화된 5-서버 클러스터 구성

High Availability 클러스터Tableau의 High Availability 기능은 IT 조직이 SLA 요구 사항을 준수하고 중단 시간을 최소화할 수 있도록 도와줍니다 Tableau의 High Availability 솔루션은 리포지토리 및 데이터 엔진 구성 요소를 위한 자동 장애 조치 기능을 제공합니다 기본 노드는 게이트웨이 검색 라이선스 및 부하 분산 장치를 지원하며 2개의 추가 노드는 진행 중인 프로세스를 호스트합니다 네 번째 컴퓨터를 백업 기본으로 추가하면 시스템의 안정성을 더 높일 수 있습니다 외부 부하 분산 장치를 구성한 경우 게이트웨이 장애 조치가 자동으로 실행됩니다 이렇게 하면 원활한 장애 조치 기능을 확보하고 데이터 엔진의 워크로드를 개선하여 확장성을 높일 수 있습니다

자세한 내용은 High Availability 백서를 참조하십시오

가상 컴퓨터 또는 클라우드 기반 배포가상 컴퓨터나 클라우드 배포에서 Tableau Server를 구동하는 경우 확장성이나 성능 측면에서 특별히 고려해야 하는 사항은 없습니다 단 각 가상화 플랫폼은 가상 컴퓨터를 확장 가능하고 성능이 높은 토폴로지에 배포하는 데 충분한 관리 인프라를 제공한다는 점을 유념하시기 바랍니다 Tableau Server 가 적절한 컴퓨터 메모리 및 데이터 리소스에 액세스할 수 있도록 가상화 인프라 공급자의 우수 사례를 따르십시오 가상 컴퓨터는 Tableau Server에서 사용할 수 있는 코어의 개수를 가상으로 제한하거나 가상 컴퓨터 자체를 통한 재해 복구 기능을 제공하는 데 사용할 수 있습니다 클라우드에서 Tableau를 구동하는 경우 Tableau Server는 고정 IP 주소가 필요하다는 점을 유념하십시오

21

보안

더 많은 사용자가 더 많은 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 조직이 많아짐에 따라 정보

보안이 핵심적인 우려사항으로 부각되고 있습니다 Tableau Server는 다양하고 복잡한

요구 사항을 충족하면서도 쉽게 구현하고 사용할 수 있는 포괄적인 보안 솔루션을

제공합니다

또한 Tableau는 인증 권한 부여 데이터 보안 및 네트워크 보안을 관리하는

엔터프라이즈급 보안 기능을 제공하고 있습니다 이 두 기능은 조직 내부 환경이든 조직

외부의 인터넷이든 관계없이 광범위하고 다양한 사용자 기반의 요구 사항을 충족할

수 있는 총체적인 솔루션을 제공합니다 Tableau Server는 금융 서비스 정부 및 의료

부문의 엄격한 보안 요구 사항을 모두 통과한 바 있습니다

인증 ndash 액세스 보안

보안의 첫 번째 단계는 바로 사용자의 ID를 구축하는 것입니다 ID는 무단 액세스를

방지하고 각 사용자의 환경을 개별 설정하기 위해 구축됩니다 이 단계는 일반적으로

인증으로 불립니다 인증을 다음 섹션인 권한 부여 - 개체 보안과 홍동하지 마시기

바랍니다

Tableau Server는 몇 가지 유형의 인증을 지원합니다

bull Microsoft Active Directory(SSPINTLM 및 Kerberos)

bull Tableau Server 사용자를 인증하기 위해 IdP(외부 ID 공급자)를 활용하는 SAML

bull 신뢰할 수 있는 인증 Tableau Server와 한 개 이상의 웹 서버 간의 관계를 신뢰할

수 있음

bull 일부 클라우드 기반 서비스 공급자에 대한 OAuth

bull Tableau Server에서 관리하는 기본 인증

Tableau는 관리자가 구성할 수 있는 자동 로그인 시간 제한 기능을 제공합니다

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SAML 인증

SAML은 Tableau Server가 이미 구입한 ID 관리 제품군을 활용할 수 있도록 하는 표준

기반 인증 프로토콜 메커니즘입니다 SAML을 사용하면 기존 ID 공급자가 직접 사용자를

인증하므로 사용자가 이미 동일한 IdP를 사용하여 다른 엔터프라이즈 응용 프로그램에

로그인한 경우 Tableau Server에서 또 다시 로그인 프로세스를 거칠 필요가 없습니다

OAuth 인증

클라우드 기반 솔루션을 사용 및 활용하기 시작하는 기업이 늘어남에 따라 클라우드

리소스에 원활하고 안전하게 액세스하는 방법의 중요성도 높아지고 있습니다 일부

클라우드 기반 데이터 원본의 경우 민감한 데이터베이스 자격 증명을 Tableau Server에

저장하는 대신 제한된 목적에 한하여 Tableau와 데이터 원본 공급자 간에 신뢰 관계를

구축하는 방법을 활용할 수 있습니다 이 신뢰 관계를 통해 사용자는 데이터에 액세스할

수 있게 되며 자격 증명은 데이터 원본 공급자에 의해 안전하게 보관됩니다

Tableau는 OAuth 20 공개-권한 부여 표준에 명시된 대로 이와 같은 보호 연결 방식을

활용하고 있습니다 OAuth 연결은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다

1 보안 민감한 데이터베이스 자격 증명이 Tableau Server에 공개되거나 저장되지

않으며 액세스 토큰을 Tableau만 사용할 수 있습니다

2 편이성 데이터 원본 ID 및 암호를 여러 군데에 삽입할 필요 없이 특정 데이터

공급자에 액세스하는 게시된 모든 통합 문서 및 데이터 원본에 대해 이 데이터

공급자를 대상으로 제공된 토큰을 사용할 수 있습니다

Tableau Server의 OAuth 인증은 Google BigQuery Google 웹 로그 분석 및

Salesforcecom 데이터 원본에서 사용할 수 있습니다

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인증(역할 및 사용 권한) - 개체 보안

권한 부여는 사용자가 인증된 후 이 사용자가 액세스하고 수행할 수 있는 항목을 정하는

것을 말합니다 권한 부여는 다음 항목을 통해 처리됩니다

1 역할 및 사용 권한

2 라이선스 및 사용자 권한

Tableau에서 역할은 사용자 및 그룹이 게시된 콘텐츠 및 프로젝트와 상호작용하는 방식을

관리하기 위해 콘텐츠에 적용되는 사용 권한의 집합을 의미합니다 데이터 원본 통합 문서

및 뷰와 같이 게시된 콘텐츠는 뷰 만들기 수정 및 삭제와 같은 일반적인 사용 권한 작업을

통해 관리할 수 있습니다 또한 관리자는 금융 사용자와 같은 그룹을 만들어 사용 권한을

더 쉽게 관리할 수 있습니다 프로젝트는 각 프로젝트에 게시된 모든 통합 문서 및 뷰에

대한 기본 사용 권한을 제어합니다 프로젝트는 여러 외부 당사자(다중 테넌트)에 대한

지원이 필요한 단일 서버에서도 사용할 수 있습니다

역할은 기본 사용 권한 구조를 제공하여 사용자를 구분합니다 예를 들어 사용자에게 특정

뷰에 대한 인터액터 권한을 부여하되 이 권한을 일부 콘텐츠로 제한할 수 있습니다 뷰어

역할이 부여된 사용자는 특정 뷰를 볼 수 있지만 뷰를 변경할 수 있는 권한은 없습니다

개체 보안 관리에 활용할 수 있는 매개 변수가 포함된 맞춤 설정은 총 20개가 넘습니다

참고로 이 역할 기반 사용 권한으로는 뷰에 표시되는 데이터를 제어할 수 없습니다

데이터 ndash 데이터 보안

규제 요구 사항을 충족해야 하거나 콘텐츠를 외부에 전달하는 조직을 중심으로 데이터

보안의 중요성이 더욱 강조되고 있습니다 Tableau는 다음 세 가지 방법을 통해 조직이

데이터 보안 요구 사항을 충족하는 데 필요한 유연성을 제공하고 있습니다 바로

데이터베이스에서 단독으로 보안 기능을 구현하거나 Tableau에서 단독으로 보안 기능을

구현하거나 Tableau Server의 사용자 정보에 해당하는 데이터 요소를 데이터베이스에

보관하는 혼합 방식을 만드는 것입니다

Tableau Server에 로그인 시 사용자는 데이터베이스에 로그인하는 것이 아닙니다 이는

다시 말해 데이터베이스에 보안 기능을 구현한 경우 Tableau Server 사용자가 뷰를

확인하려면 데이터베이스에 로그인하기 위한 자격 증명 또한 보유해야 한다는 것을

의미합니다 이 로그인 자격 증명은 뷰를 게시할 때 자격 증명을 삽입하거나 특정 사용자

자격 증명을 요구하는 방식으로 Windows 통합 보안(NT 인증)을 통해 전달할 수 있습니다

Tableau는 사용자 이름 그룹 또는 현재 사용자의 기타 특성을 통해 행 수준의 데이터

보안 기능을 활용할 수 있게 해주는 사용자 필터 기능 또한 제공합니다 사용자 필터는

모든 쿼리에 where 절을 추가하여 데이터를 제한하며 모든 데이터 원본에서 사용할

수 있습니다

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네트워크 ndash 전송 보안

대다수 내부 배포의 경우 전체 네트워크에 액세스하는 것을 방지하면 네트워크를

안전하게 지킬 수 있습니다 하지만 이 경우에도 네트워크 전반에 걸쳐 자격 증명을

안전하게 전송하는 것은 매우 중요합니다 외부 배포의 경우 전송 보안은 민감한 데이터

및 자격 증명을 보호하고 Tableau Server가 악용되는 것을 방지하는 데 핵심적인

역할을 담당합니다

Tableau Server에는 다음 세 개지 기본 인터페이스가 있습니다 참고로 Tableau는

암호를 저장하고 전송하는 것과 관련하여 모든 레이어 및 인터페이스에 걸쳐 특별히

주의를 기울이고 있다는 점을 유념해 주시기 바랍니다

bull 클라이언트-Tableau Server 인터페이스는 표준 HTTP 요청 및 응답을 담당하도록

기본 설정되어 있지만 고객이 제공한 보안 인증서를 사용하면 HTTPS(SSL)용으로

구성할 수 있습니다

bull Tableau Server-데이터베이스는 가능한 경우 기본 드라이버를 사용하며 기본

드라이버를 사용할 수 없는 경우 일반 ODBC 어댑터를 사용합니다

bull Tableau Server 구성 요소 간의 보안 통신은 분산된 배포에 한해서만 사용할 수

있으며 각 서버가 클러스터 내 다른 서버로부터 유효한 요청만 수신할 수 있도록

엄격한 신뢰 모델을 사용합니다

네트워크 전송을 보호하는 것 외에도 모든 사용자 암호 및 자격 증명은 대기 및 전송 시

암호화되며 암호는 일반 텍스트로 저장되지 않습니다 모든 고객은 대기 중인 사용자

데이터를 안전하게 암호화할 수 있도록 고유의 전달 구를 만들어 비공개 키를 맞춤

설정할 수 있습니다

Tableau Server는 위 네트워크 인터페이스 보안 기능 외에도 별도의 추가 안전 장치를

제공합니다 SSL을 사용하지 않을 때에도 다양한 암호화 기술을 사용하여 브라우저에서

서버 계층 리포지토리를 오고가는 데이터를 보호할 수 있습니다 Tableau Server에는

스푸핑 하이재킹 및 SQL 삽입 공격을 방지하며 새로운 위협을 적극적으로 테스트하고

이에 대응할 수 있는 다양한 보안 메커니즘이 내장되어 있습니다

25

확장성

Tableau Server는 최대 규모의 기업과 수만에 달하는 사용자를 지원할 수 있을 정도로

뛰어난 확장성을 자랑합니다 Tableau를 광범위하게 배포한 기업으로는 General

Motors Wells Fargo Bank of America eBay Facebook 및 Cisco 등이 있습니다

일례로 대형 부동상 기업인 Ray White는 Tableau를 통해 10000명에 달하는 부동상

중개인에게 보고서를 제공하고 있습니다

Tableau는 무료 온라인 공개 데이터 비주얼리제이션 서비스인 Tableau Public를

제공하기 위해 2009년부터 Tableau 데이터 센터에서 Tableau Server를 최대 규모로

확장하여 구동하고 있습니다 Tableau Public은 단독 노출로 게제된 횟수만 2억 건을

초과하며 지속적으로 성장하고 있습니다

2013년 여름에 출시된 Tableau Online은 Tableau에서 호스트하는 클라우드

분석 솔루션으로 Tableau Server와 동일한 엔터프라이즈급 아키텍처를 기반으로

구축되었습니다 현재 Tableau Online은 1000명이 넘는 고객에게 서비스를 제공하고

있습니다

그림 14 Tableau Public에 인프라를 제공하고자 높은 작업량을 감당할 수 있도록 확장된 Tableau Server

모든 환경은 고유하며 성능을 저해할 수 있는 요소는 매우 다양합니다 Tableau 배포의

확장성에 영향을 미치는 요소로는 다음을 들 수 있습니다

bull 하드웨어 고려 사항 서버 유형 디스크 속도 메모리 양 프로세서 속도 및

프로세스의 개수

bull 아키텍처 서버의 개수 아키텍처 설계 네트워크 속도트래픽 데이터 원본 유형

및 위치

bull 사용 방식 사용자 동시 접속 활동 상호작용 및 캐시 설정

bull 통합 문서 설계 뷰의 개수와 복잡도 혼합 및 계산의 사용 여부

bull 소프트웨어 구성 Tableau Server의 구성 설정

bull 데이터 데이터 구조 볼륨 집계 구체화 및 데이터베이스 성능

26

확장성 성능 결과

Tableau의 주기 성능 방법론 및 내부 벤치마크 테스트에 따르면 복잡한 워크로드의

경우 Tableau Server가 거의 선형에 가깝게 확장되는 것을 증명할 수 있습니다 경험

법칙에 따르면 꼼꼼하게 설계된 보고서의 경우 Tableau Server에서 8코어 당 100명의

동시 접속 사용자를 지원할 수 있습니다

Tableau에서 진행한 테스트 및 시스템의 동시 접속 사용자 비율이 10로 추정된다는 고객

사용 예상치를 바탕으로 Tableau는 Tableau Server가 16코어의 단일 노드 클러스터로

1900명의 전체 사용자를 지원하는 수준에서 64코어 전반에 걸쳐 4-노드 클러스터로 5540

명의 전체 사용자를 지원하는 수준으로 확장할 수 있다는 것을 증명한 바 있습니다 이

결과는 사용자의 40가 상호작용을 하는 일반적인 워크로드 믹스에 해당됩니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 190 19002 노드 270 27003 노드 436 43604 노드 554 5540

사용자의 100가 보고서와 상호작용을 하는 활동이 더 많은 워크로드의 경우 동시

접속 사용자 비율이 10라 가정할 때 Tableau Server는 16코어 단일 기본 클러스터를

기준으로 최소 1190명의 전체 사용자에서 기본 클러스터와 64코어 3-노드 작업용

클러스터의 조합을 기준으로 최대 3470명의 전체 사용자를 지원할 수 있습니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 119 11902 노드 206 20603 노드 269 26904 노드 347 3470

Tableau는 Tableau Server의 확장성 테스트를 정기적으로 실시하고 있습니다 가장

최근의 확장성 테스트 결과를 확인하려면 Tableau 고객 담당자에게 문의하십시오

서버 및 프로세스 구성과 관련된 추가 Tableau Server 온라인 도움말 및 자습서 링크를

확인하려면 이 문서의 끝에 있는 참고자료 섹션을 확인하십시오

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성능

특정 보고서의 성능은 다양한 요소에 따라 좌우됩니다 기존 비즈니스 인텔리전스 보고서

개발 프로세스의 경우 일반적으로 개발팀에서 보고서의 구조를 구축하고 레이아웃 쿼리

및 뷰를 최적화하여 특정 성능 임계값을 산출하는 데 몇 주가 걸리곤 했습니다

쿼리를 사전 정의하고 최적화하는 기존 접근 방식과 달리 Tableau는 고유의 VizQL 기술을

통해 보고서 생성에 설명이 가능하고 신속하며 반복적인 접근 방식을 적용합니다 Tableau

는 사용자가 답을 얻으려는 질문을 바탕으로 사용자를 대신하여 최적화된 쿼리를 필요한

만큼 다시 생성하거나 쿼리를 다시 실행합니다

모든 서버 환경은 고유하며 성능에 영향을 미치는 다양한 변수가 있습니다 이러한

변수로는 다음을 들 수 있습니다

bull 디스크 속도 메모리 코어와 같은 하드웨어 세부정보 및 배포에 사용하는 서버의 개수

bull 네트워크 트래픽

bull 통합 문서의 복잡도 동시 접속 사용자의 활동 및 데이터 캐싱과 같은 사용 요소

bull 각 서버 프로세스에서 구동 중인 프로세스의 수와 같은 Tableau Server 구성 설정

데이터 볼륨 데이터베이스 유형 및 데이터베이스 구성과 같은 데이터 고려사항

64-비트 Tableau Server

규모가 큰 생산 배포에서 최상의 성능을 발휘하려면 64-비트 운영체제를 배포하고

Tableau Server 64-비트 버전을 설치하는 것이 좋습니다 64비트 환경에서 Tableau는

32비트 아키텍처에서 허용하는 것보다 훨씬 많은 메모리를 사용할 수 있습니다 8코어

컴퓨터의 경우 32GB 또는 RAM을 사용하는 것이 최소 권장 하드웨어 사양이지만 RAM

을 추가로 구입할 수 있는 경우 실제로는 경험 법칙에 따라 뛰어난 성능을 발휘할 수

있도록 컴퓨터에 코어 당 8GB를 설치하는 것이 좋습니다

28

성능 기록기로 셀프 서비스 성능 심사

성능에 영향을 미치는 다양한 변수를 감안하면 관리자 및 사용자를 지원하는 Tableau

Server 관리 도구 중 하나인 Tableau 성능 기록기를 사용하는 것이 좋습니다 서버

또는 통합 문서의 성능 문제를 진단하는 것은 어려운 일입니다 대부분의 경우 통합

문서는 대부분 사용자의 조인 방식 통합 문서에 끌어다 놓은 필드 통합 문서의 데이터

바인딩과 같은 요소에 의해 성능이 저하됩니다 Tableau 성능 기록기를 사용하면 서버

관리자를 통해서든 데스크톱 웹 브라우저 또는 휴대기기 사용자를 통해서든 성능

메트릭을 수집하여 통합 문서의 성능을 프로파일링할 수 있습니다

그림 15 Tableau 성능 기록기 요약

성능 기록기는 통합 문서 데이터 연결 및 쿼리의 성능 문제를 신속하게 파악하는 데

도움이 됩니다 예를 들어 기록기는 데이터 원본에 연결하거나 쿼리를 실행하거나

비주얼리제이션을 만드는 데 걸린 시간을 기록합니다 이렇게 하면 시스템에 내장된

관리자 및 최종 사용자 도구를 통해 통합 문서 설계의 문제를 파악할 수 있습니다

사용자 대응 속도를 높여주는 최적화된 데이터 추출 기능

Tableau의 데이터 추출 기능은 원래 데이터 파일의 크기와 비교하여 차지하는 공간이

상대적으로 적은 데이터 파일을 생성합니다 Tableau는 특히 텍스트 값이 포함된 데이터의

파일 크기를 줄이는 데 최적화된 압축 기술을 활용합니다 이 기술은 쿼리 계산 필터링뿐만

아니라 궁극적으로는 렌더링을 수행할 때 높은 성능을 발휘할 수 있도록 해줍니다

또한 보고서에서 사용하지 않는 필드를 숨겨 데이터 추출을 최적화하면 데이터 추출이

최적화됨에 따라 성능도 향상됩니다

29

안전한 공유 세션을 통해 워크로드 절감

보고서를 읽는 사람이 주로 사용자뿐인 경우 Tableau는 적절한 사용 권한을 충족하는지

여부를 확인한 후 이 데이터를 모든 사용자와 안전하게 공유합니다 이렇게 하면 읽기 전용

데이터에 대한 응답 시간을 개선하고 서버의 워크로드를 최소화하고 사용자의 확장성을

제고할 수 있습니다 이와 같은 동적 프로세스를 활용하면 환경을 안전하게 유지하는 것과

동시에 요청에 따른 세션 확장을 한층 더 개선할 수 있습니다

실시간 데이터 상호작용을 가능하게 하는 로컬 렌더링

웹 및 모바일 작성 기능은 사용자의 컴퓨터 또는 기기에서 데이터를 렌더링하는 HTML5

기능을 활용합니다 이때 보고서나 Viz를 실행하기 위해 ActiveX Java 또는 Flash를

설치할 필요는 없으며 브라우저가 뷰를 렌더링하므로 서버와 데이터를 주고받는 횟수도

줄어듭니다 또 서버의 부하가 감소함에 따라 서버의 확장성이 개선되며 궁극적으로는

렌더링을 1초 미만 내로 제공할 수 있어 사용자가 자료를 더 쉽게 통찰할 수 있습니다

최적화된 뷰를 지원하는 대시보드 렌더링

대시보드의 뷰가 독립된 데이터 원본을 사용하는 경우 Tableau는 쿼리가 완료될 때마다

뷰를 로드하여 대시보드의 로드 시간을 최소화합니다 또 쿼리가 반환되면 Tableau

는 비주얼리제이션이 즉각적으로 렌더링될 수 있도록 데이터 레이아웃 및 기타 계산을

최적화합니다 물론 쿼리의 복잡도나 컴퓨터의 리소스가 원활하게 활용되지 못하는

경우와 같이 그 외에도 다양한 요소가 성능에 영향을 미칠 수 있습니다

시스템 관리

시스템 거버넌스 프로세스 및 Tableau Server 관리자의 역할은 대부분 다른 응용

프로그램과 유사합니다 단 Tableau Server의 경우 관리자에게 시스템 또는 콘텐츠

관리자 역할을 부여할 수 있습니다 시스템 관리자는 Tableau Server 내 모든

소프트웨어 및 기능에 액세스할 수 있는 권한을 보유합니다 시스템 관리자는 선택한

사용자에게 지정된 그룹의 사용자 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결을 관리하는

콘텐츠 관리자의 역할을 부여할 수 있습니다 이렇게 하면 각 그룹은 각자의 요구 사항에

따라 그룹을 더 효율적으로 관리할 수 있습니다

관리자가 담당해야 하는 핵심 영역은 다음과 같습니다

bull 소프트웨어 설치

bull 소프트웨어 업그레이드

bull 성능 서버 활용도 시스템 튜닝 모니터링

bull 보안 백업 복원 및 변경사항 관리를 지원하는 프로세스

bull 사용자 그룹 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결 관리

30

Tableau는 매우 뛰어난 유연성을 자랑하고 수만명에 달하는 사용자를 지원할 수 있지만

서버 관리자의 작업을 처리하는 데에는 많은 시간이 걸리지 않습니다 실제로 초기

설정 후 대부분의 조직은 Tableau Server 관리에 시간을 거의 할애하지 않습니다

서버 관리에 소요되는 시간은 사용자 수 사용자 변경 빈도 및 관리자가 사용자 지원을

제공하는지 여부에 따라 달라집니다

결론

Tableau Server는 IT 담당자 및 관리자의 보안 확장성 및 아키텍처 요구 사항을

충족하는 강력한 인프라를 제공하며 비즈니스 규모에 맞춰 확장할 수 있는 유연한 배포

옵션 또한 제공합니다 Tableau Server를 사용하면 다양한 데이터베이스 및 인메모리

분석에 라이브 연결하여 데이터 아키텍처를 더 쉽게 결정할 수 있습니다 무엇보다

Tableau Server를 사용하면 IT 관리자가 대시보드를 만들거나 업데이트 주기를 관리할

필요가 없어 전략적인 IT 작업에만 집중할 수 있도록 해줍니다

Tableau는 오늘날의 비즈니스가 요구하는 셀프 서비스가 가능하고 신속하고 빠르며

실제로 기업에서 바로 사용할 수 있는 비즈니스 분석 솔루션을 제공합니다

참고자료

이 백서의 주제와 관련된 더욱 자세한 내용은 다음을 참조하세요

온라인 도움말 Tableau Server 관리자 가이드

온라인 도움말 Tableau Server 컴퓨터 및 프로세스 구성 가이드

기술 자료 Tableau Server 성능 모니터링

기술 자료 Tableau Server 성능 최적화

백서 Rapid-Fire 비즈니스 인텔리전스

백서 Tableau Server 보안 버전 8

백서 인메모리 또는 실제 데이터 중 무엇을 선택해야 하나요

백서 Tableau 메타데이터 모델

백서 Tableau Server의 확장성 설명

백서 클라우드에서의 Tableau Online 보안

Tableau Drive ndash 분석 문화를 확장하는 방법

Gartner Tableau를 2014 Magic Quadrant의 리더로 선정

2

목차소개 3`아키텍처4 데이터 계층 5 데이터 커넥터 6 Tableau Server 구성 요소 7 게이트웨이부하 분산 장치 8 클라이언트 웹 브라우저 및 모바일 앱 8 클라이언트 Tableau Desktop 8 맞춤화 및 확장성9데이터 전략 10 다양한 데이터 원본에 액세스 10 효율성 확보 및 오프라인 액세스를 위해 추출된 데이터 활용 11 데이터 거버넌스 Tableau Data Server 13 보고 거버넌스 14 사용자에게 더 많은 구독 제어 권한 제공 15 변경사항 관리 15메타데이터 관리16모바일 배포 17배포 모델 19 간단한 구성 19 3-서버(24-코어) 클러스터 19 5-서버(40-코어) 클러스터 20 High Availability 클러스터 20 가상 컴퓨터 또는 클라우드 기반 배포 20보안 21 인증 ndash 액세스 보안 21 SAML 인증 22 OAuth 인증 22 인증(역할 및 사용 권한) - 개체 보안 23 데이터 ndash 데이터 보안 23 네트워크 ndash 전송 보안 24확장성 25 확장성 성능 결과26성능 27 64-비트 Tableau Server 27 성능 기록기로 셀프 서비스 성능 심사 28 사용자 대응 속도를 높여주는 최적화된 데이터 추출 기능 28 안전한 공유 세션을 통해 워크로드 절감 29 실시간 데이터 상호작용을 가능하게 하는 로컬 렌더링 29 최적화된 뷰를 지원하는 대시보드 렌더링 29시스템 관리 29결론 30참고자료 30Tableau 소개 31

3

차세대 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어는 데이터가 필요한 사람들에게 이를 마음껏 활용할 수 있는 방법을 제공합니다 속도가 느리고 유연성이 떨어지는 시스템은 비즈니스 사용자 및 이들을 지원하는 IT 팀에게 더 이상 아무런 쓸모가 없습니다 경쟁으로 인한 압박이 심해지고 데이터의 출처가 새롭게 변함에 따라 새로운 요구 사항이 생겨나고 있기 때문입니다 오늘날 사용자는 신속하고 간편하게 원하는 답을 얻을 수 있는 역량을 필요로 하고 있습니다 그리고 긍극적인 측면에서 볼 때 이는 매우 긍정적인 방향이라 할 수 있습니다

Tableau Software는 데이터 분석과 이에 따른 보고 과정이 별개로 진행되는 것이 아니라 사용자가 데이터의 패턴을 신속하게 파악하고 생각의 흐름에 따라 뷰를 전환할 수 있도록 단일화된 시각 분석 프로세스로 통합되어야 한다는 생각을 바탕으로 설립되었습니다 Tableau는 데이터 탐색과 데이터 비주얼리제이션을 사용이 간편하고 누구나 쉽게 배울 수 있는 응용 프로그램으로 통합합니다 Excel을 사용해본 사람이라면 누구나 내용이 풍부하고 상호작용이 가능한 분석 자료와 강력한 대시보드를 만들 수 있으며 전사에 걸쳐 이를 안전하게 공유할 수 있습니다 또 IT 팀은 데이터 및 메타데이터를 중앙집중식으로 관리하고 사용 권한을 제어하며 배포 작업을 전사적인 규모로 확장할 수 있습니다

이러한 유연성은 IT 조직이 보고서를 일괄 처리하고 비즈니스 사용자가 작업을 직접 처리할 수 있도록 도와줍니다 그렇다면 이러한 유연성을 확보하기 위해 IT 부문의 역량을 희생해야 할까요 전혀 그렇지 않습니다 IT는 이러한 서비스를 조직의 서비스 수준 계약을 충족하는 확장 가능하고 안전하고 사용이 간편한 시스템으로 제공할 수 있기 때문입니다

이 개요는 IT 담당자 및 관리자가 일반적으로 궁금해 하는 사항에 답변하고 Tableau Server 배포를 규모에 관계 없이 진행할 수 있도록 지원하고자 작성되었습니다

4

`아키텍처

Tableau Server는 확장성이 뛰어나고 다층 구조로 구성할 수 있는 클라이언트-서버

아키텍처를 통해 모바일 클라이언트 웹 클라이언트 및 데스크톱 설치 소프트웨어를

지원합니다 Tableau 솔루션의 기본 구성 요소에는 Tableau Desktop과 Tableau

Server 이렇게 두 가지가 있습니다

Tableau Desktop Tableau Server

iPad

Android

모바일 Safari

모바일 Chrome

PC 브라우저

그림 1 Tableau Server는 웹 모바일 및 데스크톱 분석을 생성하고 제공하는 데 필요한 확장 가능한 솔루션을 제공합니다

Tableau Server는 수십만 명에 달하는 사용자를 지원하도록 확장할 수 있는

엔터프라이즈급 비즈니스 분석 플랫폼으로 강력한 모바일 및 브라우저 기반 분석

기능을 제공하며 기업의 기존 데이터 아키텍처 주기 관리 보안 및 거버넌스 제약

조건과 연동이 가능합니다

Tableau Server는 다음과 같은 엔터프라이즈 요구 사항을 충족합니다

bull 확장성 Tableau Server는 엔터프라이즈의 요구 사항에 맞게 규모와 범위를 확장할

수 있습니다 서버의 규모는 CPU와 RAM을 추가하여 확장할 수 있으며 Tableau

Server의 모든 구성 요소는 멀티 프로세스 기능을 지원하므로 사용 패턴에 맞게

구성할 수 있습니다 또한 조직의 요구 사항을 충족할 수 있도록 별도의 노드를

추가하여 Tableau Server를 한층 더 확장할 수도 있습니다

bull 고가용성 내부 클러스터 관리 기능을 통해 High Availability를 제공하며 외부 부하

분산 장치를 지원합니다

bull 보안 SSL을 지원하고 내부 트래픽을 암호화하며 Active Directory SAML 및

oAUTH 통합을 지원합니다

bull 간편한 관리 사용자 관리에서 업그레이드에 이르는 다양한 관리 작업을 간단하게

처리할 수 있습니다

bull 뛰어난 확장성 강력한 API 제공

5

다음 그림은 Tableau Server의 아키텍처를 나타냅니다

게이트웨이 게이트웨이부하 분산 장치

데스크톱 브라우저 모바일

응용 프로그램 서버

VizQL ServerData Server

빠른 데이터 엔진

SQL 커넥터

MDX 커넥터 리포지토리

큐브파일데이터 마트

데이터 웨어하우스

기본 구성 요소

데이터 커넥터

고객 데이터

그림 2 Tableau Server 아키텍처는 빠르고 유연한 배포를 지원합니다

고객 데이터를 시작으로 하는 Tableau Server의 각 계층에 대한 설명은 아래를 참조하세요

데이터 계층

Tableau의 가장 기본적인 특징 중 하나는 바로 사용자가 선택한 데이터 아키텍처를

지원한다는 점입니다 Tableau를 사용하면 데이터를 Tableau 소유의 단일 시스템 또는

기타 단일 시스템에 저장할 필요가 없습니다 대다수 조직의 데이터 환경은 데이터

웨어하우스와 데이터베이스가 사내 또는 클라우드에 뒤섞여 있고 큐브 및 Excel과 같은

플랫 파일이 아직도 상용되는 등 이기종으로 구성되어 있습니다 Tableau는 이기종

데이터 환경의 모든 구성 요소와 연동되므로 사용자가 원하지 않는 이상 데이터를

메모리 내로 이동할 필요가 없습니다 기존 데이터 플랫폼의 속도가 빠르고 확장성이

뛰어난 경우 플랫폼을 교체하지 않아도 데이터베이스를 활용하여 원하는 질문에 대한

답을 얻을 수 있으며 그렇지 않은 경우 Tableau에서 제공하는 간단한 업그레이드

옵션을 통해 데이터가 Tableau 인메모리 데이터 엔진에서 빠르게 작동하고 응답하도록

업그레이드할 수 있습니다

API

6

데이터 커넥터

Tableau에는 Microsoft Excel SQL Server Google BigQuery Amazon Redshift

Oracle SAP HANA Salesforcecom Teradata Vertica Cloudera 및 Hadoop

과 같은 데이터 출처에 최적화된 데이터 커넥터가 40개 이상 포함되어 있으며 새로운

데이터 커넥터도 정기적으로 추가되고 있습니다 또한 커넥터가 없는 시스템을 위한

일반 ODBC 커넥터도 포함되어 있습니다 Tableau는 라이브 연결과 인메모리 이렇게

두 가지의 데이터 상호작용 모드를 제공합니다 라이브 연결과 인메모리 연결 모드는

원하는 대로 선택하여 전환할 수 있습니다

라이브 연결 Tableau 데이터 커넥터가 모든 데이터를 가져오는 대신 원본 데이터베이스에

직접 동적 SQL 또는 MDX 문을 전송하여 기존 데이터 인프라를 활용합니다 Vertica와

같이 빠르고 분석에 최적화된 데이터베이스를 구입한 경우 데이터에 실시간으로 연결하면

별도의 비용을 투자할 필요 없이 기존 데이터 인프라의 장점을 활용할 수 있습니다 라이브

연결의 경우 정보 데이터가 원본 시스템에 남아있으며 쿼리의 집계 결과가 Tableau로

전송됩니다 이는 다시 말해 Tableau에서 무제한의 데이터를 효율적으로 활용할 수 있다는

것을 의미합니다 Tableau는 세계 최대 규모를 자랑하는 여러 데이터베이스의 프런트엔드

분석 클라이언트이며 Tableau의 모든 커넥터는 각 데이터 원본의 고유한 특성을 십분

활용할 수 있도록 최적화되어 있습니다

인메모리 Tableau는 속도가 빠르고 64비트에서도 사용할 수 있으며 분석에 최적화된

열 형식의 인메모리 데이터 엔진을 제공합니다 데이터를 연결한 다음 한 번만 클릭하면

데이터를 추출하여 Tableau의 메모리 내로 가져오고 최대 100배 빠른 속도로 쿼리를

수행할 수 있습니다 Tableau 데이터 엔진은 보급형 하드웨어에서도 수천만 줄에

달하는 데이터에 대한 쿼리에 신속하게 응답할 수 있도록 사용자의 전체 시스템을 십분

활용하며 디스크 저장소 뿐만 아니라 RAM이나 캐시 메모리에도 액세스할 수 있으므로

시스템의 메모리 양이 적어도 걱정할 필요가 없습니다 또 Tableau 데이터 엔진은 전체

데이터 집합을 메모리에 로드하지 않아도 최고의 성능을 발휘합니다

7

Tableau Server 구성 요소

Tableau Server 작업은 다음 네 가지 서버 프로세스를 통해 처리됩니다

응용 프로그램 서버 응용 프로그램 서버 프로세스(wgserverexe)는 Tableau Server 웹

및 모바일 인터페이스의 콘텐츠 검색 서버 관리 및 사용 권한 작업을 처리합니다 Tableau

Server 세션(workgroup_session_id)은 사용자가 클라이언트 기기에서 뷰를 열면 시작됩니다

이 세션의 기본 시간 제한은 관리자가 손쉽게 구성할 수 있습니다 응용 프로그램 서버

프로세스는 확장성 및 가용성 요구 사항에 따라 2개 이상 실행할 수 있습니다

VizQL Server 응용 프로그램 서버의 인증이 완료되면 사용자는 뷰를 열 수 있습니다

클라이언트가 VizQL 프로세스(vizqlserverexe)에 요청을 보내고 이어서 VizQL 프로세스가

데이터 원본에 직접 쿼리를 보내면 결과 집합이 이미지로 렌더링되어 사용자에게 표시됩니다

대부분의 경우 Tableau Server는 서버의 부하를 줄이기 위해 클라이언트 측 렌더링 및 캐싱을

활용합니다 또한 각 VizQL Server는 고유의 캐시를 보유하고 있으며 이 캐시는 다양한

사용자가 공유할 수 있습니다 VizQL Server 프로세스는 확장성 및 가용성 요구 사항에 따라 2개

이상 실행할 수 있습니다

Data Server 메타데이터 관리의 기존 접근 방식과 달리 Tableau Data Server는 IT 부서가

모니터링 메타데이터 관리 및 제어를 수행하고 비즈니스 사용자가 셀프 서비스 분석을 수행할 수

있도록 IT 관리자를 지원하는 데 핵심적인 역할을 담당합니다 Tableau Data Server는 Tableau

데이터 원본을 중앙집중식으로 관리 및 보관할 수 있도록 지원할 뿐만 아니라 셀프 서비스 분석

배포 시 최종 사용자가 신뢰할 수 있는 데이터에 안전하게 액세스할 수 있도록 해줍니다 Tableau

Data Server를 사용하면 연결 드라이브 및 데이터 액세스를 위한 데이터 원본 필터와 같은

메타데이터를 중앙집중식으로 관리할 수 있습니다 또한 IT 부서가 특정 AD 그룹에 따라 데이터

원본에 대한 사용 권한을 관리할 수 있도록 데이터 원본에 특정 권한을 부여할 수도 있습니다

관리 환경에서 데이터에 쉽게 액세스할 수 있는 사용자는 정의 계산 및 그룹을 정의하고 게시하는

유연성을 발휘할 수 있으며 이를 조직 내 모든 사용자 또는 Tableau Desktop 사용자가 공유 및

활용하여 각자의 계산 정의 및 그룹을 만들고 프로비저닝할 수 있습니다

게시된 데이터 원본은 다음을 기반으로 제공됩니다

bull Tableau 데이터 엔진에서 추출

bull 라이브 연결(큐브는 라이브 연결 시 지원되지 않음)

Data Server에 대한 자세한 내용은 아래 데이터 전략 섹션을 참조하십시오

백그라운더 백그라운더는 예정된 추출 작업을 새로 고치고 알림을 전송하며 다른 백그라운드

작업을 관리합니다 백그라운더는 백그라운드 작업을 최대한 빨리 완료할 수 있도록 사용

가능한 모든 CPU를 활용하게 설계되었습니다

8

게이트웨이부하 분산 장치

게이트웨이는 요청이 다른 구성 요소로 이동하도록 경로를 지정합니다 클라이언트에서

전송한 요청은 먼저 외부 부하 분산 장치(외부 부하 분산 장치가 구성된 경우) 또는

게이트웨이를 경유한 다음 적절한 프로세스로 이동하도록 경로가 지정됩니다 외부 부하

분산 장치가 없으며 특정 구성 요소에 여러 개의 프로세스가 구성된 경우 게이트웨이는

부하 분산 장치의 역할을 담당하며 요청을 프로세스에 분산합니다 단일 서버 구성의

경우에는 모든 프로세스가 게이트웨이 또는 주 서버에서 대기합니다 분산 환경의 경우

실제 컴퓨터 1대는 주 서버로 지정되며 다른 컴퓨터는 프로세스를 개수에 관계 없이

실행할 수 있는 작업 서버로 지정됩니다 참고로 Tableau Server는 항상 1대의 컴퓨터만

주 서버로 사용합니다

클라이언트 웹 브라우저 및 모바일 앱

Tableau Server의 상호작용이 가능한 대시보드는 웹 또는 모바일 브라우저에서 공간을

전혀 차지하지 않는 HTML5를 통해 제공되거나 기본 모바일 앱을 통해 제공됩니다 이때

보고서나 Viz를 실행하기 위해 ActiveX Java 또는 Flash를 설치할 필요는 없으며 플러그

인이나 도우미 응용 프로그램을 설치할 필요도 없습니다 Tableau Server는 다음을

지원합니다

bull 웹 브라우저 Internet Explorer Firefox Chrome 및 Safari

bull 모바일 Safari 모바일 Safari에서 터치에 최적화된 뷰를 자동으로 제공

bull iPad 앱 터치에 최적화된 뷰 콘텐츠 검색 및 수정을 제공하는 기본 iPad 응용

프로그램

bull Android 브라우저 Android 브라우저에서 터치에 최적화된 뷰를 자동으로 제공

bull Android 앱 터치에 최적화된 뷰 콘텐츠 검색 및 수정을 제공하는 기본 Android

응용 프로그램

클라이언트 Tableau Desktop

Tableau Desktop은 뷰 보고서 대시보드를 매우 신속하게 생성하여 Tableau Server에

대량으로 게시할 수 있는 비즈니스 분석 작성 환경입니다 Tableau Desktop은 보고서

작성자가 여러 개의 데이터 원본을 연결하고 관계를 파악하고 대시보드를 만들고

메타데이터를 수정하여 최종적으로는 완료된 통합 문서 또는 데이터 원본을 Tableau

Server에 게시할 수 있도록 해줍니다 Tableau Desktop을 사용하면 추출 형태로

게시되었든 라이브 연결로 게시되었든 Tableau Server에 게시된 모든 통합 문서를

열거나 게시된 모든 데이터 원본에 연결할 수 있습니다

Tableau Desktop은 Windows 및 Mac 데스크톱에서 모두 구동됩니다

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맞춤화 및 확장성

Tableau는 심층적이고 복합적인 엔터프라이즈 통합을 위한 강력한 확장 프레임워크를

지원합니다 자료가 풍부한 Tableau 비주얼리제이션 통합에서 엔터프라이즈 포털 응용

프로그램에 이르기까지 전 제품에 걸쳐 구현되어 있는 확장성은 원하는 모든 데이터를

출처에 관계없이 Tableau 지원 형식으로 가져오고 지속적으로 확장되고 있는 표준 기반

RESTful API를 통해 서버 자동화를 구현할 수 있도록 해줍니다

자바스크립트 API

Tableau의 자바스크립트 API를 사용하면 Tableau 시각화를 단순히 삽입하는 데 그치지

않고 웹 응용 프로그램에 완전히 통합할 수 있습니다 자바스크립트 API에서 사용하는

이벤트 기반 아키텍처는 사용자 작업의 왕복 제어 및 Tableau 비주얼리제이션에 대한

유연성을 제공합니다 자바스크립트 API를 사용하면 사용자 상호작용을 완벽하게

제어할 수 있을 뿐만 아니라 자바스크립트 API 없이는 결합이 불가능한 기능을 결합할

수 있습니다

예를 들어 사용자의 기업에서 몇 가지 비즈니스 응용 프로그램 라인과 대시보드

보고서를 연결하는 웹 포털을 운영하고 있다고 가정해 보겠습니다 사용자가 이 웹

포털을 간편하게 사용할 수 있으려면 모든 응용 프로그램에 걸쳐 동일한 UI를 사용하는

것이 좋습니다 자바스크립트 API를 사용하면 버튼 및 기타 제어 기능을 원하는

스타일로 만들어 Tableau 대시보드의 요소를 제어할 수 있습니다

그림 3 웹 응용 프로그램 내에서 Tableau 대시보드 통합에 자바스크립트 API를 사용한 예

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데이터 추출 API

Tableau는 다양한 데이터 원본에 대한 직접적인 지원 및 연결 방법을 제공합니다 하지만

상황에 따라서는 Tableau에서 작업을 진행하기 전에 다른 응용 프로그램의 데이터를

전처리하거나 액세스 및 어샘블해야 하는 경우가 있습니다 Tableau 데이터 추출 API를

사용하면 개발자가 직접 프로그램을 작성하여 데이터 원본에 액세스하고 TDE(Tableau

데이터 추출)에 프로세스할 수 있습니다 TDE 파일은 기본적으로 Tableau Desktop에서

사용하거나 동일한 API를 통해 Tableau Server에 게시할 수 있습니다 개별 사용자는

Tableau Server에 게시된 TDE를 웹 작성 기능과 함께 사용하거나 Tableau Desktop에서

사용할 수 있습니다 데이터 추출 API는 32-비트 및 64-비트용 CC++ Java 및 Python

과 모두 연동되며 개발자는 Windows 및 Linux 플랫폼에서 데이터 추출 API를 사용할 수

있습니다

REST API

Tableau Server REST API를 사용하면 HTTP를 통해 Tableau Server 엔티티를

프로그래밍 방법으로 만들고 읽고 업데이트하고 삭제하고 관리할 수 있습니다 이 API

는 Tableau Server 내 데이터 원본 프로젝트 통합 문서 사이트 사용자 및 사이트의

배경 기능에 간단하게 액세스할 수 있도록 도와줍니다 사용자는 이러한 액세스를

활용하여 맞춤 응용 프로그램을 만들거나 Tableau Server 리소스를 통해 상호작용

스크립트를 작성할 수 있습니다

데이터 전략

데이터 인프라 요구 사항과 이에 맞는 솔루션은 조직에 따라 다릅니다 Tableau는 각

조직의 선택을 존중하며 기존 데이터 전략을 다음 두 가지 주요 방법에 접목합니다

첫 번째 방법은 Tableau가 데이터 저장소에 직접 연결하거나 인메모리로 작동하는

방법이며 두 번째 방법은 Tableau가 지속적으로 늘어나는 데이터 원본과 연동하는

것입니다

다양한 데이터 원본에 액세스

가장 기본적인 방법은 대형 데이터 웨어하우스 데이터 마트 플랫 파일에 관계없이

Tableau를 단일 데이터 원본에 단일 뷰로 연결하는 것입니다 이때 뷰는 연결된 데이터

원본 내에 있는 여러 개의 테이블을 조인할 수 있으며 다음과 같은 데이터 원본을 사용할

수 있습니다

bull 관계형 데이터베이스 ndash SQL Server Oracle Teradata DB2 및 Vertica와 같은

관계형 데이터베이스에서 단일 스키마 내에 여러 개의 테이블 조인 가능

bull 클라우드 기반 비즈니스 응용 프로그램mdash Google 웹 로그 분석 및 Salesforce

bull 클라우드 데이터 웨어하우스 ndash Google BigQuery 및 Amazon RedShift 여러 개의

테이블 조인 가능

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bull 다차원(OLAP 또는 큐브) 데이터베이스 ndash SQL Server Analysis Services 및 Essbase

bull Access MDB 파일 ndash Access 데이터베이스 내에 있는 여러 개의 테이블 조인 가능

bull Excel 스프레드시트 ndash 스프레드시트의 각 탭이 테이블 1개로 처리되며 관계형

데이터베이스 테이블처럼 여러 개의 탭 조인 가능

bull 플랫 파일 ndash 동일한 구분 기호(쉼표 탭 파이프 등)가 사용되었으며 동일한

Windows 폴더에 있는 파일의 경우 데이터베이스 내에서 개별 테이블로 처리 가능

사용자는 데이터베이스에서 지원하는 모든 테이블 간 조인 방식을 정의할 수 있습니다

Oracle SQL Server 또는 Teradata와 같이 필요한 모든 데이터가 한 DBMS(데이터베이스

관리 시스템) 내에 있는 경우 DBA(데이터베이스 관리자)가 다양한 스키마의 데이터를

활용하여 데이터베이스를 만들거나 사용자가 맞춤 SQL을 통해 데이터의 논리 뷰를 만들 수

있습니다

데이터는 트랜잭션(세 번째 네 번째 또는 다섯 번째 일반 형식) 비정규화된 플랫 형식

별모양 스키마 및 눈송이 스키마 등 어떤 구조로도 보관할 수 있습니다 Tableau Server

와 Desktop의 뷰 성능은 데이터베이스 기본 구조의 속도에 직접적인 영향을 받습니다

대부분의 경우 다차원 데이터베이스가 가장 뛰어난 성능을 발휘하지만 별모양 스키마가

명료하게 구성된 관계형 데이터베이스나 분석에 최적화된 데이터베이스의 경우 대개

고도로 정형화된 트랜잭션 중심의 데이터베이스보다 뛰어난 성능을 발휘합니다

효율성 확보 및 오프라인 액세스를 위해 추출된 데이터 활용

Tableau는 데이터에 직접 연결하거나 데이터를 메모리 내로 가져올 수 있습니다 속도가

빠르며 분석에 최적화된 데이터베이스를 구입한 경우 Tableau는 기존 데이터베이스의

장점을 활용할 수 있도록 데이터를 최적화된 커넥터로 직접 연결합니다 트랜잭션

데이터베이스 상에 구축된 데이터 아키텍처를 사용 중이거나 핵심 데이터 인프라에

워크로드가 할당되는 것을 방지하려는 경우 분석에 최적화된 인메모리 데이터 저장소를

제공하는 Tableau 데이터 엔진을 사용하십시오 두 옵션은 매우 간단하게 전환할 수

있습니다

기본적으로 Tableau는 사용자가 분석을 변경할 때마다 데이터베이스에 새로운 쿼리를

발급하여 실시간 환경을 제공합니다 이 방법은 나름의 장점을 가지고 있지만 데이터

집합이 너무 크거나 데이터 원본이 성능을 제대로 발휘하지 못하거나 오프라인인 경우

문제를 야기할 수 있습니다 데이터가 지속적으로 변경되지 않는 경우 실시간 쿼리는

불필요한 워크로드를 초래합니다

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Tableau는 이러한 경우를 위해 시작 쿼리의 데이터를 가져와 사용자의 로컬 컴퓨터에

저장하는 추출 기능을 제공하고 있습니다 추출된 데이터는 고도로 압축되었으며

데이터를 신속하게 가져올 수 있는 구조로 구성된 Tableau의 열 형식 데이터베이스에

저장됩니다 데이터는 다차원 데이터베이스(큐브)를 제외한 모든 데이터베이스

유형에서 추출할 수 있습니다

Tableau 데이터 추출을 활용하면 데이터베이스에 쿼리를 다시 보내는 시간을 줄여

사용자 경험을 크게 개선할 수 있습니다 또한 궁극적으로는 데이터 추출을 통해

데이터베이스 서버에서 중복되는 쿼리 트래픽을 줄일 수도 있습니다 데이터 추출은

업무 시간 쿼리를 처리할 수 있는 리소스가 없으며 작업량이 많은 트랜잭션 시스템에

매우 효과적인 솔루션입니다 추출된 데이터는 매일 밤 새로 고침할 수 있으며 업무 시간

중에는 오프라인으로 사용할 수 있습니다 데이터에 오프라인으로 액세스하는 기능은

출장 중이거나 네트워크에 연결할 수 없는 사용자에게 매우 유용합니다

추출된 데이터는 고정된 개수의 기록 전체 기록의 특정 백분율 또는 데이터 필터링에

기초하여 데이터의 하위 집합을 구성할 수도 있습니다 뿐만 아니라 데이터 엔진은

기존에 추출한 데이터를 새 데이터로 업데이트하는 증분 추출 또한 수행할 수 있습니다

추출된 데이터의 하위 집합은 개발 시간을 단축하는 데 도움이 됩니다 개발자의 경우

크기가 작은 데이터 하위 집합을 활용하여 시각 응용 프로그램을 구축하면 변경사항이

있을 때마다 쿼리에 대한 응답이 올 때까지 기다릴 필요가 없습니다

데이터 추출은 패키지 통합 문서를 공유할 때에도 필요합니다 Tableau의 패키지 통합

문서(twbx 파일 유형)에는 패키지 통합 문서를 휴대하고 다른 Tableau 사용자와 공유할

수 있도록 만드는 데 사용된 모든 데이터가 포함되어 있습니다 패키지 통합 문서는

Tableau Server의 보안 절차를 거칠 필요가 없으며 정적 데이터만으로도 상호작용이

가능한 환경을 제공하는 Tableau Reader를 통해서도 공유할 수 있습니다

사용자가 추출 데이터를 사용하여 통합 문서를 게시하면 여기에 사용된 추출 데이터도

게시되며 이후 통합 문서와의 상호작용을 진행할 때에는 실제 데이터를 요청하는

대신 추출된 데이터가 사용됩니다 참고로 원하는 경우 추출 데이터 자동 새로 고침을

요청하도록 통합 문서를 설정할 수 있습니다

마지막으로 데이터 추출 작업은 임시 디스크 공간을 많이 차지할 수 있다는 점을

유념하십시오 이에 대한 예로는 팩트 테이블이 매우 길고 수치가 매우 많으며 각

차원마다 매우 긴 설명 필드가 있는 별모양 스키마를 들 수 있습니다

13

데이터 거버넌스 Tableau Data Server

올바른 데이터를 조직 내에서 이 데이터가 필요한 사람에게 적시에 전달하는 것은 IT

조직에게 매우 중요한 일입니다 많은 사용자가 엄격한 IT 거버넌스 정책에도 불구하고

신속한 분석을 위해 중요한 분석 문서를 자신의 데스크톱에 저장하거나 클라우드를

활용하곤 합니다 셀프 서비스 환경에서 데이터 거버넌스는 보안을 유지하면서도

사용자가 원하는 답을 찾을 수 있도록 지원해야 합니다

Tableau Server의 구성 요소인 Tableau Data Server는 Tableau 데이터 추출을 공유하고

중앙집중식으로 관리하고 공유 프록시 데이터베이스에 연결할 수 있도록 지원합니다

Tableau Data Server는 IT 부서로 하여금 완벽하게 측정 및 관리되었으며 데이터

거버넌스를 준수하는 데이터 원본을 Tableau Server 사용자에게 제공하고 추출된 데이터가

중복되거나 통합 문서 간 데이터 연결이 중복되는 경우는 방지할 수 있도록 해줍니다 이는

다시 말해 조직이 다음을 중앙집중식으로 관리할 수 있다는 것을 의미합니다

bull 데이터 연결 및 조인

bull 계산된 필드(예 수익의 기본적인 정의)

bull 필드에 대한 정의

bull 집합 및 그룹

bull 사용자 필터

뿐만 아니라 사용자는 새로운 데이터를 혼합하거나 새 정의를 만들어 데이터 모델을

확장하고 새로 정의된 데이터 모델을 생산 과정에 신속하게 전달함으로써 셀프 서비스

환경과 유연성을 확보할 수 있습니다 이렇게 하면 중앙집중식으로 관리되는 데이터는

변경되지 않지만 사용자는 유연성을 유지할 수 있게 됩니다

데이터 원본은 다음 두 가지 유형으로 게시할 수 있습니다

1 Tableau 데이터 추출 사용자가 게시된 추출 데이터에 직접 연결할 수 있습니다 핵심

시스템의 부하를 줄이고 사용자에게 신속한 셀프 서비스 분석 기능을 제공하려는

조직의 경우 이 접근 방식을 선택하는 것이 좋습니다 중앙집중식 데이터 추출은

조직에 서로 단절된 데이터 사일로가 늘어나는 것 또한 방지해 줍니다 추출 데이터를

게시할 때마다 한번씩 데이터를 새로 고치도록 예약하면 조직 내 모든 사용자가 공유

데이터 및 정의를 변경하지 않아도 최신 상태의 데이터를 사용할 수 있습니다

2 공유 프록시 연결 프록시 데이터베이스 연결을 통해 사용자가 실제 데이터에 직접

연결할 수 있습니다 이는 다시 말해 각 사용자가 별도의 연결을 설정할 필요가

없어 데이터 작업을 더욱 손쉽게 시작할 수 있다는 것을 의미합니다 데이터베이스

드라이버를 설치할 필요도 없으므로 IT 부서가 드라이버를 배포하고 업데이트해야

하는 부담도 줄어듭니다

Tableau 데이터 추출

실제 데이터 연결

데이터 원본

데이터 원본

중앙집중식 추출Tableau Data Server를 사용하면 데이터 및 메타데이터를 모두 포함한 데이터 추출을 관리할 수 있습니다

공유 프록시 연결Tableau Data Server는 실시간 프록시 연결 또한 지원합니다

그림 4와 5 Tableau는 실제 데이터 연결 및 추출을 중앙집중식으로 관리할 수 있도록 지원합니다

14

보고 거버넌스

데이터 및 정보가 지속적으로 늘어남에 따라 정보 거버넌스의 중요성도 높아지고 있습니다

사용자가 허용된 정보에만 액세스할 수 있도록 하는 것은 매우 중요한 일입니다

Tableau의 보고 거버넌스는 다음 두 가지 방법을 통해 관리할 수 있습니다 사이트 또는

프로젝트를 통해

Tableau Server는 데이터를 격리하고 다중 테넌트를 지원하는 즉시 활용 가능한 배포

방식을 사용합니다 서버에는 한 개 이상의 사이트가 있을 수 있고 사이트에는 한 개

이상의 프로젝트가 있을 수 있으며 프로젝트에는 한 개 이상의 통합 문서가 있을 수

있습니다 Tableau Server를 사용하면 이와 같은 프로젝트 및 통합 문서를 Tableau에서

사용할 수 있도록 관리하고 모니터링할 수 있습니다 이때 사이트는 Tableau Server의

테넌트가 되며 Tableau Server는 두 사이트 간의 데이터를 격리합니다

이는 다시 말해 다른 사이트에 쿼리를 보낼 수 없음에 따라 사이트 간의 데이터를 격리하는

방벽이 생긴다는 것을 의미합니다 이 프로세스는 뷰 간에 차이니즈 월(Chinese Wall)

로도 불리는 격리 장치를 만듭니다

데이터를 완전히 격리하려는 경우 가장 좋은 방법은 사이트를 만들고 이 사이트에

프로젝트를 만든 다음 프로젝트 및 통합 문서의 사용 권한을 관리하여 액세스를

제어하는 것입니다

사이트를 한 개만 사용하는 경우 여러 개의 프로젝트를 만들 수도 있습니다 프로젝트는

뷰를 격리할 뿐만 아니라 사용 권한이 있는 뷰만 볼 수 있도록 개별 사용자를 제한합니다

그림 6 보고 거버넌스를 간편하게 처리할 수 있도록 도와주는 Tableau 콘텐츠 관리 인터페이스

많은 조직이 판매부와 같이 사업부별로 프로젝트를 만들거나 금융과 같이 논리적인

비즈니스 기능별로 프로젝트를 만드는 방법을 사용합니다 프로젝트를 만들면 사용자

또는 사용자 그룹을 프로젝트와 연결할 수 있으며 프로젝트와 연결되지 않은 사용자는

이 프로젝트의 뷰를 볼 수 없습니다

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사용자에게 더 많은 구독 제어 권한 제공

구독 기능을 사용하면 관심 있는 콘텐츠를 구독하여 일정에 따라 관련 콘텐츠가 자신의

이메일 받은 편지함에 전송되도록 할 수 있습니다 사용자는 클릭 한 번으로 워크시트

또는 통합 문서를 구독하고 이를 관리할 수 있습니다

그림 7 구독 사용자 인터페이스

변경사항 관리

Tableau는 통합 문서에서 변경사항을 관리할 수 있는 몇 가지 옵션을 제공합니다 변경사항

관리 도구가 이미 있는 조직의 경우 Tableau 통합 문서에서 변경사항을 추적할 때 기존

변경사항 관리 도구를 사용해 주시기 바랍니다 변경사항 관리 도구가 없는 조직의 경우

네트워크에 사용자 폴더를 만들거나 백업 서버에서 별도로 저장되는 야간 백업을 수행하여

수동 변경사항 관리 프로세스를 설정하십시오 위에 언급된 폴더 및 백업은 필요에 따라

복원할 수 있습니다

여느 개발 프로세스와 마찬가지로 작업을 개발 단계에서 생산 단계로 전환하는 과정을

진행할 때에는 테스트 및 승인이 포함된 엄격한 지침을 준수해야 합니다 생산 단계로

전환할 때 사용할 수 있는 가장 간편하고 좋은 방법은 각 생산 프로젝트와 동일한 준비

영역 프로젝트를 만드는 것입니다 준비 프로젝트는 개발 서버 또는 생산 서버에서

직접 설정할 수 있습니다 준비 프로젝트 단계에서 사용자는 새로운 작업을 적절한

준비 영역에 게시하고 인증 및 생산 단계로의 전환을 담당하는 팀에게 후속 조치를

요청합니다 개발 단계에서 Tableau 뷰에 사용된 데이터 원본이 생산 단계에 사용된

데이터 원본과 다를 경우 연결 정보를 변경해야 합니다

16

메타데이터 관리

대다수의 비즈니스 인텔리전스 플랫폼은 메타데이터 기능을 제공한다고 주장하지만

실제로는 엔터프라이즈 전체 모델링 단계부터 시작하거나 메타데이터 기능 자체를

제공하지 않는 경우가 많습니다 Tableau는 IT 부서가 풍부한 메타데이터 계층을

제공하여 더 많은 가치를 이끌어 내고 비즈니스 사용자가 이를 수정 및 확장할 수 있도록

지원하는 혼합식 접근 방식을 지향하고 있습니다 이는 다시 말해 과도한 계층 모델링

없이도 메타데이터를 사용할 수 있다는 것을 의미합니다 Tableau는 대부분의 고객이

Tableau에서 메타데이터 계층을 제공한다는 사실을 모를 정도로 원할성 접근 용이성

투명성 측면에서 뛰어난 메타데이터를 제공하고 있습니다

추출

VizQL 모델

데이터 모델

연결

필터 집계 혼합 역할 테이블 계산

기본 의견설명 계산 별칭 사용자 생성 필드

서버 연결 특성 테이블 조인

그림 8 풍부하면서도 유연한 메타데이터를 구축할 수 있도록 지원하는 Tableau의 유연한 메타데이터 관리 시스템

Tableau의 메타데이터 시스템은 총 3층으로 구성되며 이 중 2개의 계층은 추상화 및

런타임 모델(VizQL 모델)로 구성됩니다 첫 번째 계층인 추상화 계층은 데이터 액세스

방식과 Tableau에서 사용할 데이터에 대한 정보를 저장하는 연결 계층입니다 여기에는

데이터베이스 테이블 뷰 열 조인 또는 데이터 액세스에 사용되는 맞춤 SQL의 특성이

포함됩니다

두 번째 계층은 데이터 모델 계층으로 필드를 수치 및 측정값으로 자동 지정합니다

큐브에 연결 시 큐브 내 메타데이터는 이 필드를 자동으로 읽습니다 관계형 데이터의

경우 Tableau는 지능적인 추론 기능을 활용하여 필드가 수치인지 아니면 측정값인지

파악합니다 데이터 모델은 데이터 집합이나 계산과 같이 사용자가 생성한 필드 또한

추적합니다 Tableau에서 데이터 원본으로 통칭하는 데이터 모델은 독립적으로

운영되며 연결 상태에서 이루어지는 변경사항이 적용되지 않습니다

세 번째 계층은 Tableau 고유의 계층인 VizQL 모델로 구성됩니다 사용자는 VizQL

모델을 사용하여 런타임 중에도 필드 역할 및 집계를 조정할 수 있습니다 예를 들어

사용자는 측정값을 수치로 변경한 다음 한 시나리오에서는 직원의 나이를 측정값으로

사용하여 직원의 평균 나이를 계산하고 다른 시나리오에서는 수치로 변경하여 직원이

연령대에 걸쳐 어떻게 분포되어 있는 확인할 수 있습니다 VizQL 모델을 사용하면 일반

데이터 모델에서는 정의하기 어려운 계산 및 비교 작업을 손쉽게 정의할 수 있습니다

17

Tableau는 추가적인 메타데이터 유연성 또한 제공합니다 사용자는 연결 또는 데이터

모델을 변경하지 않고도 서로 다른 데이터 원본의 데이터를 하나의 혼합 모델에 결합할

수 있습니다 또는 데이터 모델이 다른 데이터 모델의 영향을 받도록 설정할 수도 있으며

특정 연결을 여러 데이터 모델에 사용하거나 특정 데이터 모델을 여러 뷰에 사용하거나

대시보드에서 여러 개의 뷰를 사용할 수도 있습니다

메타데이터의 진정한 가치는 구성 요소를 공유하고 재사용할 수 있는 데 있습니다

사용자는 데이터 원본(연결 및 데이터 모델)을 Tableau Server에 게시하여 통합 문서와

연결할 수 있습니다 이는 다시 말해 마스터 데이터 원본이 데이터 원본을 사용하는 통합

문서에 전파된다는 것을 의미합니다 또한 다른 사용자가 특정 데이터 원본을 토대로

분석을 시작할 수 있으며 데이터 원본을 내보낸 다음 파일로 공유할 수도 있습니다

데이터 모델은 연결과 달리 계산을 재정의하는 등 변경해야 하는 범위가 더 넓으므로

명시적인 변경사항이 있을 때에는 Tableau Desktop에서 이를 변경해야 합니다 항목을

변경하면 Tableau Desktop은 변경사항을 통합 문서의 모든 시트에 자동으로 적용합니다

VizQL 모델은 특정 열의 멤버 이름을 변경하는 등 데이터베이스를 변경해도 아무런

영향이 없지만 Tableau Server는 뷰에 사용된 열을 삭제하거나 이 열의 이름을 변경할

경우 영향을 받습니다 표시되어야 하는 열이 표시되지 않는 경우 VizQL 모델은 이 열을

뷰에서 일시적으로 삭제합니다

모바일 배포

휴대기기를 도입하는 기업이 급격히 늘어나고 있습니다 비즈니스 인텔리전스의 궁극적인

목표는 결정이 내려지고 토론이 이루어지는 곳에서 비즈니스 인텔리전스를 활용할 수

있도록 하는 것입니다 사용자는 노트북 및 컴퓨터가 제공하는 환경을 휴대기기에서도

똑같이 활용할 수 있기를 기대하고 있으며 여기에는 비즈니스 인텔리전스 기능도 포함되어

있습니다

Tableau는 다른 Tableau 솔루션에서 제공하는 강력한 성능과 단순함을 모바일 비즈니스

인텔리전스 분야에서도 제공합니다 Tableau는 모바일 비즈니스 인텔리전스 분야에서

승인 한 번으로 모든 것을 해결할 수 있도록 하는 Author-once 접근 방식을 취하고

있습니다 이는 다시 말해 Tableau Server의 대시보드를 휴대기기뿐만 아니라 컴퓨터의

웹 브라우저에서도 자동으로 사용할 수 있다는 것을 의미합니다 Tableau가 자동으로

기기를 탐지하고 이에 따라 시각적인 결과물과 기능을 최적화하므로 맞춤 대시보드를

개발할 필요가 없으며 기본 iPad 앱 모바일 Safari 모바일 Chrome 및 Android 앱에는

터치에 최적화된 뷰가 표시됩니다

18

그림 9 iPad 및 Android 기기에서 기능 수정 및 게시

Tableau 모바일 앱은 Tableau Desktop 없이도 새로운 뷰를 확인하고 수정하고 만들

수 있는 기능을 제공합니다 사용자는 뷰에서 바로 필드와 필터를 추가하고 뷰 유형을

변경하고 기타 애드혹 분석 작업을 수행할 수 있습니다 수정이 완료되면 사용 권한이

있는 경우에 한해 원본 Tableau 통합 문서에 변경사항을 저장할 수 있습니다

Tableau 모바일 앱은 모든 Tableau Server에 연결이 가능하며 손가락 스크롤 손가락

모으기 및 확대와 같은 기본 터치 제어 기능을 그대로 제공합니다 뷰도 터치 기능이 사용

설정되어 있고 전체 터치 기능을 지원하도록 최적화되어 있으므로 필터 매개 변수 페이지

강조표시 및 끌어서 놓기 작성 작업을 손가락으로 제어할 수 있습니다 Tableau iPad 앱

및 Android 앱 사용자의 경우 터치에 최적화된 콘텐츠 검색 기능과 더불어 통합 문서를

검색하고 즐겨찾기 항목을 저장하고 최근 사용한 콘텐츠를 확인하는 기능 또한 제공됩니다

그림 10 휴대기기에서 사용할 수 있도록 터치 기능이 자동 사용 설정되는 Tableau 대시보드

휴대기기 보안은 많은 조직에게 핵심 우려사항입니다 Tableau Server는 데스크톱에

게재되든 휴대기기에 게재되든 관계없이 데이터 수준 및 사용자 수준 보안을 포함하여

모든 뷰에 동일한 보안을 적용합니다 데이터가 기기에 저장되지 않으므로 기기를

분실하거나 도난 당해도 데이터 보안이 위험에 노출될 가능성은 적습니다

19

배포 모델

Tableau는 데이터 인프라 사용자 부하 및 사용 프로필 기기 전략 그리고 목표에 따라

다양한 방식으로 구성할 수 있습니다 또한 Tableau Server는 개수에 관계 없이 컴퓨터와

클러스터링할 수 있습니다 일반적인 구성에 대한 몇 가지 예는 다음과 같습니다

단순 구성

대부분의 경우 단일 서버를 권장 최소 하드웨어 구성(8 CPU 코어 및 32GB의 주 메모리)

으로 구축하기만 해도 좋은 성능을 발휘할 수 있습니다 이러한 유형의 구성은 규모가 더 큰

배포 또는 부서 서버의 개념을 입증하는 데 유용합니다 Tableau는 각 주요 프로세스를 두

번씩 실행하는 것을 권장합니다 더 나은 가용성을 위해 8-코어 단일 서버에 Tableau Server

배포 시 Data Server 응용 프로그램 서버 VizQL Server 및 백그라운더를 구축하십시오

3-서버(24-코어) 클러스터

사용자 부하가 심한 환경의 경우 추가 서버를 클러스터링해야 합니다

3-서버 구성의 경우 주 서버가 게이트웨이 라이선스 및 검색과 같은 관리 서비스를

호스트하며 다른 2개의 작업 노드에는 VizQLServer 응용 프로그램 서버 백그라운더

리포지토리 및 추출 호스트와 Data Server가 구축됩니다 관리자는 추출 작업량 및

기타 특성에 맞춰 시스템에서 실행하는 프로세스의 수와 유형을 구성할 수 있습니다

HT

TP(S) 서

버

검색

라이선스

게이트웨이

기본 Tableau Server

HT

TP(S) 서

버

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

활성 데이터 엔진

활성 리포지토리

작업 서버 작업 서버

HT

TP(S) 서

버

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

대기 데이터 엔진

대기 리포지토리

그림 11 단순 3-서버 클러스터 구성

HT

TP(S) 서

버

검색 | 라이선스

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

활성 데이터 엔진

활성 리포지토리

기본 Tableau Server

20

5-서버(40-코어) 클러스터데이터 사용량과 사용자 부하가 높은 경우 이를 지원하기 위해 작업용 컴퓨터를 클러스터에 추가할 수 있습니다 데이터 추출을 사용하는 크기가 더 큰 클러스터의 경우 리포지토리와 추출 호스트를 한 컴퓨터에 구축하고 백그라운더를 다른 컴퓨터에 구축하여 VIzQL과 응용 프로그램 서버를 한 작업용 컴퓨터에 구축하는 것이 좋을 수 있습니다 워크로드 프로필에 따라 다른 서버 구성을 사용하시기 바랍니다

게이트웨이VizQL Server x2

응용 프로그램 서버 x2

Data Server x1백그라운더x3

리포지토리

추출 호스트x8

그림 12 데이터 추출이 많은 경우에 최적화된 5-서버 클러스터 구성

High Availability 클러스터Tableau의 High Availability 기능은 IT 조직이 SLA 요구 사항을 준수하고 중단 시간을 최소화할 수 있도록 도와줍니다 Tableau의 High Availability 솔루션은 리포지토리 및 데이터 엔진 구성 요소를 위한 자동 장애 조치 기능을 제공합니다 기본 노드는 게이트웨이 검색 라이선스 및 부하 분산 장치를 지원하며 2개의 추가 노드는 진행 중인 프로세스를 호스트합니다 네 번째 컴퓨터를 백업 기본으로 추가하면 시스템의 안정성을 더 높일 수 있습니다 외부 부하 분산 장치를 구성한 경우 게이트웨이 장애 조치가 자동으로 실행됩니다 이렇게 하면 원활한 장애 조치 기능을 확보하고 데이터 엔진의 워크로드를 개선하여 확장성을 높일 수 있습니다

자세한 내용은 High Availability 백서를 참조하십시오

가상 컴퓨터 또는 클라우드 기반 배포가상 컴퓨터나 클라우드 배포에서 Tableau Server를 구동하는 경우 확장성이나 성능 측면에서 특별히 고려해야 하는 사항은 없습니다 단 각 가상화 플랫폼은 가상 컴퓨터를 확장 가능하고 성능이 높은 토폴로지에 배포하는 데 충분한 관리 인프라를 제공한다는 점을 유념하시기 바랍니다 Tableau Server 가 적절한 컴퓨터 메모리 및 데이터 리소스에 액세스할 수 있도록 가상화 인프라 공급자의 우수 사례를 따르십시오 가상 컴퓨터는 Tableau Server에서 사용할 수 있는 코어의 개수를 가상으로 제한하거나 가상 컴퓨터 자체를 통한 재해 복구 기능을 제공하는 데 사용할 수 있습니다 클라우드에서 Tableau를 구동하는 경우 Tableau Server는 고정 IP 주소가 필요하다는 점을 유념하십시오

21

보안

더 많은 사용자가 더 많은 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 조직이 많아짐에 따라 정보

보안이 핵심적인 우려사항으로 부각되고 있습니다 Tableau Server는 다양하고 복잡한

요구 사항을 충족하면서도 쉽게 구현하고 사용할 수 있는 포괄적인 보안 솔루션을

제공합니다

또한 Tableau는 인증 권한 부여 데이터 보안 및 네트워크 보안을 관리하는

엔터프라이즈급 보안 기능을 제공하고 있습니다 이 두 기능은 조직 내부 환경이든 조직

외부의 인터넷이든 관계없이 광범위하고 다양한 사용자 기반의 요구 사항을 충족할

수 있는 총체적인 솔루션을 제공합니다 Tableau Server는 금융 서비스 정부 및 의료

부문의 엄격한 보안 요구 사항을 모두 통과한 바 있습니다

인증 ndash 액세스 보안

보안의 첫 번째 단계는 바로 사용자의 ID를 구축하는 것입니다 ID는 무단 액세스를

방지하고 각 사용자의 환경을 개별 설정하기 위해 구축됩니다 이 단계는 일반적으로

인증으로 불립니다 인증을 다음 섹션인 권한 부여 - 개체 보안과 홍동하지 마시기

바랍니다

Tableau Server는 몇 가지 유형의 인증을 지원합니다

bull Microsoft Active Directory(SSPINTLM 및 Kerberos)

bull Tableau Server 사용자를 인증하기 위해 IdP(외부 ID 공급자)를 활용하는 SAML

bull 신뢰할 수 있는 인증 Tableau Server와 한 개 이상의 웹 서버 간의 관계를 신뢰할

수 있음

bull 일부 클라우드 기반 서비스 공급자에 대한 OAuth

bull Tableau Server에서 관리하는 기본 인증

Tableau는 관리자가 구성할 수 있는 자동 로그인 시간 제한 기능을 제공합니다

22

SAML 인증

SAML은 Tableau Server가 이미 구입한 ID 관리 제품군을 활용할 수 있도록 하는 표준

기반 인증 프로토콜 메커니즘입니다 SAML을 사용하면 기존 ID 공급자가 직접 사용자를

인증하므로 사용자가 이미 동일한 IdP를 사용하여 다른 엔터프라이즈 응용 프로그램에

로그인한 경우 Tableau Server에서 또 다시 로그인 프로세스를 거칠 필요가 없습니다

OAuth 인증

클라우드 기반 솔루션을 사용 및 활용하기 시작하는 기업이 늘어남에 따라 클라우드

리소스에 원활하고 안전하게 액세스하는 방법의 중요성도 높아지고 있습니다 일부

클라우드 기반 데이터 원본의 경우 민감한 데이터베이스 자격 증명을 Tableau Server에

저장하는 대신 제한된 목적에 한하여 Tableau와 데이터 원본 공급자 간에 신뢰 관계를

구축하는 방법을 활용할 수 있습니다 이 신뢰 관계를 통해 사용자는 데이터에 액세스할

수 있게 되며 자격 증명은 데이터 원본 공급자에 의해 안전하게 보관됩니다

Tableau는 OAuth 20 공개-권한 부여 표준에 명시된 대로 이와 같은 보호 연결 방식을

활용하고 있습니다 OAuth 연결은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다

1 보안 민감한 데이터베이스 자격 증명이 Tableau Server에 공개되거나 저장되지

않으며 액세스 토큰을 Tableau만 사용할 수 있습니다

2 편이성 데이터 원본 ID 및 암호를 여러 군데에 삽입할 필요 없이 특정 데이터

공급자에 액세스하는 게시된 모든 통합 문서 및 데이터 원본에 대해 이 데이터

공급자를 대상으로 제공된 토큰을 사용할 수 있습니다

Tableau Server의 OAuth 인증은 Google BigQuery Google 웹 로그 분석 및

Salesforcecom 데이터 원본에서 사용할 수 있습니다

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인증(역할 및 사용 권한) - 개체 보안

권한 부여는 사용자가 인증된 후 이 사용자가 액세스하고 수행할 수 있는 항목을 정하는

것을 말합니다 권한 부여는 다음 항목을 통해 처리됩니다

1 역할 및 사용 권한

2 라이선스 및 사용자 권한

Tableau에서 역할은 사용자 및 그룹이 게시된 콘텐츠 및 프로젝트와 상호작용하는 방식을

관리하기 위해 콘텐츠에 적용되는 사용 권한의 집합을 의미합니다 데이터 원본 통합 문서

및 뷰와 같이 게시된 콘텐츠는 뷰 만들기 수정 및 삭제와 같은 일반적인 사용 권한 작업을

통해 관리할 수 있습니다 또한 관리자는 금융 사용자와 같은 그룹을 만들어 사용 권한을

더 쉽게 관리할 수 있습니다 프로젝트는 각 프로젝트에 게시된 모든 통합 문서 및 뷰에

대한 기본 사용 권한을 제어합니다 프로젝트는 여러 외부 당사자(다중 테넌트)에 대한

지원이 필요한 단일 서버에서도 사용할 수 있습니다

역할은 기본 사용 권한 구조를 제공하여 사용자를 구분합니다 예를 들어 사용자에게 특정

뷰에 대한 인터액터 권한을 부여하되 이 권한을 일부 콘텐츠로 제한할 수 있습니다 뷰어

역할이 부여된 사용자는 특정 뷰를 볼 수 있지만 뷰를 변경할 수 있는 권한은 없습니다

개체 보안 관리에 활용할 수 있는 매개 변수가 포함된 맞춤 설정은 총 20개가 넘습니다

참고로 이 역할 기반 사용 권한으로는 뷰에 표시되는 데이터를 제어할 수 없습니다

데이터 ndash 데이터 보안

규제 요구 사항을 충족해야 하거나 콘텐츠를 외부에 전달하는 조직을 중심으로 데이터

보안의 중요성이 더욱 강조되고 있습니다 Tableau는 다음 세 가지 방법을 통해 조직이

데이터 보안 요구 사항을 충족하는 데 필요한 유연성을 제공하고 있습니다 바로

데이터베이스에서 단독으로 보안 기능을 구현하거나 Tableau에서 단독으로 보안 기능을

구현하거나 Tableau Server의 사용자 정보에 해당하는 데이터 요소를 데이터베이스에

보관하는 혼합 방식을 만드는 것입니다

Tableau Server에 로그인 시 사용자는 데이터베이스에 로그인하는 것이 아닙니다 이는

다시 말해 데이터베이스에 보안 기능을 구현한 경우 Tableau Server 사용자가 뷰를

확인하려면 데이터베이스에 로그인하기 위한 자격 증명 또한 보유해야 한다는 것을

의미합니다 이 로그인 자격 증명은 뷰를 게시할 때 자격 증명을 삽입하거나 특정 사용자

자격 증명을 요구하는 방식으로 Windows 통합 보안(NT 인증)을 통해 전달할 수 있습니다

Tableau는 사용자 이름 그룹 또는 현재 사용자의 기타 특성을 통해 행 수준의 데이터

보안 기능을 활용할 수 있게 해주는 사용자 필터 기능 또한 제공합니다 사용자 필터는

모든 쿼리에 where 절을 추가하여 데이터를 제한하며 모든 데이터 원본에서 사용할

수 있습니다

24

네트워크 ndash 전송 보안

대다수 내부 배포의 경우 전체 네트워크에 액세스하는 것을 방지하면 네트워크를

안전하게 지킬 수 있습니다 하지만 이 경우에도 네트워크 전반에 걸쳐 자격 증명을

안전하게 전송하는 것은 매우 중요합니다 외부 배포의 경우 전송 보안은 민감한 데이터

및 자격 증명을 보호하고 Tableau Server가 악용되는 것을 방지하는 데 핵심적인

역할을 담당합니다

Tableau Server에는 다음 세 개지 기본 인터페이스가 있습니다 참고로 Tableau는

암호를 저장하고 전송하는 것과 관련하여 모든 레이어 및 인터페이스에 걸쳐 특별히

주의를 기울이고 있다는 점을 유념해 주시기 바랍니다

bull 클라이언트-Tableau Server 인터페이스는 표준 HTTP 요청 및 응답을 담당하도록

기본 설정되어 있지만 고객이 제공한 보안 인증서를 사용하면 HTTPS(SSL)용으로

구성할 수 있습니다

bull Tableau Server-데이터베이스는 가능한 경우 기본 드라이버를 사용하며 기본

드라이버를 사용할 수 없는 경우 일반 ODBC 어댑터를 사용합니다

bull Tableau Server 구성 요소 간의 보안 통신은 분산된 배포에 한해서만 사용할 수

있으며 각 서버가 클러스터 내 다른 서버로부터 유효한 요청만 수신할 수 있도록

엄격한 신뢰 모델을 사용합니다

네트워크 전송을 보호하는 것 외에도 모든 사용자 암호 및 자격 증명은 대기 및 전송 시

암호화되며 암호는 일반 텍스트로 저장되지 않습니다 모든 고객은 대기 중인 사용자

데이터를 안전하게 암호화할 수 있도록 고유의 전달 구를 만들어 비공개 키를 맞춤

설정할 수 있습니다

Tableau Server는 위 네트워크 인터페이스 보안 기능 외에도 별도의 추가 안전 장치를

제공합니다 SSL을 사용하지 않을 때에도 다양한 암호화 기술을 사용하여 브라우저에서

서버 계층 리포지토리를 오고가는 데이터를 보호할 수 있습니다 Tableau Server에는

스푸핑 하이재킹 및 SQL 삽입 공격을 방지하며 새로운 위협을 적극적으로 테스트하고

이에 대응할 수 있는 다양한 보안 메커니즘이 내장되어 있습니다

25

확장성

Tableau Server는 최대 규모의 기업과 수만에 달하는 사용자를 지원할 수 있을 정도로

뛰어난 확장성을 자랑합니다 Tableau를 광범위하게 배포한 기업으로는 General

Motors Wells Fargo Bank of America eBay Facebook 및 Cisco 등이 있습니다

일례로 대형 부동상 기업인 Ray White는 Tableau를 통해 10000명에 달하는 부동상

중개인에게 보고서를 제공하고 있습니다

Tableau는 무료 온라인 공개 데이터 비주얼리제이션 서비스인 Tableau Public를

제공하기 위해 2009년부터 Tableau 데이터 센터에서 Tableau Server를 최대 규모로

확장하여 구동하고 있습니다 Tableau Public은 단독 노출로 게제된 횟수만 2억 건을

초과하며 지속적으로 성장하고 있습니다

2013년 여름에 출시된 Tableau Online은 Tableau에서 호스트하는 클라우드

분석 솔루션으로 Tableau Server와 동일한 엔터프라이즈급 아키텍처를 기반으로

구축되었습니다 현재 Tableau Online은 1000명이 넘는 고객에게 서비스를 제공하고

있습니다

그림 14 Tableau Public에 인프라를 제공하고자 높은 작업량을 감당할 수 있도록 확장된 Tableau Server

모든 환경은 고유하며 성능을 저해할 수 있는 요소는 매우 다양합니다 Tableau 배포의

확장성에 영향을 미치는 요소로는 다음을 들 수 있습니다

bull 하드웨어 고려 사항 서버 유형 디스크 속도 메모리 양 프로세서 속도 및

프로세스의 개수

bull 아키텍처 서버의 개수 아키텍처 설계 네트워크 속도트래픽 데이터 원본 유형

및 위치

bull 사용 방식 사용자 동시 접속 활동 상호작용 및 캐시 설정

bull 통합 문서 설계 뷰의 개수와 복잡도 혼합 및 계산의 사용 여부

bull 소프트웨어 구성 Tableau Server의 구성 설정

bull 데이터 데이터 구조 볼륨 집계 구체화 및 데이터베이스 성능

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확장성 성능 결과

Tableau의 주기 성능 방법론 및 내부 벤치마크 테스트에 따르면 복잡한 워크로드의

경우 Tableau Server가 거의 선형에 가깝게 확장되는 것을 증명할 수 있습니다 경험

법칙에 따르면 꼼꼼하게 설계된 보고서의 경우 Tableau Server에서 8코어 당 100명의

동시 접속 사용자를 지원할 수 있습니다

Tableau에서 진행한 테스트 및 시스템의 동시 접속 사용자 비율이 10로 추정된다는 고객

사용 예상치를 바탕으로 Tableau는 Tableau Server가 16코어의 단일 노드 클러스터로

1900명의 전체 사용자를 지원하는 수준에서 64코어 전반에 걸쳐 4-노드 클러스터로 5540

명의 전체 사용자를 지원하는 수준으로 확장할 수 있다는 것을 증명한 바 있습니다 이

결과는 사용자의 40가 상호작용을 하는 일반적인 워크로드 믹스에 해당됩니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 190 19002 노드 270 27003 노드 436 43604 노드 554 5540

사용자의 100가 보고서와 상호작용을 하는 활동이 더 많은 워크로드의 경우 동시

접속 사용자 비율이 10라 가정할 때 Tableau Server는 16코어 단일 기본 클러스터를

기준으로 최소 1190명의 전체 사용자에서 기본 클러스터와 64코어 3-노드 작업용

클러스터의 조합을 기준으로 최대 3470명의 전체 사용자를 지원할 수 있습니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 119 11902 노드 206 20603 노드 269 26904 노드 347 3470

Tableau는 Tableau Server의 확장성 테스트를 정기적으로 실시하고 있습니다 가장

최근의 확장성 테스트 결과를 확인하려면 Tableau 고객 담당자에게 문의하십시오

서버 및 프로세스 구성과 관련된 추가 Tableau Server 온라인 도움말 및 자습서 링크를

확인하려면 이 문서의 끝에 있는 참고자료 섹션을 확인하십시오

27

성능

특정 보고서의 성능은 다양한 요소에 따라 좌우됩니다 기존 비즈니스 인텔리전스 보고서

개발 프로세스의 경우 일반적으로 개발팀에서 보고서의 구조를 구축하고 레이아웃 쿼리

및 뷰를 최적화하여 특정 성능 임계값을 산출하는 데 몇 주가 걸리곤 했습니다

쿼리를 사전 정의하고 최적화하는 기존 접근 방식과 달리 Tableau는 고유의 VizQL 기술을

통해 보고서 생성에 설명이 가능하고 신속하며 반복적인 접근 방식을 적용합니다 Tableau

는 사용자가 답을 얻으려는 질문을 바탕으로 사용자를 대신하여 최적화된 쿼리를 필요한

만큼 다시 생성하거나 쿼리를 다시 실행합니다

모든 서버 환경은 고유하며 성능에 영향을 미치는 다양한 변수가 있습니다 이러한

변수로는 다음을 들 수 있습니다

bull 디스크 속도 메모리 코어와 같은 하드웨어 세부정보 및 배포에 사용하는 서버의 개수

bull 네트워크 트래픽

bull 통합 문서의 복잡도 동시 접속 사용자의 활동 및 데이터 캐싱과 같은 사용 요소

bull 각 서버 프로세스에서 구동 중인 프로세스의 수와 같은 Tableau Server 구성 설정

데이터 볼륨 데이터베이스 유형 및 데이터베이스 구성과 같은 데이터 고려사항

64-비트 Tableau Server

규모가 큰 생산 배포에서 최상의 성능을 발휘하려면 64-비트 운영체제를 배포하고

Tableau Server 64-비트 버전을 설치하는 것이 좋습니다 64비트 환경에서 Tableau는

32비트 아키텍처에서 허용하는 것보다 훨씬 많은 메모리를 사용할 수 있습니다 8코어

컴퓨터의 경우 32GB 또는 RAM을 사용하는 것이 최소 권장 하드웨어 사양이지만 RAM

을 추가로 구입할 수 있는 경우 실제로는 경험 법칙에 따라 뛰어난 성능을 발휘할 수

있도록 컴퓨터에 코어 당 8GB를 설치하는 것이 좋습니다

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성능 기록기로 셀프 서비스 성능 심사

성능에 영향을 미치는 다양한 변수를 감안하면 관리자 및 사용자를 지원하는 Tableau

Server 관리 도구 중 하나인 Tableau 성능 기록기를 사용하는 것이 좋습니다 서버

또는 통합 문서의 성능 문제를 진단하는 것은 어려운 일입니다 대부분의 경우 통합

문서는 대부분 사용자의 조인 방식 통합 문서에 끌어다 놓은 필드 통합 문서의 데이터

바인딩과 같은 요소에 의해 성능이 저하됩니다 Tableau 성능 기록기를 사용하면 서버

관리자를 통해서든 데스크톱 웹 브라우저 또는 휴대기기 사용자를 통해서든 성능

메트릭을 수집하여 통합 문서의 성능을 프로파일링할 수 있습니다

그림 15 Tableau 성능 기록기 요약

성능 기록기는 통합 문서 데이터 연결 및 쿼리의 성능 문제를 신속하게 파악하는 데

도움이 됩니다 예를 들어 기록기는 데이터 원본에 연결하거나 쿼리를 실행하거나

비주얼리제이션을 만드는 데 걸린 시간을 기록합니다 이렇게 하면 시스템에 내장된

관리자 및 최종 사용자 도구를 통해 통합 문서 설계의 문제를 파악할 수 있습니다

사용자 대응 속도를 높여주는 최적화된 데이터 추출 기능

Tableau의 데이터 추출 기능은 원래 데이터 파일의 크기와 비교하여 차지하는 공간이

상대적으로 적은 데이터 파일을 생성합니다 Tableau는 특히 텍스트 값이 포함된 데이터의

파일 크기를 줄이는 데 최적화된 압축 기술을 활용합니다 이 기술은 쿼리 계산 필터링뿐만

아니라 궁극적으로는 렌더링을 수행할 때 높은 성능을 발휘할 수 있도록 해줍니다

또한 보고서에서 사용하지 않는 필드를 숨겨 데이터 추출을 최적화하면 데이터 추출이

최적화됨에 따라 성능도 향상됩니다

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안전한 공유 세션을 통해 워크로드 절감

보고서를 읽는 사람이 주로 사용자뿐인 경우 Tableau는 적절한 사용 권한을 충족하는지

여부를 확인한 후 이 데이터를 모든 사용자와 안전하게 공유합니다 이렇게 하면 읽기 전용

데이터에 대한 응답 시간을 개선하고 서버의 워크로드를 최소화하고 사용자의 확장성을

제고할 수 있습니다 이와 같은 동적 프로세스를 활용하면 환경을 안전하게 유지하는 것과

동시에 요청에 따른 세션 확장을 한층 더 개선할 수 있습니다

실시간 데이터 상호작용을 가능하게 하는 로컬 렌더링

웹 및 모바일 작성 기능은 사용자의 컴퓨터 또는 기기에서 데이터를 렌더링하는 HTML5

기능을 활용합니다 이때 보고서나 Viz를 실행하기 위해 ActiveX Java 또는 Flash를

설치할 필요는 없으며 브라우저가 뷰를 렌더링하므로 서버와 데이터를 주고받는 횟수도

줄어듭니다 또 서버의 부하가 감소함에 따라 서버의 확장성이 개선되며 궁극적으로는

렌더링을 1초 미만 내로 제공할 수 있어 사용자가 자료를 더 쉽게 통찰할 수 있습니다

최적화된 뷰를 지원하는 대시보드 렌더링

대시보드의 뷰가 독립된 데이터 원본을 사용하는 경우 Tableau는 쿼리가 완료될 때마다

뷰를 로드하여 대시보드의 로드 시간을 최소화합니다 또 쿼리가 반환되면 Tableau

는 비주얼리제이션이 즉각적으로 렌더링될 수 있도록 데이터 레이아웃 및 기타 계산을

최적화합니다 물론 쿼리의 복잡도나 컴퓨터의 리소스가 원활하게 활용되지 못하는

경우와 같이 그 외에도 다양한 요소가 성능에 영향을 미칠 수 있습니다

시스템 관리

시스템 거버넌스 프로세스 및 Tableau Server 관리자의 역할은 대부분 다른 응용

프로그램과 유사합니다 단 Tableau Server의 경우 관리자에게 시스템 또는 콘텐츠

관리자 역할을 부여할 수 있습니다 시스템 관리자는 Tableau Server 내 모든

소프트웨어 및 기능에 액세스할 수 있는 권한을 보유합니다 시스템 관리자는 선택한

사용자에게 지정된 그룹의 사용자 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결을 관리하는

콘텐츠 관리자의 역할을 부여할 수 있습니다 이렇게 하면 각 그룹은 각자의 요구 사항에

따라 그룹을 더 효율적으로 관리할 수 있습니다

관리자가 담당해야 하는 핵심 영역은 다음과 같습니다

bull 소프트웨어 설치

bull 소프트웨어 업그레이드

bull 성능 서버 활용도 시스템 튜닝 모니터링

bull 보안 백업 복원 및 변경사항 관리를 지원하는 프로세스

bull 사용자 그룹 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결 관리

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Tableau는 매우 뛰어난 유연성을 자랑하고 수만명에 달하는 사용자를 지원할 수 있지만

서버 관리자의 작업을 처리하는 데에는 많은 시간이 걸리지 않습니다 실제로 초기

설정 후 대부분의 조직은 Tableau Server 관리에 시간을 거의 할애하지 않습니다

서버 관리에 소요되는 시간은 사용자 수 사용자 변경 빈도 및 관리자가 사용자 지원을

제공하는지 여부에 따라 달라집니다

결론

Tableau Server는 IT 담당자 및 관리자의 보안 확장성 및 아키텍처 요구 사항을

충족하는 강력한 인프라를 제공하며 비즈니스 규모에 맞춰 확장할 수 있는 유연한 배포

옵션 또한 제공합니다 Tableau Server를 사용하면 다양한 데이터베이스 및 인메모리

분석에 라이브 연결하여 데이터 아키텍처를 더 쉽게 결정할 수 있습니다 무엇보다

Tableau Server를 사용하면 IT 관리자가 대시보드를 만들거나 업데이트 주기를 관리할

필요가 없어 전략적인 IT 작업에만 집중할 수 있도록 해줍니다

Tableau는 오늘날의 비즈니스가 요구하는 셀프 서비스가 가능하고 신속하고 빠르며

실제로 기업에서 바로 사용할 수 있는 비즈니스 분석 솔루션을 제공합니다

참고자료

이 백서의 주제와 관련된 더욱 자세한 내용은 다음을 참조하세요

온라인 도움말 Tableau Server 관리자 가이드

온라인 도움말 Tableau Server 컴퓨터 및 프로세스 구성 가이드

기술 자료 Tableau Server 성능 모니터링

기술 자료 Tableau Server 성능 최적화

백서 Rapid-Fire 비즈니스 인텔리전스

백서 Tableau Server 보안 버전 8

백서 인메모리 또는 실제 데이터 중 무엇을 선택해야 하나요

백서 Tableau 메타데이터 모델

백서 Tableau Server의 확장성 설명

백서 클라우드에서의 Tableau Online 보안

Tableau Drive ndash 분석 문화를 확장하는 방법

Gartner Tableau를 2014 Magic Quadrant의 리더로 선정

3

차세대 비즈니스 인텔리전스 소프트웨어는 데이터가 필요한 사람들에게 이를 마음껏 활용할 수 있는 방법을 제공합니다 속도가 느리고 유연성이 떨어지는 시스템은 비즈니스 사용자 및 이들을 지원하는 IT 팀에게 더 이상 아무런 쓸모가 없습니다 경쟁으로 인한 압박이 심해지고 데이터의 출처가 새롭게 변함에 따라 새로운 요구 사항이 생겨나고 있기 때문입니다 오늘날 사용자는 신속하고 간편하게 원하는 답을 얻을 수 있는 역량을 필요로 하고 있습니다 그리고 긍극적인 측면에서 볼 때 이는 매우 긍정적인 방향이라 할 수 있습니다

Tableau Software는 데이터 분석과 이에 따른 보고 과정이 별개로 진행되는 것이 아니라 사용자가 데이터의 패턴을 신속하게 파악하고 생각의 흐름에 따라 뷰를 전환할 수 있도록 단일화된 시각 분석 프로세스로 통합되어야 한다는 생각을 바탕으로 설립되었습니다 Tableau는 데이터 탐색과 데이터 비주얼리제이션을 사용이 간편하고 누구나 쉽게 배울 수 있는 응용 프로그램으로 통합합니다 Excel을 사용해본 사람이라면 누구나 내용이 풍부하고 상호작용이 가능한 분석 자료와 강력한 대시보드를 만들 수 있으며 전사에 걸쳐 이를 안전하게 공유할 수 있습니다 또 IT 팀은 데이터 및 메타데이터를 중앙집중식으로 관리하고 사용 권한을 제어하며 배포 작업을 전사적인 규모로 확장할 수 있습니다

이러한 유연성은 IT 조직이 보고서를 일괄 처리하고 비즈니스 사용자가 작업을 직접 처리할 수 있도록 도와줍니다 그렇다면 이러한 유연성을 확보하기 위해 IT 부문의 역량을 희생해야 할까요 전혀 그렇지 않습니다 IT는 이러한 서비스를 조직의 서비스 수준 계약을 충족하는 확장 가능하고 안전하고 사용이 간편한 시스템으로 제공할 수 있기 때문입니다

이 개요는 IT 담당자 및 관리자가 일반적으로 궁금해 하는 사항에 답변하고 Tableau Server 배포를 규모에 관계 없이 진행할 수 있도록 지원하고자 작성되었습니다

4

`아키텍처

Tableau Server는 확장성이 뛰어나고 다층 구조로 구성할 수 있는 클라이언트-서버

아키텍처를 통해 모바일 클라이언트 웹 클라이언트 및 데스크톱 설치 소프트웨어를

지원합니다 Tableau 솔루션의 기본 구성 요소에는 Tableau Desktop과 Tableau

Server 이렇게 두 가지가 있습니다

Tableau Desktop Tableau Server

iPad

Android

모바일 Safari

모바일 Chrome

PC 브라우저

그림 1 Tableau Server는 웹 모바일 및 데스크톱 분석을 생성하고 제공하는 데 필요한 확장 가능한 솔루션을 제공합니다

Tableau Server는 수십만 명에 달하는 사용자를 지원하도록 확장할 수 있는

엔터프라이즈급 비즈니스 분석 플랫폼으로 강력한 모바일 및 브라우저 기반 분석

기능을 제공하며 기업의 기존 데이터 아키텍처 주기 관리 보안 및 거버넌스 제약

조건과 연동이 가능합니다

Tableau Server는 다음과 같은 엔터프라이즈 요구 사항을 충족합니다

bull 확장성 Tableau Server는 엔터프라이즈의 요구 사항에 맞게 규모와 범위를 확장할

수 있습니다 서버의 규모는 CPU와 RAM을 추가하여 확장할 수 있으며 Tableau

Server의 모든 구성 요소는 멀티 프로세스 기능을 지원하므로 사용 패턴에 맞게

구성할 수 있습니다 또한 조직의 요구 사항을 충족할 수 있도록 별도의 노드를

추가하여 Tableau Server를 한층 더 확장할 수도 있습니다

bull 고가용성 내부 클러스터 관리 기능을 통해 High Availability를 제공하며 외부 부하

분산 장치를 지원합니다

bull 보안 SSL을 지원하고 내부 트래픽을 암호화하며 Active Directory SAML 및

oAUTH 통합을 지원합니다

bull 간편한 관리 사용자 관리에서 업그레이드에 이르는 다양한 관리 작업을 간단하게

처리할 수 있습니다

bull 뛰어난 확장성 강력한 API 제공

5

다음 그림은 Tableau Server의 아키텍처를 나타냅니다

게이트웨이 게이트웨이부하 분산 장치

데스크톱 브라우저 모바일

응용 프로그램 서버

VizQL ServerData Server

빠른 데이터 엔진

SQL 커넥터

MDX 커넥터 리포지토리

큐브파일데이터 마트

데이터 웨어하우스

기본 구성 요소

데이터 커넥터

고객 데이터

그림 2 Tableau Server 아키텍처는 빠르고 유연한 배포를 지원합니다

고객 데이터를 시작으로 하는 Tableau Server의 각 계층에 대한 설명은 아래를 참조하세요

데이터 계층

Tableau의 가장 기본적인 특징 중 하나는 바로 사용자가 선택한 데이터 아키텍처를

지원한다는 점입니다 Tableau를 사용하면 데이터를 Tableau 소유의 단일 시스템 또는

기타 단일 시스템에 저장할 필요가 없습니다 대다수 조직의 데이터 환경은 데이터

웨어하우스와 데이터베이스가 사내 또는 클라우드에 뒤섞여 있고 큐브 및 Excel과 같은

플랫 파일이 아직도 상용되는 등 이기종으로 구성되어 있습니다 Tableau는 이기종

데이터 환경의 모든 구성 요소와 연동되므로 사용자가 원하지 않는 이상 데이터를

메모리 내로 이동할 필요가 없습니다 기존 데이터 플랫폼의 속도가 빠르고 확장성이

뛰어난 경우 플랫폼을 교체하지 않아도 데이터베이스를 활용하여 원하는 질문에 대한

답을 얻을 수 있으며 그렇지 않은 경우 Tableau에서 제공하는 간단한 업그레이드

옵션을 통해 데이터가 Tableau 인메모리 데이터 엔진에서 빠르게 작동하고 응답하도록

업그레이드할 수 있습니다

API

6

데이터 커넥터

Tableau에는 Microsoft Excel SQL Server Google BigQuery Amazon Redshift

Oracle SAP HANA Salesforcecom Teradata Vertica Cloudera 및 Hadoop

과 같은 데이터 출처에 최적화된 데이터 커넥터가 40개 이상 포함되어 있으며 새로운

데이터 커넥터도 정기적으로 추가되고 있습니다 또한 커넥터가 없는 시스템을 위한

일반 ODBC 커넥터도 포함되어 있습니다 Tableau는 라이브 연결과 인메모리 이렇게

두 가지의 데이터 상호작용 모드를 제공합니다 라이브 연결과 인메모리 연결 모드는

원하는 대로 선택하여 전환할 수 있습니다

라이브 연결 Tableau 데이터 커넥터가 모든 데이터를 가져오는 대신 원본 데이터베이스에

직접 동적 SQL 또는 MDX 문을 전송하여 기존 데이터 인프라를 활용합니다 Vertica와

같이 빠르고 분석에 최적화된 데이터베이스를 구입한 경우 데이터에 실시간으로 연결하면

별도의 비용을 투자할 필요 없이 기존 데이터 인프라의 장점을 활용할 수 있습니다 라이브

연결의 경우 정보 데이터가 원본 시스템에 남아있으며 쿼리의 집계 결과가 Tableau로

전송됩니다 이는 다시 말해 Tableau에서 무제한의 데이터를 효율적으로 활용할 수 있다는

것을 의미합니다 Tableau는 세계 최대 규모를 자랑하는 여러 데이터베이스의 프런트엔드

분석 클라이언트이며 Tableau의 모든 커넥터는 각 데이터 원본의 고유한 특성을 십분

활용할 수 있도록 최적화되어 있습니다

인메모리 Tableau는 속도가 빠르고 64비트에서도 사용할 수 있으며 분석에 최적화된

열 형식의 인메모리 데이터 엔진을 제공합니다 데이터를 연결한 다음 한 번만 클릭하면

데이터를 추출하여 Tableau의 메모리 내로 가져오고 최대 100배 빠른 속도로 쿼리를

수행할 수 있습니다 Tableau 데이터 엔진은 보급형 하드웨어에서도 수천만 줄에

달하는 데이터에 대한 쿼리에 신속하게 응답할 수 있도록 사용자의 전체 시스템을 십분

활용하며 디스크 저장소 뿐만 아니라 RAM이나 캐시 메모리에도 액세스할 수 있으므로

시스템의 메모리 양이 적어도 걱정할 필요가 없습니다 또 Tableau 데이터 엔진은 전체

데이터 집합을 메모리에 로드하지 않아도 최고의 성능을 발휘합니다

7

Tableau Server 구성 요소

Tableau Server 작업은 다음 네 가지 서버 프로세스를 통해 처리됩니다

응용 프로그램 서버 응용 프로그램 서버 프로세스(wgserverexe)는 Tableau Server 웹

및 모바일 인터페이스의 콘텐츠 검색 서버 관리 및 사용 권한 작업을 처리합니다 Tableau

Server 세션(workgroup_session_id)은 사용자가 클라이언트 기기에서 뷰를 열면 시작됩니다

이 세션의 기본 시간 제한은 관리자가 손쉽게 구성할 수 있습니다 응용 프로그램 서버

프로세스는 확장성 및 가용성 요구 사항에 따라 2개 이상 실행할 수 있습니다

VizQL Server 응용 프로그램 서버의 인증이 완료되면 사용자는 뷰를 열 수 있습니다

클라이언트가 VizQL 프로세스(vizqlserverexe)에 요청을 보내고 이어서 VizQL 프로세스가

데이터 원본에 직접 쿼리를 보내면 결과 집합이 이미지로 렌더링되어 사용자에게 표시됩니다

대부분의 경우 Tableau Server는 서버의 부하를 줄이기 위해 클라이언트 측 렌더링 및 캐싱을

활용합니다 또한 각 VizQL Server는 고유의 캐시를 보유하고 있으며 이 캐시는 다양한

사용자가 공유할 수 있습니다 VizQL Server 프로세스는 확장성 및 가용성 요구 사항에 따라 2개

이상 실행할 수 있습니다

Data Server 메타데이터 관리의 기존 접근 방식과 달리 Tableau Data Server는 IT 부서가

모니터링 메타데이터 관리 및 제어를 수행하고 비즈니스 사용자가 셀프 서비스 분석을 수행할 수

있도록 IT 관리자를 지원하는 데 핵심적인 역할을 담당합니다 Tableau Data Server는 Tableau

데이터 원본을 중앙집중식으로 관리 및 보관할 수 있도록 지원할 뿐만 아니라 셀프 서비스 분석

배포 시 최종 사용자가 신뢰할 수 있는 데이터에 안전하게 액세스할 수 있도록 해줍니다 Tableau

Data Server를 사용하면 연결 드라이브 및 데이터 액세스를 위한 데이터 원본 필터와 같은

메타데이터를 중앙집중식으로 관리할 수 있습니다 또한 IT 부서가 특정 AD 그룹에 따라 데이터

원본에 대한 사용 권한을 관리할 수 있도록 데이터 원본에 특정 권한을 부여할 수도 있습니다

관리 환경에서 데이터에 쉽게 액세스할 수 있는 사용자는 정의 계산 및 그룹을 정의하고 게시하는

유연성을 발휘할 수 있으며 이를 조직 내 모든 사용자 또는 Tableau Desktop 사용자가 공유 및

활용하여 각자의 계산 정의 및 그룹을 만들고 프로비저닝할 수 있습니다

게시된 데이터 원본은 다음을 기반으로 제공됩니다

bull Tableau 데이터 엔진에서 추출

bull 라이브 연결(큐브는 라이브 연결 시 지원되지 않음)

Data Server에 대한 자세한 내용은 아래 데이터 전략 섹션을 참조하십시오

백그라운더 백그라운더는 예정된 추출 작업을 새로 고치고 알림을 전송하며 다른 백그라운드

작업을 관리합니다 백그라운더는 백그라운드 작업을 최대한 빨리 완료할 수 있도록 사용

가능한 모든 CPU를 활용하게 설계되었습니다

8

게이트웨이부하 분산 장치

게이트웨이는 요청이 다른 구성 요소로 이동하도록 경로를 지정합니다 클라이언트에서

전송한 요청은 먼저 외부 부하 분산 장치(외부 부하 분산 장치가 구성된 경우) 또는

게이트웨이를 경유한 다음 적절한 프로세스로 이동하도록 경로가 지정됩니다 외부 부하

분산 장치가 없으며 특정 구성 요소에 여러 개의 프로세스가 구성된 경우 게이트웨이는

부하 분산 장치의 역할을 담당하며 요청을 프로세스에 분산합니다 단일 서버 구성의

경우에는 모든 프로세스가 게이트웨이 또는 주 서버에서 대기합니다 분산 환경의 경우

실제 컴퓨터 1대는 주 서버로 지정되며 다른 컴퓨터는 프로세스를 개수에 관계 없이

실행할 수 있는 작업 서버로 지정됩니다 참고로 Tableau Server는 항상 1대의 컴퓨터만

주 서버로 사용합니다

클라이언트 웹 브라우저 및 모바일 앱

Tableau Server의 상호작용이 가능한 대시보드는 웹 또는 모바일 브라우저에서 공간을

전혀 차지하지 않는 HTML5를 통해 제공되거나 기본 모바일 앱을 통해 제공됩니다 이때

보고서나 Viz를 실행하기 위해 ActiveX Java 또는 Flash를 설치할 필요는 없으며 플러그

인이나 도우미 응용 프로그램을 설치할 필요도 없습니다 Tableau Server는 다음을

지원합니다

bull 웹 브라우저 Internet Explorer Firefox Chrome 및 Safari

bull 모바일 Safari 모바일 Safari에서 터치에 최적화된 뷰를 자동으로 제공

bull iPad 앱 터치에 최적화된 뷰 콘텐츠 검색 및 수정을 제공하는 기본 iPad 응용

프로그램

bull Android 브라우저 Android 브라우저에서 터치에 최적화된 뷰를 자동으로 제공

bull Android 앱 터치에 최적화된 뷰 콘텐츠 검색 및 수정을 제공하는 기본 Android

응용 프로그램

클라이언트 Tableau Desktop

Tableau Desktop은 뷰 보고서 대시보드를 매우 신속하게 생성하여 Tableau Server에

대량으로 게시할 수 있는 비즈니스 분석 작성 환경입니다 Tableau Desktop은 보고서

작성자가 여러 개의 데이터 원본을 연결하고 관계를 파악하고 대시보드를 만들고

메타데이터를 수정하여 최종적으로는 완료된 통합 문서 또는 데이터 원본을 Tableau

Server에 게시할 수 있도록 해줍니다 Tableau Desktop을 사용하면 추출 형태로

게시되었든 라이브 연결로 게시되었든 Tableau Server에 게시된 모든 통합 문서를

열거나 게시된 모든 데이터 원본에 연결할 수 있습니다

Tableau Desktop은 Windows 및 Mac 데스크톱에서 모두 구동됩니다

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맞춤화 및 확장성

Tableau는 심층적이고 복합적인 엔터프라이즈 통합을 위한 강력한 확장 프레임워크를

지원합니다 자료가 풍부한 Tableau 비주얼리제이션 통합에서 엔터프라이즈 포털 응용

프로그램에 이르기까지 전 제품에 걸쳐 구현되어 있는 확장성은 원하는 모든 데이터를

출처에 관계없이 Tableau 지원 형식으로 가져오고 지속적으로 확장되고 있는 표준 기반

RESTful API를 통해 서버 자동화를 구현할 수 있도록 해줍니다

자바스크립트 API

Tableau의 자바스크립트 API를 사용하면 Tableau 시각화를 단순히 삽입하는 데 그치지

않고 웹 응용 프로그램에 완전히 통합할 수 있습니다 자바스크립트 API에서 사용하는

이벤트 기반 아키텍처는 사용자 작업의 왕복 제어 및 Tableau 비주얼리제이션에 대한

유연성을 제공합니다 자바스크립트 API를 사용하면 사용자 상호작용을 완벽하게

제어할 수 있을 뿐만 아니라 자바스크립트 API 없이는 결합이 불가능한 기능을 결합할

수 있습니다

예를 들어 사용자의 기업에서 몇 가지 비즈니스 응용 프로그램 라인과 대시보드

보고서를 연결하는 웹 포털을 운영하고 있다고 가정해 보겠습니다 사용자가 이 웹

포털을 간편하게 사용할 수 있으려면 모든 응용 프로그램에 걸쳐 동일한 UI를 사용하는

것이 좋습니다 자바스크립트 API를 사용하면 버튼 및 기타 제어 기능을 원하는

스타일로 만들어 Tableau 대시보드의 요소를 제어할 수 있습니다

그림 3 웹 응용 프로그램 내에서 Tableau 대시보드 통합에 자바스크립트 API를 사용한 예

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데이터 추출 API

Tableau는 다양한 데이터 원본에 대한 직접적인 지원 및 연결 방법을 제공합니다 하지만

상황에 따라서는 Tableau에서 작업을 진행하기 전에 다른 응용 프로그램의 데이터를

전처리하거나 액세스 및 어샘블해야 하는 경우가 있습니다 Tableau 데이터 추출 API를

사용하면 개발자가 직접 프로그램을 작성하여 데이터 원본에 액세스하고 TDE(Tableau

데이터 추출)에 프로세스할 수 있습니다 TDE 파일은 기본적으로 Tableau Desktop에서

사용하거나 동일한 API를 통해 Tableau Server에 게시할 수 있습니다 개별 사용자는

Tableau Server에 게시된 TDE를 웹 작성 기능과 함께 사용하거나 Tableau Desktop에서

사용할 수 있습니다 데이터 추출 API는 32-비트 및 64-비트용 CC++ Java 및 Python

과 모두 연동되며 개발자는 Windows 및 Linux 플랫폼에서 데이터 추출 API를 사용할 수

있습니다

REST API

Tableau Server REST API를 사용하면 HTTP를 통해 Tableau Server 엔티티를

프로그래밍 방법으로 만들고 읽고 업데이트하고 삭제하고 관리할 수 있습니다 이 API

는 Tableau Server 내 데이터 원본 프로젝트 통합 문서 사이트 사용자 및 사이트의

배경 기능에 간단하게 액세스할 수 있도록 도와줍니다 사용자는 이러한 액세스를

활용하여 맞춤 응용 프로그램을 만들거나 Tableau Server 리소스를 통해 상호작용

스크립트를 작성할 수 있습니다

데이터 전략

데이터 인프라 요구 사항과 이에 맞는 솔루션은 조직에 따라 다릅니다 Tableau는 각

조직의 선택을 존중하며 기존 데이터 전략을 다음 두 가지 주요 방법에 접목합니다

첫 번째 방법은 Tableau가 데이터 저장소에 직접 연결하거나 인메모리로 작동하는

방법이며 두 번째 방법은 Tableau가 지속적으로 늘어나는 데이터 원본과 연동하는

것입니다

다양한 데이터 원본에 액세스

가장 기본적인 방법은 대형 데이터 웨어하우스 데이터 마트 플랫 파일에 관계없이

Tableau를 단일 데이터 원본에 단일 뷰로 연결하는 것입니다 이때 뷰는 연결된 데이터

원본 내에 있는 여러 개의 테이블을 조인할 수 있으며 다음과 같은 데이터 원본을 사용할

수 있습니다

bull 관계형 데이터베이스 ndash SQL Server Oracle Teradata DB2 및 Vertica와 같은

관계형 데이터베이스에서 단일 스키마 내에 여러 개의 테이블 조인 가능

bull 클라우드 기반 비즈니스 응용 프로그램mdash Google 웹 로그 분석 및 Salesforce

bull 클라우드 데이터 웨어하우스 ndash Google BigQuery 및 Amazon RedShift 여러 개의

테이블 조인 가능

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bull 다차원(OLAP 또는 큐브) 데이터베이스 ndash SQL Server Analysis Services 및 Essbase

bull Access MDB 파일 ndash Access 데이터베이스 내에 있는 여러 개의 테이블 조인 가능

bull Excel 스프레드시트 ndash 스프레드시트의 각 탭이 테이블 1개로 처리되며 관계형

데이터베이스 테이블처럼 여러 개의 탭 조인 가능

bull 플랫 파일 ndash 동일한 구분 기호(쉼표 탭 파이프 등)가 사용되었으며 동일한

Windows 폴더에 있는 파일의 경우 데이터베이스 내에서 개별 테이블로 처리 가능

사용자는 데이터베이스에서 지원하는 모든 테이블 간 조인 방식을 정의할 수 있습니다

Oracle SQL Server 또는 Teradata와 같이 필요한 모든 데이터가 한 DBMS(데이터베이스

관리 시스템) 내에 있는 경우 DBA(데이터베이스 관리자)가 다양한 스키마의 데이터를

활용하여 데이터베이스를 만들거나 사용자가 맞춤 SQL을 통해 데이터의 논리 뷰를 만들 수

있습니다

데이터는 트랜잭션(세 번째 네 번째 또는 다섯 번째 일반 형식) 비정규화된 플랫 형식

별모양 스키마 및 눈송이 스키마 등 어떤 구조로도 보관할 수 있습니다 Tableau Server

와 Desktop의 뷰 성능은 데이터베이스 기본 구조의 속도에 직접적인 영향을 받습니다

대부분의 경우 다차원 데이터베이스가 가장 뛰어난 성능을 발휘하지만 별모양 스키마가

명료하게 구성된 관계형 데이터베이스나 분석에 최적화된 데이터베이스의 경우 대개

고도로 정형화된 트랜잭션 중심의 데이터베이스보다 뛰어난 성능을 발휘합니다

효율성 확보 및 오프라인 액세스를 위해 추출된 데이터 활용

Tableau는 데이터에 직접 연결하거나 데이터를 메모리 내로 가져올 수 있습니다 속도가

빠르며 분석에 최적화된 데이터베이스를 구입한 경우 Tableau는 기존 데이터베이스의

장점을 활용할 수 있도록 데이터를 최적화된 커넥터로 직접 연결합니다 트랜잭션

데이터베이스 상에 구축된 데이터 아키텍처를 사용 중이거나 핵심 데이터 인프라에

워크로드가 할당되는 것을 방지하려는 경우 분석에 최적화된 인메모리 데이터 저장소를

제공하는 Tableau 데이터 엔진을 사용하십시오 두 옵션은 매우 간단하게 전환할 수

있습니다

기본적으로 Tableau는 사용자가 분석을 변경할 때마다 데이터베이스에 새로운 쿼리를

발급하여 실시간 환경을 제공합니다 이 방법은 나름의 장점을 가지고 있지만 데이터

집합이 너무 크거나 데이터 원본이 성능을 제대로 발휘하지 못하거나 오프라인인 경우

문제를 야기할 수 있습니다 데이터가 지속적으로 변경되지 않는 경우 실시간 쿼리는

불필요한 워크로드를 초래합니다

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Tableau는 이러한 경우를 위해 시작 쿼리의 데이터를 가져와 사용자의 로컬 컴퓨터에

저장하는 추출 기능을 제공하고 있습니다 추출된 데이터는 고도로 압축되었으며

데이터를 신속하게 가져올 수 있는 구조로 구성된 Tableau의 열 형식 데이터베이스에

저장됩니다 데이터는 다차원 데이터베이스(큐브)를 제외한 모든 데이터베이스

유형에서 추출할 수 있습니다

Tableau 데이터 추출을 활용하면 데이터베이스에 쿼리를 다시 보내는 시간을 줄여

사용자 경험을 크게 개선할 수 있습니다 또한 궁극적으로는 데이터 추출을 통해

데이터베이스 서버에서 중복되는 쿼리 트래픽을 줄일 수도 있습니다 데이터 추출은

업무 시간 쿼리를 처리할 수 있는 리소스가 없으며 작업량이 많은 트랜잭션 시스템에

매우 효과적인 솔루션입니다 추출된 데이터는 매일 밤 새로 고침할 수 있으며 업무 시간

중에는 오프라인으로 사용할 수 있습니다 데이터에 오프라인으로 액세스하는 기능은

출장 중이거나 네트워크에 연결할 수 없는 사용자에게 매우 유용합니다

추출된 데이터는 고정된 개수의 기록 전체 기록의 특정 백분율 또는 데이터 필터링에

기초하여 데이터의 하위 집합을 구성할 수도 있습니다 뿐만 아니라 데이터 엔진은

기존에 추출한 데이터를 새 데이터로 업데이트하는 증분 추출 또한 수행할 수 있습니다

추출된 데이터의 하위 집합은 개발 시간을 단축하는 데 도움이 됩니다 개발자의 경우

크기가 작은 데이터 하위 집합을 활용하여 시각 응용 프로그램을 구축하면 변경사항이

있을 때마다 쿼리에 대한 응답이 올 때까지 기다릴 필요가 없습니다

데이터 추출은 패키지 통합 문서를 공유할 때에도 필요합니다 Tableau의 패키지 통합

문서(twbx 파일 유형)에는 패키지 통합 문서를 휴대하고 다른 Tableau 사용자와 공유할

수 있도록 만드는 데 사용된 모든 데이터가 포함되어 있습니다 패키지 통합 문서는

Tableau Server의 보안 절차를 거칠 필요가 없으며 정적 데이터만으로도 상호작용이

가능한 환경을 제공하는 Tableau Reader를 통해서도 공유할 수 있습니다

사용자가 추출 데이터를 사용하여 통합 문서를 게시하면 여기에 사용된 추출 데이터도

게시되며 이후 통합 문서와의 상호작용을 진행할 때에는 실제 데이터를 요청하는

대신 추출된 데이터가 사용됩니다 참고로 원하는 경우 추출 데이터 자동 새로 고침을

요청하도록 통합 문서를 설정할 수 있습니다

마지막으로 데이터 추출 작업은 임시 디스크 공간을 많이 차지할 수 있다는 점을

유념하십시오 이에 대한 예로는 팩트 테이블이 매우 길고 수치가 매우 많으며 각

차원마다 매우 긴 설명 필드가 있는 별모양 스키마를 들 수 있습니다

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데이터 거버넌스 Tableau Data Server

올바른 데이터를 조직 내에서 이 데이터가 필요한 사람에게 적시에 전달하는 것은 IT

조직에게 매우 중요한 일입니다 많은 사용자가 엄격한 IT 거버넌스 정책에도 불구하고

신속한 분석을 위해 중요한 분석 문서를 자신의 데스크톱에 저장하거나 클라우드를

활용하곤 합니다 셀프 서비스 환경에서 데이터 거버넌스는 보안을 유지하면서도

사용자가 원하는 답을 찾을 수 있도록 지원해야 합니다

Tableau Server의 구성 요소인 Tableau Data Server는 Tableau 데이터 추출을 공유하고

중앙집중식으로 관리하고 공유 프록시 데이터베이스에 연결할 수 있도록 지원합니다

Tableau Data Server는 IT 부서로 하여금 완벽하게 측정 및 관리되었으며 데이터

거버넌스를 준수하는 데이터 원본을 Tableau Server 사용자에게 제공하고 추출된 데이터가

중복되거나 통합 문서 간 데이터 연결이 중복되는 경우는 방지할 수 있도록 해줍니다 이는

다시 말해 조직이 다음을 중앙집중식으로 관리할 수 있다는 것을 의미합니다

bull 데이터 연결 및 조인

bull 계산된 필드(예 수익의 기본적인 정의)

bull 필드에 대한 정의

bull 집합 및 그룹

bull 사용자 필터

뿐만 아니라 사용자는 새로운 데이터를 혼합하거나 새 정의를 만들어 데이터 모델을

확장하고 새로 정의된 데이터 모델을 생산 과정에 신속하게 전달함으로써 셀프 서비스

환경과 유연성을 확보할 수 있습니다 이렇게 하면 중앙집중식으로 관리되는 데이터는

변경되지 않지만 사용자는 유연성을 유지할 수 있게 됩니다

데이터 원본은 다음 두 가지 유형으로 게시할 수 있습니다

1 Tableau 데이터 추출 사용자가 게시된 추출 데이터에 직접 연결할 수 있습니다 핵심

시스템의 부하를 줄이고 사용자에게 신속한 셀프 서비스 분석 기능을 제공하려는

조직의 경우 이 접근 방식을 선택하는 것이 좋습니다 중앙집중식 데이터 추출은

조직에 서로 단절된 데이터 사일로가 늘어나는 것 또한 방지해 줍니다 추출 데이터를

게시할 때마다 한번씩 데이터를 새로 고치도록 예약하면 조직 내 모든 사용자가 공유

데이터 및 정의를 변경하지 않아도 최신 상태의 데이터를 사용할 수 있습니다

2 공유 프록시 연결 프록시 데이터베이스 연결을 통해 사용자가 실제 데이터에 직접

연결할 수 있습니다 이는 다시 말해 각 사용자가 별도의 연결을 설정할 필요가

없어 데이터 작업을 더욱 손쉽게 시작할 수 있다는 것을 의미합니다 데이터베이스

드라이버를 설치할 필요도 없으므로 IT 부서가 드라이버를 배포하고 업데이트해야

하는 부담도 줄어듭니다

Tableau 데이터 추출

실제 데이터 연결

데이터 원본

데이터 원본

중앙집중식 추출Tableau Data Server를 사용하면 데이터 및 메타데이터를 모두 포함한 데이터 추출을 관리할 수 있습니다

공유 프록시 연결Tableau Data Server는 실시간 프록시 연결 또한 지원합니다

그림 4와 5 Tableau는 실제 데이터 연결 및 추출을 중앙집중식으로 관리할 수 있도록 지원합니다

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보고 거버넌스

데이터 및 정보가 지속적으로 늘어남에 따라 정보 거버넌스의 중요성도 높아지고 있습니다

사용자가 허용된 정보에만 액세스할 수 있도록 하는 것은 매우 중요한 일입니다

Tableau의 보고 거버넌스는 다음 두 가지 방법을 통해 관리할 수 있습니다 사이트 또는

프로젝트를 통해

Tableau Server는 데이터를 격리하고 다중 테넌트를 지원하는 즉시 활용 가능한 배포

방식을 사용합니다 서버에는 한 개 이상의 사이트가 있을 수 있고 사이트에는 한 개

이상의 프로젝트가 있을 수 있으며 프로젝트에는 한 개 이상의 통합 문서가 있을 수

있습니다 Tableau Server를 사용하면 이와 같은 프로젝트 및 통합 문서를 Tableau에서

사용할 수 있도록 관리하고 모니터링할 수 있습니다 이때 사이트는 Tableau Server의

테넌트가 되며 Tableau Server는 두 사이트 간의 데이터를 격리합니다

이는 다시 말해 다른 사이트에 쿼리를 보낼 수 없음에 따라 사이트 간의 데이터를 격리하는

방벽이 생긴다는 것을 의미합니다 이 프로세스는 뷰 간에 차이니즈 월(Chinese Wall)

로도 불리는 격리 장치를 만듭니다

데이터를 완전히 격리하려는 경우 가장 좋은 방법은 사이트를 만들고 이 사이트에

프로젝트를 만든 다음 프로젝트 및 통합 문서의 사용 권한을 관리하여 액세스를

제어하는 것입니다

사이트를 한 개만 사용하는 경우 여러 개의 프로젝트를 만들 수도 있습니다 프로젝트는

뷰를 격리할 뿐만 아니라 사용 권한이 있는 뷰만 볼 수 있도록 개별 사용자를 제한합니다

그림 6 보고 거버넌스를 간편하게 처리할 수 있도록 도와주는 Tableau 콘텐츠 관리 인터페이스

많은 조직이 판매부와 같이 사업부별로 프로젝트를 만들거나 금융과 같이 논리적인

비즈니스 기능별로 프로젝트를 만드는 방법을 사용합니다 프로젝트를 만들면 사용자

또는 사용자 그룹을 프로젝트와 연결할 수 있으며 프로젝트와 연결되지 않은 사용자는

이 프로젝트의 뷰를 볼 수 없습니다

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사용자에게 더 많은 구독 제어 권한 제공

구독 기능을 사용하면 관심 있는 콘텐츠를 구독하여 일정에 따라 관련 콘텐츠가 자신의

이메일 받은 편지함에 전송되도록 할 수 있습니다 사용자는 클릭 한 번으로 워크시트

또는 통합 문서를 구독하고 이를 관리할 수 있습니다

그림 7 구독 사용자 인터페이스

변경사항 관리

Tableau는 통합 문서에서 변경사항을 관리할 수 있는 몇 가지 옵션을 제공합니다 변경사항

관리 도구가 이미 있는 조직의 경우 Tableau 통합 문서에서 변경사항을 추적할 때 기존

변경사항 관리 도구를 사용해 주시기 바랍니다 변경사항 관리 도구가 없는 조직의 경우

네트워크에 사용자 폴더를 만들거나 백업 서버에서 별도로 저장되는 야간 백업을 수행하여

수동 변경사항 관리 프로세스를 설정하십시오 위에 언급된 폴더 및 백업은 필요에 따라

복원할 수 있습니다

여느 개발 프로세스와 마찬가지로 작업을 개발 단계에서 생산 단계로 전환하는 과정을

진행할 때에는 테스트 및 승인이 포함된 엄격한 지침을 준수해야 합니다 생산 단계로

전환할 때 사용할 수 있는 가장 간편하고 좋은 방법은 각 생산 프로젝트와 동일한 준비

영역 프로젝트를 만드는 것입니다 준비 프로젝트는 개발 서버 또는 생산 서버에서

직접 설정할 수 있습니다 준비 프로젝트 단계에서 사용자는 새로운 작업을 적절한

준비 영역에 게시하고 인증 및 생산 단계로의 전환을 담당하는 팀에게 후속 조치를

요청합니다 개발 단계에서 Tableau 뷰에 사용된 데이터 원본이 생산 단계에 사용된

데이터 원본과 다를 경우 연결 정보를 변경해야 합니다

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메타데이터 관리

대다수의 비즈니스 인텔리전스 플랫폼은 메타데이터 기능을 제공한다고 주장하지만

실제로는 엔터프라이즈 전체 모델링 단계부터 시작하거나 메타데이터 기능 자체를

제공하지 않는 경우가 많습니다 Tableau는 IT 부서가 풍부한 메타데이터 계층을

제공하여 더 많은 가치를 이끌어 내고 비즈니스 사용자가 이를 수정 및 확장할 수 있도록

지원하는 혼합식 접근 방식을 지향하고 있습니다 이는 다시 말해 과도한 계층 모델링

없이도 메타데이터를 사용할 수 있다는 것을 의미합니다 Tableau는 대부분의 고객이

Tableau에서 메타데이터 계층을 제공한다는 사실을 모를 정도로 원할성 접근 용이성

투명성 측면에서 뛰어난 메타데이터를 제공하고 있습니다

추출

VizQL 모델

데이터 모델

연결

필터 집계 혼합 역할 테이블 계산

기본 의견설명 계산 별칭 사용자 생성 필드

서버 연결 특성 테이블 조인

그림 8 풍부하면서도 유연한 메타데이터를 구축할 수 있도록 지원하는 Tableau의 유연한 메타데이터 관리 시스템

Tableau의 메타데이터 시스템은 총 3층으로 구성되며 이 중 2개의 계층은 추상화 및

런타임 모델(VizQL 모델)로 구성됩니다 첫 번째 계층인 추상화 계층은 데이터 액세스

방식과 Tableau에서 사용할 데이터에 대한 정보를 저장하는 연결 계층입니다 여기에는

데이터베이스 테이블 뷰 열 조인 또는 데이터 액세스에 사용되는 맞춤 SQL의 특성이

포함됩니다

두 번째 계층은 데이터 모델 계층으로 필드를 수치 및 측정값으로 자동 지정합니다

큐브에 연결 시 큐브 내 메타데이터는 이 필드를 자동으로 읽습니다 관계형 데이터의

경우 Tableau는 지능적인 추론 기능을 활용하여 필드가 수치인지 아니면 측정값인지

파악합니다 데이터 모델은 데이터 집합이나 계산과 같이 사용자가 생성한 필드 또한

추적합니다 Tableau에서 데이터 원본으로 통칭하는 데이터 모델은 독립적으로

운영되며 연결 상태에서 이루어지는 변경사항이 적용되지 않습니다

세 번째 계층은 Tableau 고유의 계층인 VizQL 모델로 구성됩니다 사용자는 VizQL

모델을 사용하여 런타임 중에도 필드 역할 및 집계를 조정할 수 있습니다 예를 들어

사용자는 측정값을 수치로 변경한 다음 한 시나리오에서는 직원의 나이를 측정값으로

사용하여 직원의 평균 나이를 계산하고 다른 시나리오에서는 수치로 변경하여 직원이

연령대에 걸쳐 어떻게 분포되어 있는 확인할 수 있습니다 VizQL 모델을 사용하면 일반

데이터 모델에서는 정의하기 어려운 계산 및 비교 작업을 손쉽게 정의할 수 있습니다

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Tableau는 추가적인 메타데이터 유연성 또한 제공합니다 사용자는 연결 또는 데이터

모델을 변경하지 않고도 서로 다른 데이터 원본의 데이터를 하나의 혼합 모델에 결합할

수 있습니다 또는 데이터 모델이 다른 데이터 모델의 영향을 받도록 설정할 수도 있으며

특정 연결을 여러 데이터 모델에 사용하거나 특정 데이터 모델을 여러 뷰에 사용하거나

대시보드에서 여러 개의 뷰를 사용할 수도 있습니다

메타데이터의 진정한 가치는 구성 요소를 공유하고 재사용할 수 있는 데 있습니다

사용자는 데이터 원본(연결 및 데이터 모델)을 Tableau Server에 게시하여 통합 문서와

연결할 수 있습니다 이는 다시 말해 마스터 데이터 원본이 데이터 원본을 사용하는 통합

문서에 전파된다는 것을 의미합니다 또한 다른 사용자가 특정 데이터 원본을 토대로

분석을 시작할 수 있으며 데이터 원본을 내보낸 다음 파일로 공유할 수도 있습니다

데이터 모델은 연결과 달리 계산을 재정의하는 등 변경해야 하는 범위가 더 넓으므로

명시적인 변경사항이 있을 때에는 Tableau Desktop에서 이를 변경해야 합니다 항목을

변경하면 Tableau Desktop은 변경사항을 통합 문서의 모든 시트에 자동으로 적용합니다

VizQL 모델은 특정 열의 멤버 이름을 변경하는 등 데이터베이스를 변경해도 아무런

영향이 없지만 Tableau Server는 뷰에 사용된 열을 삭제하거나 이 열의 이름을 변경할

경우 영향을 받습니다 표시되어야 하는 열이 표시되지 않는 경우 VizQL 모델은 이 열을

뷰에서 일시적으로 삭제합니다

모바일 배포

휴대기기를 도입하는 기업이 급격히 늘어나고 있습니다 비즈니스 인텔리전스의 궁극적인

목표는 결정이 내려지고 토론이 이루어지는 곳에서 비즈니스 인텔리전스를 활용할 수

있도록 하는 것입니다 사용자는 노트북 및 컴퓨터가 제공하는 환경을 휴대기기에서도

똑같이 활용할 수 있기를 기대하고 있으며 여기에는 비즈니스 인텔리전스 기능도 포함되어

있습니다

Tableau는 다른 Tableau 솔루션에서 제공하는 강력한 성능과 단순함을 모바일 비즈니스

인텔리전스 분야에서도 제공합니다 Tableau는 모바일 비즈니스 인텔리전스 분야에서

승인 한 번으로 모든 것을 해결할 수 있도록 하는 Author-once 접근 방식을 취하고

있습니다 이는 다시 말해 Tableau Server의 대시보드를 휴대기기뿐만 아니라 컴퓨터의

웹 브라우저에서도 자동으로 사용할 수 있다는 것을 의미합니다 Tableau가 자동으로

기기를 탐지하고 이에 따라 시각적인 결과물과 기능을 최적화하므로 맞춤 대시보드를

개발할 필요가 없으며 기본 iPad 앱 모바일 Safari 모바일 Chrome 및 Android 앱에는

터치에 최적화된 뷰가 표시됩니다

18

그림 9 iPad 및 Android 기기에서 기능 수정 및 게시

Tableau 모바일 앱은 Tableau Desktop 없이도 새로운 뷰를 확인하고 수정하고 만들

수 있는 기능을 제공합니다 사용자는 뷰에서 바로 필드와 필터를 추가하고 뷰 유형을

변경하고 기타 애드혹 분석 작업을 수행할 수 있습니다 수정이 완료되면 사용 권한이

있는 경우에 한해 원본 Tableau 통합 문서에 변경사항을 저장할 수 있습니다

Tableau 모바일 앱은 모든 Tableau Server에 연결이 가능하며 손가락 스크롤 손가락

모으기 및 확대와 같은 기본 터치 제어 기능을 그대로 제공합니다 뷰도 터치 기능이 사용

설정되어 있고 전체 터치 기능을 지원하도록 최적화되어 있으므로 필터 매개 변수 페이지

강조표시 및 끌어서 놓기 작성 작업을 손가락으로 제어할 수 있습니다 Tableau iPad 앱

및 Android 앱 사용자의 경우 터치에 최적화된 콘텐츠 검색 기능과 더불어 통합 문서를

검색하고 즐겨찾기 항목을 저장하고 최근 사용한 콘텐츠를 확인하는 기능 또한 제공됩니다

그림 10 휴대기기에서 사용할 수 있도록 터치 기능이 자동 사용 설정되는 Tableau 대시보드

휴대기기 보안은 많은 조직에게 핵심 우려사항입니다 Tableau Server는 데스크톱에

게재되든 휴대기기에 게재되든 관계없이 데이터 수준 및 사용자 수준 보안을 포함하여

모든 뷰에 동일한 보안을 적용합니다 데이터가 기기에 저장되지 않으므로 기기를

분실하거나 도난 당해도 데이터 보안이 위험에 노출될 가능성은 적습니다

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배포 모델

Tableau는 데이터 인프라 사용자 부하 및 사용 프로필 기기 전략 그리고 목표에 따라

다양한 방식으로 구성할 수 있습니다 또한 Tableau Server는 개수에 관계 없이 컴퓨터와

클러스터링할 수 있습니다 일반적인 구성에 대한 몇 가지 예는 다음과 같습니다

단순 구성

대부분의 경우 단일 서버를 권장 최소 하드웨어 구성(8 CPU 코어 및 32GB의 주 메모리)

으로 구축하기만 해도 좋은 성능을 발휘할 수 있습니다 이러한 유형의 구성은 규모가 더 큰

배포 또는 부서 서버의 개념을 입증하는 데 유용합니다 Tableau는 각 주요 프로세스를 두

번씩 실행하는 것을 권장합니다 더 나은 가용성을 위해 8-코어 단일 서버에 Tableau Server

배포 시 Data Server 응용 프로그램 서버 VizQL Server 및 백그라운더를 구축하십시오

3-서버(24-코어) 클러스터

사용자 부하가 심한 환경의 경우 추가 서버를 클러스터링해야 합니다

3-서버 구성의 경우 주 서버가 게이트웨이 라이선스 및 검색과 같은 관리 서비스를

호스트하며 다른 2개의 작업 노드에는 VizQLServer 응용 프로그램 서버 백그라운더

리포지토리 및 추출 호스트와 Data Server가 구축됩니다 관리자는 추출 작업량 및

기타 특성에 맞춰 시스템에서 실행하는 프로세스의 수와 유형을 구성할 수 있습니다

HT

TP(S) 서

버

검색

라이선스

게이트웨이

기본 Tableau Server

HT

TP(S) 서

버

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

활성 데이터 엔진

활성 리포지토리

작업 서버 작업 서버

HT

TP(S) 서

버

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

대기 데이터 엔진

대기 리포지토리

그림 11 단순 3-서버 클러스터 구성

HT

TP(S) 서

버

검색 | 라이선스

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

활성 데이터 엔진

활성 리포지토리

기본 Tableau Server

20

5-서버(40-코어) 클러스터데이터 사용량과 사용자 부하가 높은 경우 이를 지원하기 위해 작업용 컴퓨터를 클러스터에 추가할 수 있습니다 데이터 추출을 사용하는 크기가 더 큰 클러스터의 경우 리포지토리와 추출 호스트를 한 컴퓨터에 구축하고 백그라운더를 다른 컴퓨터에 구축하여 VIzQL과 응용 프로그램 서버를 한 작업용 컴퓨터에 구축하는 것이 좋을 수 있습니다 워크로드 프로필에 따라 다른 서버 구성을 사용하시기 바랍니다

게이트웨이VizQL Server x2

응용 프로그램 서버 x2

Data Server x1백그라운더x3

리포지토리

추출 호스트x8

그림 12 데이터 추출이 많은 경우에 최적화된 5-서버 클러스터 구성

High Availability 클러스터Tableau의 High Availability 기능은 IT 조직이 SLA 요구 사항을 준수하고 중단 시간을 최소화할 수 있도록 도와줍니다 Tableau의 High Availability 솔루션은 리포지토리 및 데이터 엔진 구성 요소를 위한 자동 장애 조치 기능을 제공합니다 기본 노드는 게이트웨이 검색 라이선스 및 부하 분산 장치를 지원하며 2개의 추가 노드는 진행 중인 프로세스를 호스트합니다 네 번째 컴퓨터를 백업 기본으로 추가하면 시스템의 안정성을 더 높일 수 있습니다 외부 부하 분산 장치를 구성한 경우 게이트웨이 장애 조치가 자동으로 실행됩니다 이렇게 하면 원활한 장애 조치 기능을 확보하고 데이터 엔진의 워크로드를 개선하여 확장성을 높일 수 있습니다

자세한 내용은 High Availability 백서를 참조하십시오

가상 컴퓨터 또는 클라우드 기반 배포가상 컴퓨터나 클라우드 배포에서 Tableau Server를 구동하는 경우 확장성이나 성능 측면에서 특별히 고려해야 하는 사항은 없습니다 단 각 가상화 플랫폼은 가상 컴퓨터를 확장 가능하고 성능이 높은 토폴로지에 배포하는 데 충분한 관리 인프라를 제공한다는 점을 유념하시기 바랍니다 Tableau Server 가 적절한 컴퓨터 메모리 및 데이터 리소스에 액세스할 수 있도록 가상화 인프라 공급자의 우수 사례를 따르십시오 가상 컴퓨터는 Tableau Server에서 사용할 수 있는 코어의 개수를 가상으로 제한하거나 가상 컴퓨터 자체를 통한 재해 복구 기능을 제공하는 데 사용할 수 있습니다 클라우드에서 Tableau를 구동하는 경우 Tableau Server는 고정 IP 주소가 필요하다는 점을 유념하십시오

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보안

더 많은 사용자가 더 많은 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 조직이 많아짐에 따라 정보

보안이 핵심적인 우려사항으로 부각되고 있습니다 Tableau Server는 다양하고 복잡한

요구 사항을 충족하면서도 쉽게 구현하고 사용할 수 있는 포괄적인 보안 솔루션을

제공합니다

또한 Tableau는 인증 권한 부여 데이터 보안 및 네트워크 보안을 관리하는

엔터프라이즈급 보안 기능을 제공하고 있습니다 이 두 기능은 조직 내부 환경이든 조직

외부의 인터넷이든 관계없이 광범위하고 다양한 사용자 기반의 요구 사항을 충족할

수 있는 총체적인 솔루션을 제공합니다 Tableau Server는 금융 서비스 정부 및 의료

부문의 엄격한 보안 요구 사항을 모두 통과한 바 있습니다

인증 ndash 액세스 보안

보안의 첫 번째 단계는 바로 사용자의 ID를 구축하는 것입니다 ID는 무단 액세스를

방지하고 각 사용자의 환경을 개별 설정하기 위해 구축됩니다 이 단계는 일반적으로

인증으로 불립니다 인증을 다음 섹션인 권한 부여 - 개체 보안과 홍동하지 마시기

바랍니다

Tableau Server는 몇 가지 유형의 인증을 지원합니다

bull Microsoft Active Directory(SSPINTLM 및 Kerberos)

bull Tableau Server 사용자를 인증하기 위해 IdP(외부 ID 공급자)를 활용하는 SAML

bull 신뢰할 수 있는 인증 Tableau Server와 한 개 이상의 웹 서버 간의 관계를 신뢰할

수 있음

bull 일부 클라우드 기반 서비스 공급자에 대한 OAuth

bull Tableau Server에서 관리하는 기본 인증

Tableau는 관리자가 구성할 수 있는 자동 로그인 시간 제한 기능을 제공합니다

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SAML 인증

SAML은 Tableau Server가 이미 구입한 ID 관리 제품군을 활용할 수 있도록 하는 표준

기반 인증 프로토콜 메커니즘입니다 SAML을 사용하면 기존 ID 공급자가 직접 사용자를

인증하므로 사용자가 이미 동일한 IdP를 사용하여 다른 엔터프라이즈 응용 프로그램에

로그인한 경우 Tableau Server에서 또 다시 로그인 프로세스를 거칠 필요가 없습니다

OAuth 인증

클라우드 기반 솔루션을 사용 및 활용하기 시작하는 기업이 늘어남에 따라 클라우드

리소스에 원활하고 안전하게 액세스하는 방법의 중요성도 높아지고 있습니다 일부

클라우드 기반 데이터 원본의 경우 민감한 데이터베이스 자격 증명을 Tableau Server에

저장하는 대신 제한된 목적에 한하여 Tableau와 데이터 원본 공급자 간에 신뢰 관계를

구축하는 방법을 활용할 수 있습니다 이 신뢰 관계를 통해 사용자는 데이터에 액세스할

수 있게 되며 자격 증명은 데이터 원본 공급자에 의해 안전하게 보관됩니다

Tableau는 OAuth 20 공개-권한 부여 표준에 명시된 대로 이와 같은 보호 연결 방식을

활용하고 있습니다 OAuth 연결은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다

1 보안 민감한 데이터베이스 자격 증명이 Tableau Server에 공개되거나 저장되지

않으며 액세스 토큰을 Tableau만 사용할 수 있습니다

2 편이성 데이터 원본 ID 및 암호를 여러 군데에 삽입할 필요 없이 특정 데이터

공급자에 액세스하는 게시된 모든 통합 문서 및 데이터 원본에 대해 이 데이터

공급자를 대상으로 제공된 토큰을 사용할 수 있습니다

Tableau Server의 OAuth 인증은 Google BigQuery Google 웹 로그 분석 및

Salesforcecom 데이터 원본에서 사용할 수 있습니다

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인증(역할 및 사용 권한) - 개체 보안

권한 부여는 사용자가 인증된 후 이 사용자가 액세스하고 수행할 수 있는 항목을 정하는

것을 말합니다 권한 부여는 다음 항목을 통해 처리됩니다

1 역할 및 사용 권한

2 라이선스 및 사용자 권한

Tableau에서 역할은 사용자 및 그룹이 게시된 콘텐츠 및 프로젝트와 상호작용하는 방식을

관리하기 위해 콘텐츠에 적용되는 사용 권한의 집합을 의미합니다 데이터 원본 통합 문서

및 뷰와 같이 게시된 콘텐츠는 뷰 만들기 수정 및 삭제와 같은 일반적인 사용 권한 작업을

통해 관리할 수 있습니다 또한 관리자는 금융 사용자와 같은 그룹을 만들어 사용 권한을

더 쉽게 관리할 수 있습니다 프로젝트는 각 프로젝트에 게시된 모든 통합 문서 및 뷰에

대한 기본 사용 권한을 제어합니다 프로젝트는 여러 외부 당사자(다중 테넌트)에 대한

지원이 필요한 단일 서버에서도 사용할 수 있습니다

역할은 기본 사용 권한 구조를 제공하여 사용자를 구분합니다 예를 들어 사용자에게 특정

뷰에 대한 인터액터 권한을 부여하되 이 권한을 일부 콘텐츠로 제한할 수 있습니다 뷰어

역할이 부여된 사용자는 특정 뷰를 볼 수 있지만 뷰를 변경할 수 있는 권한은 없습니다

개체 보안 관리에 활용할 수 있는 매개 변수가 포함된 맞춤 설정은 총 20개가 넘습니다

참고로 이 역할 기반 사용 권한으로는 뷰에 표시되는 데이터를 제어할 수 없습니다

데이터 ndash 데이터 보안

규제 요구 사항을 충족해야 하거나 콘텐츠를 외부에 전달하는 조직을 중심으로 데이터

보안의 중요성이 더욱 강조되고 있습니다 Tableau는 다음 세 가지 방법을 통해 조직이

데이터 보안 요구 사항을 충족하는 데 필요한 유연성을 제공하고 있습니다 바로

데이터베이스에서 단독으로 보안 기능을 구현하거나 Tableau에서 단독으로 보안 기능을

구현하거나 Tableau Server의 사용자 정보에 해당하는 데이터 요소를 데이터베이스에

보관하는 혼합 방식을 만드는 것입니다

Tableau Server에 로그인 시 사용자는 데이터베이스에 로그인하는 것이 아닙니다 이는

다시 말해 데이터베이스에 보안 기능을 구현한 경우 Tableau Server 사용자가 뷰를

확인하려면 데이터베이스에 로그인하기 위한 자격 증명 또한 보유해야 한다는 것을

의미합니다 이 로그인 자격 증명은 뷰를 게시할 때 자격 증명을 삽입하거나 특정 사용자

자격 증명을 요구하는 방식으로 Windows 통합 보안(NT 인증)을 통해 전달할 수 있습니다

Tableau는 사용자 이름 그룹 또는 현재 사용자의 기타 특성을 통해 행 수준의 데이터

보안 기능을 활용할 수 있게 해주는 사용자 필터 기능 또한 제공합니다 사용자 필터는

모든 쿼리에 where 절을 추가하여 데이터를 제한하며 모든 데이터 원본에서 사용할

수 있습니다

24

네트워크 ndash 전송 보안

대다수 내부 배포의 경우 전체 네트워크에 액세스하는 것을 방지하면 네트워크를

안전하게 지킬 수 있습니다 하지만 이 경우에도 네트워크 전반에 걸쳐 자격 증명을

안전하게 전송하는 것은 매우 중요합니다 외부 배포의 경우 전송 보안은 민감한 데이터

및 자격 증명을 보호하고 Tableau Server가 악용되는 것을 방지하는 데 핵심적인

역할을 담당합니다

Tableau Server에는 다음 세 개지 기본 인터페이스가 있습니다 참고로 Tableau는

암호를 저장하고 전송하는 것과 관련하여 모든 레이어 및 인터페이스에 걸쳐 특별히

주의를 기울이고 있다는 점을 유념해 주시기 바랍니다

bull 클라이언트-Tableau Server 인터페이스는 표준 HTTP 요청 및 응답을 담당하도록

기본 설정되어 있지만 고객이 제공한 보안 인증서를 사용하면 HTTPS(SSL)용으로

구성할 수 있습니다

bull Tableau Server-데이터베이스는 가능한 경우 기본 드라이버를 사용하며 기본

드라이버를 사용할 수 없는 경우 일반 ODBC 어댑터를 사용합니다

bull Tableau Server 구성 요소 간의 보안 통신은 분산된 배포에 한해서만 사용할 수

있으며 각 서버가 클러스터 내 다른 서버로부터 유효한 요청만 수신할 수 있도록

엄격한 신뢰 모델을 사용합니다

네트워크 전송을 보호하는 것 외에도 모든 사용자 암호 및 자격 증명은 대기 및 전송 시

암호화되며 암호는 일반 텍스트로 저장되지 않습니다 모든 고객은 대기 중인 사용자

데이터를 안전하게 암호화할 수 있도록 고유의 전달 구를 만들어 비공개 키를 맞춤

설정할 수 있습니다

Tableau Server는 위 네트워크 인터페이스 보안 기능 외에도 별도의 추가 안전 장치를

제공합니다 SSL을 사용하지 않을 때에도 다양한 암호화 기술을 사용하여 브라우저에서

서버 계층 리포지토리를 오고가는 데이터를 보호할 수 있습니다 Tableau Server에는

스푸핑 하이재킹 및 SQL 삽입 공격을 방지하며 새로운 위협을 적극적으로 테스트하고

이에 대응할 수 있는 다양한 보안 메커니즘이 내장되어 있습니다

25

확장성

Tableau Server는 최대 규모의 기업과 수만에 달하는 사용자를 지원할 수 있을 정도로

뛰어난 확장성을 자랑합니다 Tableau를 광범위하게 배포한 기업으로는 General

Motors Wells Fargo Bank of America eBay Facebook 및 Cisco 등이 있습니다

일례로 대형 부동상 기업인 Ray White는 Tableau를 통해 10000명에 달하는 부동상

중개인에게 보고서를 제공하고 있습니다

Tableau는 무료 온라인 공개 데이터 비주얼리제이션 서비스인 Tableau Public를

제공하기 위해 2009년부터 Tableau 데이터 센터에서 Tableau Server를 최대 규모로

확장하여 구동하고 있습니다 Tableau Public은 단독 노출로 게제된 횟수만 2억 건을

초과하며 지속적으로 성장하고 있습니다

2013년 여름에 출시된 Tableau Online은 Tableau에서 호스트하는 클라우드

분석 솔루션으로 Tableau Server와 동일한 엔터프라이즈급 아키텍처를 기반으로

구축되었습니다 현재 Tableau Online은 1000명이 넘는 고객에게 서비스를 제공하고

있습니다

그림 14 Tableau Public에 인프라를 제공하고자 높은 작업량을 감당할 수 있도록 확장된 Tableau Server

모든 환경은 고유하며 성능을 저해할 수 있는 요소는 매우 다양합니다 Tableau 배포의

확장성에 영향을 미치는 요소로는 다음을 들 수 있습니다

bull 하드웨어 고려 사항 서버 유형 디스크 속도 메모리 양 프로세서 속도 및

프로세스의 개수

bull 아키텍처 서버의 개수 아키텍처 설계 네트워크 속도트래픽 데이터 원본 유형

및 위치

bull 사용 방식 사용자 동시 접속 활동 상호작용 및 캐시 설정

bull 통합 문서 설계 뷰의 개수와 복잡도 혼합 및 계산의 사용 여부

bull 소프트웨어 구성 Tableau Server의 구성 설정

bull 데이터 데이터 구조 볼륨 집계 구체화 및 데이터베이스 성능

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확장성 성능 결과

Tableau의 주기 성능 방법론 및 내부 벤치마크 테스트에 따르면 복잡한 워크로드의

경우 Tableau Server가 거의 선형에 가깝게 확장되는 것을 증명할 수 있습니다 경험

법칙에 따르면 꼼꼼하게 설계된 보고서의 경우 Tableau Server에서 8코어 당 100명의

동시 접속 사용자를 지원할 수 있습니다

Tableau에서 진행한 테스트 및 시스템의 동시 접속 사용자 비율이 10로 추정된다는 고객

사용 예상치를 바탕으로 Tableau는 Tableau Server가 16코어의 단일 노드 클러스터로

1900명의 전체 사용자를 지원하는 수준에서 64코어 전반에 걸쳐 4-노드 클러스터로 5540

명의 전체 사용자를 지원하는 수준으로 확장할 수 있다는 것을 증명한 바 있습니다 이

결과는 사용자의 40가 상호작용을 하는 일반적인 워크로드 믹스에 해당됩니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 190 19002 노드 270 27003 노드 436 43604 노드 554 5540

사용자의 100가 보고서와 상호작용을 하는 활동이 더 많은 워크로드의 경우 동시

접속 사용자 비율이 10라 가정할 때 Tableau Server는 16코어 단일 기본 클러스터를

기준으로 최소 1190명의 전체 사용자에서 기본 클러스터와 64코어 3-노드 작업용

클러스터의 조합을 기준으로 최대 3470명의 전체 사용자를 지원할 수 있습니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 119 11902 노드 206 20603 노드 269 26904 노드 347 3470

Tableau는 Tableau Server의 확장성 테스트를 정기적으로 실시하고 있습니다 가장

최근의 확장성 테스트 결과를 확인하려면 Tableau 고객 담당자에게 문의하십시오

서버 및 프로세스 구성과 관련된 추가 Tableau Server 온라인 도움말 및 자습서 링크를

확인하려면 이 문서의 끝에 있는 참고자료 섹션을 확인하십시오

27

성능

특정 보고서의 성능은 다양한 요소에 따라 좌우됩니다 기존 비즈니스 인텔리전스 보고서

개발 프로세스의 경우 일반적으로 개발팀에서 보고서의 구조를 구축하고 레이아웃 쿼리

및 뷰를 최적화하여 특정 성능 임계값을 산출하는 데 몇 주가 걸리곤 했습니다

쿼리를 사전 정의하고 최적화하는 기존 접근 방식과 달리 Tableau는 고유의 VizQL 기술을

통해 보고서 생성에 설명이 가능하고 신속하며 반복적인 접근 방식을 적용합니다 Tableau

는 사용자가 답을 얻으려는 질문을 바탕으로 사용자를 대신하여 최적화된 쿼리를 필요한

만큼 다시 생성하거나 쿼리를 다시 실행합니다

모든 서버 환경은 고유하며 성능에 영향을 미치는 다양한 변수가 있습니다 이러한

변수로는 다음을 들 수 있습니다

bull 디스크 속도 메모리 코어와 같은 하드웨어 세부정보 및 배포에 사용하는 서버의 개수

bull 네트워크 트래픽

bull 통합 문서의 복잡도 동시 접속 사용자의 활동 및 데이터 캐싱과 같은 사용 요소

bull 각 서버 프로세스에서 구동 중인 프로세스의 수와 같은 Tableau Server 구성 설정

데이터 볼륨 데이터베이스 유형 및 데이터베이스 구성과 같은 데이터 고려사항

64-비트 Tableau Server

규모가 큰 생산 배포에서 최상의 성능을 발휘하려면 64-비트 운영체제를 배포하고

Tableau Server 64-비트 버전을 설치하는 것이 좋습니다 64비트 환경에서 Tableau는

32비트 아키텍처에서 허용하는 것보다 훨씬 많은 메모리를 사용할 수 있습니다 8코어

컴퓨터의 경우 32GB 또는 RAM을 사용하는 것이 최소 권장 하드웨어 사양이지만 RAM

을 추가로 구입할 수 있는 경우 실제로는 경험 법칙에 따라 뛰어난 성능을 발휘할 수

있도록 컴퓨터에 코어 당 8GB를 설치하는 것이 좋습니다

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성능 기록기로 셀프 서비스 성능 심사

성능에 영향을 미치는 다양한 변수를 감안하면 관리자 및 사용자를 지원하는 Tableau

Server 관리 도구 중 하나인 Tableau 성능 기록기를 사용하는 것이 좋습니다 서버

또는 통합 문서의 성능 문제를 진단하는 것은 어려운 일입니다 대부분의 경우 통합

문서는 대부분 사용자의 조인 방식 통합 문서에 끌어다 놓은 필드 통합 문서의 데이터

바인딩과 같은 요소에 의해 성능이 저하됩니다 Tableau 성능 기록기를 사용하면 서버

관리자를 통해서든 데스크톱 웹 브라우저 또는 휴대기기 사용자를 통해서든 성능

메트릭을 수집하여 통합 문서의 성능을 프로파일링할 수 있습니다

그림 15 Tableau 성능 기록기 요약

성능 기록기는 통합 문서 데이터 연결 및 쿼리의 성능 문제를 신속하게 파악하는 데

도움이 됩니다 예를 들어 기록기는 데이터 원본에 연결하거나 쿼리를 실행하거나

비주얼리제이션을 만드는 데 걸린 시간을 기록합니다 이렇게 하면 시스템에 내장된

관리자 및 최종 사용자 도구를 통해 통합 문서 설계의 문제를 파악할 수 있습니다

사용자 대응 속도를 높여주는 최적화된 데이터 추출 기능

Tableau의 데이터 추출 기능은 원래 데이터 파일의 크기와 비교하여 차지하는 공간이

상대적으로 적은 데이터 파일을 생성합니다 Tableau는 특히 텍스트 값이 포함된 데이터의

파일 크기를 줄이는 데 최적화된 압축 기술을 활용합니다 이 기술은 쿼리 계산 필터링뿐만

아니라 궁극적으로는 렌더링을 수행할 때 높은 성능을 발휘할 수 있도록 해줍니다

또한 보고서에서 사용하지 않는 필드를 숨겨 데이터 추출을 최적화하면 데이터 추출이

최적화됨에 따라 성능도 향상됩니다

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안전한 공유 세션을 통해 워크로드 절감

보고서를 읽는 사람이 주로 사용자뿐인 경우 Tableau는 적절한 사용 권한을 충족하는지

여부를 확인한 후 이 데이터를 모든 사용자와 안전하게 공유합니다 이렇게 하면 읽기 전용

데이터에 대한 응답 시간을 개선하고 서버의 워크로드를 최소화하고 사용자의 확장성을

제고할 수 있습니다 이와 같은 동적 프로세스를 활용하면 환경을 안전하게 유지하는 것과

동시에 요청에 따른 세션 확장을 한층 더 개선할 수 있습니다

실시간 데이터 상호작용을 가능하게 하는 로컬 렌더링

웹 및 모바일 작성 기능은 사용자의 컴퓨터 또는 기기에서 데이터를 렌더링하는 HTML5

기능을 활용합니다 이때 보고서나 Viz를 실행하기 위해 ActiveX Java 또는 Flash를

설치할 필요는 없으며 브라우저가 뷰를 렌더링하므로 서버와 데이터를 주고받는 횟수도

줄어듭니다 또 서버의 부하가 감소함에 따라 서버의 확장성이 개선되며 궁극적으로는

렌더링을 1초 미만 내로 제공할 수 있어 사용자가 자료를 더 쉽게 통찰할 수 있습니다

최적화된 뷰를 지원하는 대시보드 렌더링

대시보드의 뷰가 독립된 데이터 원본을 사용하는 경우 Tableau는 쿼리가 완료될 때마다

뷰를 로드하여 대시보드의 로드 시간을 최소화합니다 또 쿼리가 반환되면 Tableau

는 비주얼리제이션이 즉각적으로 렌더링될 수 있도록 데이터 레이아웃 및 기타 계산을

최적화합니다 물론 쿼리의 복잡도나 컴퓨터의 리소스가 원활하게 활용되지 못하는

경우와 같이 그 외에도 다양한 요소가 성능에 영향을 미칠 수 있습니다

시스템 관리

시스템 거버넌스 프로세스 및 Tableau Server 관리자의 역할은 대부분 다른 응용

프로그램과 유사합니다 단 Tableau Server의 경우 관리자에게 시스템 또는 콘텐츠

관리자 역할을 부여할 수 있습니다 시스템 관리자는 Tableau Server 내 모든

소프트웨어 및 기능에 액세스할 수 있는 권한을 보유합니다 시스템 관리자는 선택한

사용자에게 지정된 그룹의 사용자 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결을 관리하는

콘텐츠 관리자의 역할을 부여할 수 있습니다 이렇게 하면 각 그룹은 각자의 요구 사항에

따라 그룹을 더 효율적으로 관리할 수 있습니다

관리자가 담당해야 하는 핵심 영역은 다음과 같습니다

bull 소프트웨어 설치

bull 소프트웨어 업그레이드

bull 성능 서버 활용도 시스템 튜닝 모니터링

bull 보안 백업 복원 및 변경사항 관리를 지원하는 프로세스

bull 사용자 그룹 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결 관리

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Tableau는 매우 뛰어난 유연성을 자랑하고 수만명에 달하는 사용자를 지원할 수 있지만

서버 관리자의 작업을 처리하는 데에는 많은 시간이 걸리지 않습니다 실제로 초기

설정 후 대부분의 조직은 Tableau Server 관리에 시간을 거의 할애하지 않습니다

서버 관리에 소요되는 시간은 사용자 수 사용자 변경 빈도 및 관리자가 사용자 지원을

제공하는지 여부에 따라 달라집니다

결론

Tableau Server는 IT 담당자 및 관리자의 보안 확장성 및 아키텍처 요구 사항을

충족하는 강력한 인프라를 제공하며 비즈니스 규모에 맞춰 확장할 수 있는 유연한 배포

옵션 또한 제공합니다 Tableau Server를 사용하면 다양한 데이터베이스 및 인메모리

분석에 라이브 연결하여 데이터 아키텍처를 더 쉽게 결정할 수 있습니다 무엇보다

Tableau Server를 사용하면 IT 관리자가 대시보드를 만들거나 업데이트 주기를 관리할

필요가 없어 전략적인 IT 작업에만 집중할 수 있도록 해줍니다

Tableau는 오늘날의 비즈니스가 요구하는 셀프 서비스가 가능하고 신속하고 빠르며

실제로 기업에서 바로 사용할 수 있는 비즈니스 분석 솔루션을 제공합니다

참고자료

이 백서의 주제와 관련된 더욱 자세한 내용은 다음을 참조하세요

온라인 도움말 Tableau Server 관리자 가이드

온라인 도움말 Tableau Server 컴퓨터 및 프로세스 구성 가이드

기술 자료 Tableau Server 성능 모니터링

기술 자료 Tableau Server 성능 최적화

백서 Rapid-Fire 비즈니스 인텔리전스

백서 Tableau Server 보안 버전 8

백서 인메모리 또는 실제 데이터 중 무엇을 선택해야 하나요

백서 Tableau 메타데이터 모델

백서 Tableau Server의 확장성 설명

백서 클라우드에서의 Tableau Online 보안

Tableau Drive ndash 분석 문화를 확장하는 방법

Gartner Tableau를 2014 Magic Quadrant의 리더로 선정

4

`아키텍처

Tableau Server는 확장성이 뛰어나고 다층 구조로 구성할 수 있는 클라이언트-서버

아키텍처를 통해 모바일 클라이언트 웹 클라이언트 및 데스크톱 설치 소프트웨어를

지원합니다 Tableau 솔루션의 기본 구성 요소에는 Tableau Desktop과 Tableau

Server 이렇게 두 가지가 있습니다

Tableau Desktop Tableau Server

iPad

Android

모바일 Safari

모바일 Chrome

PC 브라우저

그림 1 Tableau Server는 웹 모바일 및 데스크톱 분석을 생성하고 제공하는 데 필요한 확장 가능한 솔루션을 제공합니다

Tableau Server는 수십만 명에 달하는 사용자를 지원하도록 확장할 수 있는

엔터프라이즈급 비즈니스 분석 플랫폼으로 강력한 모바일 및 브라우저 기반 분석

기능을 제공하며 기업의 기존 데이터 아키텍처 주기 관리 보안 및 거버넌스 제약

조건과 연동이 가능합니다

Tableau Server는 다음과 같은 엔터프라이즈 요구 사항을 충족합니다

bull 확장성 Tableau Server는 엔터프라이즈의 요구 사항에 맞게 규모와 범위를 확장할

수 있습니다 서버의 규모는 CPU와 RAM을 추가하여 확장할 수 있으며 Tableau

Server의 모든 구성 요소는 멀티 프로세스 기능을 지원하므로 사용 패턴에 맞게

구성할 수 있습니다 또한 조직의 요구 사항을 충족할 수 있도록 별도의 노드를

추가하여 Tableau Server를 한층 더 확장할 수도 있습니다

bull 고가용성 내부 클러스터 관리 기능을 통해 High Availability를 제공하며 외부 부하

분산 장치를 지원합니다

bull 보안 SSL을 지원하고 내부 트래픽을 암호화하며 Active Directory SAML 및

oAUTH 통합을 지원합니다

bull 간편한 관리 사용자 관리에서 업그레이드에 이르는 다양한 관리 작업을 간단하게

처리할 수 있습니다

bull 뛰어난 확장성 강력한 API 제공

5

다음 그림은 Tableau Server의 아키텍처를 나타냅니다

게이트웨이 게이트웨이부하 분산 장치

데스크톱 브라우저 모바일

응용 프로그램 서버

VizQL ServerData Server

빠른 데이터 엔진

SQL 커넥터

MDX 커넥터 리포지토리

큐브파일데이터 마트

데이터 웨어하우스

기본 구성 요소

데이터 커넥터

고객 데이터

그림 2 Tableau Server 아키텍처는 빠르고 유연한 배포를 지원합니다

고객 데이터를 시작으로 하는 Tableau Server의 각 계층에 대한 설명은 아래를 참조하세요

데이터 계층

Tableau의 가장 기본적인 특징 중 하나는 바로 사용자가 선택한 데이터 아키텍처를

지원한다는 점입니다 Tableau를 사용하면 데이터를 Tableau 소유의 단일 시스템 또는

기타 단일 시스템에 저장할 필요가 없습니다 대다수 조직의 데이터 환경은 데이터

웨어하우스와 데이터베이스가 사내 또는 클라우드에 뒤섞여 있고 큐브 및 Excel과 같은

플랫 파일이 아직도 상용되는 등 이기종으로 구성되어 있습니다 Tableau는 이기종

데이터 환경의 모든 구성 요소와 연동되므로 사용자가 원하지 않는 이상 데이터를

메모리 내로 이동할 필요가 없습니다 기존 데이터 플랫폼의 속도가 빠르고 확장성이

뛰어난 경우 플랫폼을 교체하지 않아도 데이터베이스를 활용하여 원하는 질문에 대한

답을 얻을 수 있으며 그렇지 않은 경우 Tableau에서 제공하는 간단한 업그레이드

옵션을 통해 데이터가 Tableau 인메모리 데이터 엔진에서 빠르게 작동하고 응답하도록

업그레이드할 수 있습니다

API

6

데이터 커넥터

Tableau에는 Microsoft Excel SQL Server Google BigQuery Amazon Redshift

Oracle SAP HANA Salesforcecom Teradata Vertica Cloudera 및 Hadoop

과 같은 데이터 출처에 최적화된 데이터 커넥터가 40개 이상 포함되어 있으며 새로운

데이터 커넥터도 정기적으로 추가되고 있습니다 또한 커넥터가 없는 시스템을 위한

일반 ODBC 커넥터도 포함되어 있습니다 Tableau는 라이브 연결과 인메모리 이렇게

두 가지의 데이터 상호작용 모드를 제공합니다 라이브 연결과 인메모리 연결 모드는

원하는 대로 선택하여 전환할 수 있습니다

라이브 연결 Tableau 데이터 커넥터가 모든 데이터를 가져오는 대신 원본 데이터베이스에

직접 동적 SQL 또는 MDX 문을 전송하여 기존 데이터 인프라를 활용합니다 Vertica와

같이 빠르고 분석에 최적화된 데이터베이스를 구입한 경우 데이터에 실시간으로 연결하면

별도의 비용을 투자할 필요 없이 기존 데이터 인프라의 장점을 활용할 수 있습니다 라이브

연결의 경우 정보 데이터가 원본 시스템에 남아있으며 쿼리의 집계 결과가 Tableau로

전송됩니다 이는 다시 말해 Tableau에서 무제한의 데이터를 효율적으로 활용할 수 있다는

것을 의미합니다 Tableau는 세계 최대 규모를 자랑하는 여러 데이터베이스의 프런트엔드

분석 클라이언트이며 Tableau의 모든 커넥터는 각 데이터 원본의 고유한 특성을 십분

활용할 수 있도록 최적화되어 있습니다

인메모리 Tableau는 속도가 빠르고 64비트에서도 사용할 수 있으며 분석에 최적화된

열 형식의 인메모리 데이터 엔진을 제공합니다 데이터를 연결한 다음 한 번만 클릭하면

데이터를 추출하여 Tableau의 메모리 내로 가져오고 최대 100배 빠른 속도로 쿼리를

수행할 수 있습니다 Tableau 데이터 엔진은 보급형 하드웨어에서도 수천만 줄에

달하는 데이터에 대한 쿼리에 신속하게 응답할 수 있도록 사용자의 전체 시스템을 십분

활용하며 디스크 저장소 뿐만 아니라 RAM이나 캐시 메모리에도 액세스할 수 있으므로

시스템의 메모리 양이 적어도 걱정할 필요가 없습니다 또 Tableau 데이터 엔진은 전체

데이터 집합을 메모리에 로드하지 않아도 최고의 성능을 발휘합니다

7

Tableau Server 구성 요소

Tableau Server 작업은 다음 네 가지 서버 프로세스를 통해 처리됩니다

응용 프로그램 서버 응용 프로그램 서버 프로세스(wgserverexe)는 Tableau Server 웹

및 모바일 인터페이스의 콘텐츠 검색 서버 관리 및 사용 권한 작업을 처리합니다 Tableau

Server 세션(workgroup_session_id)은 사용자가 클라이언트 기기에서 뷰를 열면 시작됩니다

이 세션의 기본 시간 제한은 관리자가 손쉽게 구성할 수 있습니다 응용 프로그램 서버

프로세스는 확장성 및 가용성 요구 사항에 따라 2개 이상 실행할 수 있습니다

VizQL Server 응용 프로그램 서버의 인증이 완료되면 사용자는 뷰를 열 수 있습니다

클라이언트가 VizQL 프로세스(vizqlserverexe)에 요청을 보내고 이어서 VizQL 프로세스가

데이터 원본에 직접 쿼리를 보내면 결과 집합이 이미지로 렌더링되어 사용자에게 표시됩니다

대부분의 경우 Tableau Server는 서버의 부하를 줄이기 위해 클라이언트 측 렌더링 및 캐싱을

활용합니다 또한 각 VizQL Server는 고유의 캐시를 보유하고 있으며 이 캐시는 다양한

사용자가 공유할 수 있습니다 VizQL Server 프로세스는 확장성 및 가용성 요구 사항에 따라 2개

이상 실행할 수 있습니다

Data Server 메타데이터 관리의 기존 접근 방식과 달리 Tableau Data Server는 IT 부서가

모니터링 메타데이터 관리 및 제어를 수행하고 비즈니스 사용자가 셀프 서비스 분석을 수행할 수

있도록 IT 관리자를 지원하는 데 핵심적인 역할을 담당합니다 Tableau Data Server는 Tableau

데이터 원본을 중앙집중식으로 관리 및 보관할 수 있도록 지원할 뿐만 아니라 셀프 서비스 분석

배포 시 최종 사용자가 신뢰할 수 있는 데이터에 안전하게 액세스할 수 있도록 해줍니다 Tableau

Data Server를 사용하면 연결 드라이브 및 데이터 액세스를 위한 데이터 원본 필터와 같은

메타데이터를 중앙집중식으로 관리할 수 있습니다 또한 IT 부서가 특정 AD 그룹에 따라 데이터

원본에 대한 사용 권한을 관리할 수 있도록 데이터 원본에 특정 권한을 부여할 수도 있습니다

관리 환경에서 데이터에 쉽게 액세스할 수 있는 사용자는 정의 계산 및 그룹을 정의하고 게시하는

유연성을 발휘할 수 있으며 이를 조직 내 모든 사용자 또는 Tableau Desktop 사용자가 공유 및

활용하여 각자의 계산 정의 및 그룹을 만들고 프로비저닝할 수 있습니다

게시된 데이터 원본은 다음을 기반으로 제공됩니다

bull Tableau 데이터 엔진에서 추출

bull 라이브 연결(큐브는 라이브 연결 시 지원되지 않음)

Data Server에 대한 자세한 내용은 아래 데이터 전략 섹션을 참조하십시오

백그라운더 백그라운더는 예정된 추출 작업을 새로 고치고 알림을 전송하며 다른 백그라운드

작업을 관리합니다 백그라운더는 백그라운드 작업을 최대한 빨리 완료할 수 있도록 사용

가능한 모든 CPU를 활용하게 설계되었습니다

8

게이트웨이부하 분산 장치

게이트웨이는 요청이 다른 구성 요소로 이동하도록 경로를 지정합니다 클라이언트에서

전송한 요청은 먼저 외부 부하 분산 장치(외부 부하 분산 장치가 구성된 경우) 또는

게이트웨이를 경유한 다음 적절한 프로세스로 이동하도록 경로가 지정됩니다 외부 부하

분산 장치가 없으며 특정 구성 요소에 여러 개의 프로세스가 구성된 경우 게이트웨이는

부하 분산 장치의 역할을 담당하며 요청을 프로세스에 분산합니다 단일 서버 구성의

경우에는 모든 프로세스가 게이트웨이 또는 주 서버에서 대기합니다 분산 환경의 경우

실제 컴퓨터 1대는 주 서버로 지정되며 다른 컴퓨터는 프로세스를 개수에 관계 없이

실행할 수 있는 작업 서버로 지정됩니다 참고로 Tableau Server는 항상 1대의 컴퓨터만

주 서버로 사용합니다

클라이언트 웹 브라우저 및 모바일 앱

Tableau Server의 상호작용이 가능한 대시보드는 웹 또는 모바일 브라우저에서 공간을

전혀 차지하지 않는 HTML5를 통해 제공되거나 기본 모바일 앱을 통해 제공됩니다 이때

보고서나 Viz를 실행하기 위해 ActiveX Java 또는 Flash를 설치할 필요는 없으며 플러그

인이나 도우미 응용 프로그램을 설치할 필요도 없습니다 Tableau Server는 다음을

지원합니다

bull 웹 브라우저 Internet Explorer Firefox Chrome 및 Safari

bull 모바일 Safari 모바일 Safari에서 터치에 최적화된 뷰를 자동으로 제공

bull iPad 앱 터치에 최적화된 뷰 콘텐츠 검색 및 수정을 제공하는 기본 iPad 응용

프로그램

bull Android 브라우저 Android 브라우저에서 터치에 최적화된 뷰를 자동으로 제공

bull Android 앱 터치에 최적화된 뷰 콘텐츠 검색 및 수정을 제공하는 기본 Android

응용 프로그램

클라이언트 Tableau Desktop

Tableau Desktop은 뷰 보고서 대시보드를 매우 신속하게 생성하여 Tableau Server에

대량으로 게시할 수 있는 비즈니스 분석 작성 환경입니다 Tableau Desktop은 보고서

작성자가 여러 개의 데이터 원본을 연결하고 관계를 파악하고 대시보드를 만들고

메타데이터를 수정하여 최종적으로는 완료된 통합 문서 또는 데이터 원본을 Tableau

Server에 게시할 수 있도록 해줍니다 Tableau Desktop을 사용하면 추출 형태로

게시되었든 라이브 연결로 게시되었든 Tableau Server에 게시된 모든 통합 문서를

열거나 게시된 모든 데이터 원본에 연결할 수 있습니다

Tableau Desktop은 Windows 및 Mac 데스크톱에서 모두 구동됩니다

9

맞춤화 및 확장성

Tableau는 심층적이고 복합적인 엔터프라이즈 통합을 위한 강력한 확장 프레임워크를

지원합니다 자료가 풍부한 Tableau 비주얼리제이션 통합에서 엔터프라이즈 포털 응용

프로그램에 이르기까지 전 제품에 걸쳐 구현되어 있는 확장성은 원하는 모든 데이터를

출처에 관계없이 Tableau 지원 형식으로 가져오고 지속적으로 확장되고 있는 표준 기반

RESTful API를 통해 서버 자동화를 구현할 수 있도록 해줍니다

자바스크립트 API

Tableau의 자바스크립트 API를 사용하면 Tableau 시각화를 단순히 삽입하는 데 그치지

않고 웹 응용 프로그램에 완전히 통합할 수 있습니다 자바스크립트 API에서 사용하는

이벤트 기반 아키텍처는 사용자 작업의 왕복 제어 및 Tableau 비주얼리제이션에 대한

유연성을 제공합니다 자바스크립트 API를 사용하면 사용자 상호작용을 완벽하게

제어할 수 있을 뿐만 아니라 자바스크립트 API 없이는 결합이 불가능한 기능을 결합할

수 있습니다

예를 들어 사용자의 기업에서 몇 가지 비즈니스 응용 프로그램 라인과 대시보드

보고서를 연결하는 웹 포털을 운영하고 있다고 가정해 보겠습니다 사용자가 이 웹

포털을 간편하게 사용할 수 있으려면 모든 응용 프로그램에 걸쳐 동일한 UI를 사용하는

것이 좋습니다 자바스크립트 API를 사용하면 버튼 및 기타 제어 기능을 원하는

스타일로 만들어 Tableau 대시보드의 요소를 제어할 수 있습니다

그림 3 웹 응용 프로그램 내에서 Tableau 대시보드 통합에 자바스크립트 API를 사용한 예

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데이터 추출 API

Tableau는 다양한 데이터 원본에 대한 직접적인 지원 및 연결 방법을 제공합니다 하지만

상황에 따라서는 Tableau에서 작업을 진행하기 전에 다른 응용 프로그램의 데이터를

전처리하거나 액세스 및 어샘블해야 하는 경우가 있습니다 Tableau 데이터 추출 API를

사용하면 개발자가 직접 프로그램을 작성하여 데이터 원본에 액세스하고 TDE(Tableau

데이터 추출)에 프로세스할 수 있습니다 TDE 파일은 기본적으로 Tableau Desktop에서

사용하거나 동일한 API를 통해 Tableau Server에 게시할 수 있습니다 개별 사용자는

Tableau Server에 게시된 TDE를 웹 작성 기능과 함께 사용하거나 Tableau Desktop에서

사용할 수 있습니다 데이터 추출 API는 32-비트 및 64-비트용 CC++ Java 및 Python

과 모두 연동되며 개발자는 Windows 및 Linux 플랫폼에서 데이터 추출 API를 사용할 수

있습니다

REST API

Tableau Server REST API를 사용하면 HTTP를 통해 Tableau Server 엔티티를

프로그래밍 방법으로 만들고 읽고 업데이트하고 삭제하고 관리할 수 있습니다 이 API

는 Tableau Server 내 데이터 원본 프로젝트 통합 문서 사이트 사용자 및 사이트의

배경 기능에 간단하게 액세스할 수 있도록 도와줍니다 사용자는 이러한 액세스를

활용하여 맞춤 응용 프로그램을 만들거나 Tableau Server 리소스를 통해 상호작용

스크립트를 작성할 수 있습니다

데이터 전략

데이터 인프라 요구 사항과 이에 맞는 솔루션은 조직에 따라 다릅니다 Tableau는 각

조직의 선택을 존중하며 기존 데이터 전략을 다음 두 가지 주요 방법에 접목합니다

첫 번째 방법은 Tableau가 데이터 저장소에 직접 연결하거나 인메모리로 작동하는

방법이며 두 번째 방법은 Tableau가 지속적으로 늘어나는 데이터 원본과 연동하는

것입니다

다양한 데이터 원본에 액세스

가장 기본적인 방법은 대형 데이터 웨어하우스 데이터 마트 플랫 파일에 관계없이

Tableau를 단일 데이터 원본에 단일 뷰로 연결하는 것입니다 이때 뷰는 연결된 데이터

원본 내에 있는 여러 개의 테이블을 조인할 수 있으며 다음과 같은 데이터 원본을 사용할

수 있습니다

bull 관계형 데이터베이스 ndash SQL Server Oracle Teradata DB2 및 Vertica와 같은

관계형 데이터베이스에서 단일 스키마 내에 여러 개의 테이블 조인 가능

bull 클라우드 기반 비즈니스 응용 프로그램mdash Google 웹 로그 분석 및 Salesforce

bull 클라우드 데이터 웨어하우스 ndash Google BigQuery 및 Amazon RedShift 여러 개의

테이블 조인 가능

11

bull 다차원(OLAP 또는 큐브) 데이터베이스 ndash SQL Server Analysis Services 및 Essbase

bull Access MDB 파일 ndash Access 데이터베이스 내에 있는 여러 개의 테이블 조인 가능

bull Excel 스프레드시트 ndash 스프레드시트의 각 탭이 테이블 1개로 처리되며 관계형

데이터베이스 테이블처럼 여러 개의 탭 조인 가능

bull 플랫 파일 ndash 동일한 구분 기호(쉼표 탭 파이프 등)가 사용되었으며 동일한

Windows 폴더에 있는 파일의 경우 데이터베이스 내에서 개별 테이블로 처리 가능

사용자는 데이터베이스에서 지원하는 모든 테이블 간 조인 방식을 정의할 수 있습니다

Oracle SQL Server 또는 Teradata와 같이 필요한 모든 데이터가 한 DBMS(데이터베이스

관리 시스템) 내에 있는 경우 DBA(데이터베이스 관리자)가 다양한 스키마의 데이터를

활용하여 데이터베이스를 만들거나 사용자가 맞춤 SQL을 통해 데이터의 논리 뷰를 만들 수

있습니다

데이터는 트랜잭션(세 번째 네 번째 또는 다섯 번째 일반 형식) 비정규화된 플랫 형식

별모양 스키마 및 눈송이 스키마 등 어떤 구조로도 보관할 수 있습니다 Tableau Server

와 Desktop의 뷰 성능은 데이터베이스 기본 구조의 속도에 직접적인 영향을 받습니다

대부분의 경우 다차원 데이터베이스가 가장 뛰어난 성능을 발휘하지만 별모양 스키마가

명료하게 구성된 관계형 데이터베이스나 분석에 최적화된 데이터베이스의 경우 대개

고도로 정형화된 트랜잭션 중심의 데이터베이스보다 뛰어난 성능을 발휘합니다

효율성 확보 및 오프라인 액세스를 위해 추출된 데이터 활용

Tableau는 데이터에 직접 연결하거나 데이터를 메모리 내로 가져올 수 있습니다 속도가

빠르며 분석에 최적화된 데이터베이스를 구입한 경우 Tableau는 기존 데이터베이스의

장점을 활용할 수 있도록 데이터를 최적화된 커넥터로 직접 연결합니다 트랜잭션

데이터베이스 상에 구축된 데이터 아키텍처를 사용 중이거나 핵심 데이터 인프라에

워크로드가 할당되는 것을 방지하려는 경우 분석에 최적화된 인메모리 데이터 저장소를

제공하는 Tableau 데이터 엔진을 사용하십시오 두 옵션은 매우 간단하게 전환할 수

있습니다

기본적으로 Tableau는 사용자가 분석을 변경할 때마다 데이터베이스에 새로운 쿼리를

발급하여 실시간 환경을 제공합니다 이 방법은 나름의 장점을 가지고 있지만 데이터

집합이 너무 크거나 데이터 원본이 성능을 제대로 발휘하지 못하거나 오프라인인 경우

문제를 야기할 수 있습니다 데이터가 지속적으로 변경되지 않는 경우 실시간 쿼리는

불필요한 워크로드를 초래합니다

12

Tableau는 이러한 경우를 위해 시작 쿼리의 데이터를 가져와 사용자의 로컬 컴퓨터에

저장하는 추출 기능을 제공하고 있습니다 추출된 데이터는 고도로 압축되었으며

데이터를 신속하게 가져올 수 있는 구조로 구성된 Tableau의 열 형식 데이터베이스에

저장됩니다 데이터는 다차원 데이터베이스(큐브)를 제외한 모든 데이터베이스

유형에서 추출할 수 있습니다

Tableau 데이터 추출을 활용하면 데이터베이스에 쿼리를 다시 보내는 시간을 줄여

사용자 경험을 크게 개선할 수 있습니다 또한 궁극적으로는 데이터 추출을 통해

데이터베이스 서버에서 중복되는 쿼리 트래픽을 줄일 수도 있습니다 데이터 추출은

업무 시간 쿼리를 처리할 수 있는 리소스가 없으며 작업량이 많은 트랜잭션 시스템에

매우 효과적인 솔루션입니다 추출된 데이터는 매일 밤 새로 고침할 수 있으며 업무 시간

중에는 오프라인으로 사용할 수 있습니다 데이터에 오프라인으로 액세스하는 기능은

출장 중이거나 네트워크에 연결할 수 없는 사용자에게 매우 유용합니다

추출된 데이터는 고정된 개수의 기록 전체 기록의 특정 백분율 또는 데이터 필터링에

기초하여 데이터의 하위 집합을 구성할 수도 있습니다 뿐만 아니라 데이터 엔진은

기존에 추출한 데이터를 새 데이터로 업데이트하는 증분 추출 또한 수행할 수 있습니다

추출된 데이터의 하위 집합은 개발 시간을 단축하는 데 도움이 됩니다 개발자의 경우

크기가 작은 데이터 하위 집합을 활용하여 시각 응용 프로그램을 구축하면 변경사항이

있을 때마다 쿼리에 대한 응답이 올 때까지 기다릴 필요가 없습니다

데이터 추출은 패키지 통합 문서를 공유할 때에도 필요합니다 Tableau의 패키지 통합

문서(twbx 파일 유형)에는 패키지 통합 문서를 휴대하고 다른 Tableau 사용자와 공유할

수 있도록 만드는 데 사용된 모든 데이터가 포함되어 있습니다 패키지 통합 문서는

Tableau Server의 보안 절차를 거칠 필요가 없으며 정적 데이터만으로도 상호작용이

가능한 환경을 제공하는 Tableau Reader를 통해서도 공유할 수 있습니다

사용자가 추출 데이터를 사용하여 통합 문서를 게시하면 여기에 사용된 추출 데이터도

게시되며 이후 통합 문서와의 상호작용을 진행할 때에는 실제 데이터를 요청하는

대신 추출된 데이터가 사용됩니다 참고로 원하는 경우 추출 데이터 자동 새로 고침을

요청하도록 통합 문서를 설정할 수 있습니다

마지막으로 데이터 추출 작업은 임시 디스크 공간을 많이 차지할 수 있다는 점을

유념하십시오 이에 대한 예로는 팩트 테이블이 매우 길고 수치가 매우 많으며 각

차원마다 매우 긴 설명 필드가 있는 별모양 스키마를 들 수 있습니다

13

데이터 거버넌스 Tableau Data Server

올바른 데이터를 조직 내에서 이 데이터가 필요한 사람에게 적시에 전달하는 것은 IT

조직에게 매우 중요한 일입니다 많은 사용자가 엄격한 IT 거버넌스 정책에도 불구하고

신속한 분석을 위해 중요한 분석 문서를 자신의 데스크톱에 저장하거나 클라우드를

활용하곤 합니다 셀프 서비스 환경에서 데이터 거버넌스는 보안을 유지하면서도

사용자가 원하는 답을 찾을 수 있도록 지원해야 합니다

Tableau Server의 구성 요소인 Tableau Data Server는 Tableau 데이터 추출을 공유하고

중앙집중식으로 관리하고 공유 프록시 데이터베이스에 연결할 수 있도록 지원합니다

Tableau Data Server는 IT 부서로 하여금 완벽하게 측정 및 관리되었으며 데이터

거버넌스를 준수하는 데이터 원본을 Tableau Server 사용자에게 제공하고 추출된 데이터가

중복되거나 통합 문서 간 데이터 연결이 중복되는 경우는 방지할 수 있도록 해줍니다 이는

다시 말해 조직이 다음을 중앙집중식으로 관리할 수 있다는 것을 의미합니다

bull 데이터 연결 및 조인

bull 계산된 필드(예 수익의 기본적인 정의)

bull 필드에 대한 정의

bull 집합 및 그룹

bull 사용자 필터

뿐만 아니라 사용자는 새로운 데이터를 혼합하거나 새 정의를 만들어 데이터 모델을

확장하고 새로 정의된 데이터 모델을 생산 과정에 신속하게 전달함으로써 셀프 서비스

환경과 유연성을 확보할 수 있습니다 이렇게 하면 중앙집중식으로 관리되는 데이터는

변경되지 않지만 사용자는 유연성을 유지할 수 있게 됩니다

데이터 원본은 다음 두 가지 유형으로 게시할 수 있습니다

1 Tableau 데이터 추출 사용자가 게시된 추출 데이터에 직접 연결할 수 있습니다 핵심

시스템의 부하를 줄이고 사용자에게 신속한 셀프 서비스 분석 기능을 제공하려는

조직의 경우 이 접근 방식을 선택하는 것이 좋습니다 중앙집중식 데이터 추출은

조직에 서로 단절된 데이터 사일로가 늘어나는 것 또한 방지해 줍니다 추출 데이터를

게시할 때마다 한번씩 데이터를 새로 고치도록 예약하면 조직 내 모든 사용자가 공유

데이터 및 정의를 변경하지 않아도 최신 상태의 데이터를 사용할 수 있습니다

2 공유 프록시 연결 프록시 데이터베이스 연결을 통해 사용자가 실제 데이터에 직접

연결할 수 있습니다 이는 다시 말해 각 사용자가 별도의 연결을 설정할 필요가

없어 데이터 작업을 더욱 손쉽게 시작할 수 있다는 것을 의미합니다 데이터베이스

드라이버를 설치할 필요도 없으므로 IT 부서가 드라이버를 배포하고 업데이트해야

하는 부담도 줄어듭니다

Tableau 데이터 추출

실제 데이터 연결

데이터 원본

데이터 원본

중앙집중식 추출Tableau Data Server를 사용하면 데이터 및 메타데이터를 모두 포함한 데이터 추출을 관리할 수 있습니다

공유 프록시 연결Tableau Data Server는 실시간 프록시 연결 또한 지원합니다

그림 4와 5 Tableau는 실제 데이터 연결 및 추출을 중앙집중식으로 관리할 수 있도록 지원합니다

14

보고 거버넌스

데이터 및 정보가 지속적으로 늘어남에 따라 정보 거버넌스의 중요성도 높아지고 있습니다

사용자가 허용된 정보에만 액세스할 수 있도록 하는 것은 매우 중요한 일입니다

Tableau의 보고 거버넌스는 다음 두 가지 방법을 통해 관리할 수 있습니다 사이트 또는

프로젝트를 통해

Tableau Server는 데이터를 격리하고 다중 테넌트를 지원하는 즉시 활용 가능한 배포

방식을 사용합니다 서버에는 한 개 이상의 사이트가 있을 수 있고 사이트에는 한 개

이상의 프로젝트가 있을 수 있으며 프로젝트에는 한 개 이상의 통합 문서가 있을 수

있습니다 Tableau Server를 사용하면 이와 같은 프로젝트 및 통합 문서를 Tableau에서

사용할 수 있도록 관리하고 모니터링할 수 있습니다 이때 사이트는 Tableau Server의

테넌트가 되며 Tableau Server는 두 사이트 간의 데이터를 격리합니다

이는 다시 말해 다른 사이트에 쿼리를 보낼 수 없음에 따라 사이트 간의 데이터를 격리하는

방벽이 생긴다는 것을 의미합니다 이 프로세스는 뷰 간에 차이니즈 월(Chinese Wall)

로도 불리는 격리 장치를 만듭니다

데이터를 완전히 격리하려는 경우 가장 좋은 방법은 사이트를 만들고 이 사이트에

프로젝트를 만든 다음 프로젝트 및 통합 문서의 사용 권한을 관리하여 액세스를

제어하는 것입니다

사이트를 한 개만 사용하는 경우 여러 개의 프로젝트를 만들 수도 있습니다 프로젝트는

뷰를 격리할 뿐만 아니라 사용 권한이 있는 뷰만 볼 수 있도록 개별 사용자를 제한합니다

그림 6 보고 거버넌스를 간편하게 처리할 수 있도록 도와주는 Tableau 콘텐츠 관리 인터페이스

많은 조직이 판매부와 같이 사업부별로 프로젝트를 만들거나 금융과 같이 논리적인

비즈니스 기능별로 프로젝트를 만드는 방법을 사용합니다 프로젝트를 만들면 사용자

또는 사용자 그룹을 프로젝트와 연결할 수 있으며 프로젝트와 연결되지 않은 사용자는

이 프로젝트의 뷰를 볼 수 없습니다

15

사용자에게 더 많은 구독 제어 권한 제공

구독 기능을 사용하면 관심 있는 콘텐츠를 구독하여 일정에 따라 관련 콘텐츠가 자신의

이메일 받은 편지함에 전송되도록 할 수 있습니다 사용자는 클릭 한 번으로 워크시트

또는 통합 문서를 구독하고 이를 관리할 수 있습니다

그림 7 구독 사용자 인터페이스

변경사항 관리

Tableau는 통합 문서에서 변경사항을 관리할 수 있는 몇 가지 옵션을 제공합니다 변경사항

관리 도구가 이미 있는 조직의 경우 Tableau 통합 문서에서 변경사항을 추적할 때 기존

변경사항 관리 도구를 사용해 주시기 바랍니다 변경사항 관리 도구가 없는 조직의 경우

네트워크에 사용자 폴더를 만들거나 백업 서버에서 별도로 저장되는 야간 백업을 수행하여

수동 변경사항 관리 프로세스를 설정하십시오 위에 언급된 폴더 및 백업은 필요에 따라

복원할 수 있습니다

여느 개발 프로세스와 마찬가지로 작업을 개발 단계에서 생산 단계로 전환하는 과정을

진행할 때에는 테스트 및 승인이 포함된 엄격한 지침을 준수해야 합니다 생산 단계로

전환할 때 사용할 수 있는 가장 간편하고 좋은 방법은 각 생산 프로젝트와 동일한 준비

영역 프로젝트를 만드는 것입니다 준비 프로젝트는 개발 서버 또는 생산 서버에서

직접 설정할 수 있습니다 준비 프로젝트 단계에서 사용자는 새로운 작업을 적절한

준비 영역에 게시하고 인증 및 생산 단계로의 전환을 담당하는 팀에게 후속 조치를

요청합니다 개발 단계에서 Tableau 뷰에 사용된 데이터 원본이 생산 단계에 사용된

데이터 원본과 다를 경우 연결 정보를 변경해야 합니다

16

메타데이터 관리

대다수의 비즈니스 인텔리전스 플랫폼은 메타데이터 기능을 제공한다고 주장하지만

실제로는 엔터프라이즈 전체 모델링 단계부터 시작하거나 메타데이터 기능 자체를

제공하지 않는 경우가 많습니다 Tableau는 IT 부서가 풍부한 메타데이터 계층을

제공하여 더 많은 가치를 이끌어 내고 비즈니스 사용자가 이를 수정 및 확장할 수 있도록

지원하는 혼합식 접근 방식을 지향하고 있습니다 이는 다시 말해 과도한 계층 모델링

없이도 메타데이터를 사용할 수 있다는 것을 의미합니다 Tableau는 대부분의 고객이

Tableau에서 메타데이터 계층을 제공한다는 사실을 모를 정도로 원할성 접근 용이성

투명성 측면에서 뛰어난 메타데이터를 제공하고 있습니다

추출

VizQL 모델

데이터 모델

연결

필터 집계 혼합 역할 테이블 계산

기본 의견설명 계산 별칭 사용자 생성 필드

서버 연결 특성 테이블 조인

그림 8 풍부하면서도 유연한 메타데이터를 구축할 수 있도록 지원하는 Tableau의 유연한 메타데이터 관리 시스템

Tableau의 메타데이터 시스템은 총 3층으로 구성되며 이 중 2개의 계층은 추상화 및

런타임 모델(VizQL 모델)로 구성됩니다 첫 번째 계층인 추상화 계층은 데이터 액세스

방식과 Tableau에서 사용할 데이터에 대한 정보를 저장하는 연결 계층입니다 여기에는

데이터베이스 테이블 뷰 열 조인 또는 데이터 액세스에 사용되는 맞춤 SQL의 특성이

포함됩니다

두 번째 계층은 데이터 모델 계층으로 필드를 수치 및 측정값으로 자동 지정합니다

큐브에 연결 시 큐브 내 메타데이터는 이 필드를 자동으로 읽습니다 관계형 데이터의

경우 Tableau는 지능적인 추론 기능을 활용하여 필드가 수치인지 아니면 측정값인지

파악합니다 데이터 모델은 데이터 집합이나 계산과 같이 사용자가 생성한 필드 또한

추적합니다 Tableau에서 데이터 원본으로 통칭하는 데이터 모델은 독립적으로

운영되며 연결 상태에서 이루어지는 변경사항이 적용되지 않습니다

세 번째 계층은 Tableau 고유의 계층인 VizQL 모델로 구성됩니다 사용자는 VizQL

모델을 사용하여 런타임 중에도 필드 역할 및 집계를 조정할 수 있습니다 예를 들어

사용자는 측정값을 수치로 변경한 다음 한 시나리오에서는 직원의 나이를 측정값으로

사용하여 직원의 평균 나이를 계산하고 다른 시나리오에서는 수치로 변경하여 직원이

연령대에 걸쳐 어떻게 분포되어 있는 확인할 수 있습니다 VizQL 모델을 사용하면 일반

데이터 모델에서는 정의하기 어려운 계산 및 비교 작업을 손쉽게 정의할 수 있습니다

17

Tableau는 추가적인 메타데이터 유연성 또한 제공합니다 사용자는 연결 또는 데이터

모델을 변경하지 않고도 서로 다른 데이터 원본의 데이터를 하나의 혼합 모델에 결합할

수 있습니다 또는 데이터 모델이 다른 데이터 모델의 영향을 받도록 설정할 수도 있으며

특정 연결을 여러 데이터 모델에 사용하거나 특정 데이터 모델을 여러 뷰에 사용하거나

대시보드에서 여러 개의 뷰를 사용할 수도 있습니다

메타데이터의 진정한 가치는 구성 요소를 공유하고 재사용할 수 있는 데 있습니다

사용자는 데이터 원본(연결 및 데이터 모델)을 Tableau Server에 게시하여 통합 문서와

연결할 수 있습니다 이는 다시 말해 마스터 데이터 원본이 데이터 원본을 사용하는 통합

문서에 전파된다는 것을 의미합니다 또한 다른 사용자가 특정 데이터 원본을 토대로

분석을 시작할 수 있으며 데이터 원본을 내보낸 다음 파일로 공유할 수도 있습니다

데이터 모델은 연결과 달리 계산을 재정의하는 등 변경해야 하는 범위가 더 넓으므로

명시적인 변경사항이 있을 때에는 Tableau Desktop에서 이를 변경해야 합니다 항목을

변경하면 Tableau Desktop은 변경사항을 통합 문서의 모든 시트에 자동으로 적용합니다

VizQL 모델은 특정 열의 멤버 이름을 변경하는 등 데이터베이스를 변경해도 아무런

영향이 없지만 Tableau Server는 뷰에 사용된 열을 삭제하거나 이 열의 이름을 변경할

경우 영향을 받습니다 표시되어야 하는 열이 표시되지 않는 경우 VizQL 모델은 이 열을

뷰에서 일시적으로 삭제합니다

모바일 배포

휴대기기를 도입하는 기업이 급격히 늘어나고 있습니다 비즈니스 인텔리전스의 궁극적인

목표는 결정이 내려지고 토론이 이루어지는 곳에서 비즈니스 인텔리전스를 활용할 수

있도록 하는 것입니다 사용자는 노트북 및 컴퓨터가 제공하는 환경을 휴대기기에서도

똑같이 활용할 수 있기를 기대하고 있으며 여기에는 비즈니스 인텔리전스 기능도 포함되어

있습니다

Tableau는 다른 Tableau 솔루션에서 제공하는 강력한 성능과 단순함을 모바일 비즈니스

인텔리전스 분야에서도 제공합니다 Tableau는 모바일 비즈니스 인텔리전스 분야에서

승인 한 번으로 모든 것을 해결할 수 있도록 하는 Author-once 접근 방식을 취하고

있습니다 이는 다시 말해 Tableau Server의 대시보드를 휴대기기뿐만 아니라 컴퓨터의

웹 브라우저에서도 자동으로 사용할 수 있다는 것을 의미합니다 Tableau가 자동으로

기기를 탐지하고 이에 따라 시각적인 결과물과 기능을 최적화하므로 맞춤 대시보드를

개발할 필요가 없으며 기본 iPad 앱 모바일 Safari 모바일 Chrome 및 Android 앱에는

터치에 최적화된 뷰가 표시됩니다

18

그림 9 iPad 및 Android 기기에서 기능 수정 및 게시

Tableau 모바일 앱은 Tableau Desktop 없이도 새로운 뷰를 확인하고 수정하고 만들

수 있는 기능을 제공합니다 사용자는 뷰에서 바로 필드와 필터를 추가하고 뷰 유형을

변경하고 기타 애드혹 분석 작업을 수행할 수 있습니다 수정이 완료되면 사용 권한이

있는 경우에 한해 원본 Tableau 통합 문서에 변경사항을 저장할 수 있습니다

Tableau 모바일 앱은 모든 Tableau Server에 연결이 가능하며 손가락 스크롤 손가락

모으기 및 확대와 같은 기본 터치 제어 기능을 그대로 제공합니다 뷰도 터치 기능이 사용

설정되어 있고 전체 터치 기능을 지원하도록 최적화되어 있으므로 필터 매개 변수 페이지

강조표시 및 끌어서 놓기 작성 작업을 손가락으로 제어할 수 있습니다 Tableau iPad 앱

및 Android 앱 사용자의 경우 터치에 최적화된 콘텐츠 검색 기능과 더불어 통합 문서를

검색하고 즐겨찾기 항목을 저장하고 최근 사용한 콘텐츠를 확인하는 기능 또한 제공됩니다

그림 10 휴대기기에서 사용할 수 있도록 터치 기능이 자동 사용 설정되는 Tableau 대시보드

휴대기기 보안은 많은 조직에게 핵심 우려사항입니다 Tableau Server는 데스크톱에

게재되든 휴대기기에 게재되든 관계없이 데이터 수준 및 사용자 수준 보안을 포함하여

모든 뷰에 동일한 보안을 적용합니다 데이터가 기기에 저장되지 않으므로 기기를

분실하거나 도난 당해도 데이터 보안이 위험에 노출될 가능성은 적습니다

19

배포 모델

Tableau는 데이터 인프라 사용자 부하 및 사용 프로필 기기 전략 그리고 목표에 따라

다양한 방식으로 구성할 수 있습니다 또한 Tableau Server는 개수에 관계 없이 컴퓨터와

클러스터링할 수 있습니다 일반적인 구성에 대한 몇 가지 예는 다음과 같습니다

단순 구성

대부분의 경우 단일 서버를 권장 최소 하드웨어 구성(8 CPU 코어 및 32GB의 주 메모리)

으로 구축하기만 해도 좋은 성능을 발휘할 수 있습니다 이러한 유형의 구성은 규모가 더 큰

배포 또는 부서 서버의 개념을 입증하는 데 유용합니다 Tableau는 각 주요 프로세스를 두

번씩 실행하는 것을 권장합니다 더 나은 가용성을 위해 8-코어 단일 서버에 Tableau Server

배포 시 Data Server 응용 프로그램 서버 VizQL Server 및 백그라운더를 구축하십시오

3-서버(24-코어) 클러스터

사용자 부하가 심한 환경의 경우 추가 서버를 클러스터링해야 합니다

3-서버 구성의 경우 주 서버가 게이트웨이 라이선스 및 검색과 같은 관리 서비스를

호스트하며 다른 2개의 작업 노드에는 VizQLServer 응용 프로그램 서버 백그라운더

리포지토리 및 추출 호스트와 Data Server가 구축됩니다 관리자는 추출 작업량 및

기타 특성에 맞춰 시스템에서 실행하는 프로세스의 수와 유형을 구성할 수 있습니다

HT

TP(S) 서

버

검색

라이선스

게이트웨이

기본 Tableau Server

HT

TP(S) 서

버

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

활성 데이터 엔진

활성 리포지토리

작업 서버 작업 서버

HT

TP(S) 서

버

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

대기 데이터 엔진

대기 리포지토리

그림 11 단순 3-서버 클러스터 구성

HT

TP(S) 서

버

검색 | 라이선스

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

활성 데이터 엔진

활성 리포지토리

기본 Tableau Server

20

5-서버(40-코어) 클러스터데이터 사용량과 사용자 부하가 높은 경우 이를 지원하기 위해 작업용 컴퓨터를 클러스터에 추가할 수 있습니다 데이터 추출을 사용하는 크기가 더 큰 클러스터의 경우 리포지토리와 추출 호스트를 한 컴퓨터에 구축하고 백그라운더를 다른 컴퓨터에 구축하여 VIzQL과 응용 프로그램 서버를 한 작업용 컴퓨터에 구축하는 것이 좋을 수 있습니다 워크로드 프로필에 따라 다른 서버 구성을 사용하시기 바랍니다

게이트웨이VizQL Server x2

응용 프로그램 서버 x2

Data Server x1백그라운더x3

리포지토리

추출 호스트x8

그림 12 데이터 추출이 많은 경우에 최적화된 5-서버 클러스터 구성

High Availability 클러스터Tableau의 High Availability 기능은 IT 조직이 SLA 요구 사항을 준수하고 중단 시간을 최소화할 수 있도록 도와줍니다 Tableau의 High Availability 솔루션은 리포지토리 및 데이터 엔진 구성 요소를 위한 자동 장애 조치 기능을 제공합니다 기본 노드는 게이트웨이 검색 라이선스 및 부하 분산 장치를 지원하며 2개의 추가 노드는 진행 중인 프로세스를 호스트합니다 네 번째 컴퓨터를 백업 기본으로 추가하면 시스템의 안정성을 더 높일 수 있습니다 외부 부하 분산 장치를 구성한 경우 게이트웨이 장애 조치가 자동으로 실행됩니다 이렇게 하면 원활한 장애 조치 기능을 확보하고 데이터 엔진의 워크로드를 개선하여 확장성을 높일 수 있습니다

자세한 내용은 High Availability 백서를 참조하십시오

가상 컴퓨터 또는 클라우드 기반 배포가상 컴퓨터나 클라우드 배포에서 Tableau Server를 구동하는 경우 확장성이나 성능 측면에서 특별히 고려해야 하는 사항은 없습니다 단 각 가상화 플랫폼은 가상 컴퓨터를 확장 가능하고 성능이 높은 토폴로지에 배포하는 데 충분한 관리 인프라를 제공한다는 점을 유념하시기 바랍니다 Tableau Server 가 적절한 컴퓨터 메모리 및 데이터 리소스에 액세스할 수 있도록 가상화 인프라 공급자의 우수 사례를 따르십시오 가상 컴퓨터는 Tableau Server에서 사용할 수 있는 코어의 개수를 가상으로 제한하거나 가상 컴퓨터 자체를 통한 재해 복구 기능을 제공하는 데 사용할 수 있습니다 클라우드에서 Tableau를 구동하는 경우 Tableau Server는 고정 IP 주소가 필요하다는 점을 유념하십시오

21

보안

더 많은 사용자가 더 많은 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 조직이 많아짐에 따라 정보

보안이 핵심적인 우려사항으로 부각되고 있습니다 Tableau Server는 다양하고 복잡한

요구 사항을 충족하면서도 쉽게 구현하고 사용할 수 있는 포괄적인 보안 솔루션을

제공합니다

또한 Tableau는 인증 권한 부여 데이터 보안 및 네트워크 보안을 관리하는

엔터프라이즈급 보안 기능을 제공하고 있습니다 이 두 기능은 조직 내부 환경이든 조직

외부의 인터넷이든 관계없이 광범위하고 다양한 사용자 기반의 요구 사항을 충족할

수 있는 총체적인 솔루션을 제공합니다 Tableau Server는 금융 서비스 정부 및 의료

부문의 엄격한 보안 요구 사항을 모두 통과한 바 있습니다

인증 ndash 액세스 보안

보안의 첫 번째 단계는 바로 사용자의 ID를 구축하는 것입니다 ID는 무단 액세스를

방지하고 각 사용자의 환경을 개별 설정하기 위해 구축됩니다 이 단계는 일반적으로

인증으로 불립니다 인증을 다음 섹션인 권한 부여 - 개체 보안과 홍동하지 마시기

바랍니다

Tableau Server는 몇 가지 유형의 인증을 지원합니다

bull Microsoft Active Directory(SSPINTLM 및 Kerberos)

bull Tableau Server 사용자를 인증하기 위해 IdP(외부 ID 공급자)를 활용하는 SAML

bull 신뢰할 수 있는 인증 Tableau Server와 한 개 이상의 웹 서버 간의 관계를 신뢰할

수 있음

bull 일부 클라우드 기반 서비스 공급자에 대한 OAuth

bull Tableau Server에서 관리하는 기본 인증

Tableau는 관리자가 구성할 수 있는 자동 로그인 시간 제한 기능을 제공합니다

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SAML 인증

SAML은 Tableau Server가 이미 구입한 ID 관리 제품군을 활용할 수 있도록 하는 표준

기반 인증 프로토콜 메커니즘입니다 SAML을 사용하면 기존 ID 공급자가 직접 사용자를

인증하므로 사용자가 이미 동일한 IdP를 사용하여 다른 엔터프라이즈 응용 프로그램에

로그인한 경우 Tableau Server에서 또 다시 로그인 프로세스를 거칠 필요가 없습니다

OAuth 인증

클라우드 기반 솔루션을 사용 및 활용하기 시작하는 기업이 늘어남에 따라 클라우드

리소스에 원활하고 안전하게 액세스하는 방법의 중요성도 높아지고 있습니다 일부

클라우드 기반 데이터 원본의 경우 민감한 데이터베이스 자격 증명을 Tableau Server에

저장하는 대신 제한된 목적에 한하여 Tableau와 데이터 원본 공급자 간에 신뢰 관계를

구축하는 방법을 활용할 수 있습니다 이 신뢰 관계를 통해 사용자는 데이터에 액세스할

수 있게 되며 자격 증명은 데이터 원본 공급자에 의해 안전하게 보관됩니다

Tableau는 OAuth 20 공개-권한 부여 표준에 명시된 대로 이와 같은 보호 연결 방식을

활용하고 있습니다 OAuth 연결은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다

1 보안 민감한 데이터베이스 자격 증명이 Tableau Server에 공개되거나 저장되지

않으며 액세스 토큰을 Tableau만 사용할 수 있습니다

2 편이성 데이터 원본 ID 및 암호를 여러 군데에 삽입할 필요 없이 특정 데이터

공급자에 액세스하는 게시된 모든 통합 문서 및 데이터 원본에 대해 이 데이터

공급자를 대상으로 제공된 토큰을 사용할 수 있습니다

Tableau Server의 OAuth 인증은 Google BigQuery Google 웹 로그 분석 및

Salesforcecom 데이터 원본에서 사용할 수 있습니다

23

인증(역할 및 사용 권한) - 개체 보안

권한 부여는 사용자가 인증된 후 이 사용자가 액세스하고 수행할 수 있는 항목을 정하는

것을 말합니다 권한 부여는 다음 항목을 통해 처리됩니다

1 역할 및 사용 권한

2 라이선스 및 사용자 권한

Tableau에서 역할은 사용자 및 그룹이 게시된 콘텐츠 및 프로젝트와 상호작용하는 방식을

관리하기 위해 콘텐츠에 적용되는 사용 권한의 집합을 의미합니다 데이터 원본 통합 문서

및 뷰와 같이 게시된 콘텐츠는 뷰 만들기 수정 및 삭제와 같은 일반적인 사용 권한 작업을

통해 관리할 수 있습니다 또한 관리자는 금융 사용자와 같은 그룹을 만들어 사용 권한을

더 쉽게 관리할 수 있습니다 프로젝트는 각 프로젝트에 게시된 모든 통합 문서 및 뷰에

대한 기본 사용 권한을 제어합니다 프로젝트는 여러 외부 당사자(다중 테넌트)에 대한

지원이 필요한 단일 서버에서도 사용할 수 있습니다

역할은 기본 사용 권한 구조를 제공하여 사용자를 구분합니다 예를 들어 사용자에게 특정

뷰에 대한 인터액터 권한을 부여하되 이 권한을 일부 콘텐츠로 제한할 수 있습니다 뷰어

역할이 부여된 사용자는 특정 뷰를 볼 수 있지만 뷰를 변경할 수 있는 권한은 없습니다

개체 보안 관리에 활용할 수 있는 매개 변수가 포함된 맞춤 설정은 총 20개가 넘습니다

참고로 이 역할 기반 사용 권한으로는 뷰에 표시되는 데이터를 제어할 수 없습니다

데이터 ndash 데이터 보안

규제 요구 사항을 충족해야 하거나 콘텐츠를 외부에 전달하는 조직을 중심으로 데이터

보안의 중요성이 더욱 강조되고 있습니다 Tableau는 다음 세 가지 방법을 통해 조직이

데이터 보안 요구 사항을 충족하는 데 필요한 유연성을 제공하고 있습니다 바로

데이터베이스에서 단독으로 보안 기능을 구현하거나 Tableau에서 단독으로 보안 기능을

구현하거나 Tableau Server의 사용자 정보에 해당하는 데이터 요소를 데이터베이스에

보관하는 혼합 방식을 만드는 것입니다

Tableau Server에 로그인 시 사용자는 데이터베이스에 로그인하는 것이 아닙니다 이는

다시 말해 데이터베이스에 보안 기능을 구현한 경우 Tableau Server 사용자가 뷰를

확인하려면 데이터베이스에 로그인하기 위한 자격 증명 또한 보유해야 한다는 것을

의미합니다 이 로그인 자격 증명은 뷰를 게시할 때 자격 증명을 삽입하거나 특정 사용자

자격 증명을 요구하는 방식으로 Windows 통합 보안(NT 인증)을 통해 전달할 수 있습니다

Tableau는 사용자 이름 그룹 또는 현재 사용자의 기타 특성을 통해 행 수준의 데이터

보안 기능을 활용할 수 있게 해주는 사용자 필터 기능 또한 제공합니다 사용자 필터는

모든 쿼리에 where 절을 추가하여 데이터를 제한하며 모든 데이터 원본에서 사용할

수 있습니다

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네트워크 ndash 전송 보안

대다수 내부 배포의 경우 전체 네트워크에 액세스하는 것을 방지하면 네트워크를

안전하게 지킬 수 있습니다 하지만 이 경우에도 네트워크 전반에 걸쳐 자격 증명을

안전하게 전송하는 것은 매우 중요합니다 외부 배포의 경우 전송 보안은 민감한 데이터

및 자격 증명을 보호하고 Tableau Server가 악용되는 것을 방지하는 데 핵심적인

역할을 담당합니다

Tableau Server에는 다음 세 개지 기본 인터페이스가 있습니다 참고로 Tableau는

암호를 저장하고 전송하는 것과 관련하여 모든 레이어 및 인터페이스에 걸쳐 특별히

주의를 기울이고 있다는 점을 유념해 주시기 바랍니다

bull 클라이언트-Tableau Server 인터페이스는 표준 HTTP 요청 및 응답을 담당하도록

기본 설정되어 있지만 고객이 제공한 보안 인증서를 사용하면 HTTPS(SSL)용으로

구성할 수 있습니다

bull Tableau Server-데이터베이스는 가능한 경우 기본 드라이버를 사용하며 기본

드라이버를 사용할 수 없는 경우 일반 ODBC 어댑터를 사용합니다

bull Tableau Server 구성 요소 간의 보안 통신은 분산된 배포에 한해서만 사용할 수

있으며 각 서버가 클러스터 내 다른 서버로부터 유효한 요청만 수신할 수 있도록

엄격한 신뢰 모델을 사용합니다

네트워크 전송을 보호하는 것 외에도 모든 사용자 암호 및 자격 증명은 대기 및 전송 시

암호화되며 암호는 일반 텍스트로 저장되지 않습니다 모든 고객은 대기 중인 사용자

데이터를 안전하게 암호화할 수 있도록 고유의 전달 구를 만들어 비공개 키를 맞춤

설정할 수 있습니다

Tableau Server는 위 네트워크 인터페이스 보안 기능 외에도 별도의 추가 안전 장치를

제공합니다 SSL을 사용하지 않을 때에도 다양한 암호화 기술을 사용하여 브라우저에서

서버 계층 리포지토리를 오고가는 데이터를 보호할 수 있습니다 Tableau Server에는

스푸핑 하이재킹 및 SQL 삽입 공격을 방지하며 새로운 위협을 적극적으로 테스트하고

이에 대응할 수 있는 다양한 보안 메커니즘이 내장되어 있습니다

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확장성

Tableau Server는 최대 규모의 기업과 수만에 달하는 사용자를 지원할 수 있을 정도로

뛰어난 확장성을 자랑합니다 Tableau를 광범위하게 배포한 기업으로는 General

Motors Wells Fargo Bank of America eBay Facebook 및 Cisco 등이 있습니다

일례로 대형 부동상 기업인 Ray White는 Tableau를 통해 10000명에 달하는 부동상

중개인에게 보고서를 제공하고 있습니다

Tableau는 무료 온라인 공개 데이터 비주얼리제이션 서비스인 Tableau Public를

제공하기 위해 2009년부터 Tableau 데이터 센터에서 Tableau Server를 최대 규모로

확장하여 구동하고 있습니다 Tableau Public은 단독 노출로 게제된 횟수만 2억 건을

초과하며 지속적으로 성장하고 있습니다

2013년 여름에 출시된 Tableau Online은 Tableau에서 호스트하는 클라우드

분석 솔루션으로 Tableau Server와 동일한 엔터프라이즈급 아키텍처를 기반으로

구축되었습니다 현재 Tableau Online은 1000명이 넘는 고객에게 서비스를 제공하고

있습니다

그림 14 Tableau Public에 인프라를 제공하고자 높은 작업량을 감당할 수 있도록 확장된 Tableau Server

모든 환경은 고유하며 성능을 저해할 수 있는 요소는 매우 다양합니다 Tableau 배포의

확장성에 영향을 미치는 요소로는 다음을 들 수 있습니다

bull 하드웨어 고려 사항 서버 유형 디스크 속도 메모리 양 프로세서 속도 및

프로세스의 개수

bull 아키텍처 서버의 개수 아키텍처 설계 네트워크 속도트래픽 데이터 원본 유형

및 위치

bull 사용 방식 사용자 동시 접속 활동 상호작용 및 캐시 설정

bull 통합 문서 설계 뷰의 개수와 복잡도 혼합 및 계산의 사용 여부

bull 소프트웨어 구성 Tableau Server의 구성 설정

bull 데이터 데이터 구조 볼륨 집계 구체화 및 데이터베이스 성능

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확장성 성능 결과

Tableau의 주기 성능 방법론 및 내부 벤치마크 테스트에 따르면 복잡한 워크로드의

경우 Tableau Server가 거의 선형에 가깝게 확장되는 것을 증명할 수 있습니다 경험

법칙에 따르면 꼼꼼하게 설계된 보고서의 경우 Tableau Server에서 8코어 당 100명의

동시 접속 사용자를 지원할 수 있습니다

Tableau에서 진행한 테스트 및 시스템의 동시 접속 사용자 비율이 10로 추정된다는 고객

사용 예상치를 바탕으로 Tableau는 Tableau Server가 16코어의 단일 노드 클러스터로

1900명의 전체 사용자를 지원하는 수준에서 64코어 전반에 걸쳐 4-노드 클러스터로 5540

명의 전체 사용자를 지원하는 수준으로 확장할 수 있다는 것을 증명한 바 있습니다 이

결과는 사용자의 40가 상호작용을 하는 일반적인 워크로드 믹스에 해당됩니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 190 19002 노드 270 27003 노드 436 43604 노드 554 5540

사용자의 100가 보고서와 상호작용을 하는 활동이 더 많은 워크로드의 경우 동시

접속 사용자 비율이 10라 가정할 때 Tableau Server는 16코어 단일 기본 클러스터를

기준으로 최소 1190명의 전체 사용자에서 기본 클러스터와 64코어 3-노드 작업용

클러스터의 조합을 기준으로 최대 3470명의 전체 사용자를 지원할 수 있습니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 119 11902 노드 206 20603 노드 269 26904 노드 347 3470

Tableau는 Tableau Server의 확장성 테스트를 정기적으로 실시하고 있습니다 가장

최근의 확장성 테스트 결과를 확인하려면 Tableau 고객 담당자에게 문의하십시오

서버 및 프로세스 구성과 관련된 추가 Tableau Server 온라인 도움말 및 자습서 링크를

확인하려면 이 문서의 끝에 있는 참고자료 섹션을 확인하십시오

27

성능

특정 보고서의 성능은 다양한 요소에 따라 좌우됩니다 기존 비즈니스 인텔리전스 보고서

개발 프로세스의 경우 일반적으로 개발팀에서 보고서의 구조를 구축하고 레이아웃 쿼리

및 뷰를 최적화하여 특정 성능 임계값을 산출하는 데 몇 주가 걸리곤 했습니다

쿼리를 사전 정의하고 최적화하는 기존 접근 방식과 달리 Tableau는 고유의 VizQL 기술을

통해 보고서 생성에 설명이 가능하고 신속하며 반복적인 접근 방식을 적용합니다 Tableau

는 사용자가 답을 얻으려는 질문을 바탕으로 사용자를 대신하여 최적화된 쿼리를 필요한

만큼 다시 생성하거나 쿼리를 다시 실행합니다

모든 서버 환경은 고유하며 성능에 영향을 미치는 다양한 변수가 있습니다 이러한

변수로는 다음을 들 수 있습니다

bull 디스크 속도 메모리 코어와 같은 하드웨어 세부정보 및 배포에 사용하는 서버의 개수

bull 네트워크 트래픽

bull 통합 문서의 복잡도 동시 접속 사용자의 활동 및 데이터 캐싱과 같은 사용 요소

bull 각 서버 프로세스에서 구동 중인 프로세스의 수와 같은 Tableau Server 구성 설정

데이터 볼륨 데이터베이스 유형 및 데이터베이스 구성과 같은 데이터 고려사항

64-비트 Tableau Server

규모가 큰 생산 배포에서 최상의 성능을 발휘하려면 64-비트 운영체제를 배포하고

Tableau Server 64-비트 버전을 설치하는 것이 좋습니다 64비트 환경에서 Tableau는

32비트 아키텍처에서 허용하는 것보다 훨씬 많은 메모리를 사용할 수 있습니다 8코어

컴퓨터의 경우 32GB 또는 RAM을 사용하는 것이 최소 권장 하드웨어 사양이지만 RAM

을 추가로 구입할 수 있는 경우 실제로는 경험 법칙에 따라 뛰어난 성능을 발휘할 수

있도록 컴퓨터에 코어 당 8GB를 설치하는 것이 좋습니다

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성능 기록기로 셀프 서비스 성능 심사

성능에 영향을 미치는 다양한 변수를 감안하면 관리자 및 사용자를 지원하는 Tableau

Server 관리 도구 중 하나인 Tableau 성능 기록기를 사용하는 것이 좋습니다 서버

또는 통합 문서의 성능 문제를 진단하는 것은 어려운 일입니다 대부분의 경우 통합

문서는 대부분 사용자의 조인 방식 통합 문서에 끌어다 놓은 필드 통합 문서의 데이터

바인딩과 같은 요소에 의해 성능이 저하됩니다 Tableau 성능 기록기를 사용하면 서버

관리자를 통해서든 데스크톱 웹 브라우저 또는 휴대기기 사용자를 통해서든 성능

메트릭을 수집하여 통합 문서의 성능을 프로파일링할 수 있습니다

그림 15 Tableau 성능 기록기 요약

성능 기록기는 통합 문서 데이터 연결 및 쿼리의 성능 문제를 신속하게 파악하는 데

도움이 됩니다 예를 들어 기록기는 데이터 원본에 연결하거나 쿼리를 실행하거나

비주얼리제이션을 만드는 데 걸린 시간을 기록합니다 이렇게 하면 시스템에 내장된

관리자 및 최종 사용자 도구를 통해 통합 문서 설계의 문제를 파악할 수 있습니다

사용자 대응 속도를 높여주는 최적화된 데이터 추출 기능

Tableau의 데이터 추출 기능은 원래 데이터 파일의 크기와 비교하여 차지하는 공간이

상대적으로 적은 데이터 파일을 생성합니다 Tableau는 특히 텍스트 값이 포함된 데이터의

파일 크기를 줄이는 데 최적화된 압축 기술을 활용합니다 이 기술은 쿼리 계산 필터링뿐만

아니라 궁극적으로는 렌더링을 수행할 때 높은 성능을 발휘할 수 있도록 해줍니다

또한 보고서에서 사용하지 않는 필드를 숨겨 데이터 추출을 최적화하면 데이터 추출이

최적화됨에 따라 성능도 향상됩니다

29

안전한 공유 세션을 통해 워크로드 절감

보고서를 읽는 사람이 주로 사용자뿐인 경우 Tableau는 적절한 사용 권한을 충족하는지

여부를 확인한 후 이 데이터를 모든 사용자와 안전하게 공유합니다 이렇게 하면 읽기 전용

데이터에 대한 응답 시간을 개선하고 서버의 워크로드를 최소화하고 사용자의 확장성을

제고할 수 있습니다 이와 같은 동적 프로세스를 활용하면 환경을 안전하게 유지하는 것과

동시에 요청에 따른 세션 확장을 한층 더 개선할 수 있습니다

실시간 데이터 상호작용을 가능하게 하는 로컬 렌더링

웹 및 모바일 작성 기능은 사용자의 컴퓨터 또는 기기에서 데이터를 렌더링하는 HTML5

기능을 활용합니다 이때 보고서나 Viz를 실행하기 위해 ActiveX Java 또는 Flash를

설치할 필요는 없으며 브라우저가 뷰를 렌더링하므로 서버와 데이터를 주고받는 횟수도

줄어듭니다 또 서버의 부하가 감소함에 따라 서버의 확장성이 개선되며 궁극적으로는

렌더링을 1초 미만 내로 제공할 수 있어 사용자가 자료를 더 쉽게 통찰할 수 있습니다

최적화된 뷰를 지원하는 대시보드 렌더링

대시보드의 뷰가 독립된 데이터 원본을 사용하는 경우 Tableau는 쿼리가 완료될 때마다

뷰를 로드하여 대시보드의 로드 시간을 최소화합니다 또 쿼리가 반환되면 Tableau

는 비주얼리제이션이 즉각적으로 렌더링될 수 있도록 데이터 레이아웃 및 기타 계산을

최적화합니다 물론 쿼리의 복잡도나 컴퓨터의 리소스가 원활하게 활용되지 못하는

경우와 같이 그 외에도 다양한 요소가 성능에 영향을 미칠 수 있습니다

시스템 관리

시스템 거버넌스 프로세스 및 Tableau Server 관리자의 역할은 대부분 다른 응용

프로그램과 유사합니다 단 Tableau Server의 경우 관리자에게 시스템 또는 콘텐츠

관리자 역할을 부여할 수 있습니다 시스템 관리자는 Tableau Server 내 모든

소프트웨어 및 기능에 액세스할 수 있는 권한을 보유합니다 시스템 관리자는 선택한

사용자에게 지정된 그룹의 사용자 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결을 관리하는

콘텐츠 관리자의 역할을 부여할 수 있습니다 이렇게 하면 각 그룹은 각자의 요구 사항에

따라 그룹을 더 효율적으로 관리할 수 있습니다

관리자가 담당해야 하는 핵심 영역은 다음과 같습니다

bull 소프트웨어 설치

bull 소프트웨어 업그레이드

bull 성능 서버 활용도 시스템 튜닝 모니터링

bull 보안 백업 복원 및 변경사항 관리를 지원하는 프로세스

bull 사용자 그룹 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결 관리

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Tableau는 매우 뛰어난 유연성을 자랑하고 수만명에 달하는 사용자를 지원할 수 있지만

서버 관리자의 작업을 처리하는 데에는 많은 시간이 걸리지 않습니다 실제로 초기

설정 후 대부분의 조직은 Tableau Server 관리에 시간을 거의 할애하지 않습니다

서버 관리에 소요되는 시간은 사용자 수 사용자 변경 빈도 및 관리자가 사용자 지원을

제공하는지 여부에 따라 달라집니다

결론

Tableau Server는 IT 담당자 및 관리자의 보안 확장성 및 아키텍처 요구 사항을

충족하는 강력한 인프라를 제공하며 비즈니스 규모에 맞춰 확장할 수 있는 유연한 배포

옵션 또한 제공합니다 Tableau Server를 사용하면 다양한 데이터베이스 및 인메모리

분석에 라이브 연결하여 데이터 아키텍처를 더 쉽게 결정할 수 있습니다 무엇보다

Tableau Server를 사용하면 IT 관리자가 대시보드를 만들거나 업데이트 주기를 관리할

필요가 없어 전략적인 IT 작업에만 집중할 수 있도록 해줍니다

Tableau는 오늘날의 비즈니스가 요구하는 셀프 서비스가 가능하고 신속하고 빠르며

실제로 기업에서 바로 사용할 수 있는 비즈니스 분석 솔루션을 제공합니다

참고자료

이 백서의 주제와 관련된 더욱 자세한 내용은 다음을 참조하세요

온라인 도움말 Tableau Server 관리자 가이드

온라인 도움말 Tableau Server 컴퓨터 및 프로세스 구성 가이드

기술 자료 Tableau Server 성능 모니터링

기술 자료 Tableau Server 성능 최적화

백서 Rapid-Fire 비즈니스 인텔리전스

백서 Tableau Server 보안 버전 8

백서 인메모리 또는 실제 데이터 중 무엇을 선택해야 하나요

백서 Tableau 메타데이터 모델

백서 Tableau Server의 확장성 설명

백서 클라우드에서의 Tableau Online 보안

Tableau Drive ndash 분석 문화를 확장하는 방법

Gartner Tableau를 2014 Magic Quadrant의 리더로 선정

5

다음 그림은 Tableau Server의 아키텍처를 나타냅니다

게이트웨이 게이트웨이부하 분산 장치

데스크톱 브라우저 모바일

응용 프로그램 서버

VizQL ServerData Server

빠른 데이터 엔진

SQL 커넥터

MDX 커넥터 리포지토리

큐브파일데이터 마트

데이터 웨어하우스

기본 구성 요소

데이터 커넥터

고객 데이터

그림 2 Tableau Server 아키텍처는 빠르고 유연한 배포를 지원합니다

고객 데이터를 시작으로 하는 Tableau Server의 각 계층에 대한 설명은 아래를 참조하세요

데이터 계층

Tableau의 가장 기본적인 특징 중 하나는 바로 사용자가 선택한 데이터 아키텍처를

지원한다는 점입니다 Tableau를 사용하면 데이터를 Tableau 소유의 단일 시스템 또는

기타 단일 시스템에 저장할 필요가 없습니다 대다수 조직의 데이터 환경은 데이터

웨어하우스와 데이터베이스가 사내 또는 클라우드에 뒤섞여 있고 큐브 및 Excel과 같은

플랫 파일이 아직도 상용되는 등 이기종으로 구성되어 있습니다 Tableau는 이기종

데이터 환경의 모든 구성 요소와 연동되므로 사용자가 원하지 않는 이상 데이터를

메모리 내로 이동할 필요가 없습니다 기존 데이터 플랫폼의 속도가 빠르고 확장성이

뛰어난 경우 플랫폼을 교체하지 않아도 데이터베이스를 활용하여 원하는 질문에 대한

답을 얻을 수 있으며 그렇지 않은 경우 Tableau에서 제공하는 간단한 업그레이드

옵션을 통해 데이터가 Tableau 인메모리 데이터 엔진에서 빠르게 작동하고 응답하도록

업그레이드할 수 있습니다

API

6

데이터 커넥터

Tableau에는 Microsoft Excel SQL Server Google BigQuery Amazon Redshift

Oracle SAP HANA Salesforcecom Teradata Vertica Cloudera 및 Hadoop

과 같은 데이터 출처에 최적화된 데이터 커넥터가 40개 이상 포함되어 있으며 새로운

데이터 커넥터도 정기적으로 추가되고 있습니다 또한 커넥터가 없는 시스템을 위한

일반 ODBC 커넥터도 포함되어 있습니다 Tableau는 라이브 연결과 인메모리 이렇게

두 가지의 데이터 상호작용 모드를 제공합니다 라이브 연결과 인메모리 연결 모드는

원하는 대로 선택하여 전환할 수 있습니다

라이브 연결 Tableau 데이터 커넥터가 모든 데이터를 가져오는 대신 원본 데이터베이스에

직접 동적 SQL 또는 MDX 문을 전송하여 기존 데이터 인프라를 활용합니다 Vertica와

같이 빠르고 분석에 최적화된 데이터베이스를 구입한 경우 데이터에 실시간으로 연결하면

별도의 비용을 투자할 필요 없이 기존 데이터 인프라의 장점을 활용할 수 있습니다 라이브

연결의 경우 정보 데이터가 원본 시스템에 남아있으며 쿼리의 집계 결과가 Tableau로

전송됩니다 이는 다시 말해 Tableau에서 무제한의 데이터를 효율적으로 활용할 수 있다는

것을 의미합니다 Tableau는 세계 최대 규모를 자랑하는 여러 데이터베이스의 프런트엔드

분석 클라이언트이며 Tableau의 모든 커넥터는 각 데이터 원본의 고유한 특성을 십분

활용할 수 있도록 최적화되어 있습니다

인메모리 Tableau는 속도가 빠르고 64비트에서도 사용할 수 있으며 분석에 최적화된

열 형식의 인메모리 데이터 엔진을 제공합니다 데이터를 연결한 다음 한 번만 클릭하면

데이터를 추출하여 Tableau의 메모리 내로 가져오고 최대 100배 빠른 속도로 쿼리를

수행할 수 있습니다 Tableau 데이터 엔진은 보급형 하드웨어에서도 수천만 줄에

달하는 데이터에 대한 쿼리에 신속하게 응답할 수 있도록 사용자의 전체 시스템을 십분

활용하며 디스크 저장소 뿐만 아니라 RAM이나 캐시 메모리에도 액세스할 수 있으므로

시스템의 메모리 양이 적어도 걱정할 필요가 없습니다 또 Tableau 데이터 엔진은 전체

데이터 집합을 메모리에 로드하지 않아도 최고의 성능을 발휘합니다

7

Tableau Server 구성 요소

Tableau Server 작업은 다음 네 가지 서버 프로세스를 통해 처리됩니다

응용 프로그램 서버 응용 프로그램 서버 프로세스(wgserverexe)는 Tableau Server 웹

및 모바일 인터페이스의 콘텐츠 검색 서버 관리 및 사용 권한 작업을 처리합니다 Tableau

Server 세션(workgroup_session_id)은 사용자가 클라이언트 기기에서 뷰를 열면 시작됩니다

이 세션의 기본 시간 제한은 관리자가 손쉽게 구성할 수 있습니다 응용 프로그램 서버

프로세스는 확장성 및 가용성 요구 사항에 따라 2개 이상 실행할 수 있습니다

VizQL Server 응용 프로그램 서버의 인증이 완료되면 사용자는 뷰를 열 수 있습니다

클라이언트가 VizQL 프로세스(vizqlserverexe)에 요청을 보내고 이어서 VizQL 프로세스가

데이터 원본에 직접 쿼리를 보내면 결과 집합이 이미지로 렌더링되어 사용자에게 표시됩니다

대부분의 경우 Tableau Server는 서버의 부하를 줄이기 위해 클라이언트 측 렌더링 및 캐싱을

활용합니다 또한 각 VizQL Server는 고유의 캐시를 보유하고 있으며 이 캐시는 다양한

사용자가 공유할 수 있습니다 VizQL Server 프로세스는 확장성 및 가용성 요구 사항에 따라 2개

이상 실행할 수 있습니다

Data Server 메타데이터 관리의 기존 접근 방식과 달리 Tableau Data Server는 IT 부서가

모니터링 메타데이터 관리 및 제어를 수행하고 비즈니스 사용자가 셀프 서비스 분석을 수행할 수

있도록 IT 관리자를 지원하는 데 핵심적인 역할을 담당합니다 Tableau Data Server는 Tableau

데이터 원본을 중앙집중식으로 관리 및 보관할 수 있도록 지원할 뿐만 아니라 셀프 서비스 분석

배포 시 최종 사용자가 신뢰할 수 있는 데이터에 안전하게 액세스할 수 있도록 해줍니다 Tableau

Data Server를 사용하면 연결 드라이브 및 데이터 액세스를 위한 데이터 원본 필터와 같은

메타데이터를 중앙집중식으로 관리할 수 있습니다 또한 IT 부서가 특정 AD 그룹에 따라 데이터

원본에 대한 사용 권한을 관리할 수 있도록 데이터 원본에 특정 권한을 부여할 수도 있습니다

관리 환경에서 데이터에 쉽게 액세스할 수 있는 사용자는 정의 계산 및 그룹을 정의하고 게시하는

유연성을 발휘할 수 있으며 이를 조직 내 모든 사용자 또는 Tableau Desktop 사용자가 공유 및

활용하여 각자의 계산 정의 및 그룹을 만들고 프로비저닝할 수 있습니다

게시된 데이터 원본은 다음을 기반으로 제공됩니다

bull Tableau 데이터 엔진에서 추출

bull 라이브 연결(큐브는 라이브 연결 시 지원되지 않음)

Data Server에 대한 자세한 내용은 아래 데이터 전략 섹션을 참조하십시오

백그라운더 백그라운더는 예정된 추출 작업을 새로 고치고 알림을 전송하며 다른 백그라운드

작업을 관리합니다 백그라운더는 백그라운드 작업을 최대한 빨리 완료할 수 있도록 사용

가능한 모든 CPU를 활용하게 설계되었습니다

8

게이트웨이부하 분산 장치

게이트웨이는 요청이 다른 구성 요소로 이동하도록 경로를 지정합니다 클라이언트에서

전송한 요청은 먼저 외부 부하 분산 장치(외부 부하 분산 장치가 구성된 경우) 또는

게이트웨이를 경유한 다음 적절한 프로세스로 이동하도록 경로가 지정됩니다 외부 부하

분산 장치가 없으며 특정 구성 요소에 여러 개의 프로세스가 구성된 경우 게이트웨이는

부하 분산 장치의 역할을 담당하며 요청을 프로세스에 분산합니다 단일 서버 구성의

경우에는 모든 프로세스가 게이트웨이 또는 주 서버에서 대기합니다 분산 환경의 경우

실제 컴퓨터 1대는 주 서버로 지정되며 다른 컴퓨터는 프로세스를 개수에 관계 없이

실행할 수 있는 작업 서버로 지정됩니다 참고로 Tableau Server는 항상 1대의 컴퓨터만

주 서버로 사용합니다

클라이언트 웹 브라우저 및 모바일 앱

Tableau Server의 상호작용이 가능한 대시보드는 웹 또는 모바일 브라우저에서 공간을

전혀 차지하지 않는 HTML5를 통해 제공되거나 기본 모바일 앱을 통해 제공됩니다 이때

보고서나 Viz를 실행하기 위해 ActiveX Java 또는 Flash를 설치할 필요는 없으며 플러그

인이나 도우미 응용 프로그램을 설치할 필요도 없습니다 Tableau Server는 다음을

지원합니다

bull 웹 브라우저 Internet Explorer Firefox Chrome 및 Safari

bull 모바일 Safari 모바일 Safari에서 터치에 최적화된 뷰를 자동으로 제공

bull iPad 앱 터치에 최적화된 뷰 콘텐츠 검색 및 수정을 제공하는 기본 iPad 응용

프로그램

bull Android 브라우저 Android 브라우저에서 터치에 최적화된 뷰를 자동으로 제공

bull Android 앱 터치에 최적화된 뷰 콘텐츠 검색 및 수정을 제공하는 기본 Android

응용 프로그램

클라이언트 Tableau Desktop

Tableau Desktop은 뷰 보고서 대시보드를 매우 신속하게 생성하여 Tableau Server에

대량으로 게시할 수 있는 비즈니스 분석 작성 환경입니다 Tableau Desktop은 보고서

작성자가 여러 개의 데이터 원본을 연결하고 관계를 파악하고 대시보드를 만들고

메타데이터를 수정하여 최종적으로는 완료된 통합 문서 또는 데이터 원본을 Tableau

Server에 게시할 수 있도록 해줍니다 Tableau Desktop을 사용하면 추출 형태로

게시되었든 라이브 연결로 게시되었든 Tableau Server에 게시된 모든 통합 문서를

열거나 게시된 모든 데이터 원본에 연결할 수 있습니다

Tableau Desktop은 Windows 및 Mac 데스크톱에서 모두 구동됩니다

9

맞춤화 및 확장성

Tableau는 심층적이고 복합적인 엔터프라이즈 통합을 위한 강력한 확장 프레임워크를

지원합니다 자료가 풍부한 Tableau 비주얼리제이션 통합에서 엔터프라이즈 포털 응용

프로그램에 이르기까지 전 제품에 걸쳐 구현되어 있는 확장성은 원하는 모든 데이터를

출처에 관계없이 Tableau 지원 형식으로 가져오고 지속적으로 확장되고 있는 표준 기반

RESTful API를 통해 서버 자동화를 구현할 수 있도록 해줍니다

자바스크립트 API

Tableau의 자바스크립트 API를 사용하면 Tableau 시각화를 단순히 삽입하는 데 그치지

않고 웹 응용 프로그램에 완전히 통합할 수 있습니다 자바스크립트 API에서 사용하는

이벤트 기반 아키텍처는 사용자 작업의 왕복 제어 및 Tableau 비주얼리제이션에 대한

유연성을 제공합니다 자바스크립트 API를 사용하면 사용자 상호작용을 완벽하게

제어할 수 있을 뿐만 아니라 자바스크립트 API 없이는 결합이 불가능한 기능을 결합할

수 있습니다

예를 들어 사용자의 기업에서 몇 가지 비즈니스 응용 프로그램 라인과 대시보드

보고서를 연결하는 웹 포털을 운영하고 있다고 가정해 보겠습니다 사용자가 이 웹

포털을 간편하게 사용할 수 있으려면 모든 응용 프로그램에 걸쳐 동일한 UI를 사용하는

것이 좋습니다 자바스크립트 API를 사용하면 버튼 및 기타 제어 기능을 원하는

스타일로 만들어 Tableau 대시보드의 요소를 제어할 수 있습니다

그림 3 웹 응용 프로그램 내에서 Tableau 대시보드 통합에 자바스크립트 API를 사용한 예

10

데이터 추출 API

Tableau는 다양한 데이터 원본에 대한 직접적인 지원 및 연결 방법을 제공합니다 하지만

상황에 따라서는 Tableau에서 작업을 진행하기 전에 다른 응용 프로그램의 데이터를

전처리하거나 액세스 및 어샘블해야 하는 경우가 있습니다 Tableau 데이터 추출 API를

사용하면 개발자가 직접 프로그램을 작성하여 데이터 원본에 액세스하고 TDE(Tableau

데이터 추출)에 프로세스할 수 있습니다 TDE 파일은 기본적으로 Tableau Desktop에서

사용하거나 동일한 API를 통해 Tableau Server에 게시할 수 있습니다 개별 사용자는

Tableau Server에 게시된 TDE를 웹 작성 기능과 함께 사용하거나 Tableau Desktop에서

사용할 수 있습니다 데이터 추출 API는 32-비트 및 64-비트용 CC++ Java 및 Python

과 모두 연동되며 개발자는 Windows 및 Linux 플랫폼에서 데이터 추출 API를 사용할 수

있습니다

REST API

Tableau Server REST API를 사용하면 HTTP를 통해 Tableau Server 엔티티를

프로그래밍 방법으로 만들고 읽고 업데이트하고 삭제하고 관리할 수 있습니다 이 API

는 Tableau Server 내 데이터 원본 프로젝트 통합 문서 사이트 사용자 및 사이트의

배경 기능에 간단하게 액세스할 수 있도록 도와줍니다 사용자는 이러한 액세스를

활용하여 맞춤 응용 프로그램을 만들거나 Tableau Server 리소스를 통해 상호작용

스크립트를 작성할 수 있습니다

데이터 전략

데이터 인프라 요구 사항과 이에 맞는 솔루션은 조직에 따라 다릅니다 Tableau는 각

조직의 선택을 존중하며 기존 데이터 전략을 다음 두 가지 주요 방법에 접목합니다

첫 번째 방법은 Tableau가 데이터 저장소에 직접 연결하거나 인메모리로 작동하는

방법이며 두 번째 방법은 Tableau가 지속적으로 늘어나는 데이터 원본과 연동하는

것입니다

다양한 데이터 원본에 액세스

가장 기본적인 방법은 대형 데이터 웨어하우스 데이터 마트 플랫 파일에 관계없이

Tableau를 단일 데이터 원본에 단일 뷰로 연결하는 것입니다 이때 뷰는 연결된 데이터

원본 내에 있는 여러 개의 테이블을 조인할 수 있으며 다음과 같은 데이터 원본을 사용할

수 있습니다

bull 관계형 데이터베이스 ndash SQL Server Oracle Teradata DB2 및 Vertica와 같은

관계형 데이터베이스에서 단일 스키마 내에 여러 개의 테이블 조인 가능

bull 클라우드 기반 비즈니스 응용 프로그램mdash Google 웹 로그 분석 및 Salesforce

bull 클라우드 데이터 웨어하우스 ndash Google BigQuery 및 Amazon RedShift 여러 개의

테이블 조인 가능

11

bull 다차원(OLAP 또는 큐브) 데이터베이스 ndash SQL Server Analysis Services 및 Essbase

bull Access MDB 파일 ndash Access 데이터베이스 내에 있는 여러 개의 테이블 조인 가능

bull Excel 스프레드시트 ndash 스프레드시트의 각 탭이 테이블 1개로 처리되며 관계형

데이터베이스 테이블처럼 여러 개의 탭 조인 가능

bull 플랫 파일 ndash 동일한 구분 기호(쉼표 탭 파이프 등)가 사용되었으며 동일한

Windows 폴더에 있는 파일의 경우 데이터베이스 내에서 개별 테이블로 처리 가능

사용자는 데이터베이스에서 지원하는 모든 테이블 간 조인 방식을 정의할 수 있습니다

Oracle SQL Server 또는 Teradata와 같이 필요한 모든 데이터가 한 DBMS(데이터베이스

관리 시스템) 내에 있는 경우 DBA(데이터베이스 관리자)가 다양한 스키마의 데이터를

활용하여 데이터베이스를 만들거나 사용자가 맞춤 SQL을 통해 데이터의 논리 뷰를 만들 수

있습니다

데이터는 트랜잭션(세 번째 네 번째 또는 다섯 번째 일반 형식) 비정규화된 플랫 형식

별모양 스키마 및 눈송이 스키마 등 어떤 구조로도 보관할 수 있습니다 Tableau Server

와 Desktop의 뷰 성능은 데이터베이스 기본 구조의 속도에 직접적인 영향을 받습니다

대부분의 경우 다차원 데이터베이스가 가장 뛰어난 성능을 발휘하지만 별모양 스키마가

명료하게 구성된 관계형 데이터베이스나 분석에 최적화된 데이터베이스의 경우 대개

고도로 정형화된 트랜잭션 중심의 데이터베이스보다 뛰어난 성능을 발휘합니다

효율성 확보 및 오프라인 액세스를 위해 추출된 데이터 활용

Tableau는 데이터에 직접 연결하거나 데이터를 메모리 내로 가져올 수 있습니다 속도가

빠르며 분석에 최적화된 데이터베이스를 구입한 경우 Tableau는 기존 데이터베이스의

장점을 활용할 수 있도록 데이터를 최적화된 커넥터로 직접 연결합니다 트랜잭션

데이터베이스 상에 구축된 데이터 아키텍처를 사용 중이거나 핵심 데이터 인프라에

워크로드가 할당되는 것을 방지하려는 경우 분석에 최적화된 인메모리 데이터 저장소를

제공하는 Tableau 데이터 엔진을 사용하십시오 두 옵션은 매우 간단하게 전환할 수

있습니다

기본적으로 Tableau는 사용자가 분석을 변경할 때마다 데이터베이스에 새로운 쿼리를

발급하여 실시간 환경을 제공합니다 이 방법은 나름의 장점을 가지고 있지만 데이터

집합이 너무 크거나 데이터 원본이 성능을 제대로 발휘하지 못하거나 오프라인인 경우

문제를 야기할 수 있습니다 데이터가 지속적으로 변경되지 않는 경우 실시간 쿼리는

불필요한 워크로드를 초래합니다

12

Tableau는 이러한 경우를 위해 시작 쿼리의 데이터를 가져와 사용자의 로컬 컴퓨터에

저장하는 추출 기능을 제공하고 있습니다 추출된 데이터는 고도로 압축되었으며

데이터를 신속하게 가져올 수 있는 구조로 구성된 Tableau의 열 형식 데이터베이스에

저장됩니다 데이터는 다차원 데이터베이스(큐브)를 제외한 모든 데이터베이스

유형에서 추출할 수 있습니다

Tableau 데이터 추출을 활용하면 데이터베이스에 쿼리를 다시 보내는 시간을 줄여

사용자 경험을 크게 개선할 수 있습니다 또한 궁극적으로는 데이터 추출을 통해

데이터베이스 서버에서 중복되는 쿼리 트래픽을 줄일 수도 있습니다 데이터 추출은

업무 시간 쿼리를 처리할 수 있는 리소스가 없으며 작업량이 많은 트랜잭션 시스템에

매우 효과적인 솔루션입니다 추출된 데이터는 매일 밤 새로 고침할 수 있으며 업무 시간

중에는 오프라인으로 사용할 수 있습니다 데이터에 오프라인으로 액세스하는 기능은

출장 중이거나 네트워크에 연결할 수 없는 사용자에게 매우 유용합니다

추출된 데이터는 고정된 개수의 기록 전체 기록의 특정 백분율 또는 데이터 필터링에

기초하여 데이터의 하위 집합을 구성할 수도 있습니다 뿐만 아니라 데이터 엔진은

기존에 추출한 데이터를 새 데이터로 업데이트하는 증분 추출 또한 수행할 수 있습니다

추출된 데이터의 하위 집합은 개발 시간을 단축하는 데 도움이 됩니다 개발자의 경우

크기가 작은 데이터 하위 집합을 활용하여 시각 응용 프로그램을 구축하면 변경사항이

있을 때마다 쿼리에 대한 응답이 올 때까지 기다릴 필요가 없습니다

데이터 추출은 패키지 통합 문서를 공유할 때에도 필요합니다 Tableau의 패키지 통합

문서(twbx 파일 유형)에는 패키지 통합 문서를 휴대하고 다른 Tableau 사용자와 공유할

수 있도록 만드는 데 사용된 모든 데이터가 포함되어 있습니다 패키지 통합 문서는

Tableau Server의 보안 절차를 거칠 필요가 없으며 정적 데이터만으로도 상호작용이

가능한 환경을 제공하는 Tableau Reader를 통해서도 공유할 수 있습니다

사용자가 추출 데이터를 사용하여 통합 문서를 게시하면 여기에 사용된 추출 데이터도

게시되며 이후 통합 문서와의 상호작용을 진행할 때에는 실제 데이터를 요청하는

대신 추출된 데이터가 사용됩니다 참고로 원하는 경우 추출 데이터 자동 새로 고침을

요청하도록 통합 문서를 설정할 수 있습니다

마지막으로 데이터 추출 작업은 임시 디스크 공간을 많이 차지할 수 있다는 점을

유념하십시오 이에 대한 예로는 팩트 테이블이 매우 길고 수치가 매우 많으며 각

차원마다 매우 긴 설명 필드가 있는 별모양 스키마를 들 수 있습니다

13

데이터 거버넌스 Tableau Data Server

올바른 데이터를 조직 내에서 이 데이터가 필요한 사람에게 적시에 전달하는 것은 IT

조직에게 매우 중요한 일입니다 많은 사용자가 엄격한 IT 거버넌스 정책에도 불구하고

신속한 분석을 위해 중요한 분석 문서를 자신의 데스크톱에 저장하거나 클라우드를

활용하곤 합니다 셀프 서비스 환경에서 데이터 거버넌스는 보안을 유지하면서도

사용자가 원하는 답을 찾을 수 있도록 지원해야 합니다

Tableau Server의 구성 요소인 Tableau Data Server는 Tableau 데이터 추출을 공유하고

중앙집중식으로 관리하고 공유 프록시 데이터베이스에 연결할 수 있도록 지원합니다

Tableau Data Server는 IT 부서로 하여금 완벽하게 측정 및 관리되었으며 데이터

거버넌스를 준수하는 데이터 원본을 Tableau Server 사용자에게 제공하고 추출된 데이터가

중복되거나 통합 문서 간 데이터 연결이 중복되는 경우는 방지할 수 있도록 해줍니다 이는

다시 말해 조직이 다음을 중앙집중식으로 관리할 수 있다는 것을 의미합니다

bull 데이터 연결 및 조인

bull 계산된 필드(예 수익의 기본적인 정의)

bull 필드에 대한 정의

bull 집합 및 그룹

bull 사용자 필터

뿐만 아니라 사용자는 새로운 데이터를 혼합하거나 새 정의를 만들어 데이터 모델을

확장하고 새로 정의된 데이터 모델을 생산 과정에 신속하게 전달함으로써 셀프 서비스

환경과 유연성을 확보할 수 있습니다 이렇게 하면 중앙집중식으로 관리되는 데이터는

변경되지 않지만 사용자는 유연성을 유지할 수 있게 됩니다

데이터 원본은 다음 두 가지 유형으로 게시할 수 있습니다

1 Tableau 데이터 추출 사용자가 게시된 추출 데이터에 직접 연결할 수 있습니다 핵심

시스템의 부하를 줄이고 사용자에게 신속한 셀프 서비스 분석 기능을 제공하려는

조직의 경우 이 접근 방식을 선택하는 것이 좋습니다 중앙집중식 데이터 추출은

조직에 서로 단절된 데이터 사일로가 늘어나는 것 또한 방지해 줍니다 추출 데이터를

게시할 때마다 한번씩 데이터를 새로 고치도록 예약하면 조직 내 모든 사용자가 공유

데이터 및 정의를 변경하지 않아도 최신 상태의 데이터를 사용할 수 있습니다

2 공유 프록시 연결 프록시 데이터베이스 연결을 통해 사용자가 실제 데이터에 직접

연결할 수 있습니다 이는 다시 말해 각 사용자가 별도의 연결을 설정할 필요가

없어 데이터 작업을 더욱 손쉽게 시작할 수 있다는 것을 의미합니다 데이터베이스

드라이버를 설치할 필요도 없으므로 IT 부서가 드라이버를 배포하고 업데이트해야

하는 부담도 줄어듭니다

Tableau 데이터 추출

실제 데이터 연결

데이터 원본

데이터 원본

중앙집중식 추출Tableau Data Server를 사용하면 데이터 및 메타데이터를 모두 포함한 데이터 추출을 관리할 수 있습니다

공유 프록시 연결Tableau Data Server는 실시간 프록시 연결 또한 지원합니다

그림 4와 5 Tableau는 실제 데이터 연결 및 추출을 중앙집중식으로 관리할 수 있도록 지원합니다

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보고 거버넌스

데이터 및 정보가 지속적으로 늘어남에 따라 정보 거버넌스의 중요성도 높아지고 있습니다

사용자가 허용된 정보에만 액세스할 수 있도록 하는 것은 매우 중요한 일입니다

Tableau의 보고 거버넌스는 다음 두 가지 방법을 통해 관리할 수 있습니다 사이트 또는

프로젝트를 통해

Tableau Server는 데이터를 격리하고 다중 테넌트를 지원하는 즉시 활용 가능한 배포

방식을 사용합니다 서버에는 한 개 이상의 사이트가 있을 수 있고 사이트에는 한 개

이상의 프로젝트가 있을 수 있으며 프로젝트에는 한 개 이상의 통합 문서가 있을 수

있습니다 Tableau Server를 사용하면 이와 같은 프로젝트 및 통합 문서를 Tableau에서

사용할 수 있도록 관리하고 모니터링할 수 있습니다 이때 사이트는 Tableau Server의

테넌트가 되며 Tableau Server는 두 사이트 간의 데이터를 격리합니다

이는 다시 말해 다른 사이트에 쿼리를 보낼 수 없음에 따라 사이트 간의 데이터를 격리하는

방벽이 생긴다는 것을 의미합니다 이 프로세스는 뷰 간에 차이니즈 월(Chinese Wall)

로도 불리는 격리 장치를 만듭니다

데이터를 완전히 격리하려는 경우 가장 좋은 방법은 사이트를 만들고 이 사이트에

프로젝트를 만든 다음 프로젝트 및 통합 문서의 사용 권한을 관리하여 액세스를

제어하는 것입니다

사이트를 한 개만 사용하는 경우 여러 개의 프로젝트를 만들 수도 있습니다 프로젝트는

뷰를 격리할 뿐만 아니라 사용 권한이 있는 뷰만 볼 수 있도록 개별 사용자를 제한합니다

그림 6 보고 거버넌스를 간편하게 처리할 수 있도록 도와주는 Tableau 콘텐츠 관리 인터페이스

많은 조직이 판매부와 같이 사업부별로 프로젝트를 만들거나 금융과 같이 논리적인

비즈니스 기능별로 프로젝트를 만드는 방법을 사용합니다 프로젝트를 만들면 사용자

또는 사용자 그룹을 프로젝트와 연결할 수 있으며 프로젝트와 연결되지 않은 사용자는

이 프로젝트의 뷰를 볼 수 없습니다

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사용자에게 더 많은 구독 제어 권한 제공

구독 기능을 사용하면 관심 있는 콘텐츠를 구독하여 일정에 따라 관련 콘텐츠가 자신의

이메일 받은 편지함에 전송되도록 할 수 있습니다 사용자는 클릭 한 번으로 워크시트

또는 통합 문서를 구독하고 이를 관리할 수 있습니다

그림 7 구독 사용자 인터페이스

변경사항 관리

Tableau는 통합 문서에서 변경사항을 관리할 수 있는 몇 가지 옵션을 제공합니다 변경사항

관리 도구가 이미 있는 조직의 경우 Tableau 통합 문서에서 변경사항을 추적할 때 기존

변경사항 관리 도구를 사용해 주시기 바랍니다 변경사항 관리 도구가 없는 조직의 경우

네트워크에 사용자 폴더를 만들거나 백업 서버에서 별도로 저장되는 야간 백업을 수행하여

수동 변경사항 관리 프로세스를 설정하십시오 위에 언급된 폴더 및 백업은 필요에 따라

복원할 수 있습니다

여느 개발 프로세스와 마찬가지로 작업을 개발 단계에서 생산 단계로 전환하는 과정을

진행할 때에는 테스트 및 승인이 포함된 엄격한 지침을 준수해야 합니다 생산 단계로

전환할 때 사용할 수 있는 가장 간편하고 좋은 방법은 각 생산 프로젝트와 동일한 준비

영역 프로젝트를 만드는 것입니다 준비 프로젝트는 개발 서버 또는 생산 서버에서

직접 설정할 수 있습니다 준비 프로젝트 단계에서 사용자는 새로운 작업을 적절한

준비 영역에 게시하고 인증 및 생산 단계로의 전환을 담당하는 팀에게 후속 조치를

요청합니다 개발 단계에서 Tableau 뷰에 사용된 데이터 원본이 생산 단계에 사용된

데이터 원본과 다를 경우 연결 정보를 변경해야 합니다

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메타데이터 관리

대다수의 비즈니스 인텔리전스 플랫폼은 메타데이터 기능을 제공한다고 주장하지만

실제로는 엔터프라이즈 전체 모델링 단계부터 시작하거나 메타데이터 기능 자체를

제공하지 않는 경우가 많습니다 Tableau는 IT 부서가 풍부한 메타데이터 계층을

제공하여 더 많은 가치를 이끌어 내고 비즈니스 사용자가 이를 수정 및 확장할 수 있도록

지원하는 혼합식 접근 방식을 지향하고 있습니다 이는 다시 말해 과도한 계층 모델링

없이도 메타데이터를 사용할 수 있다는 것을 의미합니다 Tableau는 대부분의 고객이

Tableau에서 메타데이터 계층을 제공한다는 사실을 모를 정도로 원할성 접근 용이성

투명성 측면에서 뛰어난 메타데이터를 제공하고 있습니다

추출

VizQL 모델

데이터 모델

연결

필터 집계 혼합 역할 테이블 계산

기본 의견설명 계산 별칭 사용자 생성 필드

서버 연결 특성 테이블 조인

그림 8 풍부하면서도 유연한 메타데이터를 구축할 수 있도록 지원하는 Tableau의 유연한 메타데이터 관리 시스템

Tableau의 메타데이터 시스템은 총 3층으로 구성되며 이 중 2개의 계층은 추상화 및

런타임 모델(VizQL 모델)로 구성됩니다 첫 번째 계층인 추상화 계층은 데이터 액세스

방식과 Tableau에서 사용할 데이터에 대한 정보를 저장하는 연결 계층입니다 여기에는

데이터베이스 테이블 뷰 열 조인 또는 데이터 액세스에 사용되는 맞춤 SQL의 특성이

포함됩니다

두 번째 계층은 데이터 모델 계층으로 필드를 수치 및 측정값으로 자동 지정합니다

큐브에 연결 시 큐브 내 메타데이터는 이 필드를 자동으로 읽습니다 관계형 데이터의

경우 Tableau는 지능적인 추론 기능을 활용하여 필드가 수치인지 아니면 측정값인지

파악합니다 데이터 모델은 데이터 집합이나 계산과 같이 사용자가 생성한 필드 또한

추적합니다 Tableau에서 데이터 원본으로 통칭하는 데이터 모델은 독립적으로

운영되며 연결 상태에서 이루어지는 변경사항이 적용되지 않습니다

세 번째 계층은 Tableau 고유의 계층인 VizQL 모델로 구성됩니다 사용자는 VizQL

모델을 사용하여 런타임 중에도 필드 역할 및 집계를 조정할 수 있습니다 예를 들어

사용자는 측정값을 수치로 변경한 다음 한 시나리오에서는 직원의 나이를 측정값으로

사용하여 직원의 평균 나이를 계산하고 다른 시나리오에서는 수치로 변경하여 직원이

연령대에 걸쳐 어떻게 분포되어 있는 확인할 수 있습니다 VizQL 모델을 사용하면 일반

데이터 모델에서는 정의하기 어려운 계산 및 비교 작업을 손쉽게 정의할 수 있습니다

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Tableau는 추가적인 메타데이터 유연성 또한 제공합니다 사용자는 연결 또는 데이터

모델을 변경하지 않고도 서로 다른 데이터 원본의 데이터를 하나의 혼합 모델에 결합할

수 있습니다 또는 데이터 모델이 다른 데이터 모델의 영향을 받도록 설정할 수도 있으며

특정 연결을 여러 데이터 모델에 사용하거나 특정 데이터 모델을 여러 뷰에 사용하거나

대시보드에서 여러 개의 뷰를 사용할 수도 있습니다

메타데이터의 진정한 가치는 구성 요소를 공유하고 재사용할 수 있는 데 있습니다

사용자는 데이터 원본(연결 및 데이터 모델)을 Tableau Server에 게시하여 통합 문서와

연결할 수 있습니다 이는 다시 말해 마스터 데이터 원본이 데이터 원본을 사용하는 통합

문서에 전파된다는 것을 의미합니다 또한 다른 사용자가 특정 데이터 원본을 토대로

분석을 시작할 수 있으며 데이터 원본을 내보낸 다음 파일로 공유할 수도 있습니다

데이터 모델은 연결과 달리 계산을 재정의하는 등 변경해야 하는 범위가 더 넓으므로

명시적인 변경사항이 있을 때에는 Tableau Desktop에서 이를 변경해야 합니다 항목을

변경하면 Tableau Desktop은 변경사항을 통합 문서의 모든 시트에 자동으로 적용합니다

VizQL 모델은 특정 열의 멤버 이름을 변경하는 등 데이터베이스를 변경해도 아무런

영향이 없지만 Tableau Server는 뷰에 사용된 열을 삭제하거나 이 열의 이름을 변경할

경우 영향을 받습니다 표시되어야 하는 열이 표시되지 않는 경우 VizQL 모델은 이 열을

뷰에서 일시적으로 삭제합니다

모바일 배포

휴대기기를 도입하는 기업이 급격히 늘어나고 있습니다 비즈니스 인텔리전스의 궁극적인

목표는 결정이 내려지고 토론이 이루어지는 곳에서 비즈니스 인텔리전스를 활용할 수

있도록 하는 것입니다 사용자는 노트북 및 컴퓨터가 제공하는 환경을 휴대기기에서도

똑같이 활용할 수 있기를 기대하고 있으며 여기에는 비즈니스 인텔리전스 기능도 포함되어

있습니다

Tableau는 다른 Tableau 솔루션에서 제공하는 강력한 성능과 단순함을 모바일 비즈니스

인텔리전스 분야에서도 제공합니다 Tableau는 모바일 비즈니스 인텔리전스 분야에서

승인 한 번으로 모든 것을 해결할 수 있도록 하는 Author-once 접근 방식을 취하고

있습니다 이는 다시 말해 Tableau Server의 대시보드를 휴대기기뿐만 아니라 컴퓨터의

웹 브라우저에서도 자동으로 사용할 수 있다는 것을 의미합니다 Tableau가 자동으로

기기를 탐지하고 이에 따라 시각적인 결과물과 기능을 최적화하므로 맞춤 대시보드를

개발할 필요가 없으며 기본 iPad 앱 모바일 Safari 모바일 Chrome 및 Android 앱에는

터치에 최적화된 뷰가 표시됩니다

18

그림 9 iPad 및 Android 기기에서 기능 수정 및 게시

Tableau 모바일 앱은 Tableau Desktop 없이도 새로운 뷰를 확인하고 수정하고 만들

수 있는 기능을 제공합니다 사용자는 뷰에서 바로 필드와 필터를 추가하고 뷰 유형을

변경하고 기타 애드혹 분석 작업을 수행할 수 있습니다 수정이 완료되면 사용 권한이

있는 경우에 한해 원본 Tableau 통합 문서에 변경사항을 저장할 수 있습니다

Tableau 모바일 앱은 모든 Tableau Server에 연결이 가능하며 손가락 스크롤 손가락

모으기 및 확대와 같은 기본 터치 제어 기능을 그대로 제공합니다 뷰도 터치 기능이 사용

설정되어 있고 전체 터치 기능을 지원하도록 최적화되어 있으므로 필터 매개 변수 페이지

강조표시 및 끌어서 놓기 작성 작업을 손가락으로 제어할 수 있습니다 Tableau iPad 앱

및 Android 앱 사용자의 경우 터치에 최적화된 콘텐츠 검색 기능과 더불어 통합 문서를

검색하고 즐겨찾기 항목을 저장하고 최근 사용한 콘텐츠를 확인하는 기능 또한 제공됩니다

그림 10 휴대기기에서 사용할 수 있도록 터치 기능이 자동 사용 설정되는 Tableau 대시보드

휴대기기 보안은 많은 조직에게 핵심 우려사항입니다 Tableau Server는 데스크톱에

게재되든 휴대기기에 게재되든 관계없이 데이터 수준 및 사용자 수준 보안을 포함하여

모든 뷰에 동일한 보안을 적용합니다 데이터가 기기에 저장되지 않으므로 기기를

분실하거나 도난 당해도 데이터 보안이 위험에 노출될 가능성은 적습니다

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배포 모델

Tableau는 데이터 인프라 사용자 부하 및 사용 프로필 기기 전략 그리고 목표에 따라

다양한 방식으로 구성할 수 있습니다 또한 Tableau Server는 개수에 관계 없이 컴퓨터와

클러스터링할 수 있습니다 일반적인 구성에 대한 몇 가지 예는 다음과 같습니다

단순 구성

대부분의 경우 단일 서버를 권장 최소 하드웨어 구성(8 CPU 코어 및 32GB의 주 메모리)

으로 구축하기만 해도 좋은 성능을 발휘할 수 있습니다 이러한 유형의 구성은 규모가 더 큰

배포 또는 부서 서버의 개념을 입증하는 데 유용합니다 Tableau는 각 주요 프로세스를 두

번씩 실행하는 것을 권장합니다 더 나은 가용성을 위해 8-코어 단일 서버에 Tableau Server

배포 시 Data Server 응용 프로그램 서버 VizQL Server 및 백그라운더를 구축하십시오

3-서버(24-코어) 클러스터

사용자 부하가 심한 환경의 경우 추가 서버를 클러스터링해야 합니다

3-서버 구성의 경우 주 서버가 게이트웨이 라이선스 및 검색과 같은 관리 서비스를

호스트하며 다른 2개의 작업 노드에는 VizQLServer 응용 프로그램 서버 백그라운더

리포지토리 및 추출 호스트와 Data Server가 구축됩니다 관리자는 추출 작업량 및

기타 특성에 맞춰 시스템에서 실행하는 프로세스의 수와 유형을 구성할 수 있습니다

HT

TP(S) 서

버

검색

라이선스

게이트웨이

기본 Tableau Server

HT

TP(S) 서

버

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

활성 데이터 엔진

활성 리포지토리

작업 서버 작업 서버

HT

TP(S) 서

버

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

대기 데이터 엔진

대기 리포지토리

그림 11 단순 3-서버 클러스터 구성

HT

TP(S) 서

버

검색 | 라이선스

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

활성 데이터 엔진

활성 리포지토리

기본 Tableau Server

20

5-서버(40-코어) 클러스터데이터 사용량과 사용자 부하가 높은 경우 이를 지원하기 위해 작업용 컴퓨터를 클러스터에 추가할 수 있습니다 데이터 추출을 사용하는 크기가 더 큰 클러스터의 경우 리포지토리와 추출 호스트를 한 컴퓨터에 구축하고 백그라운더를 다른 컴퓨터에 구축하여 VIzQL과 응용 프로그램 서버를 한 작업용 컴퓨터에 구축하는 것이 좋을 수 있습니다 워크로드 프로필에 따라 다른 서버 구성을 사용하시기 바랍니다

게이트웨이VizQL Server x2

응용 프로그램 서버 x2

Data Server x1백그라운더x3

리포지토리

추출 호스트x8

그림 12 데이터 추출이 많은 경우에 최적화된 5-서버 클러스터 구성

High Availability 클러스터Tableau의 High Availability 기능은 IT 조직이 SLA 요구 사항을 준수하고 중단 시간을 최소화할 수 있도록 도와줍니다 Tableau의 High Availability 솔루션은 리포지토리 및 데이터 엔진 구성 요소를 위한 자동 장애 조치 기능을 제공합니다 기본 노드는 게이트웨이 검색 라이선스 및 부하 분산 장치를 지원하며 2개의 추가 노드는 진행 중인 프로세스를 호스트합니다 네 번째 컴퓨터를 백업 기본으로 추가하면 시스템의 안정성을 더 높일 수 있습니다 외부 부하 분산 장치를 구성한 경우 게이트웨이 장애 조치가 자동으로 실행됩니다 이렇게 하면 원활한 장애 조치 기능을 확보하고 데이터 엔진의 워크로드를 개선하여 확장성을 높일 수 있습니다

자세한 내용은 High Availability 백서를 참조하십시오

가상 컴퓨터 또는 클라우드 기반 배포가상 컴퓨터나 클라우드 배포에서 Tableau Server를 구동하는 경우 확장성이나 성능 측면에서 특별히 고려해야 하는 사항은 없습니다 단 각 가상화 플랫폼은 가상 컴퓨터를 확장 가능하고 성능이 높은 토폴로지에 배포하는 데 충분한 관리 인프라를 제공한다는 점을 유념하시기 바랍니다 Tableau Server 가 적절한 컴퓨터 메모리 및 데이터 리소스에 액세스할 수 있도록 가상화 인프라 공급자의 우수 사례를 따르십시오 가상 컴퓨터는 Tableau Server에서 사용할 수 있는 코어의 개수를 가상으로 제한하거나 가상 컴퓨터 자체를 통한 재해 복구 기능을 제공하는 데 사용할 수 있습니다 클라우드에서 Tableau를 구동하는 경우 Tableau Server는 고정 IP 주소가 필요하다는 점을 유념하십시오

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보안

더 많은 사용자가 더 많은 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 조직이 많아짐에 따라 정보

보안이 핵심적인 우려사항으로 부각되고 있습니다 Tableau Server는 다양하고 복잡한

요구 사항을 충족하면서도 쉽게 구현하고 사용할 수 있는 포괄적인 보안 솔루션을

제공합니다

또한 Tableau는 인증 권한 부여 데이터 보안 및 네트워크 보안을 관리하는

엔터프라이즈급 보안 기능을 제공하고 있습니다 이 두 기능은 조직 내부 환경이든 조직

외부의 인터넷이든 관계없이 광범위하고 다양한 사용자 기반의 요구 사항을 충족할

수 있는 총체적인 솔루션을 제공합니다 Tableau Server는 금융 서비스 정부 및 의료

부문의 엄격한 보안 요구 사항을 모두 통과한 바 있습니다

인증 ndash 액세스 보안

보안의 첫 번째 단계는 바로 사용자의 ID를 구축하는 것입니다 ID는 무단 액세스를

방지하고 각 사용자의 환경을 개별 설정하기 위해 구축됩니다 이 단계는 일반적으로

인증으로 불립니다 인증을 다음 섹션인 권한 부여 - 개체 보안과 홍동하지 마시기

바랍니다

Tableau Server는 몇 가지 유형의 인증을 지원합니다

bull Microsoft Active Directory(SSPINTLM 및 Kerberos)

bull Tableau Server 사용자를 인증하기 위해 IdP(외부 ID 공급자)를 활용하는 SAML

bull 신뢰할 수 있는 인증 Tableau Server와 한 개 이상의 웹 서버 간의 관계를 신뢰할

수 있음

bull 일부 클라우드 기반 서비스 공급자에 대한 OAuth

bull Tableau Server에서 관리하는 기본 인증

Tableau는 관리자가 구성할 수 있는 자동 로그인 시간 제한 기능을 제공합니다

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SAML 인증

SAML은 Tableau Server가 이미 구입한 ID 관리 제품군을 활용할 수 있도록 하는 표준

기반 인증 프로토콜 메커니즘입니다 SAML을 사용하면 기존 ID 공급자가 직접 사용자를

인증하므로 사용자가 이미 동일한 IdP를 사용하여 다른 엔터프라이즈 응용 프로그램에

로그인한 경우 Tableau Server에서 또 다시 로그인 프로세스를 거칠 필요가 없습니다

OAuth 인증

클라우드 기반 솔루션을 사용 및 활용하기 시작하는 기업이 늘어남에 따라 클라우드

리소스에 원활하고 안전하게 액세스하는 방법의 중요성도 높아지고 있습니다 일부

클라우드 기반 데이터 원본의 경우 민감한 데이터베이스 자격 증명을 Tableau Server에

저장하는 대신 제한된 목적에 한하여 Tableau와 데이터 원본 공급자 간에 신뢰 관계를

구축하는 방법을 활용할 수 있습니다 이 신뢰 관계를 통해 사용자는 데이터에 액세스할

수 있게 되며 자격 증명은 데이터 원본 공급자에 의해 안전하게 보관됩니다

Tableau는 OAuth 20 공개-권한 부여 표준에 명시된 대로 이와 같은 보호 연결 방식을

활용하고 있습니다 OAuth 연결은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다

1 보안 민감한 데이터베이스 자격 증명이 Tableau Server에 공개되거나 저장되지

않으며 액세스 토큰을 Tableau만 사용할 수 있습니다

2 편이성 데이터 원본 ID 및 암호를 여러 군데에 삽입할 필요 없이 특정 데이터

공급자에 액세스하는 게시된 모든 통합 문서 및 데이터 원본에 대해 이 데이터

공급자를 대상으로 제공된 토큰을 사용할 수 있습니다

Tableau Server의 OAuth 인증은 Google BigQuery Google 웹 로그 분석 및

Salesforcecom 데이터 원본에서 사용할 수 있습니다

23

인증(역할 및 사용 권한) - 개체 보안

권한 부여는 사용자가 인증된 후 이 사용자가 액세스하고 수행할 수 있는 항목을 정하는

것을 말합니다 권한 부여는 다음 항목을 통해 처리됩니다

1 역할 및 사용 권한

2 라이선스 및 사용자 권한

Tableau에서 역할은 사용자 및 그룹이 게시된 콘텐츠 및 프로젝트와 상호작용하는 방식을

관리하기 위해 콘텐츠에 적용되는 사용 권한의 집합을 의미합니다 데이터 원본 통합 문서

및 뷰와 같이 게시된 콘텐츠는 뷰 만들기 수정 및 삭제와 같은 일반적인 사용 권한 작업을

통해 관리할 수 있습니다 또한 관리자는 금융 사용자와 같은 그룹을 만들어 사용 권한을

더 쉽게 관리할 수 있습니다 프로젝트는 각 프로젝트에 게시된 모든 통합 문서 및 뷰에

대한 기본 사용 권한을 제어합니다 프로젝트는 여러 외부 당사자(다중 테넌트)에 대한

지원이 필요한 단일 서버에서도 사용할 수 있습니다

역할은 기본 사용 권한 구조를 제공하여 사용자를 구분합니다 예를 들어 사용자에게 특정

뷰에 대한 인터액터 권한을 부여하되 이 권한을 일부 콘텐츠로 제한할 수 있습니다 뷰어

역할이 부여된 사용자는 특정 뷰를 볼 수 있지만 뷰를 변경할 수 있는 권한은 없습니다

개체 보안 관리에 활용할 수 있는 매개 변수가 포함된 맞춤 설정은 총 20개가 넘습니다

참고로 이 역할 기반 사용 권한으로는 뷰에 표시되는 데이터를 제어할 수 없습니다

데이터 ndash 데이터 보안

규제 요구 사항을 충족해야 하거나 콘텐츠를 외부에 전달하는 조직을 중심으로 데이터

보안의 중요성이 더욱 강조되고 있습니다 Tableau는 다음 세 가지 방법을 통해 조직이

데이터 보안 요구 사항을 충족하는 데 필요한 유연성을 제공하고 있습니다 바로

데이터베이스에서 단독으로 보안 기능을 구현하거나 Tableau에서 단독으로 보안 기능을

구현하거나 Tableau Server의 사용자 정보에 해당하는 데이터 요소를 데이터베이스에

보관하는 혼합 방식을 만드는 것입니다

Tableau Server에 로그인 시 사용자는 데이터베이스에 로그인하는 것이 아닙니다 이는

다시 말해 데이터베이스에 보안 기능을 구현한 경우 Tableau Server 사용자가 뷰를

확인하려면 데이터베이스에 로그인하기 위한 자격 증명 또한 보유해야 한다는 것을

의미합니다 이 로그인 자격 증명은 뷰를 게시할 때 자격 증명을 삽입하거나 특정 사용자

자격 증명을 요구하는 방식으로 Windows 통합 보안(NT 인증)을 통해 전달할 수 있습니다

Tableau는 사용자 이름 그룹 또는 현재 사용자의 기타 특성을 통해 행 수준의 데이터

보안 기능을 활용할 수 있게 해주는 사용자 필터 기능 또한 제공합니다 사용자 필터는

모든 쿼리에 where 절을 추가하여 데이터를 제한하며 모든 데이터 원본에서 사용할

수 있습니다

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네트워크 ndash 전송 보안

대다수 내부 배포의 경우 전체 네트워크에 액세스하는 것을 방지하면 네트워크를

안전하게 지킬 수 있습니다 하지만 이 경우에도 네트워크 전반에 걸쳐 자격 증명을

안전하게 전송하는 것은 매우 중요합니다 외부 배포의 경우 전송 보안은 민감한 데이터

및 자격 증명을 보호하고 Tableau Server가 악용되는 것을 방지하는 데 핵심적인

역할을 담당합니다

Tableau Server에는 다음 세 개지 기본 인터페이스가 있습니다 참고로 Tableau는

암호를 저장하고 전송하는 것과 관련하여 모든 레이어 및 인터페이스에 걸쳐 특별히

주의를 기울이고 있다는 점을 유념해 주시기 바랍니다

bull 클라이언트-Tableau Server 인터페이스는 표준 HTTP 요청 및 응답을 담당하도록

기본 설정되어 있지만 고객이 제공한 보안 인증서를 사용하면 HTTPS(SSL)용으로

구성할 수 있습니다

bull Tableau Server-데이터베이스는 가능한 경우 기본 드라이버를 사용하며 기본

드라이버를 사용할 수 없는 경우 일반 ODBC 어댑터를 사용합니다

bull Tableau Server 구성 요소 간의 보안 통신은 분산된 배포에 한해서만 사용할 수

있으며 각 서버가 클러스터 내 다른 서버로부터 유효한 요청만 수신할 수 있도록

엄격한 신뢰 모델을 사용합니다

네트워크 전송을 보호하는 것 외에도 모든 사용자 암호 및 자격 증명은 대기 및 전송 시

암호화되며 암호는 일반 텍스트로 저장되지 않습니다 모든 고객은 대기 중인 사용자

데이터를 안전하게 암호화할 수 있도록 고유의 전달 구를 만들어 비공개 키를 맞춤

설정할 수 있습니다

Tableau Server는 위 네트워크 인터페이스 보안 기능 외에도 별도의 추가 안전 장치를

제공합니다 SSL을 사용하지 않을 때에도 다양한 암호화 기술을 사용하여 브라우저에서

서버 계층 리포지토리를 오고가는 데이터를 보호할 수 있습니다 Tableau Server에는

스푸핑 하이재킹 및 SQL 삽입 공격을 방지하며 새로운 위협을 적극적으로 테스트하고

이에 대응할 수 있는 다양한 보안 메커니즘이 내장되어 있습니다

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확장성

Tableau Server는 최대 규모의 기업과 수만에 달하는 사용자를 지원할 수 있을 정도로

뛰어난 확장성을 자랑합니다 Tableau를 광범위하게 배포한 기업으로는 General

Motors Wells Fargo Bank of America eBay Facebook 및 Cisco 등이 있습니다

일례로 대형 부동상 기업인 Ray White는 Tableau를 통해 10000명에 달하는 부동상

중개인에게 보고서를 제공하고 있습니다

Tableau는 무료 온라인 공개 데이터 비주얼리제이션 서비스인 Tableau Public를

제공하기 위해 2009년부터 Tableau 데이터 센터에서 Tableau Server를 최대 규모로

확장하여 구동하고 있습니다 Tableau Public은 단독 노출로 게제된 횟수만 2억 건을

초과하며 지속적으로 성장하고 있습니다

2013년 여름에 출시된 Tableau Online은 Tableau에서 호스트하는 클라우드

분석 솔루션으로 Tableau Server와 동일한 엔터프라이즈급 아키텍처를 기반으로

구축되었습니다 현재 Tableau Online은 1000명이 넘는 고객에게 서비스를 제공하고

있습니다

그림 14 Tableau Public에 인프라를 제공하고자 높은 작업량을 감당할 수 있도록 확장된 Tableau Server

모든 환경은 고유하며 성능을 저해할 수 있는 요소는 매우 다양합니다 Tableau 배포의

확장성에 영향을 미치는 요소로는 다음을 들 수 있습니다

bull 하드웨어 고려 사항 서버 유형 디스크 속도 메모리 양 프로세서 속도 및

프로세스의 개수

bull 아키텍처 서버의 개수 아키텍처 설계 네트워크 속도트래픽 데이터 원본 유형

및 위치

bull 사용 방식 사용자 동시 접속 활동 상호작용 및 캐시 설정

bull 통합 문서 설계 뷰의 개수와 복잡도 혼합 및 계산의 사용 여부

bull 소프트웨어 구성 Tableau Server의 구성 설정

bull 데이터 데이터 구조 볼륨 집계 구체화 및 데이터베이스 성능

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확장성 성능 결과

Tableau의 주기 성능 방법론 및 내부 벤치마크 테스트에 따르면 복잡한 워크로드의

경우 Tableau Server가 거의 선형에 가깝게 확장되는 것을 증명할 수 있습니다 경험

법칙에 따르면 꼼꼼하게 설계된 보고서의 경우 Tableau Server에서 8코어 당 100명의

동시 접속 사용자를 지원할 수 있습니다

Tableau에서 진행한 테스트 및 시스템의 동시 접속 사용자 비율이 10로 추정된다는 고객

사용 예상치를 바탕으로 Tableau는 Tableau Server가 16코어의 단일 노드 클러스터로

1900명의 전체 사용자를 지원하는 수준에서 64코어 전반에 걸쳐 4-노드 클러스터로 5540

명의 전체 사용자를 지원하는 수준으로 확장할 수 있다는 것을 증명한 바 있습니다 이

결과는 사용자의 40가 상호작용을 하는 일반적인 워크로드 믹스에 해당됩니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 190 19002 노드 270 27003 노드 436 43604 노드 554 5540

사용자의 100가 보고서와 상호작용을 하는 활동이 더 많은 워크로드의 경우 동시

접속 사용자 비율이 10라 가정할 때 Tableau Server는 16코어 단일 기본 클러스터를

기준으로 최소 1190명의 전체 사용자에서 기본 클러스터와 64코어 3-노드 작업용

클러스터의 조합을 기준으로 최대 3470명의 전체 사용자를 지원할 수 있습니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 119 11902 노드 206 20603 노드 269 26904 노드 347 3470

Tableau는 Tableau Server의 확장성 테스트를 정기적으로 실시하고 있습니다 가장

최근의 확장성 테스트 결과를 확인하려면 Tableau 고객 담당자에게 문의하십시오

서버 및 프로세스 구성과 관련된 추가 Tableau Server 온라인 도움말 및 자습서 링크를

확인하려면 이 문서의 끝에 있는 참고자료 섹션을 확인하십시오

27

성능

특정 보고서의 성능은 다양한 요소에 따라 좌우됩니다 기존 비즈니스 인텔리전스 보고서

개발 프로세스의 경우 일반적으로 개발팀에서 보고서의 구조를 구축하고 레이아웃 쿼리

및 뷰를 최적화하여 특정 성능 임계값을 산출하는 데 몇 주가 걸리곤 했습니다

쿼리를 사전 정의하고 최적화하는 기존 접근 방식과 달리 Tableau는 고유의 VizQL 기술을

통해 보고서 생성에 설명이 가능하고 신속하며 반복적인 접근 방식을 적용합니다 Tableau

는 사용자가 답을 얻으려는 질문을 바탕으로 사용자를 대신하여 최적화된 쿼리를 필요한

만큼 다시 생성하거나 쿼리를 다시 실행합니다

모든 서버 환경은 고유하며 성능에 영향을 미치는 다양한 변수가 있습니다 이러한

변수로는 다음을 들 수 있습니다

bull 디스크 속도 메모리 코어와 같은 하드웨어 세부정보 및 배포에 사용하는 서버의 개수

bull 네트워크 트래픽

bull 통합 문서의 복잡도 동시 접속 사용자의 활동 및 데이터 캐싱과 같은 사용 요소

bull 각 서버 프로세스에서 구동 중인 프로세스의 수와 같은 Tableau Server 구성 설정

데이터 볼륨 데이터베이스 유형 및 데이터베이스 구성과 같은 데이터 고려사항

64-비트 Tableau Server

규모가 큰 생산 배포에서 최상의 성능을 발휘하려면 64-비트 운영체제를 배포하고

Tableau Server 64-비트 버전을 설치하는 것이 좋습니다 64비트 환경에서 Tableau는

32비트 아키텍처에서 허용하는 것보다 훨씬 많은 메모리를 사용할 수 있습니다 8코어

컴퓨터의 경우 32GB 또는 RAM을 사용하는 것이 최소 권장 하드웨어 사양이지만 RAM

을 추가로 구입할 수 있는 경우 실제로는 경험 법칙에 따라 뛰어난 성능을 발휘할 수

있도록 컴퓨터에 코어 당 8GB를 설치하는 것이 좋습니다

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성능 기록기로 셀프 서비스 성능 심사

성능에 영향을 미치는 다양한 변수를 감안하면 관리자 및 사용자를 지원하는 Tableau

Server 관리 도구 중 하나인 Tableau 성능 기록기를 사용하는 것이 좋습니다 서버

또는 통합 문서의 성능 문제를 진단하는 것은 어려운 일입니다 대부분의 경우 통합

문서는 대부분 사용자의 조인 방식 통합 문서에 끌어다 놓은 필드 통합 문서의 데이터

바인딩과 같은 요소에 의해 성능이 저하됩니다 Tableau 성능 기록기를 사용하면 서버

관리자를 통해서든 데스크톱 웹 브라우저 또는 휴대기기 사용자를 통해서든 성능

메트릭을 수집하여 통합 문서의 성능을 프로파일링할 수 있습니다

그림 15 Tableau 성능 기록기 요약

성능 기록기는 통합 문서 데이터 연결 및 쿼리의 성능 문제를 신속하게 파악하는 데

도움이 됩니다 예를 들어 기록기는 데이터 원본에 연결하거나 쿼리를 실행하거나

비주얼리제이션을 만드는 데 걸린 시간을 기록합니다 이렇게 하면 시스템에 내장된

관리자 및 최종 사용자 도구를 통해 통합 문서 설계의 문제를 파악할 수 있습니다

사용자 대응 속도를 높여주는 최적화된 데이터 추출 기능

Tableau의 데이터 추출 기능은 원래 데이터 파일의 크기와 비교하여 차지하는 공간이

상대적으로 적은 데이터 파일을 생성합니다 Tableau는 특히 텍스트 값이 포함된 데이터의

파일 크기를 줄이는 데 최적화된 압축 기술을 활용합니다 이 기술은 쿼리 계산 필터링뿐만

아니라 궁극적으로는 렌더링을 수행할 때 높은 성능을 발휘할 수 있도록 해줍니다

또한 보고서에서 사용하지 않는 필드를 숨겨 데이터 추출을 최적화하면 데이터 추출이

최적화됨에 따라 성능도 향상됩니다

29

안전한 공유 세션을 통해 워크로드 절감

보고서를 읽는 사람이 주로 사용자뿐인 경우 Tableau는 적절한 사용 권한을 충족하는지

여부를 확인한 후 이 데이터를 모든 사용자와 안전하게 공유합니다 이렇게 하면 읽기 전용

데이터에 대한 응답 시간을 개선하고 서버의 워크로드를 최소화하고 사용자의 확장성을

제고할 수 있습니다 이와 같은 동적 프로세스를 활용하면 환경을 안전하게 유지하는 것과

동시에 요청에 따른 세션 확장을 한층 더 개선할 수 있습니다

실시간 데이터 상호작용을 가능하게 하는 로컬 렌더링

웹 및 모바일 작성 기능은 사용자의 컴퓨터 또는 기기에서 데이터를 렌더링하는 HTML5

기능을 활용합니다 이때 보고서나 Viz를 실행하기 위해 ActiveX Java 또는 Flash를

설치할 필요는 없으며 브라우저가 뷰를 렌더링하므로 서버와 데이터를 주고받는 횟수도

줄어듭니다 또 서버의 부하가 감소함에 따라 서버의 확장성이 개선되며 궁극적으로는

렌더링을 1초 미만 내로 제공할 수 있어 사용자가 자료를 더 쉽게 통찰할 수 있습니다

최적화된 뷰를 지원하는 대시보드 렌더링

대시보드의 뷰가 독립된 데이터 원본을 사용하는 경우 Tableau는 쿼리가 완료될 때마다

뷰를 로드하여 대시보드의 로드 시간을 최소화합니다 또 쿼리가 반환되면 Tableau

는 비주얼리제이션이 즉각적으로 렌더링될 수 있도록 데이터 레이아웃 및 기타 계산을

최적화합니다 물론 쿼리의 복잡도나 컴퓨터의 리소스가 원활하게 활용되지 못하는

경우와 같이 그 외에도 다양한 요소가 성능에 영향을 미칠 수 있습니다

시스템 관리

시스템 거버넌스 프로세스 및 Tableau Server 관리자의 역할은 대부분 다른 응용

프로그램과 유사합니다 단 Tableau Server의 경우 관리자에게 시스템 또는 콘텐츠

관리자 역할을 부여할 수 있습니다 시스템 관리자는 Tableau Server 내 모든

소프트웨어 및 기능에 액세스할 수 있는 권한을 보유합니다 시스템 관리자는 선택한

사용자에게 지정된 그룹의 사용자 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결을 관리하는

콘텐츠 관리자의 역할을 부여할 수 있습니다 이렇게 하면 각 그룹은 각자의 요구 사항에

따라 그룹을 더 효율적으로 관리할 수 있습니다

관리자가 담당해야 하는 핵심 영역은 다음과 같습니다

bull 소프트웨어 설치

bull 소프트웨어 업그레이드

bull 성능 서버 활용도 시스템 튜닝 모니터링

bull 보안 백업 복원 및 변경사항 관리를 지원하는 프로세스

bull 사용자 그룹 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결 관리

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Tableau는 매우 뛰어난 유연성을 자랑하고 수만명에 달하는 사용자를 지원할 수 있지만

서버 관리자의 작업을 처리하는 데에는 많은 시간이 걸리지 않습니다 실제로 초기

설정 후 대부분의 조직은 Tableau Server 관리에 시간을 거의 할애하지 않습니다

서버 관리에 소요되는 시간은 사용자 수 사용자 변경 빈도 및 관리자가 사용자 지원을

제공하는지 여부에 따라 달라집니다

결론

Tableau Server는 IT 담당자 및 관리자의 보안 확장성 및 아키텍처 요구 사항을

충족하는 강력한 인프라를 제공하며 비즈니스 규모에 맞춰 확장할 수 있는 유연한 배포

옵션 또한 제공합니다 Tableau Server를 사용하면 다양한 데이터베이스 및 인메모리

분석에 라이브 연결하여 데이터 아키텍처를 더 쉽게 결정할 수 있습니다 무엇보다

Tableau Server를 사용하면 IT 관리자가 대시보드를 만들거나 업데이트 주기를 관리할

필요가 없어 전략적인 IT 작업에만 집중할 수 있도록 해줍니다

Tableau는 오늘날의 비즈니스가 요구하는 셀프 서비스가 가능하고 신속하고 빠르며

실제로 기업에서 바로 사용할 수 있는 비즈니스 분석 솔루션을 제공합니다

참고자료

이 백서의 주제와 관련된 더욱 자세한 내용은 다음을 참조하세요

온라인 도움말 Tableau Server 관리자 가이드

온라인 도움말 Tableau Server 컴퓨터 및 프로세스 구성 가이드

기술 자료 Tableau Server 성능 모니터링

기술 자료 Tableau Server 성능 최적화

백서 Rapid-Fire 비즈니스 인텔리전스

백서 Tableau Server 보안 버전 8

백서 인메모리 또는 실제 데이터 중 무엇을 선택해야 하나요

백서 Tableau 메타데이터 모델

백서 Tableau Server의 확장성 설명

백서 클라우드에서의 Tableau Online 보안

Tableau Drive ndash 분석 문화를 확장하는 방법

Gartner Tableau를 2014 Magic Quadrant의 리더로 선정

6

데이터 커넥터

Tableau에는 Microsoft Excel SQL Server Google BigQuery Amazon Redshift

Oracle SAP HANA Salesforcecom Teradata Vertica Cloudera 및 Hadoop

과 같은 데이터 출처에 최적화된 데이터 커넥터가 40개 이상 포함되어 있으며 새로운

데이터 커넥터도 정기적으로 추가되고 있습니다 또한 커넥터가 없는 시스템을 위한

일반 ODBC 커넥터도 포함되어 있습니다 Tableau는 라이브 연결과 인메모리 이렇게

두 가지의 데이터 상호작용 모드를 제공합니다 라이브 연결과 인메모리 연결 모드는

원하는 대로 선택하여 전환할 수 있습니다

라이브 연결 Tableau 데이터 커넥터가 모든 데이터를 가져오는 대신 원본 데이터베이스에

직접 동적 SQL 또는 MDX 문을 전송하여 기존 데이터 인프라를 활용합니다 Vertica와

같이 빠르고 분석에 최적화된 데이터베이스를 구입한 경우 데이터에 실시간으로 연결하면

별도의 비용을 투자할 필요 없이 기존 데이터 인프라의 장점을 활용할 수 있습니다 라이브

연결의 경우 정보 데이터가 원본 시스템에 남아있으며 쿼리의 집계 결과가 Tableau로

전송됩니다 이는 다시 말해 Tableau에서 무제한의 데이터를 효율적으로 활용할 수 있다는

것을 의미합니다 Tableau는 세계 최대 규모를 자랑하는 여러 데이터베이스의 프런트엔드

분석 클라이언트이며 Tableau의 모든 커넥터는 각 데이터 원본의 고유한 특성을 십분

활용할 수 있도록 최적화되어 있습니다

인메모리 Tableau는 속도가 빠르고 64비트에서도 사용할 수 있으며 분석에 최적화된

열 형식의 인메모리 데이터 엔진을 제공합니다 데이터를 연결한 다음 한 번만 클릭하면

데이터를 추출하여 Tableau의 메모리 내로 가져오고 최대 100배 빠른 속도로 쿼리를

수행할 수 있습니다 Tableau 데이터 엔진은 보급형 하드웨어에서도 수천만 줄에

달하는 데이터에 대한 쿼리에 신속하게 응답할 수 있도록 사용자의 전체 시스템을 십분

활용하며 디스크 저장소 뿐만 아니라 RAM이나 캐시 메모리에도 액세스할 수 있으므로

시스템의 메모리 양이 적어도 걱정할 필요가 없습니다 또 Tableau 데이터 엔진은 전체

데이터 집합을 메모리에 로드하지 않아도 최고의 성능을 발휘합니다

7

Tableau Server 구성 요소

Tableau Server 작업은 다음 네 가지 서버 프로세스를 통해 처리됩니다

응용 프로그램 서버 응용 프로그램 서버 프로세스(wgserverexe)는 Tableau Server 웹

및 모바일 인터페이스의 콘텐츠 검색 서버 관리 및 사용 권한 작업을 처리합니다 Tableau

Server 세션(workgroup_session_id)은 사용자가 클라이언트 기기에서 뷰를 열면 시작됩니다

이 세션의 기본 시간 제한은 관리자가 손쉽게 구성할 수 있습니다 응용 프로그램 서버

프로세스는 확장성 및 가용성 요구 사항에 따라 2개 이상 실행할 수 있습니다

VizQL Server 응용 프로그램 서버의 인증이 완료되면 사용자는 뷰를 열 수 있습니다

클라이언트가 VizQL 프로세스(vizqlserverexe)에 요청을 보내고 이어서 VizQL 프로세스가

데이터 원본에 직접 쿼리를 보내면 결과 집합이 이미지로 렌더링되어 사용자에게 표시됩니다

대부분의 경우 Tableau Server는 서버의 부하를 줄이기 위해 클라이언트 측 렌더링 및 캐싱을

활용합니다 또한 각 VizQL Server는 고유의 캐시를 보유하고 있으며 이 캐시는 다양한

사용자가 공유할 수 있습니다 VizQL Server 프로세스는 확장성 및 가용성 요구 사항에 따라 2개

이상 실행할 수 있습니다

Data Server 메타데이터 관리의 기존 접근 방식과 달리 Tableau Data Server는 IT 부서가

모니터링 메타데이터 관리 및 제어를 수행하고 비즈니스 사용자가 셀프 서비스 분석을 수행할 수

있도록 IT 관리자를 지원하는 데 핵심적인 역할을 담당합니다 Tableau Data Server는 Tableau

데이터 원본을 중앙집중식으로 관리 및 보관할 수 있도록 지원할 뿐만 아니라 셀프 서비스 분석

배포 시 최종 사용자가 신뢰할 수 있는 데이터에 안전하게 액세스할 수 있도록 해줍니다 Tableau

Data Server를 사용하면 연결 드라이브 및 데이터 액세스를 위한 데이터 원본 필터와 같은

메타데이터를 중앙집중식으로 관리할 수 있습니다 또한 IT 부서가 특정 AD 그룹에 따라 데이터

원본에 대한 사용 권한을 관리할 수 있도록 데이터 원본에 특정 권한을 부여할 수도 있습니다

관리 환경에서 데이터에 쉽게 액세스할 수 있는 사용자는 정의 계산 및 그룹을 정의하고 게시하는

유연성을 발휘할 수 있으며 이를 조직 내 모든 사용자 또는 Tableau Desktop 사용자가 공유 및

활용하여 각자의 계산 정의 및 그룹을 만들고 프로비저닝할 수 있습니다

게시된 데이터 원본은 다음을 기반으로 제공됩니다

bull Tableau 데이터 엔진에서 추출

bull 라이브 연결(큐브는 라이브 연결 시 지원되지 않음)

Data Server에 대한 자세한 내용은 아래 데이터 전략 섹션을 참조하십시오

백그라운더 백그라운더는 예정된 추출 작업을 새로 고치고 알림을 전송하며 다른 백그라운드

작업을 관리합니다 백그라운더는 백그라운드 작업을 최대한 빨리 완료할 수 있도록 사용

가능한 모든 CPU를 활용하게 설계되었습니다

8

게이트웨이부하 분산 장치

게이트웨이는 요청이 다른 구성 요소로 이동하도록 경로를 지정합니다 클라이언트에서

전송한 요청은 먼저 외부 부하 분산 장치(외부 부하 분산 장치가 구성된 경우) 또는

게이트웨이를 경유한 다음 적절한 프로세스로 이동하도록 경로가 지정됩니다 외부 부하

분산 장치가 없으며 특정 구성 요소에 여러 개의 프로세스가 구성된 경우 게이트웨이는

부하 분산 장치의 역할을 담당하며 요청을 프로세스에 분산합니다 단일 서버 구성의

경우에는 모든 프로세스가 게이트웨이 또는 주 서버에서 대기합니다 분산 환경의 경우

실제 컴퓨터 1대는 주 서버로 지정되며 다른 컴퓨터는 프로세스를 개수에 관계 없이

실행할 수 있는 작업 서버로 지정됩니다 참고로 Tableau Server는 항상 1대의 컴퓨터만

주 서버로 사용합니다

클라이언트 웹 브라우저 및 모바일 앱

Tableau Server의 상호작용이 가능한 대시보드는 웹 또는 모바일 브라우저에서 공간을

전혀 차지하지 않는 HTML5를 통해 제공되거나 기본 모바일 앱을 통해 제공됩니다 이때

보고서나 Viz를 실행하기 위해 ActiveX Java 또는 Flash를 설치할 필요는 없으며 플러그

인이나 도우미 응용 프로그램을 설치할 필요도 없습니다 Tableau Server는 다음을

지원합니다

bull 웹 브라우저 Internet Explorer Firefox Chrome 및 Safari

bull 모바일 Safari 모바일 Safari에서 터치에 최적화된 뷰를 자동으로 제공

bull iPad 앱 터치에 최적화된 뷰 콘텐츠 검색 및 수정을 제공하는 기본 iPad 응용

프로그램

bull Android 브라우저 Android 브라우저에서 터치에 최적화된 뷰를 자동으로 제공

bull Android 앱 터치에 최적화된 뷰 콘텐츠 검색 및 수정을 제공하는 기본 Android

응용 프로그램

클라이언트 Tableau Desktop

Tableau Desktop은 뷰 보고서 대시보드를 매우 신속하게 생성하여 Tableau Server에

대량으로 게시할 수 있는 비즈니스 분석 작성 환경입니다 Tableau Desktop은 보고서

작성자가 여러 개의 데이터 원본을 연결하고 관계를 파악하고 대시보드를 만들고

메타데이터를 수정하여 최종적으로는 완료된 통합 문서 또는 데이터 원본을 Tableau

Server에 게시할 수 있도록 해줍니다 Tableau Desktop을 사용하면 추출 형태로

게시되었든 라이브 연결로 게시되었든 Tableau Server에 게시된 모든 통합 문서를

열거나 게시된 모든 데이터 원본에 연결할 수 있습니다

Tableau Desktop은 Windows 및 Mac 데스크톱에서 모두 구동됩니다

9

맞춤화 및 확장성

Tableau는 심층적이고 복합적인 엔터프라이즈 통합을 위한 강력한 확장 프레임워크를

지원합니다 자료가 풍부한 Tableau 비주얼리제이션 통합에서 엔터프라이즈 포털 응용

프로그램에 이르기까지 전 제품에 걸쳐 구현되어 있는 확장성은 원하는 모든 데이터를

출처에 관계없이 Tableau 지원 형식으로 가져오고 지속적으로 확장되고 있는 표준 기반

RESTful API를 통해 서버 자동화를 구현할 수 있도록 해줍니다

자바스크립트 API

Tableau의 자바스크립트 API를 사용하면 Tableau 시각화를 단순히 삽입하는 데 그치지

않고 웹 응용 프로그램에 완전히 통합할 수 있습니다 자바스크립트 API에서 사용하는

이벤트 기반 아키텍처는 사용자 작업의 왕복 제어 및 Tableau 비주얼리제이션에 대한

유연성을 제공합니다 자바스크립트 API를 사용하면 사용자 상호작용을 완벽하게

제어할 수 있을 뿐만 아니라 자바스크립트 API 없이는 결합이 불가능한 기능을 결합할

수 있습니다

예를 들어 사용자의 기업에서 몇 가지 비즈니스 응용 프로그램 라인과 대시보드

보고서를 연결하는 웹 포털을 운영하고 있다고 가정해 보겠습니다 사용자가 이 웹

포털을 간편하게 사용할 수 있으려면 모든 응용 프로그램에 걸쳐 동일한 UI를 사용하는

것이 좋습니다 자바스크립트 API를 사용하면 버튼 및 기타 제어 기능을 원하는

스타일로 만들어 Tableau 대시보드의 요소를 제어할 수 있습니다

그림 3 웹 응용 프로그램 내에서 Tableau 대시보드 통합에 자바스크립트 API를 사용한 예

10

데이터 추출 API

Tableau는 다양한 데이터 원본에 대한 직접적인 지원 및 연결 방법을 제공합니다 하지만

상황에 따라서는 Tableau에서 작업을 진행하기 전에 다른 응용 프로그램의 데이터를

전처리하거나 액세스 및 어샘블해야 하는 경우가 있습니다 Tableau 데이터 추출 API를

사용하면 개발자가 직접 프로그램을 작성하여 데이터 원본에 액세스하고 TDE(Tableau

데이터 추출)에 프로세스할 수 있습니다 TDE 파일은 기본적으로 Tableau Desktop에서

사용하거나 동일한 API를 통해 Tableau Server에 게시할 수 있습니다 개별 사용자는

Tableau Server에 게시된 TDE를 웹 작성 기능과 함께 사용하거나 Tableau Desktop에서

사용할 수 있습니다 데이터 추출 API는 32-비트 및 64-비트용 CC++ Java 및 Python

과 모두 연동되며 개발자는 Windows 및 Linux 플랫폼에서 데이터 추출 API를 사용할 수

있습니다

REST API

Tableau Server REST API를 사용하면 HTTP를 통해 Tableau Server 엔티티를

프로그래밍 방법으로 만들고 읽고 업데이트하고 삭제하고 관리할 수 있습니다 이 API

는 Tableau Server 내 데이터 원본 프로젝트 통합 문서 사이트 사용자 및 사이트의

배경 기능에 간단하게 액세스할 수 있도록 도와줍니다 사용자는 이러한 액세스를

활용하여 맞춤 응용 프로그램을 만들거나 Tableau Server 리소스를 통해 상호작용

스크립트를 작성할 수 있습니다

데이터 전략

데이터 인프라 요구 사항과 이에 맞는 솔루션은 조직에 따라 다릅니다 Tableau는 각

조직의 선택을 존중하며 기존 데이터 전략을 다음 두 가지 주요 방법에 접목합니다

첫 번째 방법은 Tableau가 데이터 저장소에 직접 연결하거나 인메모리로 작동하는

방법이며 두 번째 방법은 Tableau가 지속적으로 늘어나는 데이터 원본과 연동하는

것입니다

다양한 데이터 원본에 액세스

가장 기본적인 방법은 대형 데이터 웨어하우스 데이터 마트 플랫 파일에 관계없이

Tableau를 단일 데이터 원본에 단일 뷰로 연결하는 것입니다 이때 뷰는 연결된 데이터

원본 내에 있는 여러 개의 테이블을 조인할 수 있으며 다음과 같은 데이터 원본을 사용할

수 있습니다

bull 관계형 데이터베이스 ndash SQL Server Oracle Teradata DB2 및 Vertica와 같은

관계형 데이터베이스에서 단일 스키마 내에 여러 개의 테이블 조인 가능

bull 클라우드 기반 비즈니스 응용 프로그램mdash Google 웹 로그 분석 및 Salesforce

bull 클라우드 데이터 웨어하우스 ndash Google BigQuery 및 Amazon RedShift 여러 개의

테이블 조인 가능

11

bull 다차원(OLAP 또는 큐브) 데이터베이스 ndash SQL Server Analysis Services 및 Essbase

bull Access MDB 파일 ndash Access 데이터베이스 내에 있는 여러 개의 테이블 조인 가능

bull Excel 스프레드시트 ndash 스프레드시트의 각 탭이 테이블 1개로 처리되며 관계형

데이터베이스 테이블처럼 여러 개의 탭 조인 가능

bull 플랫 파일 ndash 동일한 구분 기호(쉼표 탭 파이프 등)가 사용되었으며 동일한

Windows 폴더에 있는 파일의 경우 데이터베이스 내에서 개별 테이블로 처리 가능

사용자는 데이터베이스에서 지원하는 모든 테이블 간 조인 방식을 정의할 수 있습니다

Oracle SQL Server 또는 Teradata와 같이 필요한 모든 데이터가 한 DBMS(데이터베이스

관리 시스템) 내에 있는 경우 DBA(데이터베이스 관리자)가 다양한 스키마의 데이터를

활용하여 데이터베이스를 만들거나 사용자가 맞춤 SQL을 통해 데이터의 논리 뷰를 만들 수

있습니다

데이터는 트랜잭션(세 번째 네 번째 또는 다섯 번째 일반 형식) 비정규화된 플랫 형식

별모양 스키마 및 눈송이 스키마 등 어떤 구조로도 보관할 수 있습니다 Tableau Server

와 Desktop의 뷰 성능은 데이터베이스 기본 구조의 속도에 직접적인 영향을 받습니다

대부분의 경우 다차원 데이터베이스가 가장 뛰어난 성능을 발휘하지만 별모양 스키마가

명료하게 구성된 관계형 데이터베이스나 분석에 최적화된 데이터베이스의 경우 대개

고도로 정형화된 트랜잭션 중심의 데이터베이스보다 뛰어난 성능을 발휘합니다

효율성 확보 및 오프라인 액세스를 위해 추출된 데이터 활용

Tableau는 데이터에 직접 연결하거나 데이터를 메모리 내로 가져올 수 있습니다 속도가

빠르며 분석에 최적화된 데이터베이스를 구입한 경우 Tableau는 기존 데이터베이스의

장점을 활용할 수 있도록 데이터를 최적화된 커넥터로 직접 연결합니다 트랜잭션

데이터베이스 상에 구축된 데이터 아키텍처를 사용 중이거나 핵심 데이터 인프라에

워크로드가 할당되는 것을 방지하려는 경우 분석에 최적화된 인메모리 데이터 저장소를

제공하는 Tableau 데이터 엔진을 사용하십시오 두 옵션은 매우 간단하게 전환할 수

있습니다

기본적으로 Tableau는 사용자가 분석을 변경할 때마다 데이터베이스에 새로운 쿼리를

발급하여 실시간 환경을 제공합니다 이 방법은 나름의 장점을 가지고 있지만 데이터

집합이 너무 크거나 데이터 원본이 성능을 제대로 발휘하지 못하거나 오프라인인 경우

문제를 야기할 수 있습니다 데이터가 지속적으로 변경되지 않는 경우 실시간 쿼리는

불필요한 워크로드를 초래합니다

12

Tableau는 이러한 경우를 위해 시작 쿼리의 데이터를 가져와 사용자의 로컬 컴퓨터에

저장하는 추출 기능을 제공하고 있습니다 추출된 데이터는 고도로 압축되었으며

데이터를 신속하게 가져올 수 있는 구조로 구성된 Tableau의 열 형식 데이터베이스에

저장됩니다 데이터는 다차원 데이터베이스(큐브)를 제외한 모든 데이터베이스

유형에서 추출할 수 있습니다

Tableau 데이터 추출을 활용하면 데이터베이스에 쿼리를 다시 보내는 시간을 줄여

사용자 경험을 크게 개선할 수 있습니다 또한 궁극적으로는 데이터 추출을 통해

데이터베이스 서버에서 중복되는 쿼리 트래픽을 줄일 수도 있습니다 데이터 추출은

업무 시간 쿼리를 처리할 수 있는 리소스가 없으며 작업량이 많은 트랜잭션 시스템에

매우 효과적인 솔루션입니다 추출된 데이터는 매일 밤 새로 고침할 수 있으며 업무 시간

중에는 오프라인으로 사용할 수 있습니다 데이터에 오프라인으로 액세스하는 기능은

출장 중이거나 네트워크에 연결할 수 없는 사용자에게 매우 유용합니다

추출된 데이터는 고정된 개수의 기록 전체 기록의 특정 백분율 또는 데이터 필터링에

기초하여 데이터의 하위 집합을 구성할 수도 있습니다 뿐만 아니라 데이터 엔진은

기존에 추출한 데이터를 새 데이터로 업데이트하는 증분 추출 또한 수행할 수 있습니다

추출된 데이터의 하위 집합은 개발 시간을 단축하는 데 도움이 됩니다 개발자의 경우

크기가 작은 데이터 하위 집합을 활용하여 시각 응용 프로그램을 구축하면 변경사항이

있을 때마다 쿼리에 대한 응답이 올 때까지 기다릴 필요가 없습니다

데이터 추출은 패키지 통합 문서를 공유할 때에도 필요합니다 Tableau의 패키지 통합

문서(twbx 파일 유형)에는 패키지 통합 문서를 휴대하고 다른 Tableau 사용자와 공유할

수 있도록 만드는 데 사용된 모든 데이터가 포함되어 있습니다 패키지 통합 문서는

Tableau Server의 보안 절차를 거칠 필요가 없으며 정적 데이터만으로도 상호작용이

가능한 환경을 제공하는 Tableau Reader를 통해서도 공유할 수 있습니다

사용자가 추출 데이터를 사용하여 통합 문서를 게시하면 여기에 사용된 추출 데이터도

게시되며 이후 통합 문서와의 상호작용을 진행할 때에는 실제 데이터를 요청하는

대신 추출된 데이터가 사용됩니다 참고로 원하는 경우 추출 데이터 자동 새로 고침을

요청하도록 통합 문서를 설정할 수 있습니다

마지막으로 데이터 추출 작업은 임시 디스크 공간을 많이 차지할 수 있다는 점을

유념하십시오 이에 대한 예로는 팩트 테이블이 매우 길고 수치가 매우 많으며 각

차원마다 매우 긴 설명 필드가 있는 별모양 스키마를 들 수 있습니다

13

데이터 거버넌스 Tableau Data Server

올바른 데이터를 조직 내에서 이 데이터가 필요한 사람에게 적시에 전달하는 것은 IT

조직에게 매우 중요한 일입니다 많은 사용자가 엄격한 IT 거버넌스 정책에도 불구하고

신속한 분석을 위해 중요한 분석 문서를 자신의 데스크톱에 저장하거나 클라우드를

활용하곤 합니다 셀프 서비스 환경에서 데이터 거버넌스는 보안을 유지하면서도

사용자가 원하는 답을 찾을 수 있도록 지원해야 합니다

Tableau Server의 구성 요소인 Tableau Data Server는 Tableau 데이터 추출을 공유하고

중앙집중식으로 관리하고 공유 프록시 데이터베이스에 연결할 수 있도록 지원합니다

Tableau Data Server는 IT 부서로 하여금 완벽하게 측정 및 관리되었으며 데이터

거버넌스를 준수하는 데이터 원본을 Tableau Server 사용자에게 제공하고 추출된 데이터가

중복되거나 통합 문서 간 데이터 연결이 중복되는 경우는 방지할 수 있도록 해줍니다 이는

다시 말해 조직이 다음을 중앙집중식으로 관리할 수 있다는 것을 의미합니다

bull 데이터 연결 및 조인

bull 계산된 필드(예 수익의 기본적인 정의)

bull 필드에 대한 정의

bull 집합 및 그룹

bull 사용자 필터

뿐만 아니라 사용자는 새로운 데이터를 혼합하거나 새 정의를 만들어 데이터 모델을

확장하고 새로 정의된 데이터 모델을 생산 과정에 신속하게 전달함으로써 셀프 서비스

환경과 유연성을 확보할 수 있습니다 이렇게 하면 중앙집중식으로 관리되는 데이터는

변경되지 않지만 사용자는 유연성을 유지할 수 있게 됩니다

데이터 원본은 다음 두 가지 유형으로 게시할 수 있습니다

1 Tableau 데이터 추출 사용자가 게시된 추출 데이터에 직접 연결할 수 있습니다 핵심

시스템의 부하를 줄이고 사용자에게 신속한 셀프 서비스 분석 기능을 제공하려는

조직의 경우 이 접근 방식을 선택하는 것이 좋습니다 중앙집중식 데이터 추출은

조직에 서로 단절된 데이터 사일로가 늘어나는 것 또한 방지해 줍니다 추출 데이터를

게시할 때마다 한번씩 데이터를 새로 고치도록 예약하면 조직 내 모든 사용자가 공유

데이터 및 정의를 변경하지 않아도 최신 상태의 데이터를 사용할 수 있습니다

2 공유 프록시 연결 프록시 데이터베이스 연결을 통해 사용자가 실제 데이터에 직접

연결할 수 있습니다 이는 다시 말해 각 사용자가 별도의 연결을 설정할 필요가

없어 데이터 작업을 더욱 손쉽게 시작할 수 있다는 것을 의미합니다 데이터베이스

드라이버를 설치할 필요도 없으므로 IT 부서가 드라이버를 배포하고 업데이트해야

하는 부담도 줄어듭니다

Tableau 데이터 추출

실제 데이터 연결

데이터 원본

데이터 원본

중앙집중식 추출Tableau Data Server를 사용하면 데이터 및 메타데이터를 모두 포함한 데이터 추출을 관리할 수 있습니다

공유 프록시 연결Tableau Data Server는 실시간 프록시 연결 또한 지원합니다

그림 4와 5 Tableau는 실제 데이터 연결 및 추출을 중앙집중식으로 관리할 수 있도록 지원합니다

14

보고 거버넌스

데이터 및 정보가 지속적으로 늘어남에 따라 정보 거버넌스의 중요성도 높아지고 있습니다

사용자가 허용된 정보에만 액세스할 수 있도록 하는 것은 매우 중요한 일입니다

Tableau의 보고 거버넌스는 다음 두 가지 방법을 통해 관리할 수 있습니다 사이트 또는

프로젝트를 통해

Tableau Server는 데이터를 격리하고 다중 테넌트를 지원하는 즉시 활용 가능한 배포

방식을 사용합니다 서버에는 한 개 이상의 사이트가 있을 수 있고 사이트에는 한 개

이상의 프로젝트가 있을 수 있으며 프로젝트에는 한 개 이상의 통합 문서가 있을 수

있습니다 Tableau Server를 사용하면 이와 같은 프로젝트 및 통합 문서를 Tableau에서

사용할 수 있도록 관리하고 모니터링할 수 있습니다 이때 사이트는 Tableau Server의

테넌트가 되며 Tableau Server는 두 사이트 간의 데이터를 격리합니다

이는 다시 말해 다른 사이트에 쿼리를 보낼 수 없음에 따라 사이트 간의 데이터를 격리하는

방벽이 생긴다는 것을 의미합니다 이 프로세스는 뷰 간에 차이니즈 월(Chinese Wall)

로도 불리는 격리 장치를 만듭니다

데이터를 완전히 격리하려는 경우 가장 좋은 방법은 사이트를 만들고 이 사이트에

프로젝트를 만든 다음 프로젝트 및 통합 문서의 사용 권한을 관리하여 액세스를

제어하는 것입니다

사이트를 한 개만 사용하는 경우 여러 개의 프로젝트를 만들 수도 있습니다 프로젝트는

뷰를 격리할 뿐만 아니라 사용 권한이 있는 뷰만 볼 수 있도록 개별 사용자를 제한합니다

그림 6 보고 거버넌스를 간편하게 처리할 수 있도록 도와주는 Tableau 콘텐츠 관리 인터페이스

많은 조직이 판매부와 같이 사업부별로 프로젝트를 만들거나 금융과 같이 논리적인

비즈니스 기능별로 프로젝트를 만드는 방법을 사용합니다 프로젝트를 만들면 사용자

또는 사용자 그룹을 프로젝트와 연결할 수 있으며 프로젝트와 연결되지 않은 사용자는

이 프로젝트의 뷰를 볼 수 없습니다

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사용자에게 더 많은 구독 제어 권한 제공

구독 기능을 사용하면 관심 있는 콘텐츠를 구독하여 일정에 따라 관련 콘텐츠가 자신의

이메일 받은 편지함에 전송되도록 할 수 있습니다 사용자는 클릭 한 번으로 워크시트

또는 통합 문서를 구독하고 이를 관리할 수 있습니다

그림 7 구독 사용자 인터페이스

변경사항 관리

Tableau는 통합 문서에서 변경사항을 관리할 수 있는 몇 가지 옵션을 제공합니다 변경사항

관리 도구가 이미 있는 조직의 경우 Tableau 통합 문서에서 변경사항을 추적할 때 기존

변경사항 관리 도구를 사용해 주시기 바랍니다 변경사항 관리 도구가 없는 조직의 경우

네트워크에 사용자 폴더를 만들거나 백업 서버에서 별도로 저장되는 야간 백업을 수행하여

수동 변경사항 관리 프로세스를 설정하십시오 위에 언급된 폴더 및 백업은 필요에 따라

복원할 수 있습니다

여느 개발 프로세스와 마찬가지로 작업을 개발 단계에서 생산 단계로 전환하는 과정을

진행할 때에는 테스트 및 승인이 포함된 엄격한 지침을 준수해야 합니다 생산 단계로

전환할 때 사용할 수 있는 가장 간편하고 좋은 방법은 각 생산 프로젝트와 동일한 준비

영역 프로젝트를 만드는 것입니다 준비 프로젝트는 개발 서버 또는 생산 서버에서

직접 설정할 수 있습니다 준비 프로젝트 단계에서 사용자는 새로운 작업을 적절한

준비 영역에 게시하고 인증 및 생산 단계로의 전환을 담당하는 팀에게 후속 조치를

요청합니다 개발 단계에서 Tableau 뷰에 사용된 데이터 원본이 생산 단계에 사용된

데이터 원본과 다를 경우 연결 정보를 변경해야 합니다

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메타데이터 관리

대다수의 비즈니스 인텔리전스 플랫폼은 메타데이터 기능을 제공한다고 주장하지만

실제로는 엔터프라이즈 전체 모델링 단계부터 시작하거나 메타데이터 기능 자체를

제공하지 않는 경우가 많습니다 Tableau는 IT 부서가 풍부한 메타데이터 계층을

제공하여 더 많은 가치를 이끌어 내고 비즈니스 사용자가 이를 수정 및 확장할 수 있도록

지원하는 혼합식 접근 방식을 지향하고 있습니다 이는 다시 말해 과도한 계층 모델링

없이도 메타데이터를 사용할 수 있다는 것을 의미합니다 Tableau는 대부분의 고객이

Tableau에서 메타데이터 계층을 제공한다는 사실을 모를 정도로 원할성 접근 용이성

투명성 측면에서 뛰어난 메타데이터를 제공하고 있습니다

추출

VizQL 모델

데이터 모델

연결

필터 집계 혼합 역할 테이블 계산

기본 의견설명 계산 별칭 사용자 생성 필드

서버 연결 특성 테이블 조인

그림 8 풍부하면서도 유연한 메타데이터를 구축할 수 있도록 지원하는 Tableau의 유연한 메타데이터 관리 시스템

Tableau의 메타데이터 시스템은 총 3층으로 구성되며 이 중 2개의 계층은 추상화 및

런타임 모델(VizQL 모델)로 구성됩니다 첫 번째 계층인 추상화 계층은 데이터 액세스

방식과 Tableau에서 사용할 데이터에 대한 정보를 저장하는 연결 계층입니다 여기에는

데이터베이스 테이블 뷰 열 조인 또는 데이터 액세스에 사용되는 맞춤 SQL의 특성이

포함됩니다

두 번째 계층은 데이터 모델 계층으로 필드를 수치 및 측정값으로 자동 지정합니다

큐브에 연결 시 큐브 내 메타데이터는 이 필드를 자동으로 읽습니다 관계형 데이터의

경우 Tableau는 지능적인 추론 기능을 활용하여 필드가 수치인지 아니면 측정값인지

파악합니다 데이터 모델은 데이터 집합이나 계산과 같이 사용자가 생성한 필드 또한

추적합니다 Tableau에서 데이터 원본으로 통칭하는 데이터 모델은 독립적으로

운영되며 연결 상태에서 이루어지는 변경사항이 적용되지 않습니다

세 번째 계층은 Tableau 고유의 계층인 VizQL 모델로 구성됩니다 사용자는 VizQL

모델을 사용하여 런타임 중에도 필드 역할 및 집계를 조정할 수 있습니다 예를 들어

사용자는 측정값을 수치로 변경한 다음 한 시나리오에서는 직원의 나이를 측정값으로

사용하여 직원의 평균 나이를 계산하고 다른 시나리오에서는 수치로 변경하여 직원이

연령대에 걸쳐 어떻게 분포되어 있는 확인할 수 있습니다 VizQL 모델을 사용하면 일반

데이터 모델에서는 정의하기 어려운 계산 및 비교 작업을 손쉽게 정의할 수 있습니다

17

Tableau는 추가적인 메타데이터 유연성 또한 제공합니다 사용자는 연결 또는 데이터

모델을 변경하지 않고도 서로 다른 데이터 원본의 데이터를 하나의 혼합 모델에 결합할

수 있습니다 또는 데이터 모델이 다른 데이터 모델의 영향을 받도록 설정할 수도 있으며

특정 연결을 여러 데이터 모델에 사용하거나 특정 데이터 모델을 여러 뷰에 사용하거나

대시보드에서 여러 개의 뷰를 사용할 수도 있습니다

메타데이터의 진정한 가치는 구성 요소를 공유하고 재사용할 수 있는 데 있습니다

사용자는 데이터 원본(연결 및 데이터 모델)을 Tableau Server에 게시하여 통합 문서와

연결할 수 있습니다 이는 다시 말해 마스터 데이터 원본이 데이터 원본을 사용하는 통합

문서에 전파된다는 것을 의미합니다 또한 다른 사용자가 특정 데이터 원본을 토대로

분석을 시작할 수 있으며 데이터 원본을 내보낸 다음 파일로 공유할 수도 있습니다

데이터 모델은 연결과 달리 계산을 재정의하는 등 변경해야 하는 범위가 더 넓으므로

명시적인 변경사항이 있을 때에는 Tableau Desktop에서 이를 변경해야 합니다 항목을

변경하면 Tableau Desktop은 변경사항을 통합 문서의 모든 시트에 자동으로 적용합니다

VizQL 모델은 특정 열의 멤버 이름을 변경하는 등 데이터베이스를 변경해도 아무런

영향이 없지만 Tableau Server는 뷰에 사용된 열을 삭제하거나 이 열의 이름을 변경할

경우 영향을 받습니다 표시되어야 하는 열이 표시되지 않는 경우 VizQL 모델은 이 열을

뷰에서 일시적으로 삭제합니다

모바일 배포

휴대기기를 도입하는 기업이 급격히 늘어나고 있습니다 비즈니스 인텔리전스의 궁극적인

목표는 결정이 내려지고 토론이 이루어지는 곳에서 비즈니스 인텔리전스를 활용할 수

있도록 하는 것입니다 사용자는 노트북 및 컴퓨터가 제공하는 환경을 휴대기기에서도

똑같이 활용할 수 있기를 기대하고 있으며 여기에는 비즈니스 인텔리전스 기능도 포함되어

있습니다

Tableau는 다른 Tableau 솔루션에서 제공하는 강력한 성능과 단순함을 모바일 비즈니스

인텔리전스 분야에서도 제공합니다 Tableau는 모바일 비즈니스 인텔리전스 분야에서

승인 한 번으로 모든 것을 해결할 수 있도록 하는 Author-once 접근 방식을 취하고

있습니다 이는 다시 말해 Tableau Server의 대시보드를 휴대기기뿐만 아니라 컴퓨터의

웹 브라우저에서도 자동으로 사용할 수 있다는 것을 의미합니다 Tableau가 자동으로

기기를 탐지하고 이에 따라 시각적인 결과물과 기능을 최적화하므로 맞춤 대시보드를

개발할 필요가 없으며 기본 iPad 앱 모바일 Safari 모바일 Chrome 및 Android 앱에는

터치에 최적화된 뷰가 표시됩니다

18

그림 9 iPad 및 Android 기기에서 기능 수정 및 게시

Tableau 모바일 앱은 Tableau Desktop 없이도 새로운 뷰를 확인하고 수정하고 만들

수 있는 기능을 제공합니다 사용자는 뷰에서 바로 필드와 필터를 추가하고 뷰 유형을

변경하고 기타 애드혹 분석 작업을 수행할 수 있습니다 수정이 완료되면 사용 권한이

있는 경우에 한해 원본 Tableau 통합 문서에 변경사항을 저장할 수 있습니다

Tableau 모바일 앱은 모든 Tableau Server에 연결이 가능하며 손가락 스크롤 손가락

모으기 및 확대와 같은 기본 터치 제어 기능을 그대로 제공합니다 뷰도 터치 기능이 사용

설정되어 있고 전체 터치 기능을 지원하도록 최적화되어 있으므로 필터 매개 변수 페이지

강조표시 및 끌어서 놓기 작성 작업을 손가락으로 제어할 수 있습니다 Tableau iPad 앱

및 Android 앱 사용자의 경우 터치에 최적화된 콘텐츠 검색 기능과 더불어 통합 문서를

검색하고 즐겨찾기 항목을 저장하고 최근 사용한 콘텐츠를 확인하는 기능 또한 제공됩니다

그림 10 휴대기기에서 사용할 수 있도록 터치 기능이 자동 사용 설정되는 Tableau 대시보드

휴대기기 보안은 많은 조직에게 핵심 우려사항입니다 Tableau Server는 데스크톱에

게재되든 휴대기기에 게재되든 관계없이 데이터 수준 및 사용자 수준 보안을 포함하여

모든 뷰에 동일한 보안을 적용합니다 데이터가 기기에 저장되지 않으므로 기기를

분실하거나 도난 당해도 데이터 보안이 위험에 노출될 가능성은 적습니다

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배포 모델

Tableau는 데이터 인프라 사용자 부하 및 사용 프로필 기기 전략 그리고 목표에 따라

다양한 방식으로 구성할 수 있습니다 또한 Tableau Server는 개수에 관계 없이 컴퓨터와

클러스터링할 수 있습니다 일반적인 구성에 대한 몇 가지 예는 다음과 같습니다

단순 구성

대부분의 경우 단일 서버를 권장 최소 하드웨어 구성(8 CPU 코어 및 32GB의 주 메모리)

으로 구축하기만 해도 좋은 성능을 발휘할 수 있습니다 이러한 유형의 구성은 규모가 더 큰

배포 또는 부서 서버의 개념을 입증하는 데 유용합니다 Tableau는 각 주요 프로세스를 두

번씩 실행하는 것을 권장합니다 더 나은 가용성을 위해 8-코어 단일 서버에 Tableau Server

배포 시 Data Server 응용 프로그램 서버 VizQL Server 및 백그라운더를 구축하십시오

3-서버(24-코어) 클러스터

사용자 부하가 심한 환경의 경우 추가 서버를 클러스터링해야 합니다

3-서버 구성의 경우 주 서버가 게이트웨이 라이선스 및 검색과 같은 관리 서비스를

호스트하며 다른 2개의 작업 노드에는 VizQLServer 응용 프로그램 서버 백그라운더

리포지토리 및 추출 호스트와 Data Server가 구축됩니다 관리자는 추출 작업량 및

기타 특성에 맞춰 시스템에서 실행하는 프로세스의 수와 유형을 구성할 수 있습니다

HT

TP(S) 서

버

검색

라이선스

게이트웨이

기본 Tableau Server

HT

TP(S) 서

버

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

활성 데이터 엔진

활성 리포지토리

작업 서버 작업 서버

HT

TP(S) 서

버

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

대기 데이터 엔진

대기 리포지토리

그림 11 단순 3-서버 클러스터 구성

HT

TP(S) 서

버

검색 | 라이선스

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

활성 데이터 엔진

활성 리포지토리

기본 Tableau Server

20

5-서버(40-코어) 클러스터데이터 사용량과 사용자 부하가 높은 경우 이를 지원하기 위해 작업용 컴퓨터를 클러스터에 추가할 수 있습니다 데이터 추출을 사용하는 크기가 더 큰 클러스터의 경우 리포지토리와 추출 호스트를 한 컴퓨터에 구축하고 백그라운더를 다른 컴퓨터에 구축하여 VIzQL과 응용 프로그램 서버를 한 작업용 컴퓨터에 구축하는 것이 좋을 수 있습니다 워크로드 프로필에 따라 다른 서버 구성을 사용하시기 바랍니다

게이트웨이VizQL Server x2

응용 프로그램 서버 x2

Data Server x1백그라운더x3

리포지토리

추출 호스트x8

그림 12 데이터 추출이 많은 경우에 최적화된 5-서버 클러스터 구성

High Availability 클러스터Tableau의 High Availability 기능은 IT 조직이 SLA 요구 사항을 준수하고 중단 시간을 최소화할 수 있도록 도와줍니다 Tableau의 High Availability 솔루션은 리포지토리 및 데이터 엔진 구성 요소를 위한 자동 장애 조치 기능을 제공합니다 기본 노드는 게이트웨이 검색 라이선스 및 부하 분산 장치를 지원하며 2개의 추가 노드는 진행 중인 프로세스를 호스트합니다 네 번째 컴퓨터를 백업 기본으로 추가하면 시스템의 안정성을 더 높일 수 있습니다 외부 부하 분산 장치를 구성한 경우 게이트웨이 장애 조치가 자동으로 실행됩니다 이렇게 하면 원활한 장애 조치 기능을 확보하고 데이터 엔진의 워크로드를 개선하여 확장성을 높일 수 있습니다

자세한 내용은 High Availability 백서를 참조하십시오

가상 컴퓨터 또는 클라우드 기반 배포가상 컴퓨터나 클라우드 배포에서 Tableau Server를 구동하는 경우 확장성이나 성능 측면에서 특별히 고려해야 하는 사항은 없습니다 단 각 가상화 플랫폼은 가상 컴퓨터를 확장 가능하고 성능이 높은 토폴로지에 배포하는 데 충분한 관리 인프라를 제공한다는 점을 유념하시기 바랍니다 Tableau Server 가 적절한 컴퓨터 메모리 및 데이터 리소스에 액세스할 수 있도록 가상화 인프라 공급자의 우수 사례를 따르십시오 가상 컴퓨터는 Tableau Server에서 사용할 수 있는 코어의 개수를 가상으로 제한하거나 가상 컴퓨터 자체를 통한 재해 복구 기능을 제공하는 데 사용할 수 있습니다 클라우드에서 Tableau를 구동하는 경우 Tableau Server는 고정 IP 주소가 필요하다는 점을 유념하십시오

21

보안

더 많은 사용자가 더 많은 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 조직이 많아짐에 따라 정보

보안이 핵심적인 우려사항으로 부각되고 있습니다 Tableau Server는 다양하고 복잡한

요구 사항을 충족하면서도 쉽게 구현하고 사용할 수 있는 포괄적인 보안 솔루션을

제공합니다

또한 Tableau는 인증 권한 부여 데이터 보안 및 네트워크 보안을 관리하는

엔터프라이즈급 보안 기능을 제공하고 있습니다 이 두 기능은 조직 내부 환경이든 조직

외부의 인터넷이든 관계없이 광범위하고 다양한 사용자 기반의 요구 사항을 충족할

수 있는 총체적인 솔루션을 제공합니다 Tableau Server는 금융 서비스 정부 및 의료

부문의 엄격한 보안 요구 사항을 모두 통과한 바 있습니다

인증 ndash 액세스 보안

보안의 첫 번째 단계는 바로 사용자의 ID를 구축하는 것입니다 ID는 무단 액세스를

방지하고 각 사용자의 환경을 개별 설정하기 위해 구축됩니다 이 단계는 일반적으로

인증으로 불립니다 인증을 다음 섹션인 권한 부여 - 개체 보안과 홍동하지 마시기

바랍니다

Tableau Server는 몇 가지 유형의 인증을 지원합니다

bull Microsoft Active Directory(SSPINTLM 및 Kerberos)

bull Tableau Server 사용자를 인증하기 위해 IdP(외부 ID 공급자)를 활용하는 SAML

bull 신뢰할 수 있는 인증 Tableau Server와 한 개 이상의 웹 서버 간의 관계를 신뢰할

수 있음

bull 일부 클라우드 기반 서비스 공급자에 대한 OAuth

bull Tableau Server에서 관리하는 기본 인증

Tableau는 관리자가 구성할 수 있는 자동 로그인 시간 제한 기능을 제공합니다

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SAML 인증

SAML은 Tableau Server가 이미 구입한 ID 관리 제품군을 활용할 수 있도록 하는 표준

기반 인증 프로토콜 메커니즘입니다 SAML을 사용하면 기존 ID 공급자가 직접 사용자를

인증하므로 사용자가 이미 동일한 IdP를 사용하여 다른 엔터프라이즈 응용 프로그램에

로그인한 경우 Tableau Server에서 또 다시 로그인 프로세스를 거칠 필요가 없습니다

OAuth 인증

클라우드 기반 솔루션을 사용 및 활용하기 시작하는 기업이 늘어남에 따라 클라우드

리소스에 원활하고 안전하게 액세스하는 방법의 중요성도 높아지고 있습니다 일부

클라우드 기반 데이터 원본의 경우 민감한 데이터베이스 자격 증명을 Tableau Server에

저장하는 대신 제한된 목적에 한하여 Tableau와 데이터 원본 공급자 간에 신뢰 관계를

구축하는 방법을 활용할 수 있습니다 이 신뢰 관계를 통해 사용자는 데이터에 액세스할

수 있게 되며 자격 증명은 데이터 원본 공급자에 의해 안전하게 보관됩니다

Tableau는 OAuth 20 공개-권한 부여 표준에 명시된 대로 이와 같은 보호 연결 방식을

활용하고 있습니다 OAuth 연결은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다

1 보안 민감한 데이터베이스 자격 증명이 Tableau Server에 공개되거나 저장되지

않으며 액세스 토큰을 Tableau만 사용할 수 있습니다

2 편이성 데이터 원본 ID 및 암호를 여러 군데에 삽입할 필요 없이 특정 데이터

공급자에 액세스하는 게시된 모든 통합 문서 및 데이터 원본에 대해 이 데이터

공급자를 대상으로 제공된 토큰을 사용할 수 있습니다

Tableau Server의 OAuth 인증은 Google BigQuery Google 웹 로그 분석 및

Salesforcecom 데이터 원본에서 사용할 수 있습니다

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인증(역할 및 사용 권한) - 개체 보안

권한 부여는 사용자가 인증된 후 이 사용자가 액세스하고 수행할 수 있는 항목을 정하는

것을 말합니다 권한 부여는 다음 항목을 통해 처리됩니다

1 역할 및 사용 권한

2 라이선스 및 사용자 권한

Tableau에서 역할은 사용자 및 그룹이 게시된 콘텐츠 및 프로젝트와 상호작용하는 방식을

관리하기 위해 콘텐츠에 적용되는 사용 권한의 집합을 의미합니다 데이터 원본 통합 문서

및 뷰와 같이 게시된 콘텐츠는 뷰 만들기 수정 및 삭제와 같은 일반적인 사용 권한 작업을

통해 관리할 수 있습니다 또한 관리자는 금융 사용자와 같은 그룹을 만들어 사용 권한을

더 쉽게 관리할 수 있습니다 프로젝트는 각 프로젝트에 게시된 모든 통합 문서 및 뷰에

대한 기본 사용 권한을 제어합니다 프로젝트는 여러 외부 당사자(다중 테넌트)에 대한

지원이 필요한 단일 서버에서도 사용할 수 있습니다

역할은 기본 사용 권한 구조를 제공하여 사용자를 구분합니다 예를 들어 사용자에게 특정

뷰에 대한 인터액터 권한을 부여하되 이 권한을 일부 콘텐츠로 제한할 수 있습니다 뷰어

역할이 부여된 사용자는 특정 뷰를 볼 수 있지만 뷰를 변경할 수 있는 권한은 없습니다

개체 보안 관리에 활용할 수 있는 매개 변수가 포함된 맞춤 설정은 총 20개가 넘습니다

참고로 이 역할 기반 사용 권한으로는 뷰에 표시되는 데이터를 제어할 수 없습니다

데이터 ndash 데이터 보안

규제 요구 사항을 충족해야 하거나 콘텐츠를 외부에 전달하는 조직을 중심으로 데이터

보안의 중요성이 더욱 강조되고 있습니다 Tableau는 다음 세 가지 방법을 통해 조직이

데이터 보안 요구 사항을 충족하는 데 필요한 유연성을 제공하고 있습니다 바로

데이터베이스에서 단독으로 보안 기능을 구현하거나 Tableau에서 단독으로 보안 기능을

구현하거나 Tableau Server의 사용자 정보에 해당하는 데이터 요소를 데이터베이스에

보관하는 혼합 방식을 만드는 것입니다

Tableau Server에 로그인 시 사용자는 데이터베이스에 로그인하는 것이 아닙니다 이는

다시 말해 데이터베이스에 보안 기능을 구현한 경우 Tableau Server 사용자가 뷰를

확인하려면 데이터베이스에 로그인하기 위한 자격 증명 또한 보유해야 한다는 것을

의미합니다 이 로그인 자격 증명은 뷰를 게시할 때 자격 증명을 삽입하거나 특정 사용자

자격 증명을 요구하는 방식으로 Windows 통합 보안(NT 인증)을 통해 전달할 수 있습니다

Tableau는 사용자 이름 그룹 또는 현재 사용자의 기타 특성을 통해 행 수준의 데이터

보안 기능을 활용할 수 있게 해주는 사용자 필터 기능 또한 제공합니다 사용자 필터는

모든 쿼리에 where 절을 추가하여 데이터를 제한하며 모든 데이터 원본에서 사용할

수 있습니다

24

네트워크 ndash 전송 보안

대다수 내부 배포의 경우 전체 네트워크에 액세스하는 것을 방지하면 네트워크를

안전하게 지킬 수 있습니다 하지만 이 경우에도 네트워크 전반에 걸쳐 자격 증명을

안전하게 전송하는 것은 매우 중요합니다 외부 배포의 경우 전송 보안은 민감한 데이터

및 자격 증명을 보호하고 Tableau Server가 악용되는 것을 방지하는 데 핵심적인

역할을 담당합니다

Tableau Server에는 다음 세 개지 기본 인터페이스가 있습니다 참고로 Tableau는

암호를 저장하고 전송하는 것과 관련하여 모든 레이어 및 인터페이스에 걸쳐 특별히

주의를 기울이고 있다는 점을 유념해 주시기 바랍니다

bull 클라이언트-Tableau Server 인터페이스는 표준 HTTP 요청 및 응답을 담당하도록

기본 설정되어 있지만 고객이 제공한 보안 인증서를 사용하면 HTTPS(SSL)용으로

구성할 수 있습니다

bull Tableau Server-데이터베이스는 가능한 경우 기본 드라이버를 사용하며 기본

드라이버를 사용할 수 없는 경우 일반 ODBC 어댑터를 사용합니다

bull Tableau Server 구성 요소 간의 보안 통신은 분산된 배포에 한해서만 사용할 수

있으며 각 서버가 클러스터 내 다른 서버로부터 유효한 요청만 수신할 수 있도록

엄격한 신뢰 모델을 사용합니다

네트워크 전송을 보호하는 것 외에도 모든 사용자 암호 및 자격 증명은 대기 및 전송 시

암호화되며 암호는 일반 텍스트로 저장되지 않습니다 모든 고객은 대기 중인 사용자

데이터를 안전하게 암호화할 수 있도록 고유의 전달 구를 만들어 비공개 키를 맞춤

설정할 수 있습니다

Tableau Server는 위 네트워크 인터페이스 보안 기능 외에도 별도의 추가 안전 장치를

제공합니다 SSL을 사용하지 않을 때에도 다양한 암호화 기술을 사용하여 브라우저에서

서버 계층 리포지토리를 오고가는 데이터를 보호할 수 있습니다 Tableau Server에는

스푸핑 하이재킹 및 SQL 삽입 공격을 방지하며 새로운 위협을 적극적으로 테스트하고

이에 대응할 수 있는 다양한 보안 메커니즘이 내장되어 있습니다

25

확장성

Tableau Server는 최대 규모의 기업과 수만에 달하는 사용자를 지원할 수 있을 정도로

뛰어난 확장성을 자랑합니다 Tableau를 광범위하게 배포한 기업으로는 General

Motors Wells Fargo Bank of America eBay Facebook 및 Cisco 등이 있습니다

일례로 대형 부동상 기업인 Ray White는 Tableau를 통해 10000명에 달하는 부동상

중개인에게 보고서를 제공하고 있습니다

Tableau는 무료 온라인 공개 데이터 비주얼리제이션 서비스인 Tableau Public를

제공하기 위해 2009년부터 Tableau 데이터 센터에서 Tableau Server를 최대 규모로

확장하여 구동하고 있습니다 Tableau Public은 단독 노출로 게제된 횟수만 2억 건을

초과하며 지속적으로 성장하고 있습니다

2013년 여름에 출시된 Tableau Online은 Tableau에서 호스트하는 클라우드

분석 솔루션으로 Tableau Server와 동일한 엔터프라이즈급 아키텍처를 기반으로

구축되었습니다 현재 Tableau Online은 1000명이 넘는 고객에게 서비스를 제공하고

있습니다

그림 14 Tableau Public에 인프라를 제공하고자 높은 작업량을 감당할 수 있도록 확장된 Tableau Server

모든 환경은 고유하며 성능을 저해할 수 있는 요소는 매우 다양합니다 Tableau 배포의

확장성에 영향을 미치는 요소로는 다음을 들 수 있습니다

bull 하드웨어 고려 사항 서버 유형 디스크 속도 메모리 양 프로세서 속도 및

프로세스의 개수

bull 아키텍처 서버의 개수 아키텍처 설계 네트워크 속도트래픽 데이터 원본 유형

및 위치

bull 사용 방식 사용자 동시 접속 활동 상호작용 및 캐시 설정

bull 통합 문서 설계 뷰의 개수와 복잡도 혼합 및 계산의 사용 여부

bull 소프트웨어 구성 Tableau Server의 구성 설정

bull 데이터 데이터 구조 볼륨 집계 구체화 및 데이터베이스 성능

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확장성 성능 결과

Tableau의 주기 성능 방법론 및 내부 벤치마크 테스트에 따르면 복잡한 워크로드의

경우 Tableau Server가 거의 선형에 가깝게 확장되는 것을 증명할 수 있습니다 경험

법칙에 따르면 꼼꼼하게 설계된 보고서의 경우 Tableau Server에서 8코어 당 100명의

동시 접속 사용자를 지원할 수 있습니다

Tableau에서 진행한 테스트 및 시스템의 동시 접속 사용자 비율이 10로 추정된다는 고객

사용 예상치를 바탕으로 Tableau는 Tableau Server가 16코어의 단일 노드 클러스터로

1900명의 전체 사용자를 지원하는 수준에서 64코어 전반에 걸쳐 4-노드 클러스터로 5540

명의 전체 사용자를 지원하는 수준으로 확장할 수 있다는 것을 증명한 바 있습니다 이

결과는 사용자의 40가 상호작용을 하는 일반적인 워크로드 믹스에 해당됩니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 190 19002 노드 270 27003 노드 436 43604 노드 554 5540

사용자의 100가 보고서와 상호작용을 하는 활동이 더 많은 워크로드의 경우 동시

접속 사용자 비율이 10라 가정할 때 Tableau Server는 16코어 단일 기본 클러스터를

기준으로 최소 1190명의 전체 사용자에서 기본 클러스터와 64코어 3-노드 작업용

클러스터의 조합을 기준으로 최대 3470명의 전체 사용자를 지원할 수 있습니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 119 11902 노드 206 20603 노드 269 26904 노드 347 3470

Tableau는 Tableau Server의 확장성 테스트를 정기적으로 실시하고 있습니다 가장

최근의 확장성 테스트 결과를 확인하려면 Tableau 고객 담당자에게 문의하십시오

서버 및 프로세스 구성과 관련된 추가 Tableau Server 온라인 도움말 및 자습서 링크를

확인하려면 이 문서의 끝에 있는 참고자료 섹션을 확인하십시오

27

성능

특정 보고서의 성능은 다양한 요소에 따라 좌우됩니다 기존 비즈니스 인텔리전스 보고서

개발 프로세스의 경우 일반적으로 개발팀에서 보고서의 구조를 구축하고 레이아웃 쿼리

및 뷰를 최적화하여 특정 성능 임계값을 산출하는 데 몇 주가 걸리곤 했습니다

쿼리를 사전 정의하고 최적화하는 기존 접근 방식과 달리 Tableau는 고유의 VizQL 기술을

통해 보고서 생성에 설명이 가능하고 신속하며 반복적인 접근 방식을 적용합니다 Tableau

는 사용자가 답을 얻으려는 질문을 바탕으로 사용자를 대신하여 최적화된 쿼리를 필요한

만큼 다시 생성하거나 쿼리를 다시 실행합니다

모든 서버 환경은 고유하며 성능에 영향을 미치는 다양한 변수가 있습니다 이러한

변수로는 다음을 들 수 있습니다

bull 디스크 속도 메모리 코어와 같은 하드웨어 세부정보 및 배포에 사용하는 서버의 개수

bull 네트워크 트래픽

bull 통합 문서의 복잡도 동시 접속 사용자의 활동 및 데이터 캐싱과 같은 사용 요소

bull 각 서버 프로세스에서 구동 중인 프로세스의 수와 같은 Tableau Server 구성 설정

데이터 볼륨 데이터베이스 유형 및 데이터베이스 구성과 같은 데이터 고려사항

64-비트 Tableau Server

규모가 큰 생산 배포에서 최상의 성능을 발휘하려면 64-비트 운영체제를 배포하고

Tableau Server 64-비트 버전을 설치하는 것이 좋습니다 64비트 환경에서 Tableau는

32비트 아키텍처에서 허용하는 것보다 훨씬 많은 메모리를 사용할 수 있습니다 8코어

컴퓨터의 경우 32GB 또는 RAM을 사용하는 것이 최소 권장 하드웨어 사양이지만 RAM

을 추가로 구입할 수 있는 경우 실제로는 경험 법칙에 따라 뛰어난 성능을 발휘할 수

있도록 컴퓨터에 코어 당 8GB를 설치하는 것이 좋습니다

28

성능 기록기로 셀프 서비스 성능 심사

성능에 영향을 미치는 다양한 변수를 감안하면 관리자 및 사용자를 지원하는 Tableau

Server 관리 도구 중 하나인 Tableau 성능 기록기를 사용하는 것이 좋습니다 서버

또는 통합 문서의 성능 문제를 진단하는 것은 어려운 일입니다 대부분의 경우 통합

문서는 대부분 사용자의 조인 방식 통합 문서에 끌어다 놓은 필드 통합 문서의 데이터

바인딩과 같은 요소에 의해 성능이 저하됩니다 Tableau 성능 기록기를 사용하면 서버

관리자를 통해서든 데스크톱 웹 브라우저 또는 휴대기기 사용자를 통해서든 성능

메트릭을 수집하여 통합 문서의 성능을 프로파일링할 수 있습니다

그림 15 Tableau 성능 기록기 요약

성능 기록기는 통합 문서 데이터 연결 및 쿼리의 성능 문제를 신속하게 파악하는 데

도움이 됩니다 예를 들어 기록기는 데이터 원본에 연결하거나 쿼리를 실행하거나

비주얼리제이션을 만드는 데 걸린 시간을 기록합니다 이렇게 하면 시스템에 내장된

관리자 및 최종 사용자 도구를 통해 통합 문서 설계의 문제를 파악할 수 있습니다

사용자 대응 속도를 높여주는 최적화된 데이터 추출 기능

Tableau의 데이터 추출 기능은 원래 데이터 파일의 크기와 비교하여 차지하는 공간이

상대적으로 적은 데이터 파일을 생성합니다 Tableau는 특히 텍스트 값이 포함된 데이터의

파일 크기를 줄이는 데 최적화된 압축 기술을 활용합니다 이 기술은 쿼리 계산 필터링뿐만

아니라 궁극적으로는 렌더링을 수행할 때 높은 성능을 발휘할 수 있도록 해줍니다

또한 보고서에서 사용하지 않는 필드를 숨겨 데이터 추출을 최적화하면 데이터 추출이

최적화됨에 따라 성능도 향상됩니다

29

안전한 공유 세션을 통해 워크로드 절감

보고서를 읽는 사람이 주로 사용자뿐인 경우 Tableau는 적절한 사용 권한을 충족하는지

여부를 확인한 후 이 데이터를 모든 사용자와 안전하게 공유합니다 이렇게 하면 읽기 전용

데이터에 대한 응답 시간을 개선하고 서버의 워크로드를 최소화하고 사용자의 확장성을

제고할 수 있습니다 이와 같은 동적 프로세스를 활용하면 환경을 안전하게 유지하는 것과

동시에 요청에 따른 세션 확장을 한층 더 개선할 수 있습니다

실시간 데이터 상호작용을 가능하게 하는 로컬 렌더링

웹 및 모바일 작성 기능은 사용자의 컴퓨터 또는 기기에서 데이터를 렌더링하는 HTML5

기능을 활용합니다 이때 보고서나 Viz를 실행하기 위해 ActiveX Java 또는 Flash를

설치할 필요는 없으며 브라우저가 뷰를 렌더링하므로 서버와 데이터를 주고받는 횟수도

줄어듭니다 또 서버의 부하가 감소함에 따라 서버의 확장성이 개선되며 궁극적으로는

렌더링을 1초 미만 내로 제공할 수 있어 사용자가 자료를 더 쉽게 통찰할 수 있습니다

최적화된 뷰를 지원하는 대시보드 렌더링

대시보드의 뷰가 독립된 데이터 원본을 사용하는 경우 Tableau는 쿼리가 완료될 때마다

뷰를 로드하여 대시보드의 로드 시간을 최소화합니다 또 쿼리가 반환되면 Tableau

는 비주얼리제이션이 즉각적으로 렌더링될 수 있도록 데이터 레이아웃 및 기타 계산을

최적화합니다 물론 쿼리의 복잡도나 컴퓨터의 리소스가 원활하게 활용되지 못하는

경우와 같이 그 외에도 다양한 요소가 성능에 영향을 미칠 수 있습니다

시스템 관리

시스템 거버넌스 프로세스 및 Tableau Server 관리자의 역할은 대부분 다른 응용

프로그램과 유사합니다 단 Tableau Server의 경우 관리자에게 시스템 또는 콘텐츠

관리자 역할을 부여할 수 있습니다 시스템 관리자는 Tableau Server 내 모든

소프트웨어 및 기능에 액세스할 수 있는 권한을 보유합니다 시스템 관리자는 선택한

사용자에게 지정된 그룹의 사용자 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결을 관리하는

콘텐츠 관리자의 역할을 부여할 수 있습니다 이렇게 하면 각 그룹은 각자의 요구 사항에

따라 그룹을 더 효율적으로 관리할 수 있습니다

관리자가 담당해야 하는 핵심 영역은 다음과 같습니다

bull 소프트웨어 설치

bull 소프트웨어 업그레이드

bull 성능 서버 활용도 시스템 튜닝 모니터링

bull 보안 백업 복원 및 변경사항 관리를 지원하는 프로세스

bull 사용자 그룹 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결 관리

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Tableau는 매우 뛰어난 유연성을 자랑하고 수만명에 달하는 사용자를 지원할 수 있지만

서버 관리자의 작업을 처리하는 데에는 많은 시간이 걸리지 않습니다 실제로 초기

설정 후 대부분의 조직은 Tableau Server 관리에 시간을 거의 할애하지 않습니다

서버 관리에 소요되는 시간은 사용자 수 사용자 변경 빈도 및 관리자가 사용자 지원을

제공하는지 여부에 따라 달라집니다

결론

Tableau Server는 IT 담당자 및 관리자의 보안 확장성 및 아키텍처 요구 사항을

충족하는 강력한 인프라를 제공하며 비즈니스 규모에 맞춰 확장할 수 있는 유연한 배포

옵션 또한 제공합니다 Tableau Server를 사용하면 다양한 데이터베이스 및 인메모리

분석에 라이브 연결하여 데이터 아키텍처를 더 쉽게 결정할 수 있습니다 무엇보다

Tableau Server를 사용하면 IT 관리자가 대시보드를 만들거나 업데이트 주기를 관리할

필요가 없어 전략적인 IT 작업에만 집중할 수 있도록 해줍니다

Tableau는 오늘날의 비즈니스가 요구하는 셀프 서비스가 가능하고 신속하고 빠르며

실제로 기업에서 바로 사용할 수 있는 비즈니스 분석 솔루션을 제공합니다

참고자료

이 백서의 주제와 관련된 더욱 자세한 내용은 다음을 참조하세요

온라인 도움말 Tableau Server 관리자 가이드

온라인 도움말 Tableau Server 컴퓨터 및 프로세스 구성 가이드

기술 자료 Tableau Server 성능 모니터링

기술 자료 Tableau Server 성능 최적화

백서 Rapid-Fire 비즈니스 인텔리전스

백서 Tableau Server 보안 버전 8

백서 인메모리 또는 실제 데이터 중 무엇을 선택해야 하나요

백서 Tableau 메타데이터 모델

백서 Tableau Server의 확장성 설명

백서 클라우드에서의 Tableau Online 보안

Tableau Drive ndash 분석 문화를 확장하는 방법

Gartner Tableau를 2014 Magic Quadrant의 리더로 선정

7

Tableau Server 구성 요소

Tableau Server 작업은 다음 네 가지 서버 프로세스를 통해 처리됩니다

응용 프로그램 서버 응용 프로그램 서버 프로세스(wgserverexe)는 Tableau Server 웹

및 모바일 인터페이스의 콘텐츠 검색 서버 관리 및 사용 권한 작업을 처리합니다 Tableau

Server 세션(workgroup_session_id)은 사용자가 클라이언트 기기에서 뷰를 열면 시작됩니다

이 세션의 기본 시간 제한은 관리자가 손쉽게 구성할 수 있습니다 응용 프로그램 서버

프로세스는 확장성 및 가용성 요구 사항에 따라 2개 이상 실행할 수 있습니다

VizQL Server 응용 프로그램 서버의 인증이 완료되면 사용자는 뷰를 열 수 있습니다

클라이언트가 VizQL 프로세스(vizqlserverexe)에 요청을 보내고 이어서 VizQL 프로세스가

데이터 원본에 직접 쿼리를 보내면 결과 집합이 이미지로 렌더링되어 사용자에게 표시됩니다

대부분의 경우 Tableau Server는 서버의 부하를 줄이기 위해 클라이언트 측 렌더링 및 캐싱을

활용합니다 또한 각 VizQL Server는 고유의 캐시를 보유하고 있으며 이 캐시는 다양한

사용자가 공유할 수 있습니다 VizQL Server 프로세스는 확장성 및 가용성 요구 사항에 따라 2개

이상 실행할 수 있습니다

Data Server 메타데이터 관리의 기존 접근 방식과 달리 Tableau Data Server는 IT 부서가

모니터링 메타데이터 관리 및 제어를 수행하고 비즈니스 사용자가 셀프 서비스 분석을 수행할 수

있도록 IT 관리자를 지원하는 데 핵심적인 역할을 담당합니다 Tableau Data Server는 Tableau

데이터 원본을 중앙집중식으로 관리 및 보관할 수 있도록 지원할 뿐만 아니라 셀프 서비스 분석

배포 시 최종 사용자가 신뢰할 수 있는 데이터에 안전하게 액세스할 수 있도록 해줍니다 Tableau

Data Server를 사용하면 연결 드라이브 및 데이터 액세스를 위한 데이터 원본 필터와 같은

메타데이터를 중앙집중식으로 관리할 수 있습니다 또한 IT 부서가 특정 AD 그룹에 따라 데이터

원본에 대한 사용 권한을 관리할 수 있도록 데이터 원본에 특정 권한을 부여할 수도 있습니다

관리 환경에서 데이터에 쉽게 액세스할 수 있는 사용자는 정의 계산 및 그룹을 정의하고 게시하는

유연성을 발휘할 수 있으며 이를 조직 내 모든 사용자 또는 Tableau Desktop 사용자가 공유 및

활용하여 각자의 계산 정의 및 그룹을 만들고 프로비저닝할 수 있습니다

게시된 데이터 원본은 다음을 기반으로 제공됩니다

bull Tableau 데이터 엔진에서 추출

bull 라이브 연결(큐브는 라이브 연결 시 지원되지 않음)

Data Server에 대한 자세한 내용은 아래 데이터 전략 섹션을 참조하십시오

백그라운더 백그라운더는 예정된 추출 작업을 새로 고치고 알림을 전송하며 다른 백그라운드

작업을 관리합니다 백그라운더는 백그라운드 작업을 최대한 빨리 완료할 수 있도록 사용

가능한 모든 CPU를 활용하게 설계되었습니다

8

게이트웨이부하 분산 장치

게이트웨이는 요청이 다른 구성 요소로 이동하도록 경로를 지정합니다 클라이언트에서

전송한 요청은 먼저 외부 부하 분산 장치(외부 부하 분산 장치가 구성된 경우) 또는

게이트웨이를 경유한 다음 적절한 프로세스로 이동하도록 경로가 지정됩니다 외부 부하

분산 장치가 없으며 특정 구성 요소에 여러 개의 프로세스가 구성된 경우 게이트웨이는

부하 분산 장치의 역할을 담당하며 요청을 프로세스에 분산합니다 단일 서버 구성의

경우에는 모든 프로세스가 게이트웨이 또는 주 서버에서 대기합니다 분산 환경의 경우

실제 컴퓨터 1대는 주 서버로 지정되며 다른 컴퓨터는 프로세스를 개수에 관계 없이

실행할 수 있는 작업 서버로 지정됩니다 참고로 Tableau Server는 항상 1대의 컴퓨터만

주 서버로 사용합니다

클라이언트 웹 브라우저 및 모바일 앱

Tableau Server의 상호작용이 가능한 대시보드는 웹 또는 모바일 브라우저에서 공간을

전혀 차지하지 않는 HTML5를 통해 제공되거나 기본 모바일 앱을 통해 제공됩니다 이때

보고서나 Viz를 실행하기 위해 ActiveX Java 또는 Flash를 설치할 필요는 없으며 플러그

인이나 도우미 응용 프로그램을 설치할 필요도 없습니다 Tableau Server는 다음을

지원합니다

bull 웹 브라우저 Internet Explorer Firefox Chrome 및 Safari

bull 모바일 Safari 모바일 Safari에서 터치에 최적화된 뷰를 자동으로 제공

bull iPad 앱 터치에 최적화된 뷰 콘텐츠 검색 및 수정을 제공하는 기본 iPad 응용

프로그램

bull Android 브라우저 Android 브라우저에서 터치에 최적화된 뷰를 자동으로 제공

bull Android 앱 터치에 최적화된 뷰 콘텐츠 검색 및 수정을 제공하는 기본 Android

응용 프로그램

클라이언트 Tableau Desktop

Tableau Desktop은 뷰 보고서 대시보드를 매우 신속하게 생성하여 Tableau Server에

대량으로 게시할 수 있는 비즈니스 분석 작성 환경입니다 Tableau Desktop은 보고서

작성자가 여러 개의 데이터 원본을 연결하고 관계를 파악하고 대시보드를 만들고

메타데이터를 수정하여 최종적으로는 완료된 통합 문서 또는 데이터 원본을 Tableau

Server에 게시할 수 있도록 해줍니다 Tableau Desktop을 사용하면 추출 형태로

게시되었든 라이브 연결로 게시되었든 Tableau Server에 게시된 모든 통합 문서를

열거나 게시된 모든 데이터 원본에 연결할 수 있습니다

Tableau Desktop은 Windows 및 Mac 데스크톱에서 모두 구동됩니다

9

맞춤화 및 확장성

Tableau는 심층적이고 복합적인 엔터프라이즈 통합을 위한 강력한 확장 프레임워크를

지원합니다 자료가 풍부한 Tableau 비주얼리제이션 통합에서 엔터프라이즈 포털 응용

프로그램에 이르기까지 전 제품에 걸쳐 구현되어 있는 확장성은 원하는 모든 데이터를

출처에 관계없이 Tableau 지원 형식으로 가져오고 지속적으로 확장되고 있는 표준 기반

RESTful API를 통해 서버 자동화를 구현할 수 있도록 해줍니다

자바스크립트 API

Tableau의 자바스크립트 API를 사용하면 Tableau 시각화를 단순히 삽입하는 데 그치지

않고 웹 응용 프로그램에 완전히 통합할 수 있습니다 자바스크립트 API에서 사용하는

이벤트 기반 아키텍처는 사용자 작업의 왕복 제어 및 Tableau 비주얼리제이션에 대한

유연성을 제공합니다 자바스크립트 API를 사용하면 사용자 상호작용을 완벽하게

제어할 수 있을 뿐만 아니라 자바스크립트 API 없이는 결합이 불가능한 기능을 결합할

수 있습니다

예를 들어 사용자의 기업에서 몇 가지 비즈니스 응용 프로그램 라인과 대시보드

보고서를 연결하는 웹 포털을 운영하고 있다고 가정해 보겠습니다 사용자가 이 웹

포털을 간편하게 사용할 수 있으려면 모든 응용 프로그램에 걸쳐 동일한 UI를 사용하는

것이 좋습니다 자바스크립트 API를 사용하면 버튼 및 기타 제어 기능을 원하는

스타일로 만들어 Tableau 대시보드의 요소를 제어할 수 있습니다

그림 3 웹 응용 프로그램 내에서 Tableau 대시보드 통합에 자바스크립트 API를 사용한 예

10

데이터 추출 API

Tableau는 다양한 데이터 원본에 대한 직접적인 지원 및 연결 방법을 제공합니다 하지만

상황에 따라서는 Tableau에서 작업을 진행하기 전에 다른 응용 프로그램의 데이터를

전처리하거나 액세스 및 어샘블해야 하는 경우가 있습니다 Tableau 데이터 추출 API를

사용하면 개발자가 직접 프로그램을 작성하여 데이터 원본에 액세스하고 TDE(Tableau

데이터 추출)에 프로세스할 수 있습니다 TDE 파일은 기본적으로 Tableau Desktop에서

사용하거나 동일한 API를 통해 Tableau Server에 게시할 수 있습니다 개별 사용자는

Tableau Server에 게시된 TDE를 웹 작성 기능과 함께 사용하거나 Tableau Desktop에서

사용할 수 있습니다 데이터 추출 API는 32-비트 및 64-비트용 CC++ Java 및 Python

과 모두 연동되며 개발자는 Windows 및 Linux 플랫폼에서 데이터 추출 API를 사용할 수

있습니다

REST API

Tableau Server REST API를 사용하면 HTTP를 통해 Tableau Server 엔티티를

프로그래밍 방법으로 만들고 읽고 업데이트하고 삭제하고 관리할 수 있습니다 이 API

는 Tableau Server 내 데이터 원본 프로젝트 통합 문서 사이트 사용자 및 사이트의

배경 기능에 간단하게 액세스할 수 있도록 도와줍니다 사용자는 이러한 액세스를

활용하여 맞춤 응용 프로그램을 만들거나 Tableau Server 리소스를 통해 상호작용

스크립트를 작성할 수 있습니다

데이터 전략

데이터 인프라 요구 사항과 이에 맞는 솔루션은 조직에 따라 다릅니다 Tableau는 각

조직의 선택을 존중하며 기존 데이터 전략을 다음 두 가지 주요 방법에 접목합니다

첫 번째 방법은 Tableau가 데이터 저장소에 직접 연결하거나 인메모리로 작동하는

방법이며 두 번째 방법은 Tableau가 지속적으로 늘어나는 데이터 원본과 연동하는

것입니다

다양한 데이터 원본에 액세스

가장 기본적인 방법은 대형 데이터 웨어하우스 데이터 마트 플랫 파일에 관계없이

Tableau를 단일 데이터 원본에 단일 뷰로 연결하는 것입니다 이때 뷰는 연결된 데이터

원본 내에 있는 여러 개의 테이블을 조인할 수 있으며 다음과 같은 데이터 원본을 사용할

수 있습니다

bull 관계형 데이터베이스 ndash SQL Server Oracle Teradata DB2 및 Vertica와 같은

관계형 데이터베이스에서 단일 스키마 내에 여러 개의 테이블 조인 가능

bull 클라우드 기반 비즈니스 응용 프로그램mdash Google 웹 로그 분석 및 Salesforce

bull 클라우드 데이터 웨어하우스 ndash Google BigQuery 및 Amazon RedShift 여러 개의

테이블 조인 가능

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bull 다차원(OLAP 또는 큐브) 데이터베이스 ndash SQL Server Analysis Services 및 Essbase

bull Access MDB 파일 ndash Access 데이터베이스 내에 있는 여러 개의 테이블 조인 가능

bull Excel 스프레드시트 ndash 스프레드시트의 각 탭이 테이블 1개로 처리되며 관계형

데이터베이스 테이블처럼 여러 개의 탭 조인 가능

bull 플랫 파일 ndash 동일한 구분 기호(쉼표 탭 파이프 등)가 사용되었으며 동일한

Windows 폴더에 있는 파일의 경우 데이터베이스 내에서 개별 테이블로 처리 가능

사용자는 데이터베이스에서 지원하는 모든 테이블 간 조인 방식을 정의할 수 있습니다

Oracle SQL Server 또는 Teradata와 같이 필요한 모든 데이터가 한 DBMS(데이터베이스

관리 시스템) 내에 있는 경우 DBA(데이터베이스 관리자)가 다양한 스키마의 데이터를

활용하여 데이터베이스를 만들거나 사용자가 맞춤 SQL을 통해 데이터의 논리 뷰를 만들 수

있습니다

데이터는 트랜잭션(세 번째 네 번째 또는 다섯 번째 일반 형식) 비정규화된 플랫 형식

별모양 스키마 및 눈송이 스키마 등 어떤 구조로도 보관할 수 있습니다 Tableau Server

와 Desktop의 뷰 성능은 데이터베이스 기본 구조의 속도에 직접적인 영향을 받습니다

대부분의 경우 다차원 데이터베이스가 가장 뛰어난 성능을 발휘하지만 별모양 스키마가

명료하게 구성된 관계형 데이터베이스나 분석에 최적화된 데이터베이스의 경우 대개

고도로 정형화된 트랜잭션 중심의 데이터베이스보다 뛰어난 성능을 발휘합니다

효율성 확보 및 오프라인 액세스를 위해 추출된 데이터 활용

Tableau는 데이터에 직접 연결하거나 데이터를 메모리 내로 가져올 수 있습니다 속도가

빠르며 분석에 최적화된 데이터베이스를 구입한 경우 Tableau는 기존 데이터베이스의

장점을 활용할 수 있도록 데이터를 최적화된 커넥터로 직접 연결합니다 트랜잭션

데이터베이스 상에 구축된 데이터 아키텍처를 사용 중이거나 핵심 데이터 인프라에

워크로드가 할당되는 것을 방지하려는 경우 분석에 최적화된 인메모리 데이터 저장소를

제공하는 Tableau 데이터 엔진을 사용하십시오 두 옵션은 매우 간단하게 전환할 수

있습니다

기본적으로 Tableau는 사용자가 분석을 변경할 때마다 데이터베이스에 새로운 쿼리를

발급하여 실시간 환경을 제공합니다 이 방법은 나름의 장점을 가지고 있지만 데이터

집합이 너무 크거나 데이터 원본이 성능을 제대로 발휘하지 못하거나 오프라인인 경우

문제를 야기할 수 있습니다 데이터가 지속적으로 변경되지 않는 경우 실시간 쿼리는

불필요한 워크로드를 초래합니다

12

Tableau는 이러한 경우를 위해 시작 쿼리의 데이터를 가져와 사용자의 로컬 컴퓨터에

저장하는 추출 기능을 제공하고 있습니다 추출된 데이터는 고도로 압축되었으며

데이터를 신속하게 가져올 수 있는 구조로 구성된 Tableau의 열 형식 데이터베이스에

저장됩니다 데이터는 다차원 데이터베이스(큐브)를 제외한 모든 데이터베이스

유형에서 추출할 수 있습니다

Tableau 데이터 추출을 활용하면 데이터베이스에 쿼리를 다시 보내는 시간을 줄여

사용자 경험을 크게 개선할 수 있습니다 또한 궁극적으로는 데이터 추출을 통해

데이터베이스 서버에서 중복되는 쿼리 트래픽을 줄일 수도 있습니다 데이터 추출은

업무 시간 쿼리를 처리할 수 있는 리소스가 없으며 작업량이 많은 트랜잭션 시스템에

매우 효과적인 솔루션입니다 추출된 데이터는 매일 밤 새로 고침할 수 있으며 업무 시간

중에는 오프라인으로 사용할 수 있습니다 데이터에 오프라인으로 액세스하는 기능은

출장 중이거나 네트워크에 연결할 수 없는 사용자에게 매우 유용합니다

추출된 데이터는 고정된 개수의 기록 전체 기록의 특정 백분율 또는 데이터 필터링에

기초하여 데이터의 하위 집합을 구성할 수도 있습니다 뿐만 아니라 데이터 엔진은

기존에 추출한 데이터를 새 데이터로 업데이트하는 증분 추출 또한 수행할 수 있습니다

추출된 데이터의 하위 집합은 개발 시간을 단축하는 데 도움이 됩니다 개발자의 경우

크기가 작은 데이터 하위 집합을 활용하여 시각 응용 프로그램을 구축하면 변경사항이

있을 때마다 쿼리에 대한 응답이 올 때까지 기다릴 필요가 없습니다

데이터 추출은 패키지 통합 문서를 공유할 때에도 필요합니다 Tableau의 패키지 통합

문서(twbx 파일 유형)에는 패키지 통합 문서를 휴대하고 다른 Tableau 사용자와 공유할

수 있도록 만드는 데 사용된 모든 데이터가 포함되어 있습니다 패키지 통합 문서는

Tableau Server의 보안 절차를 거칠 필요가 없으며 정적 데이터만으로도 상호작용이

가능한 환경을 제공하는 Tableau Reader를 통해서도 공유할 수 있습니다

사용자가 추출 데이터를 사용하여 통합 문서를 게시하면 여기에 사용된 추출 데이터도

게시되며 이후 통합 문서와의 상호작용을 진행할 때에는 실제 데이터를 요청하는

대신 추출된 데이터가 사용됩니다 참고로 원하는 경우 추출 데이터 자동 새로 고침을

요청하도록 통합 문서를 설정할 수 있습니다

마지막으로 데이터 추출 작업은 임시 디스크 공간을 많이 차지할 수 있다는 점을

유념하십시오 이에 대한 예로는 팩트 테이블이 매우 길고 수치가 매우 많으며 각

차원마다 매우 긴 설명 필드가 있는 별모양 스키마를 들 수 있습니다

13

데이터 거버넌스 Tableau Data Server

올바른 데이터를 조직 내에서 이 데이터가 필요한 사람에게 적시에 전달하는 것은 IT

조직에게 매우 중요한 일입니다 많은 사용자가 엄격한 IT 거버넌스 정책에도 불구하고

신속한 분석을 위해 중요한 분석 문서를 자신의 데스크톱에 저장하거나 클라우드를

활용하곤 합니다 셀프 서비스 환경에서 데이터 거버넌스는 보안을 유지하면서도

사용자가 원하는 답을 찾을 수 있도록 지원해야 합니다

Tableau Server의 구성 요소인 Tableau Data Server는 Tableau 데이터 추출을 공유하고

중앙집중식으로 관리하고 공유 프록시 데이터베이스에 연결할 수 있도록 지원합니다

Tableau Data Server는 IT 부서로 하여금 완벽하게 측정 및 관리되었으며 데이터

거버넌스를 준수하는 데이터 원본을 Tableau Server 사용자에게 제공하고 추출된 데이터가

중복되거나 통합 문서 간 데이터 연결이 중복되는 경우는 방지할 수 있도록 해줍니다 이는

다시 말해 조직이 다음을 중앙집중식으로 관리할 수 있다는 것을 의미합니다

bull 데이터 연결 및 조인

bull 계산된 필드(예 수익의 기본적인 정의)

bull 필드에 대한 정의

bull 집합 및 그룹

bull 사용자 필터

뿐만 아니라 사용자는 새로운 데이터를 혼합하거나 새 정의를 만들어 데이터 모델을

확장하고 새로 정의된 데이터 모델을 생산 과정에 신속하게 전달함으로써 셀프 서비스

환경과 유연성을 확보할 수 있습니다 이렇게 하면 중앙집중식으로 관리되는 데이터는

변경되지 않지만 사용자는 유연성을 유지할 수 있게 됩니다

데이터 원본은 다음 두 가지 유형으로 게시할 수 있습니다

1 Tableau 데이터 추출 사용자가 게시된 추출 데이터에 직접 연결할 수 있습니다 핵심

시스템의 부하를 줄이고 사용자에게 신속한 셀프 서비스 분석 기능을 제공하려는

조직의 경우 이 접근 방식을 선택하는 것이 좋습니다 중앙집중식 데이터 추출은

조직에 서로 단절된 데이터 사일로가 늘어나는 것 또한 방지해 줍니다 추출 데이터를

게시할 때마다 한번씩 데이터를 새로 고치도록 예약하면 조직 내 모든 사용자가 공유

데이터 및 정의를 변경하지 않아도 최신 상태의 데이터를 사용할 수 있습니다

2 공유 프록시 연결 프록시 데이터베이스 연결을 통해 사용자가 실제 데이터에 직접

연결할 수 있습니다 이는 다시 말해 각 사용자가 별도의 연결을 설정할 필요가

없어 데이터 작업을 더욱 손쉽게 시작할 수 있다는 것을 의미합니다 데이터베이스

드라이버를 설치할 필요도 없으므로 IT 부서가 드라이버를 배포하고 업데이트해야

하는 부담도 줄어듭니다

Tableau 데이터 추출

실제 데이터 연결

데이터 원본

데이터 원본

중앙집중식 추출Tableau Data Server를 사용하면 데이터 및 메타데이터를 모두 포함한 데이터 추출을 관리할 수 있습니다

공유 프록시 연결Tableau Data Server는 실시간 프록시 연결 또한 지원합니다

그림 4와 5 Tableau는 실제 데이터 연결 및 추출을 중앙집중식으로 관리할 수 있도록 지원합니다

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보고 거버넌스

데이터 및 정보가 지속적으로 늘어남에 따라 정보 거버넌스의 중요성도 높아지고 있습니다

사용자가 허용된 정보에만 액세스할 수 있도록 하는 것은 매우 중요한 일입니다

Tableau의 보고 거버넌스는 다음 두 가지 방법을 통해 관리할 수 있습니다 사이트 또는

프로젝트를 통해

Tableau Server는 데이터를 격리하고 다중 테넌트를 지원하는 즉시 활용 가능한 배포

방식을 사용합니다 서버에는 한 개 이상의 사이트가 있을 수 있고 사이트에는 한 개

이상의 프로젝트가 있을 수 있으며 프로젝트에는 한 개 이상의 통합 문서가 있을 수

있습니다 Tableau Server를 사용하면 이와 같은 프로젝트 및 통합 문서를 Tableau에서

사용할 수 있도록 관리하고 모니터링할 수 있습니다 이때 사이트는 Tableau Server의

테넌트가 되며 Tableau Server는 두 사이트 간의 데이터를 격리합니다

이는 다시 말해 다른 사이트에 쿼리를 보낼 수 없음에 따라 사이트 간의 데이터를 격리하는

방벽이 생긴다는 것을 의미합니다 이 프로세스는 뷰 간에 차이니즈 월(Chinese Wall)

로도 불리는 격리 장치를 만듭니다

데이터를 완전히 격리하려는 경우 가장 좋은 방법은 사이트를 만들고 이 사이트에

프로젝트를 만든 다음 프로젝트 및 통합 문서의 사용 권한을 관리하여 액세스를

제어하는 것입니다

사이트를 한 개만 사용하는 경우 여러 개의 프로젝트를 만들 수도 있습니다 프로젝트는

뷰를 격리할 뿐만 아니라 사용 권한이 있는 뷰만 볼 수 있도록 개별 사용자를 제한합니다

그림 6 보고 거버넌스를 간편하게 처리할 수 있도록 도와주는 Tableau 콘텐츠 관리 인터페이스

많은 조직이 판매부와 같이 사업부별로 프로젝트를 만들거나 금융과 같이 논리적인

비즈니스 기능별로 프로젝트를 만드는 방법을 사용합니다 프로젝트를 만들면 사용자

또는 사용자 그룹을 프로젝트와 연결할 수 있으며 프로젝트와 연결되지 않은 사용자는

이 프로젝트의 뷰를 볼 수 없습니다

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사용자에게 더 많은 구독 제어 권한 제공

구독 기능을 사용하면 관심 있는 콘텐츠를 구독하여 일정에 따라 관련 콘텐츠가 자신의

이메일 받은 편지함에 전송되도록 할 수 있습니다 사용자는 클릭 한 번으로 워크시트

또는 통합 문서를 구독하고 이를 관리할 수 있습니다

그림 7 구독 사용자 인터페이스

변경사항 관리

Tableau는 통합 문서에서 변경사항을 관리할 수 있는 몇 가지 옵션을 제공합니다 변경사항

관리 도구가 이미 있는 조직의 경우 Tableau 통합 문서에서 변경사항을 추적할 때 기존

변경사항 관리 도구를 사용해 주시기 바랍니다 변경사항 관리 도구가 없는 조직의 경우

네트워크에 사용자 폴더를 만들거나 백업 서버에서 별도로 저장되는 야간 백업을 수행하여

수동 변경사항 관리 프로세스를 설정하십시오 위에 언급된 폴더 및 백업은 필요에 따라

복원할 수 있습니다

여느 개발 프로세스와 마찬가지로 작업을 개발 단계에서 생산 단계로 전환하는 과정을

진행할 때에는 테스트 및 승인이 포함된 엄격한 지침을 준수해야 합니다 생산 단계로

전환할 때 사용할 수 있는 가장 간편하고 좋은 방법은 각 생산 프로젝트와 동일한 준비

영역 프로젝트를 만드는 것입니다 준비 프로젝트는 개발 서버 또는 생산 서버에서

직접 설정할 수 있습니다 준비 프로젝트 단계에서 사용자는 새로운 작업을 적절한

준비 영역에 게시하고 인증 및 생산 단계로의 전환을 담당하는 팀에게 후속 조치를

요청합니다 개발 단계에서 Tableau 뷰에 사용된 데이터 원본이 생산 단계에 사용된

데이터 원본과 다를 경우 연결 정보를 변경해야 합니다

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메타데이터 관리

대다수의 비즈니스 인텔리전스 플랫폼은 메타데이터 기능을 제공한다고 주장하지만

실제로는 엔터프라이즈 전체 모델링 단계부터 시작하거나 메타데이터 기능 자체를

제공하지 않는 경우가 많습니다 Tableau는 IT 부서가 풍부한 메타데이터 계층을

제공하여 더 많은 가치를 이끌어 내고 비즈니스 사용자가 이를 수정 및 확장할 수 있도록

지원하는 혼합식 접근 방식을 지향하고 있습니다 이는 다시 말해 과도한 계층 모델링

없이도 메타데이터를 사용할 수 있다는 것을 의미합니다 Tableau는 대부분의 고객이

Tableau에서 메타데이터 계층을 제공한다는 사실을 모를 정도로 원할성 접근 용이성

투명성 측면에서 뛰어난 메타데이터를 제공하고 있습니다

추출

VizQL 모델

데이터 모델

연결

필터 집계 혼합 역할 테이블 계산

기본 의견설명 계산 별칭 사용자 생성 필드

서버 연결 특성 테이블 조인

그림 8 풍부하면서도 유연한 메타데이터를 구축할 수 있도록 지원하는 Tableau의 유연한 메타데이터 관리 시스템

Tableau의 메타데이터 시스템은 총 3층으로 구성되며 이 중 2개의 계층은 추상화 및

런타임 모델(VizQL 모델)로 구성됩니다 첫 번째 계층인 추상화 계층은 데이터 액세스

방식과 Tableau에서 사용할 데이터에 대한 정보를 저장하는 연결 계층입니다 여기에는

데이터베이스 테이블 뷰 열 조인 또는 데이터 액세스에 사용되는 맞춤 SQL의 특성이

포함됩니다

두 번째 계층은 데이터 모델 계층으로 필드를 수치 및 측정값으로 자동 지정합니다

큐브에 연결 시 큐브 내 메타데이터는 이 필드를 자동으로 읽습니다 관계형 데이터의

경우 Tableau는 지능적인 추론 기능을 활용하여 필드가 수치인지 아니면 측정값인지

파악합니다 데이터 모델은 데이터 집합이나 계산과 같이 사용자가 생성한 필드 또한

추적합니다 Tableau에서 데이터 원본으로 통칭하는 데이터 모델은 독립적으로

운영되며 연결 상태에서 이루어지는 변경사항이 적용되지 않습니다

세 번째 계층은 Tableau 고유의 계층인 VizQL 모델로 구성됩니다 사용자는 VizQL

모델을 사용하여 런타임 중에도 필드 역할 및 집계를 조정할 수 있습니다 예를 들어

사용자는 측정값을 수치로 변경한 다음 한 시나리오에서는 직원의 나이를 측정값으로

사용하여 직원의 평균 나이를 계산하고 다른 시나리오에서는 수치로 변경하여 직원이

연령대에 걸쳐 어떻게 분포되어 있는 확인할 수 있습니다 VizQL 모델을 사용하면 일반

데이터 모델에서는 정의하기 어려운 계산 및 비교 작업을 손쉽게 정의할 수 있습니다

17

Tableau는 추가적인 메타데이터 유연성 또한 제공합니다 사용자는 연결 또는 데이터

모델을 변경하지 않고도 서로 다른 데이터 원본의 데이터를 하나의 혼합 모델에 결합할

수 있습니다 또는 데이터 모델이 다른 데이터 모델의 영향을 받도록 설정할 수도 있으며

특정 연결을 여러 데이터 모델에 사용하거나 특정 데이터 모델을 여러 뷰에 사용하거나

대시보드에서 여러 개의 뷰를 사용할 수도 있습니다

메타데이터의 진정한 가치는 구성 요소를 공유하고 재사용할 수 있는 데 있습니다

사용자는 데이터 원본(연결 및 데이터 모델)을 Tableau Server에 게시하여 통합 문서와

연결할 수 있습니다 이는 다시 말해 마스터 데이터 원본이 데이터 원본을 사용하는 통합

문서에 전파된다는 것을 의미합니다 또한 다른 사용자가 특정 데이터 원본을 토대로

분석을 시작할 수 있으며 데이터 원본을 내보낸 다음 파일로 공유할 수도 있습니다

데이터 모델은 연결과 달리 계산을 재정의하는 등 변경해야 하는 범위가 더 넓으므로

명시적인 변경사항이 있을 때에는 Tableau Desktop에서 이를 변경해야 합니다 항목을

변경하면 Tableau Desktop은 변경사항을 통합 문서의 모든 시트에 자동으로 적용합니다

VizQL 모델은 특정 열의 멤버 이름을 변경하는 등 데이터베이스를 변경해도 아무런

영향이 없지만 Tableau Server는 뷰에 사용된 열을 삭제하거나 이 열의 이름을 변경할

경우 영향을 받습니다 표시되어야 하는 열이 표시되지 않는 경우 VizQL 모델은 이 열을

뷰에서 일시적으로 삭제합니다

모바일 배포

휴대기기를 도입하는 기업이 급격히 늘어나고 있습니다 비즈니스 인텔리전스의 궁극적인

목표는 결정이 내려지고 토론이 이루어지는 곳에서 비즈니스 인텔리전스를 활용할 수

있도록 하는 것입니다 사용자는 노트북 및 컴퓨터가 제공하는 환경을 휴대기기에서도

똑같이 활용할 수 있기를 기대하고 있으며 여기에는 비즈니스 인텔리전스 기능도 포함되어

있습니다

Tableau는 다른 Tableau 솔루션에서 제공하는 강력한 성능과 단순함을 모바일 비즈니스

인텔리전스 분야에서도 제공합니다 Tableau는 모바일 비즈니스 인텔리전스 분야에서

승인 한 번으로 모든 것을 해결할 수 있도록 하는 Author-once 접근 방식을 취하고

있습니다 이는 다시 말해 Tableau Server의 대시보드를 휴대기기뿐만 아니라 컴퓨터의

웹 브라우저에서도 자동으로 사용할 수 있다는 것을 의미합니다 Tableau가 자동으로

기기를 탐지하고 이에 따라 시각적인 결과물과 기능을 최적화하므로 맞춤 대시보드를

개발할 필요가 없으며 기본 iPad 앱 모바일 Safari 모바일 Chrome 및 Android 앱에는

터치에 최적화된 뷰가 표시됩니다

18

그림 9 iPad 및 Android 기기에서 기능 수정 및 게시

Tableau 모바일 앱은 Tableau Desktop 없이도 새로운 뷰를 확인하고 수정하고 만들

수 있는 기능을 제공합니다 사용자는 뷰에서 바로 필드와 필터를 추가하고 뷰 유형을

변경하고 기타 애드혹 분석 작업을 수행할 수 있습니다 수정이 완료되면 사용 권한이

있는 경우에 한해 원본 Tableau 통합 문서에 변경사항을 저장할 수 있습니다

Tableau 모바일 앱은 모든 Tableau Server에 연결이 가능하며 손가락 스크롤 손가락

모으기 및 확대와 같은 기본 터치 제어 기능을 그대로 제공합니다 뷰도 터치 기능이 사용

설정되어 있고 전체 터치 기능을 지원하도록 최적화되어 있으므로 필터 매개 변수 페이지

강조표시 및 끌어서 놓기 작성 작업을 손가락으로 제어할 수 있습니다 Tableau iPad 앱

및 Android 앱 사용자의 경우 터치에 최적화된 콘텐츠 검색 기능과 더불어 통합 문서를

검색하고 즐겨찾기 항목을 저장하고 최근 사용한 콘텐츠를 확인하는 기능 또한 제공됩니다

그림 10 휴대기기에서 사용할 수 있도록 터치 기능이 자동 사용 설정되는 Tableau 대시보드

휴대기기 보안은 많은 조직에게 핵심 우려사항입니다 Tableau Server는 데스크톱에

게재되든 휴대기기에 게재되든 관계없이 데이터 수준 및 사용자 수준 보안을 포함하여

모든 뷰에 동일한 보안을 적용합니다 데이터가 기기에 저장되지 않으므로 기기를

분실하거나 도난 당해도 데이터 보안이 위험에 노출될 가능성은 적습니다

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배포 모델

Tableau는 데이터 인프라 사용자 부하 및 사용 프로필 기기 전략 그리고 목표에 따라

다양한 방식으로 구성할 수 있습니다 또한 Tableau Server는 개수에 관계 없이 컴퓨터와

클러스터링할 수 있습니다 일반적인 구성에 대한 몇 가지 예는 다음과 같습니다

단순 구성

대부분의 경우 단일 서버를 권장 최소 하드웨어 구성(8 CPU 코어 및 32GB의 주 메모리)

으로 구축하기만 해도 좋은 성능을 발휘할 수 있습니다 이러한 유형의 구성은 규모가 더 큰

배포 또는 부서 서버의 개념을 입증하는 데 유용합니다 Tableau는 각 주요 프로세스를 두

번씩 실행하는 것을 권장합니다 더 나은 가용성을 위해 8-코어 단일 서버에 Tableau Server

배포 시 Data Server 응용 프로그램 서버 VizQL Server 및 백그라운더를 구축하십시오

3-서버(24-코어) 클러스터

사용자 부하가 심한 환경의 경우 추가 서버를 클러스터링해야 합니다

3-서버 구성의 경우 주 서버가 게이트웨이 라이선스 및 검색과 같은 관리 서비스를

호스트하며 다른 2개의 작업 노드에는 VizQLServer 응용 프로그램 서버 백그라운더

리포지토리 및 추출 호스트와 Data Server가 구축됩니다 관리자는 추출 작업량 및

기타 특성에 맞춰 시스템에서 실행하는 프로세스의 수와 유형을 구성할 수 있습니다

HT

TP(S) 서

버

검색

라이선스

게이트웨이

기본 Tableau Server

HT

TP(S) 서

버

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

활성 데이터 엔진

활성 리포지토리

작업 서버 작업 서버

HT

TP(S) 서

버

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

대기 데이터 엔진

대기 리포지토리

그림 11 단순 3-서버 클러스터 구성

HT

TP(S) 서

버

검색 | 라이선스

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

활성 데이터 엔진

활성 리포지토리

기본 Tableau Server

20

5-서버(40-코어) 클러스터데이터 사용량과 사용자 부하가 높은 경우 이를 지원하기 위해 작업용 컴퓨터를 클러스터에 추가할 수 있습니다 데이터 추출을 사용하는 크기가 더 큰 클러스터의 경우 리포지토리와 추출 호스트를 한 컴퓨터에 구축하고 백그라운더를 다른 컴퓨터에 구축하여 VIzQL과 응용 프로그램 서버를 한 작업용 컴퓨터에 구축하는 것이 좋을 수 있습니다 워크로드 프로필에 따라 다른 서버 구성을 사용하시기 바랍니다

게이트웨이VizQL Server x2

응용 프로그램 서버 x2

Data Server x1백그라운더x3

리포지토리

추출 호스트x8

그림 12 데이터 추출이 많은 경우에 최적화된 5-서버 클러스터 구성

High Availability 클러스터Tableau의 High Availability 기능은 IT 조직이 SLA 요구 사항을 준수하고 중단 시간을 최소화할 수 있도록 도와줍니다 Tableau의 High Availability 솔루션은 리포지토리 및 데이터 엔진 구성 요소를 위한 자동 장애 조치 기능을 제공합니다 기본 노드는 게이트웨이 검색 라이선스 및 부하 분산 장치를 지원하며 2개의 추가 노드는 진행 중인 프로세스를 호스트합니다 네 번째 컴퓨터를 백업 기본으로 추가하면 시스템의 안정성을 더 높일 수 있습니다 외부 부하 분산 장치를 구성한 경우 게이트웨이 장애 조치가 자동으로 실행됩니다 이렇게 하면 원활한 장애 조치 기능을 확보하고 데이터 엔진의 워크로드를 개선하여 확장성을 높일 수 있습니다

자세한 내용은 High Availability 백서를 참조하십시오

가상 컴퓨터 또는 클라우드 기반 배포가상 컴퓨터나 클라우드 배포에서 Tableau Server를 구동하는 경우 확장성이나 성능 측면에서 특별히 고려해야 하는 사항은 없습니다 단 각 가상화 플랫폼은 가상 컴퓨터를 확장 가능하고 성능이 높은 토폴로지에 배포하는 데 충분한 관리 인프라를 제공한다는 점을 유념하시기 바랍니다 Tableau Server 가 적절한 컴퓨터 메모리 및 데이터 리소스에 액세스할 수 있도록 가상화 인프라 공급자의 우수 사례를 따르십시오 가상 컴퓨터는 Tableau Server에서 사용할 수 있는 코어의 개수를 가상으로 제한하거나 가상 컴퓨터 자체를 통한 재해 복구 기능을 제공하는 데 사용할 수 있습니다 클라우드에서 Tableau를 구동하는 경우 Tableau Server는 고정 IP 주소가 필요하다는 점을 유념하십시오

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보안

더 많은 사용자가 더 많은 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 조직이 많아짐에 따라 정보

보안이 핵심적인 우려사항으로 부각되고 있습니다 Tableau Server는 다양하고 복잡한

요구 사항을 충족하면서도 쉽게 구현하고 사용할 수 있는 포괄적인 보안 솔루션을

제공합니다

또한 Tableau는 인증 권한 부여 데이터 보안 및 네트워크 보안을 관리하는

엔터프라이즈급 보안 기능을 제공하고 있습니다 이 두 기능은 조직 내부 환경이든 조직

외부의 인터넷이든 관계없이 광범위하고 다양한 사용자 기반의 요구 사항을 충족할

수 있는 총체적인 솔루션을 제공합니다 Tableau Server는 금융 서비스 정부 및 의료

부문의 엄격한 보안 요구 사항을 모두 통과한 바 있습니다

인증 ndash 액세스 보안

보안의 첫 번째 단계는 바로 사용자의 ID를 구축하는 것입니다 ID는 무단 액세스를

방지하고 각 사용자의 환경을 개별 설정하기 위해 구축됩니다 이 단계는 일반적으로

인증으로 불립니다 인증을 다음 섹션인 권한 부여 - 개체 보안과 홍동하지 마시기

바랍니다

Tableau Server는 몇 가지 유형의 인증을 지원합니다

bull Microsoft Active Directory(SSPINTLM 및 Kerberos)

bull Tableau Server 사용자를 인증하기 위해 IdP(외부 ID 공급자)를 활용하는 SAML

bull 신뢰할 수 있는 인증 Tableau Server와 한 개 이상의 웹 서버 간의 관계를 신뢰할

수 있음

bull 일부 클라우드 기반 서비스 공급자에 대한 OAuth

bull Tableau Server에서 관리하는 기본 인증

Tableau는 관리자가 구성할 수 있는 자동 로그인 시간 제한 기능을 제공합니다

22

SAML 인증

SAML은 Tableau Server가 이미 구입한 ID 관리 제품군을 활용할 수 있도록 하는 표준

기반 인증 프로토콜 메커니즘입니다 SAML을 사용하면 기존 ID 공급자가 직접 사용자를

인증하므로 사용자가 이미 동일한 IdP를 사용하여 다른 엔터프라이즈 응용 프로그램에

로그인한 경우 Tableau Server에서 또 다시 로그인 프로세스를 거칠 필요가 없습니다

OAuth 인증

클라우드 기반 솔루션을 사용 및 활용하기 시작하는 기업이 늘어남에 따라 클라우드

리소스에 원활하고 안전하게 액세스하는 방법의 중요성도 높아지고 있습니다 일부

클라우드 기반 데이터 원본의 경우 민감한 데이터베이스 자격 증명을 Tableau Server에

저장하는 대신 제한된 목적에 한하여 Tableau와 데이터 원본 공급자 간에 신뢰 관계를

구축하는 방법을 활용할 수 있습니다 이 신뢰 관계를 통해 사용자는 데이터에 액세스할

수 있게 되며 자격 증명은 데이터 원본 공급자에 의해 안전하게 보관됩니다

Tableau는 OAuth 20 공개-권한 부여 표준에 명시된 대로 이와 같은 보호 연결 방식을

활용하고 있습니다 OAuth 연결은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다

1 보안 민감한 데이터베이스 자격 증명이 Tableau Server에 공개되거나 저장되지

않으며 액세스 토큰을 Tableau만 사용할 수 있습니다

2 편이성 데이터 원본 ID 및 암호를 여러 군데에 삽입할 필요 없이 특정 데이터

공급자에 액세스하는 게시된 모든 통합 문서 및 데이터 원본에 대해 이 데이터

공급자를 대상으로 제공된 토큰을 사용할 수 있습니다

Tableau Server의 OAuth 인증은 Google BigQuery Google 웹 로그 분석 및

Salesforcecom 데이터 원본에서 사용할 수 있습니다

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인증(역할 및 사용 권한) - 개체 보안

권한 부여는 사용자가 인증된 후 이 사용자가 액세스하고 수행할 수 있는 항목을 정하는

것을 말합니다 권한 부여는 다음 항목을 통해 처리됩니다

1 역할 및 사용 권한

2 라이선스 및 사용자 권한

Tableau에서 역할은 사용자 및 그룹이 게시된 콘텐츠 및 프로젝트와 상호작용하는 방식을

관리하기 위해 콘텐츠에 적용되는 사용 권한의 집합을 의미합니다 데이터 원본 통합 문서

및 뷰와 같이 게시된 콘텐츠는 뷰 만들기 수정 및 삭제와 같은 일반적인 사용 권한 작업을

통해 관리할 수 있습니다 또한 관리자는 금융 사용자와 같은 그룹을 만들어 사용 권한을

더 쉽게 관리할 수 있습니다 프로젝트는 각 프로젝트에 게시된 모든 통합 문서 및 뷰에

대한 기본 사용 권한을 제어합니다 프로젝트는 여러 외부 당사자(다중 테넌트)에 대한

지원이 필요한 단일 서버에서도 사용할 수 있습니다

역할은 기본 사용 권한 구조를 제공하여 사용자를 구분합니다 예를 들어 사용자에게 특정

뷰에 대한 인터액터 권한을 부여하되 이 권한을 일부 콘텐츠로 제한할 수 있습니다 뷰어

역할이 부여된 사용자는 특정 뷰를 볼 수 있지만 뷰를 변경할 수 있는 권한은 없습니다

개체 보안 관리에 활용할 수 있는 매개 변수가 포함된 맞춤 설정은 총 20개가 넘습니다

참고로 이 역할 기반 사용 권한으로는 뷰에 표시되는 데이터를 제어할 수 없습니다

데이터 ndash 데이터 보안

규제 요구 사항을 충족해야 하거나 콘텐츠를 외부에 전달하는 조직을 중심으로 데이터

보안의 중요성이 더욱 강조되고 있습니다 Tableau는 다음 세 가지 방법을 통해 조직이

데이터 보안 요구 사항을 충족하는 데 필요한 유연성을 제공하고 있습니다 바로

데이터베이스에서 단독으로 보안 기능을 구현하거나 Tableau에서 단독으로 보안 기능을

구현하거나 Tableau Server의 사용자 정보에 해당하는 데이터 요소를 데이터베이스에

보관하는 혼합 방식을 만드는 것입니다

Tableau Server에 로그인 시 사용자는 데이터베이스에 로그인하는 것이 아닙니다 이는

다시 말해 데이터베이스에 보안 기능을 구현한 경우 Tableau Server 사용자가 뷰를

확인하려면 데이터베이스에 로그인하기 위한 자격 증명 또한 보유해야 한다는 것을

의미합니다 이 로그인 자격 증명은 뷰를 게시할 때 자격 증명을 삽입하거나 특정 사용자

자격 증명을 요구하는 방식으로 Windows 통합 보안(NT 인증)을 통해 전달할 수 있습니다

Tableau는 사용자 이름 그룹 또는 현재 사용자의 기타 특성을 통해 행 수준의 데이터

보안 기능을 활용할 수 있게 해주는 사용자 필터 기능 또한 제공합니다 사용자 필터는

모든 쿼리에 where 절을 추가하여 데이터를 제한하며 모든 데이터 원본에서 사용할

수 있습니다

24

네트워크 ndash 전송 보안

대다수 내부 배포의 경우 전체 네트워크에 액세스하는 것을 방지하면 네트워크를

안전하게 지킬 수 있습니다 하지만 이 경우에도 네트워크 전반에 걸쳐 자격 증명을

안전하게 전송하는 것은 매우 중요합니다 외부 배포의 경우 전송 보안은 민감한 데이터

및 자격 증명을 보호하고 Tableau Server가 악용되는 것을 방지하는 데 핵심적인

역할을 담당합니다

Tableau Server에는 다음 세 개지 기본 인터페이스가 있습니다 참고로 Tableau는

암호를 저장하고 전송하는 것과 관련하여 모든 레이어 및 인터페이스에 걸쳐 특별히

주의를 기울이고 있다는 점을 유념해 주시기 바랍니다

bull 클라이언트-Tableau Server 인터페이스는 표준 HTTP 요청 및 응답을 담당하도록

기본 설정되어 있지만 고객이 제공한 보안 인증서를 사용하면 HTTPS(SSL)용으로

구성할 수 있습니다

bull Tableau Server-데이터베이스는 가능한 경우 기본 드라이버를 사용하며 기본

드라이버를 사용할 수 없는 경우 일반 ODBC 어댑터를 사용합니다

bull Tableau Server 구성 요소 간의 보안 통신은 분산된 배포에 한해서만 사용할 수

있으며 각 서버가 클러스터 내 다른 서버로부터 유효한 요청만 수신할 수 있도록

엄격한 신뢰 모델을 사용합니다

네트워크 전송을 보호하는 것 외에도 모든 사용자 암호 및 자격 증명은 대기 및 전송 시

암호화되며 암호는 일반 텍스트로 저장되지 않습니다 모든 고객은 대기 중인 사용자

데이터를 안전하게 암호화할 수 있도록 고유의 전달 구를 만들어 비공개 키를 맞춤

설정할 수 있습니다

Tableau Server는 위 네트워크 인터페이스 보안 기능 외에도 별도의 추가 안전 장치를

제공합니다 SSL을 사용하지 않을 때에도 다양한 암호화 기술을 사용하여 브라우저에서

서버 계층 리포지토리를 오고가는 데이터를 보호할 수 있습니다 Tableau Server에는

스푸핑 하이재킹 및 SQL 삽입 공격을 방지하며 새로운 위협을 적극적으로 테스트하고

이에 대응할 수 있는 다양한 보안 메커니즘이 내장되어 있습니다

25

확장성

Tableau Server는 최대 규모의 기업과 수만에 달하는 사용자를 지원할 수 있을 정도로

뛰어난 확장성을 자랑합니다 Tableau를 광범위하게 배포한 기업으로는 General

Motors Wells Fargo Bank of America eBay Facebook 및 Cisco 등이 있습니다

일례로 대형 부동상 기업인 Ray White는 Tableau를 통해 10000명에 달하는 부동상

중개인에게 보고서를 제공하고 있습니다

Tableau는 무료 온라인 공개 데이터 비주얼리제이션 서비스인 Tableau Public를

제공하기 위해 2009년부터 Tableau 데이터 센터에서 Tableau Server를 최대 규모로

확장하여 구동하고 있습니다 Tableau Public은 단독 노출로 게제된 횟수만 2억 건을

초과하며 지속적으로 성장하고 있습니다

2013년 여름에 출시된 Tableau Online은 Tableau에서 호스트하는 클라우드

분석 솔루션으로 Tableau Server와 동일한 엔터프라이즈급 아키텍처를 기반으로

구축되었습니다 현재 Tableau Online은 1000명이 넘는 고객에게 서비스를 제공하고

있습니다

그림 14 Tableau Public에 인프라를 제공하고자 높은 작업량을 감당할 수 있도록 확장된 Tableau Server

모든 환경은 고유하며 성능을 저해할 수 있는 요소는 매우 다양합니다 Tableau 배포의

확장성에 영향을 미치는 요소로는 다음을 들 수 있습니다

bull 하드웨어 고려 사항 서버 유형 디스크 속도 메모리 양 프로세서 속도 및

프로세스의 개수

bull 아키텍처 서버의 개수 아키텍처 설계 네트워크 속도트래픽 데이터 원본 유형

및 위치

bull 사용 방식 사용자 동시 접속 활동 상호작용 및 캐시 설정

bull 통합 문서 설계 뷰의 개수와 복잡도 혼합 및 계산의 사용 여부

bull 소프트웨어 구성 Tableau Server의 구성 설정

bull 데이터 데이터 구조 볼륨 집계 구체화 및 데이터베이스 성능

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확장성 성능 결과

Tableau의 주기 성능 방법론 및 내부 벤치마크 테스트에 따르면 복잡한 워크로드의

경우 Tableau Server가 거의 선형에 가깝게 확장되는 것을 증명할 수 있습니다 경험

법칙에 따르면 꼼꼼하게 설계된 보고서의 경우 Tableau Server에서 8코어 당 100명의

동시 접속 사용자를 지원할 수 있습니다

Tableau에서 진행한 테스트 및 시스템의 동시 접속 사용자 비율이 10로 추정된다는 고객

사용 예상치를 바탕으로 Tableau는 Tableau Server가 16코어의 단일 노드 클러스터로

1900명의 전체 사용자를 지원하는 수준에서 64코어 전반에 걸쳐 4-노드 클러스터로 5540

명의 전체 사용자를 지원하는 수준으로 확장할 수 있다는 것을 증명한 바 있습니다 이

결과는 사용자의 40가 상호작용을 하는 일반적인 워크로드 믹스에 해당됩니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 190 19002 노드 270 27003 노드 436 43604 노드 554 5540

사용자의 100가 보고서와 상호작용을 하는 활동이 더 많은 워크로드의 경우 동시

접속 사용자 비율이 10라 가정할 때 Tableau Server는 16코어 단일 기본 클러스터를

기준으로 최소 1190명의 전체 사용자에서 기본 클러스터와 64코어 3-노드 작업용

클러스터의 조합을 기준으로 최대 3470명의 전체 사용자를 지원할 수 있습니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 119 11902 노드 206 20603 노드 269 26904 노드 347 3470

Tableau는 Tableau Server의 확장성 테스트를 정기적으로 실시하고 있습니다 가장

최근의 확장성 테스트 결과를 확인하려면 Tableau 고객 담당자에게 문의하십시오

서버 및 프로세스 구성과 관련된 추가 Tableau Server 온라인 도움말 및 자습서 링크를

확인하려면 이 문서의 끝에 있는 참고자료 섹션을 확인하십시오

27

성능

특정 보고서의 성능은 다양한 요소에 따라 좌우됩니다 기존 비즈니스 인텔리전스 보고서

개발 프로세스의 경우 일반적으로 개발팀에서 보고서의 구조를 구축하고 레이아웃 쿼리

및 뷰를 최적화하여 특정 성능 임계값을 산출하는 데 몇 주가 걸리곤 했습니다

쿼리를 사전 정의하고 최적화하는 기존 접근 방식과 달리 Tableau는 고유의 VizQL 기술을

통해 보고서 생성에 설명이 가능하고 신속하며 반복적인 접근 방식을 적용합니다 Tableau

는 사용자가 답을 얻으려는 질문을 바탕으로 사용자를 대신하여 최적화된 쿼리를 필요한

만큼 다시 생성하거나 쿼리를 다시 실행합니다

모든 서버 환경은 고유하며 성능에 영향을 미치는 다양한 변수가 있습니다 이러한

변수로는 다음을 들 수 있습니다

bull 디스크 속도 메모리 코어와 같은 하드웨어 세부정보 및 배포에 사용하는 서버의 개수

bull 네트워크 트래픽

bull 통합 문서의 복잡도 동시 접속 사용자의 활동 및 데이터 캐싱과 같은 사용 요소

bull 각 서버 프로세스에서 구동 중인 프로세스의 수와 같은 Tableau Server 구성 설정

데이터 볼륨 데이터베이스 유형 및 데이터베이스 구성과 같은 데이터 고려사항

64-비트 Tableau Server

규모가 큰 생산 배포에서 최상의 성능을 발휘하려면 64-비트 운영체제를 배포하고

Tableau Server 64-비트 버전을 설치하는 것이 좋습니다 64비트 환경에서 Tableau는

32비트 아키텍처에서 허용하는 것보다 훨씬 많은 메모리를 사용할 수 있습니다 8코어

컴퓨터의 경우 32GB 또는 RAM을 사용하는 것이 최소 권장 하드웨어 사양이지만 RAM

을 추가로 구입할 수 있는 경우 실제로는 경험 법칙에 따라 뛰어난 성능을 발휘할 수

있도록 컴퓨터에 코어 당 8GB를 설치하는 것이 좋습니다

28

성능 기록기로 셀프 서비스 성능 심사

성능에 영향을 미치는 다양한 변수를 감안하면 관리자 및 사용자를 지원하는 Tableau

Server 관리 도구 중 하나인 Tableau 성능 기록기를 사용하는 것이 좋습니다 서버

또는 통합 문서의 성능 문제를 진단하는 것은 어려운 일입니다 대부분의 경우 통합

문서는 대부분 사용자의 조인 방식 통합 문서에 끌어다 놓은 필드 통합 문서의 데이터

바인딩과 같은 요소에 의해 성능이 저하됩니다 Tableau 성능 기록기를 사용하면 서버

관리자를 통해서든 데스크톱 웹 브라우저 또는 휴대기기 사용자를 통해서든 성능

메트릭을 수집하여 통합 문서의 성능을 프로파일링할 수 있습니다

그림 15 Tableau 성능 기록기 요약

성능 기록기는 통합 문서 데이터 연결 및 쿼리의 성능 문제를 신속하게 파악하는 데

도움이 됩니다 예를 들어 기록기는 데이터 원본에 연결하거나 쿼리를 실행하거나

비주얼리제이션을 만드는 데 걸린 시간을 기록합니다 이렇게 하면 시스템에 내장된

관리자 및 최종 사용자 도구를 통해 통합 문서 설계의 문제를 파악할 수 있습니다

사용자 대응 속도를 높여주는 최적화된 데이터 추출 기능

Tableau의 데이터 추출 기능은 원래 데이터 파일의 크기와 비교하여 차지하는 공간이

상대적으로 적은 데이터 파일을 생성합니다 Tableau는 특히 텍스트 값이 포함된 데이터의

파일 크기를 줄이는 데 최적화된 압축 기술을 활용합니다 이 기술은 쿼리 계산 필터링뿐만

아니라 궁극적으로는 렌더링을 수행할 때 높은 성능을 발휘할 수 있도록 해줍니다

또한 보고서에서 사용하지 않는 필드를 숨겨 데이터 추출을 최적화하면 데이터 추출이

최적화됨에 따라 성능도 향상됩니다

29

안전한 공유 세션을 통해 워크로드 절감

보고서를 읽는 사람이 주로 사용자뿐인 경우 Tableau는 적절한 사용 권한을 충족하는지

여부를 확인한 후 이 데이터를 모든 사용자와 안전하게 공유합니다 이렇게 하면 읽기 전용

데이터에 대한 응답 시간을 개선하고 서버의 워크로드를 최소화하고 사용자의 확장성을

제고할 수 있습니다 이와 같은 동적 프로세스를 활용하면 환경을 안전하게 유지하는 것과

동시에 요청에 따른 세션 확장을 한층 더 개선할 수 있습니다

실시간 데이터 상호작용을 가능하게 하는 로컬 렌더링

웹 및 모바일 작성 기능은 사용자의 컴퓨터 또는 기기에서 데이터를 렌더링하는 HTML5

기능을 활용합니다 이때 보고서나 Viz를 실행하기 위해 ActiveX Java 또는 Flash를

설치할 필요는 없으며 브라우저가 뷰를 렌더링하므로 서버와 데이터를 주고받는 횟수도

줄어듭니다 또 서버의 부하가 감소함에 따라 서버의 확장성이 개선되며 궁극적으로는

렌더링을 1초 미만 내로 제공할 수 있어 사용자가 자료를 더 쉽게 통찰할 수 있습니다

최적화된 뷰를 지원하는 대시보드 렌더링

대시보드의 뷰가 독립된 데이터 원본을 사용하는 경우 Tableau는 쿼리가 완료될 때마다

뷰를 로드하여 대시보드의 로드 시간을 최소화합니다 또 쿼리가 반환되면 Tableau

는 비주얼리제이션이 즉각적으로 렌더링될 수 있도록 데이터 레이아웃 및 기타 계산을

최적화합니다 물론 쿼리의 복잡도나 컴퓨터의 리소스가 원활하게 활용되지 못하는

경우와 같이 그 외에도 다양한 요소가 성능에 영향을 미칠 수 있습니다

시스템 관리

시스템 거버넌스 프로세스 및 Tableau Server 관리자의 역할은 대부분 다른 응용

프로그램과 유사합니다 단 Tableau Server의 경우 관리자에게 시스템 또는 콘텐츠

관리자 역할을 부여할 수 있습니다 시스템 관리자는 Tableau Server 내 모든

소프트웨어 및 기능에 액세스할 수 있는 권한을 보유합니다 시스템 관리자는 선택한

사용자에게 지정된 그룹의 사용자 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결을 관리하는

콘텐츠 관리자의 역할을 부여할 수 있습니다 이렇게 하면 각 그룹은 각자의 요구 사항에

따라 그룹을 더 효율적으로 관리할 수 있습니다

관리자가 담당해야 하는 핵심 영역은 다음과 같습니다

bull 소프트웨어 설치

bull 소프트웨어 업그레이드

bull 성능 서버 활용도 시스템 튜닝 모니터링

bull 보안 백업 복원 및 변경사항 관리를 지원하는 프로세스

bull 사용자 그룹 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결 관리

30

Tableau는 매우 뛰어난 유연성을 자랑하고 수만명에 달하는 사용자를 지원할 수 있지만

서버 관리자의 작업을 처리하는 데에는 많은 시간이 걸리지 않습니다 실제로 초기

설정 후 대부분의 조직은 Tableau Server 관리에 시간을 거의 할애하지 않습니다

서버 관리에 소요되는 시간은 사용자 수 사용자 변경 빈도 및 관리자가 사용자 지원을

제공하는지 여부에 따라 달라집니다

결론

Tableau Server는 IT 담당자 및 관리자의 보안 확장성 및 아키텍처 요구 사항을

충족하는 강력한 인프라를 제공하며 비즈니스 규모에 맞춰 확장할 수 있는 유연한 배포

옵션 또한 제공합니다 Tableau Server를 사용하면 다양한 데이터베이스 및 인메모리

분석에 라이브 연결하여 데이터 아키텍처를 더 쉽게 결정할 수 있습니다 무엇보다

Tableau Server를 사용하면 IT 관리자가 대시보드를 만들거나 업데이트 주기를 관리할

필요가 없어 전략적인 IT 작업에만 집중할 수 있도록 해줍니다

Tableau는 오늘날의 비즈니스가 요구하는 셀프 서비스가 가능하고 신속하고 빠르며

실제로 기업에서 바로 사용할 수 있는 비즈니스 분석 솔루션을 제공합니다

참고자료

이 백서의 주제와 관련된 더욱 자세한 내용은 다음을 참조하세요

온라인 도움말 Tableau Server 관리자 가이드

온라인 도움말 Tableau Server 컴퓨터 및 프로세스 구성 가이드

기술 자료 Tableau Server 성능 모니터링

기술 자료 Tableau Server 성능 최적화

백서 Rapid-Fire 비즈니스 인텔리전스

백서 Tableau Server 보안 버전 8

백서 인메모리 또는 실제 데이터 중 무엇을 선택해야 하나요

백서 Tableau 메타데이터 모델

백서 Tableau Server의 확장성 설명

백서 클라우드에서의 Tableau Online 보안

Tableau Drive ndash 분석 문화를 확장하는 방법

Gartner Tableau를 2014 Magic Quadrant의 리더로 선정

8

게이트웨이부하 분산 장치

게이트웨이는 요청이 다른 구성 요소로 이동하도록 경로를 지정합니다 클라이언트에서

전송한 요청은 먼저 외부 부하 분산 장치(외부 부하 분산 장치가 구성된 경우) 또는

게이트웨이를 경유한 다음 적절한 프로세스로 이동하도록 경로가 지정됩니다 외부 부하

분산 장치가 없으며 특정 구성 요소에 여러 개의 프로세스가 구성된 경우 게이트웨이는

부하 분산 장치의 역할을 담당하며 요청을 프로세스에 분산합니다 단일 서버 구성의

경우에는 모든 프로세스가 게이트웨이 또는 주 서버에서 대기합니다 분산 환경의 경우

실제 컴퓨터 1대는 주 서버로 지정되며 다른 컴퓨터는 프로세스를 개수에 관계 없이

실행할 수 있는 작업 서버로 지정됩니다 참고로 Tableau Server는 항상 1대의 컴퓨터만

주 서버로 사용합니다

클라이언트 웹 브라우저 및 모바일 앱

Tableau Server의 상호작용이 가능한 대시보드는 웹 또는 모바일 브라우저에서 공간을

전혀 차지하지 않는 HTML5를 통해 제공되거나 기본 모바일 앱을 통해 제공됩니다 이때

보고서나 Viz를 실행하기 위해 ActiveX Java 또는 Flash를 설치할 필요는 없으며 플러그

인이나 도우미 응용 프로그램을 설치할 필요도 없습니다 Tableau Server는 다음을

지원합니다

bull 웹 브라우저 Internet Explorer Firefox Chrome 및 Safari

bull 모바일 Safari 모바일 Safari에서 터치에 최적화된 뷰를 자동으로 제공

bull iPad 앱 터치에 최적화된 뷰 콘텐츠 검색 및 수정을 제공하는 기본 iPad 응용

프로그램

bull Android 브라우저 Android 브라우저에서 터치에 최적화된 뷰를 자동으로 제공

bull Android 앱 터치에 최적화된 뷰 콘텐츠 검색 및 수정을 제공하는 기본 Android

응용 프로그램

클라이언트 Tableau Desktop

Tableau Desktop은 뷰 보고서 대시보드를 매우 신속하게 생성하여 Tableau Server에

대량으로 게시할 수 있는 비즈니스 분석 작성 환경입니다 Tableau Desktop은 보고서

작성자가 여러 개의 데이터 원본을 연결하고 관계를 파악하고 대시보드를 만들고

메타데이터를 수정하여 최종적으로는 완료된 통합 문서 또는 데이터 원본을 Tableau

Server에 게시할 수 있도록 해줍니다 Tableau Desktop을 사용하면 추출 형태로

게시되었든 라이브 연결로 게시되었든 Tableau Server에 게시된 모든 통합 문서를

열거나 게시된 모든 데이터 원본에 연결할 수 있습니다

Tableau Desktop은 Windows 및 Mac 데스크톱에서 모두 구동됩니다

9

맞춤화 및 확장성

Tableau는 심층적이고 복합적인 엔터프라이즈 통합을 위한 강력한 확장 프레임워크를

지원합니다 자료가 풍부한 Tableau 비주얼리제이션 통합에서 엔터프라이즈 포털 응용

프로그램에 이르기까지 전 제품에 걸쳐 구현되어 있는 확장성은 원하는 모든 데이터를

출처에 관계없이 Tableau 지원 형식으로 가져오고 지속적으로 확장되고 있는 표준 기반

RESTful API를 통해 서버 자동화를 구현할 수 있도록 해줍니다

자바스크립트 API

Tableau의 자바스크립트 API를 사용하면 Tableau 시각화를 단순히 삽입하는 데 그치지

않고 웹 응용 프로그램에 완전히 통합할 수 있습니다 자바스크립트 API에서 사용하는

이벤트 기반 아키텍처는 사용자 작업의 왕복 제어 및 Tableau 비주얼리제이션에 대한

유연성을 제공합니다 자바스크립트 API를 사용하면 사용자 상호작용을 완벽하게

제어할 수 있을 뿐만 아니라 자바스크립트 API 없이는 결합이 불가능한 기능을 결합할

수 있습니다

예를 들어 사용자의 기업에서 몇 가지 비즈니스 응용 프로그램 라인과 대시보드

보고서를 연결하는 웹 포털을 운영하고 있다고 가정해 보겠습니다 사용자가 이 웹

포털을 간편하게 사용할 수 있으려면 모든 응용 프로그램에 걸쳐 동일한 UI를 사용하는

것이 좋습니다 자바스크립트 API를 사용하면 버튼 및 기타 제어 기능을 원하는

스타일로 만들어 Tableau 대시보드의 요소를 제어할 수 있습니다

그림 3 웹 응용 프로그램 내에서 Tableau 대시보드 통합에 자바스크립트 API를 사용한 예

10

데이터 추출 API

Tableau는 다양한 데이터 원본에 대한 직접적인 지원 및 연결 방법을 제공합니다 하지만

상황에 따라서는 Tableau에서 작업을 진행하기 전에 다른 응용 프로그램의 데이터를

전처리하거나 액세스 및 어샘블해야 하는 경우가 있습니다 Tableau 데이터 추출 API를

사용하면 개발자가 직접 프로그램을 작성하여 데이터 원본에 액세스하고 TDE(Tableau

데이터 추출)에 프로세스할 수 있습니다 TDE 파일은 기본적으로 Tableau Desktop에서

사용하거나 동일한 API를 통해 Tableau Server에 게시할 수 있습니다 개별 사용자는

Tableau Server에 게시된 TDE를 웹 작성 기능과 함께 사용하거나 Tableau Desktop에서

사용할 수 있습니다 데이터 추출 API는 32-비트 및 64-비트용 CC++ Java 및 Python

과 모두 연동되며 개발자는 Windows 및 Linux 플랫폼에서 데이터 추출 API를 사용할 수

있습니다

REST API

Tableau Server REST API를 사용하면 HTTP를 통해 Tableau Server 엔티티를

프로그래밍 방법으로 만들고 읽고 업데이트하고 삭제하고 관리할 수 있습니다 이 API

는 Tableau Server 내 데이터 원본 프로젝트 통합 문서 사이트 사용자 및 사이트의

배경 기능에 간단하게 액세스할 수 있도록 도와줍니다 사용자는 이러한 액세스를

활용하여 맞춤 응용 프로그램을 만들거나 Tableau Server 리소스를 통해 상호작용

스크립트를 작성할 수 있습니다

데이터 전략

데이터 인프라 요구 사항과 이에 맞는 솔루션은 조직에 따라 다릅니다 Tableau는 각

조직의 선택을 존중하며 기존 데이터 전략을 다음 두 가지 주요 방법에 접목합니다

첫 번째 방법은 Tableau가 데이터 저장소에 직접 연결하거나 인메모리로 작동하는

방법이며 두 번째 방법은 Tableau가 지속적으로 늘어나는 데이터 원본과 연동하는

것입니다

다양한 데이터 원본에 액세스

가장 기본적인 방법은 대형 데이터 웨어하우스 데이터 마트 플랫 파일에 관계없이

Tableau를 단일 데이터 원본에 단일 뷰로 연결하는 것입니다 이때 뷰는 연결된 데이터

원본 내에 있는 여러 개의 테이블을 조인할 수 있으며 다음과 같은 데이터 원본을 사용할

수 있습니다

bull 관계형 데이터베이스 ndash SQL Server Oracle Teradata DB2 및 Vertica와 같은

관계형 데이터베이스에서 단일 스키마 내에 여러 개의 테이블 조인 가능

bull 클라우드 기반 비즈니스 응용 프로그램mdash Google 웹 로그 분석 및 Salesforce

bull 클라우드 데이터 웨어하우스 ndash Google BigQuery 및 Amazon RedShift 여러 개의

테이블 조인 가능

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bull 다차원(OLAP 또는 큐브) 데이터베이스 ndash SQL Server Analysis Services 및 Essbase

bull Access MDB 파일 ndash Access 데이터베이스 내에 있는 여러 개의 테이블 조인 가능

bull Excel 스프레드시트 ndash 스프레드시트의 각 탭이 테이블 1개로 처리되며 관계형

데이터베이스 테이블처럼 여러 개의 탭 조인 가능

bull 플랫 파일 ndash 동일한 구분 기호(쉼표 탭 파이프 등)가 사용되었으며 동일한

Windows 폴더에 있는 파일의 경우 데이터베이스 내에서 개별 테이블로 처리 가능

사용자는 데이터베이스에서 지원하는 모든 테이블 간 조인 방식을 정의할 수 있습니다

Oracle SQL Server 또는 Teradata와 같이 필요한 모든 데이터가 한 DBMS(데이터베이스

관리 시스템) 내에 있는 경우 DBA(데이터베이스 관리자)가 다양한 스키마의 데이터를

활용하여 데이터베이스를 만들거나 사용자가 맞춤 SQL을 통해 데이터의 논리 뷰를 만들 수

있습니다

데이터는 트랜잭션(세 번째 네 번째 또는 다섯 번째 일반 형식) 비정규화된 플랫 형식

별모양 스키마 및 눈송이 스키마 등 어떤 구조로도 보관할 수 있습니다 Tableau Server

와 Desktop의 뷰 성능은 데이터베이스 기본 구조의 속도에 직접적인 영향을 받습니다

대부분의 경우 다차원 데이터베이스가 가장 뛰어난 성능을 발휘하지만 별모양 스키마가

명료하게 구성된 관계형 데이터베이스나 분석에 최적화된 데이터베이스의 경우 대개

고도로 정형화된 트랜잭션 중심의 데이터베이스보다 뛰어난 성능을 발휘합니다

효율성 확보 및 오프라인 액세스를 위해 추출된 데이터 활용

Tableau는 데이터에 직접 연결하거나 데이터를 메모리 내로 가져올 수 있습니다 속도가

빠르며 분석에 최적화된 데이터베이스를 구입한 경우 Tableau는 기존 데이터베이스의

장점을 활용할 수 있도록 데이터를 최적화된 커넥터로 직접 연결합니다 트랜잭션

데이터베이스 상에 구축된 데이터 아키텍처를 사용 중이거나 핵심 데이터 인프라에

워크로드가 할당되는 것을 방지하려는 경우 분석에 최적화된 인메모리 데이터 저장소를

제공하는 Tableau 데이터 엔진을 사용하십시오 두 옵션은 매우 간단하게 전환할 수

있습니다

기본적으로 Tableau는 사용자가 분석을 변경할 때마다 데이터베이스에 새로운 쿼리를

발급하여 실시간 환경을 제공합니다 이 방법은 나름의 장점을 가지고 있지만 데이터

집합이 너무 크거나 데이터 원본이 성능을 제대로 발휘하지 못하거나 오프라인인 경우

문제를 야기할 수 있습니다 데이터가 지속적으로 변경되지 않는 경우 실시간 쿼리는

불필요한 워크로드를 초래합니다

12

Tableau는 이러한 경우를 위해 시작 쿼리의 데이터를 가져와 사용자의 로컬 컴퓨터에

저장하는 추출 기능을 제공하고 있습니다 추출된 데이터는 고도로 압축되었으며

데이터를 신속하게 가져올 수 있는 구조로 구성된 Tableau의 열 형식 데이터베이스에

저장됩니다 데이터는 다차원 데이터베이스(큐브)를 제외한 모든 데이터베이스

유형에서 추출할 수 있습니다

Tableau 데이터 추출을 활용하면 데이터베이스에 쿼리를 다시 보내는 시간을 줄여

사용자 경험을 크게 개선할 수 있습니다 또한 궁극적으로는 데이터 추출을 통해

데이터베이스 서버에서 중복되는 쿼리 트래픽을 줄일 수도 있습니다 데이터 추출은

업무 시간 쿼리를 처리할 수 있는 리소스가 없으며 작업량이 많은 트랜잭션 시스템에

매우 효과적인 솔루션입니다 추출된 데이터는 매일 밤 새로 고침할 수 있으며 업무 시간

중에는 오프라인으로 사용할 수 있습니다 데이터에 오프라인으로 액세스하는 기능은

출장 중이거나 네트워크에 연결할 수 없는 사용자에게 매우 유용합니다

추출된 데이터는 고정된 개수의 기록 전체 기록의 특정 백분율 또는 데이터 필터링에

기초하여 데이터의 하위 집합을 구성할 수도 있습니다 뿐만 아니라 데이터 엔진은

기존에 추출한 데이터를 새 데이터로 업데이트하는 증분 추출 또한 수행할 수 있습니다

추출된 데이터의 하위 집합은 개발 시간을 단축하는 데 도움이 됩니다 개발자의 경우

크기가 작은 데이터 하위 집합을 활용하여 시각 응용 프로그램을 구축하면 변경사항이

있을 때마다 쿼리에 대한 응답이 올 때까지 기다릴 필요가 없습니다

데이터 추출은 패키지 통합 문서를 공유할 때에도 필요합니다 Tableau의 패키지 통합

문서(twbx 파일 유형)에는 패키지 통합 문서를 휴대하고 다른 Tableau 사용자와 공유할

수 있도록 만드는 데 사용된 모든 데이터가 포함되어 있습니다 패키지 통합 문서는

Tableau Server의 보안 절차를 거칠 필요가 없으며 정적 데이터만으로도 상호작용이

가능한 환경을 제공하는 Tableau Reader를 통해서도 공유할 수 있습니다

사용자가 추출 데이터를 사용하여 통합 문서를 게시하면 여기에 사용된 추출 데이터도

게시되며 이후 통합 문서와의 상호작용을 진행할 때에는 실제 데이터를 요청하는

대신 추출된 데이터가 사용됩니다 참고로 원하는 경우 추출 데이터 자동 새로 고침을

요청하도록 통합 문서를 설정할 수 있습니다

마지막으로 데이터 추출 작업은 임시 디스크 공간을 많이 차지할 수 있다는 점을

유념하십시오 이에 대한 예로는 팩트 테이블이 매우 길고 수치가 매우 많으며 각

차원마다 매우 긴 설명 필드가 있는 별모양 스키마를 들 수 있습니다

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데이터 거버넌스 Tableau Data Server

올바른 데이터를 조직 내에서 이 데이터가 필요한 사람에게 적시에 전달하는 것은 IT

조직에게 매우 중요한 일입니다 많은 사용자가 엄격한 IT 거버넌스 정책에도 불구하고

신속한 분석을 위해 중요한 분석 문서를 자신의 데스크톱에 저장하거나 클라우드를

활용하곤 합니다 셀프 서비스 환경에서 데이터 거버넌스는 보안을 유지하면서도

사용자가 원하는 답을 찾을 수 있도록 지원해야 합니다

Tableau Server의 구성 요소인 Tableau Data Server는 Tableau 데이터 추출을 공유하고

중앙집중식으로 관리하고 공유 프록시 데이터베이스에 연결할 수 있도록 지원합니다

Tableau Data Server는 IT 부서로 하여금 완벽하게 측정 및 관리되었으며 데이터

거버넌스를 준수하는 데이터 원본을 Tableau Server 사용자에게 제공하고 추출된 데이터가

중복되거나 통합 문서 간 데이터 연결이 중복되는 경우는 방지할 수 있도록 해줍니다 이는

다시 말해 조직이 다음을 중앙집중식으로 관리할 수 있다는 것을 의미합니다

bull 데이터 연결 및 조인

bull 계산된 필드(예 수익의 기본적인 정의)

bull 필드에 대한 정의

bull 집합 및 그룹

bull 사용자 필터

뿐만 아니라 사용자는 새로운 데이터를 혼합하거나 새 정의를 만들어 데이터 모델을

확장하고 새로 정의된 데이터 모델을 생산 과정에 신속하게 전달함으로써 셀프 서비스

환경과 유연성을 확보할 수 있습니다 이렇게 하면 중앙집중식으로 관리되는 데이터는

변경되지 않지만 사용자는 유연성을 유지할 수 있게 됩니다

데이터 원본은 다음 두 가지 유형으로 게시할 수 있습니다

1 Tableau 데이터 추출 사용자가 게시된 추출 데이터에 직접 연결할 수 있습니다 핵심

시스템의 부하를 줄이고 사용자에게 신속한 셀프 서비스 분석 기능을 제공하려는

조직의 경우 이 접근 방식을 선택하는 것이 좋습니다 중앙집중식 데이터 추출은

조직에 서로 단절된 데이터 사일로가 늘어나는 것 또한 방지해 줍니다 추출 데이터를

게시할 때마다 한번씩 데이터를 새로 고치도록 예약하면 조직 내 모든 사용자가 공유

데이터 및 정의를 변경하지 않아도 최신 상태의 데이터를 사용할 수 있습니다

2 공유 프록시 연결 프록시 데이터베이스 연결을 통해 사용자가 실제 데이터에 직접

연결할 수 있습니다 이는 다시 말해 각 사용자가 별도의 연결을 설정할 필요가

없어 데이터 작업을 더욱 손쉽게 시작할 수 있다는 것을 의미합니다 데이터베이스

드라이버를 설치할 필요도 없으므로 IT 부서가 드라이버를 배포하고 업데이트해야

하는 부담도 줄어듭니다

Tableau 데이터 추출

실제 데이터 연결

데이터 원본

데이터 원본

중앙집중식 추출Tableau Data Server를 사용하면 데이터 및 메타데이터를 모두 포함한 데이터 추출을 관리할 수 있습니다

공유 프록시 연결Tableau Data Server는 실시간 프록시 연결 또한 지원합니다

그림 4와 5 Tableau는 실제 데이터 연결 및 추출을 중앙집중식으로 관리할 수 있도록 지원합니다

14

보고 거버넌스

데이터 및 정보가 지속적으로 늘어남에 따라 정보 거버넌스의 중요성도 높아지고 있습니다

사용자가 허용된 정보에만 액세스할 수 있도록 하는 것은 매우 중요한 일입니다

Tableau의 보고 거버넌스는 다음 두 가지 방법을 통해 관리할 수 있습니다 사이트 또는

프로젝트를 통해

Tableau Server는 데이터를 격리하고 다중 테넌트를 지원하는 즉시 활용 가능한 배포

방식을 사용합니다 서버에는 한 개 이상의 사이트가 있을 수 있고 사이트에는 한 개

이상의 프로젝트가 있을 수 있으며 프로젝트에는 한 개 이상의 통합 문서가 있을 수

있습니다 Tableau Server를 사용하면 이와 같은 프로젝트 및 통합 문서를 Tableau에서

사용할 수 있도록 관리하고 모니터링할 수 있습니다 이때 사이트는 Tableau Server의

테넌트가 되며 Tableau Server는 두 사이트 간의 데이터를 격리합니다

이는 다시 말해 다른 사이트에 쿼리를 보낼 수 없음에 따라 사이트 간의 데이터를 격리하는

방벽이 생긴다는 것을 의미합니다 이 프로세스는 뷰 간에 차이니즈 월(Chinese Wall)

로도 불리는 격리 장치를 만듭니다

데이터를 완전히 격리하려는 경우 가장 좋은 방법은 사이트를 만들고 이 사이트에

프로젝트를 만든 다음 프로젝트 및 통합 문서의 사용 권한을 관리하여 액세스를

제어하는 것입니다

사이트를 한 개만 사용하는 경우 여러 개의 프로젝트를 만들 수도 있습니다 프로젝트는

뷰를 격리할 뿐만 아니라 사용 권한이 있는 뷰만 볼 수 있도록 개별 사용자를 제한합니다

그림 6 보고 거버넌스를 간편하게 처리할 수 있도록 도와주는 Tableau 콘텐츠 관리 인터페이스

많은 조직이 판매부와 같이 사업부별로 프로젝트를 만들거나 금융과 같이 논리적인

비즈니스 기능별로 프로젝트를 만드는 방법을 사용합니다 프로젝트를 만들면 사용자

또는 사용자 그룹을 프로젝트와 연결할 수 있으며 프로젝트와 연결되지 않은 사용자는

이 프로젝트의 뷰를 볼 수 없습니다

15

사용자에게 더 많은 구독 제어 권한 제공

구독 기능을 사용하면 관심 있는 콘텐츠를 구독하여 일정에 따라 관련 콘텐츠가 자신의

이메일 받은 편지함에 전송되도록 할 수 있습니다 사용자는 클릭 한 번으로 워크시트

또는 통합 문서를 구독하고 이를 관리할 수 있습니다

그림 7 구독 사용자 인터페이스

변경사항 관리

Tableau는 통합 문서에서 변경사항을 관리할 수 있는 몇 가지 옵션을 제공합니다 변경사항

관리 도구가 이미 있는 조직의 경우 Tableau 통합 문서에서 변경사항을 추적할 때 기존

변경사항 관리 도구를 사용해 주시기 바랍니다 변경사항 관리 도구가 없는 조직의 경우

네트워크에 사용자 폴더를 만들거나 백업 서버에서 별도로 저장되는 야간 백업을 수행하여

수동 변경사항 관리 프로세스를 설정하십시오 위에 언급된 폴더 및 백업은 필요에 따라

복원할 수 있습니다

여느 개발 프로세스와 마찬가지로 작업을 개발 단계에서 생산 단계로 전환하는 과정을

진행할 때에는 테스트 및 승인이 포함된 엄격한 지침을 준수해야 합니다 생산 단계로

전환할 때 사용할 수 있는 가장 간편하고 좋은 방법은 각 생산 프로젝트와 동일한 준비

영역 프로젝트를 만드는 것입니다 준비 프로젝트는 개발 서버 또는 생산 서버에서

직접 설정할 수 있습니다 준비 프로젝트 단계에서 사용자는 새로운 작업을 적절한

준비 영역에 게시하고 인증 및 생산 단계로의 전환을 담당하는 팀에게 후속 조치를

요청합니다 개발 단계에서 Tableau 뷰에 사용된 데이터 원본이 생산 단계에 사용된

데이터 원본과 다를 경우 연결 정보를 변경해야 합니다

16

메타데이터 관리

대다수의 비즈니스 인텔리전스 플랫폼은 메타데이터 기능을 제공한다고 주장하지만

실제로는 엔터프라이즈 전체 모델링 단계부터 시작하거나 메타데이터 기능 자체를

제공하지 않는 경우가 많습니다 Tableau는 IT 부서가 풍부한 메타데이터 계층을

제공하여 더 많은 가치를 이끌어 내고 비즈니스 사용자가 이를 수정 및 확장할 수 있도록

지원하는 혼합식 접근 방식을 지향하고 있습니다 이는 다시 말해 과도한 계층 모델링

없이도 메타데이터를 사용할 수 있다는 것을 의미합니다 Tableau는 대부분의 고객이

Tableau에서 메타데이터 계층을 제공한다는 사실을 모를 정도로 원할성 접근 용이성

투명성 측면에서 뛰어난 메타데이터를 제공하고 있습니다

추출

VizQL 모델

데이터 모델

연결

필터 집계 혼합 역할 테이블 계산

기본 의견설명 계산 별칭 사용자 생성 필드

서버 연결 특성 테이블 조인

그림 8 풍부하면서도 유연한 메타데이터를 구축할 수 있도록 지원하는 Tableau의 유연한 메타데이터 관리 시스템

Tableau의 메타데이터 시스템은 총 3층으로 구성되며 이 중 2개의 계층은 추상화 및

런타임 모델(VizQL 모델)로 구성됩니다 첫 번째 계층인 추상화 계층은 데이터 액세스

방식과 Tableau에서 사용할 데이터에 대한 정보를 저장하는 연결 계층입니다 여기에는

데이터베이스 테이블 뷰 열 조인 또는 데이터 액세스에 사용되는 맞춤 SQL의 특성이

포함됩니다

두 번째 계층은 데이터 모델 계층으로 필드를 수치 및 측정값으로 자동 지정합니다

큐브에 연결 시 큐브 내 메타데이터는 이 필드를 자동으로 읽습니다 관계형 데이터의

경우 Tableau는 지능적인 추론 기능을 활용하여 필드가 수치인지 아니면 측정값인지

파악합니다 데이터 모델은 데이터 집합이나 계산과 같이 사용자가 생성한 필드 또한

추적합니다 Tableau에서 데이터 원본으로 통칭하는 데이터 모델은 독립적으로

운영되며 연결 상태에서 이루어지는 변경사항이 적용되지 않습니다

세 번째 계층은 Tableau 고유의 계층인 VizQL 모델로 구성됩니다 사용자는 VizQL

모델을 사용하여 런타임 중에도 필드 역할 및 집계를 조정할 수 있습니다 예를 들어

사용자는 측정값을 수치로 변경한 다음 한 시나리오에서는 직원의 나이를 측정값으로

사용하여 직원의 평균 나이를 계산하고 다른 시나리오에서는 수치로 변경하여 직원이

연령대에 걸쳐 어떻게 분포되어 있는 확인할 수 있습니다 VizQL 모델을 사용하면 일반

데이터 모델에서는 정의하기 어려운 계산 및 비교 작업을 손쉽게 정의할 수 있습니다

17

Tableau는 추가적인 메타데이터 유연성 또한 제공합니다 사용자는 연결 또는 데이터

모델을 변경하지 않고도 서로 다른 데이터 원본의 데이터를 하나의 혼합 모델에 결합할

수 있습니다 또는 데이터 모델이 다른 데이터 모델의 영향을 받도록 설정할 수도 있으며

특정 연결을 여러 데이터 모델에 사용하거나 특정 데이터 모델을 여러 뷰에 사용하거나

대시보드에서 여러 개의 뷰를 사용할 수도 있습니다

메타데이터의 진정한 가치는 구성 요소를 공유하고 재사용할 수 있는 데 있습니다

사용자는 데이터 원본(연결 및 데이터 모델)을 Tableau Server에 게시하여 통합 문서와

연결할 수 있습니다 이는 다시 말해 마스터 데이터 원본이 데이터 원본을 사용하는 통합

문서에 전파된다는 것을 의미합니다 또한 다른 사용자가 특정 데이터 원본을 토대로

분석을 시작할 수 있으며 데이터 원본을 내보낸 다음 파일로 공유할 수도 있습니다

데이터 모델은 연결과 달리 계산을 재정의하는 등 변경해야 하는 범위가 더 넓으므로

명시적인 변경사항이 있을 때에는 Tableau Desktop에서 이를 변경해야 합니다 항목을

변경하면 Tableau Desktop은 변경사항을 통합 문서의 모든 시트에 자동으로 적용합니다

VizQL 모델은 특정 열의 멤버 이름을 변경하는 등 데이터베이스를 변경해도 아무런

영향이 없지만 Tableau Server는 뷰에 사용된 열을 삭제하거나 이 열의 이름을 변경할

경우 영향을 받습니다 표시되어야 하는 열이 표시되지 않는 경우 VizQL 모델은 이 열을

뷰에서 일시적으로 삭제합니다

모바일 배포

휴대기기를 도입하는 기업이 급격히 늘어나고 있습니다 비즈니스 인텔리전스의 궁극적인

목표는 결정이 내려지고 토론이 이루어지는 곳에서 비즈니스 인텔리전스를 활용할 수

있도록 하는 것입니다 사용자는 노트북 및 컴퓨터가 제공하는 환경을 휴대기기에서도

똑같이 활용할 수 있기를 기대하고 있으며 여기에는 비즈니스 인텔리전스 기능도 포함되어

있습니다

Tableau는 다른 Tableau 솔루션에서 제공하는 강력한 성능과 단순함을 모바일 비즈니스

인텔리전스 분야에서도 제공합니다 Tableau는 모바일 비즈니스 인텔리전스 분야에서

승인 한 번으로 모든 것을 해결할 수 있도록 하는 Author-once 접근 방식을 취하고

있습니다 이는 다시 말해 Tableau Server의 대시보드를 휴대기기뿐만 아니라 컴퓨터의

웹 브라우저에서도 자동으로 사용할 수 있다는 것을 의미합니다 Tableau가 자동으로

기기를 탐지하고 이에 따라 시각적인 결과물과 기능을 최적화하므로 맞춤 대시보드를

개발할 필요가 없으며 기본 iPad 앱 모바일 Safari 모바일 Chrome 및 Android 앱에는

터치에 최적화된 뷰가 표시됩니다

18

그림 9 iPad 및 Android 기기에서 기능 수정 및 게시

Tableau 모바일 앱은 Tableau Desktop 없이도 새로운 뷰를 확인하고 수정하고 만들

수 있는 기능을 제공합니다 사용자는 뷰에서 바로 필드와 필터를 추가하고 뷰 유형을

변경하고 기타 애드혹 분석 작업을 수행할 수 있습니다 수정이 완료되면 사용 권한이

있는 경우에 한해 원본 Tableau 통합 문서에 변경사항을 저장할 수 있습니다

Tableau 모바일 앱은 모든 Tableau Server에 연결이 가능하며 손가락 스크롤 손가락

모으기 및 확대와 같은 기본 터치 제어 기능을 그대로 제공합니다 뷰도 터치 기능이 사용

설정되어 있고 전체 터치 기능을 지원하도록 최적화되어 있으므로 필터 매개 변수 페이지

강조표시 및 끌어서 놓기 작성 작업을 손가락으로 제어할 수 있습니다 Tableau iPad 앱

및 Android 앱 사용자의 경우 터치에 최적화된 콘텐츠 검색 기능과 더불어 통합 문서를

검색하고 즐겨찾기 항목을 저장하고 최근 사용한 콘텐츠를 확인하는 기능 또한 제공됩니다

그림 10 휴대기기에서 사용할 수 있도록 터치 기능이 자동 사용 설정되는 Tableau 대시보드

휴대기기 보안은 많은 조직에게 핵심 우려사항입니다 Tableau Server는 데스크톱에

게재되든 휴대기기에 게재되든 관계없이 데이터 수준 및 사용자 수준 보안을 포함하여

모든 뷰에 동일한 보안을 적용합니다 데이터가 기기에 저장되지 않으므로 기기를

분실하거나 도난 당해도 데이터 보안이 위험에 노출될 가능성은 적습니다

19

배포 모델

Tableau는 데이터 인프라 사용자 부하 및 사용 프로필 기기 전략 그리고 목표에 따라

다양한 방식으로 구성할 수 있습니다 또한 Tableau Server는 개수에 관계 없이 컴퓨터와

클러스터링할 수 있습니다 일반적인 구성에 대한 몇 가지 예는 다음과 같습니다

단순 구성

대부분의 경우 단일 서버를 권장 최소 하드웨어 구성(8 CPU 코어 및 32GB의 주 메모리)

으로 구축하기만 해도 좋은 성능을 발휘할 수 있습니다 이러한 유형의 구성은 규모가 더 큰

배포 또는 부서 서버의 개념을 입증하는 데 유용합니다 Tableau는 각 주요 프로세스를 두

번씩 실행하는 것을 권장합니다 더 나은 가용성을 위해 8-코어 단일 서버에 Tableau Server

배포 시 Data Server 응용 프로그램 서버 VizQL Server 및 백그라운더를 구축하십시오

3-서버(24-코어) 클러스터

사용자 부하가 심한 환경의 경우 추가 서버를 클러스터링해야 합니다

3-서버 구성의 경우 주 서버가 게이트웨이 라이선스 및 검색과 같은 관리 서비스를

호스트하며 다른 2개의 작업 노드에는 VizQLServer 응용 프로그램 서버 백그라운더

리포지토리 및 추출 호스트와 Data Server가 구축됩니다 관리자는 추출 작업량 및

기타 특성에 맞춰 시스템에서 실행하는 프로세스의 수와 유형을 구성할 수 있습니다

HT

TP(S) 서

버

검색

라이선스

게이트웨이

기본 Tableau Server

HT

TP(S) 서

버

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

활성 데이터 엔진

활성 리포지토리

작업 서버 작업 서버

HT

TP(S) 서

버

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

대기 데이터 엔진

대기 리포지토리

그림 11 단순 3-서버 클러스터 구성

HT

TP(S) 서

버

검색 | 라이선스

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

활성 데이터 엔진

활성 리포지토리

기본 Tableau Server

20

5-서버(40-코어) 클러스터데이터 사용량과 사용자 부하가 높은 경우 이를 지원하기 위해 작업용 컴퓨터를 클러스터에 추가할 수 있습니다 데이터 추출을 사용하는 크기가 더 큰 클러스터의 경우 리포지토리와 추출 호스트를 한 컴퓨터에 구축하고 백그라운더를 다른 컴퓨터에 구축하여 VIzQL과 응용 프로그램 서버를 한 작업용 컴퓨터에 구축하는 것이 좋을 수 있습니다 워크로드 프로필에 따라 다른 서버 구성을 사용하시기 바랍니다

게이트웨이VizQL Server x2

응용 프로그램 서버 x2

Data Server x1백그라운더x3

리포지토리

추출 호스트x8

그림 12 데이터 추출이 많은 경우에 최적화된 5-서버 클러스터 구성

High Availability 클러스터Tableau의 High Availability 기능은 IT 조직이 SLA 요구 사항을 준수하고 중단 시간을 최소화할 수 있도록 도와줍니다 Tableau의 High Availability 솔루션은 리포지토리 및 데이터 엔진 구성 요소를 위한 자동 장애 조치 기능을 제공합니다 기본 노드는 게이트웨이 검색 라이선스 및 부하 분산 장치를 지원하며 2개의 추가 노드는 진행 중인 프로세스를 호스트합니다 네 번째 컴퓨터를 백업 기본으로 추가하면 시스템의 안정성을 더 높일 수 있습니다 외부 부하 분산 장치를 구성한 경우 게이트웨이 장애 조치가 자동으로 실행됩니다 이렇게 하면 원활한 장애 조치 기능을 확보하고 데이터 엔진의 워크로드를 개선하여 확장성을 높일 수 있습니다

자세한 내용은 High Availability 백서를 참조하십시오

가상 컴퓨터 또는 클라우드 기반 배포가상 컴퓨터나 클라우드 배포에서 Tableau Server를 구동하는 경우 확장성이나 성능 측면에서 특별히 고려해야 하는 사항은 없습니다 단 각 가상화 플랫폼은 가상 컴퓨터를 확장 가능하고 성능이 높은 토폴로지에 배포하는 데 충분한 관리 인프라를 제공한다는 점을 유념하시기 바랍니다 Tableau Server 가 적절한 컴퓨터 메모리 및 데이터 리소스에 액세스할 수 있도록 가상화 인프라 공급자의 우수 사례를 따르십시오 가상 컴퓨터는 Tableau Server에서 사용할 수 있는 코어의 개수를 가상으로 제한하거나 가상 컴퓨터 자체를 통한 재해 복구 기능을 제공하는 데 사용할 수 있습니다 클라우드에서 Tableau를 구동하는 경우 Tableau Server는 고정 IP 주소가 필요하다는 점을 유념하십시오

21

보안

더 많은 사용자가 더 많은 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 조직이 많아짐에 따라 정보

보안이 핵심적인 우려사항으로 부각되고 있습니다 Tableau Server는 다양하고 복잡한

요구 사항을 충족하면서도 쉽게 구현하고 사용할 수 있는 포괄적인 보안 솔루션을

제공합니다

또한 Tableau는 인증 권한 부여 데이터 보안 및 네트워크 보안을 관리하는

엔터프라이즈급 보안 기능을 제공하고 있습니다 이 두 기능은 조직 내부 환경이든 조직

외부의 인터넷이든 관계없이 광범위하고 다양한 사용자 기반의 요구 사항을 충족할

수 있는 총체적인 솔루션을 제공합니다 Tableau Server는 금융 서비스 정부 및 의료

부문의 엄격한 보안 요구 사항을 모두 통과한 바 있습니다

인증 ndash 액세스 보안

보안의 첫 번째 단계는 바로 사용자의 ID를 구축하는 것입니다 ID는 무단 액세스를

방지하고 각 사용자의 환경을 개별 설정하기 위해 구축됩니다 이 단계는 일반적으로

인증으로 불립니다 인증을 다음 섹션인 권한 부여 - 개체 보안과 홍동하지 마시기

바랍니다

Tableau Server는 몇 가지 유형의 인증을 지원합니다

bull Microsoft Active Directory(SSPINTLM 및 Kerberos)

bull Tableau Server 사용자를 인증하기 위해 IdP(외부 ID 공급자)를 활용하는 SAML

bull 신뢰할 수 있는 인증 Tableau Server와 한 개 이상의 웹 서버 간의 관계를 신뢰할

수 있음

bull 일부 클라우드 기반 서비스 공급자에 대한 OAuth

bull Tableau Server에서 관리하는 기본 인증

Tableau는 관리자가 구성할 수 있는 자동 로그인 시간 제한 기능을 제공합니다

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SAML 인증

SAML은 Tableau Server가 이미 구입한 ID 관리 제품군을 활용할 수 있도록 하는 표준

기반 인증 프로토콜 메커니즘입니다 SAML을 사용하면 기존 ID 공급자가 직접 사용자를

인증하므로 사용자가 이미 동일한 IdP를 사용하여 다른 엔터프라이즈 응용 프로그램에

로그인한 경우 Tableau Server에서 또 다시 로그인 프로세스를 거칠 필요가 없습니다

OAuth 인증

클라우드 기반 솔루션을 사용 및 활용하기 시작하는 기업이 늘어남에 따라 클라우드

리소스에 원활하고 안전하게 액세스하는 방법의 중요성도 높아지고 있습니다 일부

클라우드 기반 데이터 원본의 경우 민감한 데이터베이스 자격 증명을 Tableau Server에

저장하는 대신 제한된 목적에 한하여 Tableau와 데이터 원본 공급자 간에 신뢰 관계를

구축하는 방법을 활용할 수 있습니다 이 신뢰 관계를 통해 사용자는 데이터에 액세스할

수 있게 되며 자격 증명은 데이터 원본 공급자에 의해 안전하게 보관됩니다

Tableau는 OAuth 20 공개-권한 부여 표준에 명시된 대로 이와 같은 보호 연결 방식을

활용하고 있습니다 OAuth 연결은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다

1 보안 민감한 데이터베이스 자격 증명이 Tableau Server에 공개되거나 저장되지

않으며 액세스 토큰을 Tableau만 사용할 수 있습니다

2 편이성 데이터 원본 ID 및 암호를 여러 군데에 삽입할 필요 없이 특정 데이터

공급자에 액세스하는 게시된 모든 통합 문서 및 데이터 원본에 대해 이 데이터

공급자를 대상으로 제공된 토큰을 사용할 수 있습니다

Tableau Server의 OAuth 인증은 Google BigQuery Google 웹 로그 분석 및

Salesforcecom 데이터 원본에서 사용할 수 있습니다

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인증(역할 및 사용 권한) - 개체 보안

권한 부여는 사용자가 인증된 후 이 사용자가 액세스하고 수행할 수 있는 항목을 정하는

것을 말합니다 권한 부여는 다음 항목을 통해 처리됩니다

1 역할 및 사용 권한

2 라이선스 및 사용자 권한

Tableau에서 역할은 사용자 및 그룹이 게시된 콘텐츠 및 프로젝트와 상호작용하는 방식을

관리하기 위해 콘텐츠에 적용되는 사용 권한의 집합을 의미합니다 데이터 원본 통합 문서

및 뷰와 같이 게시된 콘텐츠는 뷰 만들기 수정 및 삭제와 같은 일반적인 사용 권한 작업을

통해 관리할 수 있습니다 또한 관리자는 금융 사용자와 같은 그룹을 만들어 사용 권한을

더 쉽게 관리할 수 있습니다 프로젝트는 각 프로젝트에 게시된 모든 통합 문서 및 뷰에

대한 기본 사용 권한을 제어합니다 프로젝트는 여러 외부 당사자(다중 테넌트)에 대한

지원이 필요한 단일 서버에서도 사용할 수 있습니다

역할은 기본 사용 권한 구조를 제공하여 사용자를 구분합니다 예를 들어 사용자에게 특정

뷰에 대한 인터액터 권한을 부여하되 이 권한을 일부 콘텐츠로 제한할 수 있습니다 뷰어

역할이 부여된 사용자는 특정 뷰를 볼 수 있지만 뷰를 변경할 수 있는 권한은 없습니다

개체 보안 관리에 활용할 수 있는 매개 변수가 포함된 맞춤 설정은 총 20개가 넘습니다

참고로 이 역할 기반 사용 권한으로는 뷰에 표시되는 데이터를 제어할 수 없습니다

데이터 ndash 데이터 보안

규제 요구 사항을 충족해야 하거나 콘텐츠를 외부에 전달하는 조직을 중심으로 데이터

보안의 중요성이 더욱 강조되고 있습니다 Tableau는 다음 세 가지 방법을 통해 조직이

데이터 보안 요구 사항을 충족하는 데 필요한 유연성을 제공하고 있습니다 바로

데이터베이스에서 단독으로 보안 기능을 구현하거나 Tableau에서 단독으로 보안 기능을

구현하거나 Tableau Server의 사용자 정보에 해당하는 데이터 요소를 데이터베이스에

보관하는 혼합 방식을 만드는 것입니다

Tableau Server에 로그인 시 사용자는 데이터베이스에 로그인하는 것이 아닙니다 이는

다시 말해 데이터베이스에 보안 기능을 구현한 경우 Tableau Server 사용자가 뷰를

확인하려면 데이터베이스에 로그인하기 위한 자격 증명 또한 보유해야 한다는 것을

의미합니다 이 로그인 자격 증명은 뷰를 게시할 때 자격 증명을 삽입하거나 특정 사용자

자격 증명을 요구하는 방식으로 Windows 통합 보안(NT 인증)을 통해 전달할 수 있습니다

Tableau는 사용자 이름 그룹 또는 현재 사용자의 기타 특성을 통해 행 수준의 데이터

보안 기능을 활용할 수 있게 해주는 사용자 필터 기능 또한 제공합니다 사용자 필터는

모든 쿼리에 where 절을 추가하여 데이터를 제한하며 모든 데이터 원본에서 사용할

수 있습니다

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네트워크 ndash 전송 보안

대다수 내부 배포의 경우 전체 네트워크에 액세스하는 것을 방지하면 네트워크를

안전하게 지킬 수 있습니다 하지만 이 경우에도 네트워크 전반에 걸쳐 자격 증명을

안전하게 전송하는 것은 매우 중요합니다 외부 배포의 경우 전송 보안은 민감한 데이터

및 자격 증명을 보호하고 Tableau Server가 악용되는 것을 방지하는 데 핵심적인

역할을 담당합니다

Tableau Server에는 다음 세 개지 기본 인터페이스가 있습니다 참고로 Tableau는

암호를 저장하고 전송하는 것과 관련하여 모든 레이어 및 인터페이스에 걸쳐 특별히

주의를 기울이고 있다는 점을 유념해 주시기 바랍니다

bull 클라이언트-Tableau Server 인터페이스는 표준 HTTP 요청 및 응답을 담당하도록

기본 설정되어 있지만 고객이 제공한 보안 인증서를 사용하면 HTTPS(SSL)용으로

구성할 수 있습니다

bull Tableau Server-데이터베이스는 가능한 경우 기본 드라이버를 사용하며 기본

드라이버를 사용할 수 없는 경우 일반 ODBC 어댑터를 사용합니다

bull Tableau Server 구성 요소 간의 보안 통신은 분산된 배포에 한해서만 사용할 수

있으며 각 서버가 클러스터 내 다른 서버로부터 유효한 요청만 수신할 수 있도록

엄격한 신뢰 모델을 사용합니다

네트워크 전송을 보호하는 것 외에도 모든 사용자 암호 및 자격 증명은 대기 및 전송 시

암호화되며 암호는 일반 텍스트로 저장되지 않습니다 모든 고객은 대기 중인 사용자

데이터를 안전하게 암호화할 수 있도록 고유의 전달 구를 만들어 비공개 키를 맞춤

설정할 수 있습니다

Tableau Server는 위 네트워크 인터페이스 보안 기능 외에도 별도의 추가 안전 장치를

제공합니다 SSL을 사용하지 않을 때에도 다양한 암호화 기술을 사용하여 브라우저에서

서버 계층 리포지토리를 오고가는 데이터를 보호할 수 있습니다 Tableau Server에는

스푸핑 하이재킹 및 SQL 삽입 공격을 방지하며 새로운 위협을 적극적으로 테스트하고

이에 대응할 수 있는 다양한 보안 메커니즘이 내장되어 있습니다

25

확장성

Tableau Server는 최대 규모의 기업과 수만에 달하는 사용자를 지원할 수 있을 정도로

뛰어난 확장성을 자랑합니다 Tableau를 광범위하게 배포한 기업으로는 General

Motors Wells Fargo Bank of America eBay Facebook 및 Cisco 등이 있습니다

일례로 대형 부동상 기업인 Ray White는 Tableau를 통해 10000명에 달하는 부동상

중개인에게 보고서를 제공하고 있습니다

Tableau는 무료 온라인 공개 데이터 비주얼리제이션 서비스인 Tableau Public를

제공하기 위해 2009년부터 Tableau 데이터 센터에서 Tableau Server를 최대 규모로

확장하여 구동하고 있습니다 Tableau Public은 단독 노출로 게제된 횟수만 2억 건을

초과하며 지속적으로 성장하고 있습니다

2013년 여름에 출시된 Tableau Online은 Tableau에서 호스트하는 클라우드

분석 솔루션으로 Tableau Server와 동일한 엔터프라이즈급 아키텍처를 기반으로

구축되었습니다 현재 Tableau Online은 1000명이 넘는 고객에게 서비스를 제공하고

있습니다

그림 14 Tableau Public에 인프라를 제공하고자 높은 작업량을 감당할 수 있도록 확장된 Tableau Server

모든 환경은 고유하며 성능을 저해할 수 있는 요소는 매우 다양합니다 Tableau 배포의

확장성에 영향을 미치는 요소로는 다음을 들 수 있습니다

bull 하드웨어 고려 사항 서버 유형 디스크 속도 메모리 양 프로세서 속도 및

프로세스의 개수

bull 아키텍처 서버의 개수 아키텍처 설계 네트워크 속도트래픽 데이터 원본 유형

및 위치

bull 사용 방식 사용자 동시 접속 활동 상호작용 및 캐시 설정

bull 통합 문서 설계 뷰의 개수와 복잡도 혼합 및 계산의 사용 여부

bull 소프트웨어 구성 Tableau Server의 구성 설정

bull 데이터 데이터 구조 볼륨 집계 구체화 및 데이터베이스 성능

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확장성 성능 결과

Tableau의 주기 성능 방법론 및 내부 벤치마크 테스트에 따르면 복잡한 워크로드의

경우 Tableau Server가 거의 선형에 가깝게 확장되는 것을 증명할 수 있습니다 경험

법칙에 따르면 꼼꼼하게 설계된 보고서의 경우 Tableau Server에서 8코어 당 100명의

동시 접속 사용자를 지원할 수 있습니다

Tableau에서 진행한 테스트 및 시스템의 동시 접속 사용자 비율이 10로 추정된다는 고객

사용 예상치를 바탕으로 Tableau는 Tableau Server가 16코어의 단일 노드 클러스터로

1900명의 전체 사용자를 지원하는 수준에서 64코어 전반에 걸쳐 4-노드 클러스터로 5540

명의 전체 사용자를 지원하는 수준으로 확장할 수 있다는 것을 증명한 바 있습니다 이

결과는 사용자의 40가 상호작용을 하는 일반적인 워크로드 믹스에 해당됩니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 190 19002 노드 270 27003 노드 436 43604 노드 554 5540

사용자의 100가 보고서와 상호작용을 하는 활동이 더 많은 워크로드의 경우 동시

접속 사용자 비율이 10라 가정할 때 Tableau Server는 16코어 단일 기본 클러스터를

기준으로 최소 1190명의 전체 사용자에서 기본 클러스터와 64코어 3-노드 작업용

클러스터의 조합을 기준으로 최대 3470명의 전체 사용자를 지원할 수 있습니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 119 11902 노드 206 20603 노드 269 26904 노드 347 3470

Tableau는 Tableau Server의 확장성 테스트를 정기적으로 실시하고 있습니다 가장

최근의 확장성 테스트 결과를 확인하려면 Tableau 고객 담당자에게 문의하십시오

서버 및 프로세스 구성과 관련된 추가 Tableau Server 온라인 도움말 및 자습서 링크를

확인하려면 이 문서의 끝에 있는 참고자료 섹션을 확인하십시오

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성능

특정 보고서의 성능은 다양한 요소에 따라 좌우됩니다 기존 비즈니스 인텔리전스 보고서

개발 프로세스의 경우 일반적으로 개발팀에서 보고서의 구조를 구축하고 레이아웃 쿼리

및 뷰를 최적화하여 특정 성능 임계값을 산출하는 데 몇 주가 걸리곤 했습니다

쿼리를 사전 정의하고 최적화하는 기존 접근 방식과 달리 Tableau는 고유의 VizQL 기술을

통해 보고서 생성에 설명이 가능하고 신속하며 반복적인 접근 방식을 적용합니다 Tableau

는 사용자가 답을 얻으려는 질문을 바탕으로 사용자를 대신하여 최적화된 쿼리를 필요한

만큼 다시 생성하거나 쿼리를 다시 실행합니다

모든 서버 환경은 고유하며 성능에 영향을 미치는 다양한 변수가 있습니다 이러한

변수로는 다음을 들 수 있습니다

bull 디스크 속도 메모리 코어와 같은 하드웨어 세부정보 및 배포에 사용하는 서버의 개수

bull 네트워크 트래픽

bull 통합 문서의 복잡도 동시 접속 사용자의 활동 및 데이터 캐싱과 같은 사용 요소

bull 각 서버 프로세스에서 구동 중인 프로세스의 수와 같은 Tableau Server 구성 설정

데이터 볼륨 데이터베이스 유형 및 데이터베이스 구성과 같은 데이터 고려사항

64-비트 Tableau Server

규모가 큰 생산 배포에서 최상의 성능을 발휘하려면 64-비트 운영체제를 배포하고

Tableau Server 64-비트 버전을 설치하는 것이 좋습니다 64비트 환경에서 Tableau는

32비트 아키텍처에서 허용하는 것보다 훨씬 많은 메모리를 사용할 수 있습니다 8코어

컴퓨터의 경우 32GB 또는 RAM을 사용하는 것이 최소 권장 하드웨어 사양이지만 RAM

을 추가로 구입할 수 있는 경우 실제로는 경험 법칙에 따라 뛰어난 성능을 발휘할 수

있도록 컴퓨터에 코어 당 8GB를 설치하는 것이 좋습니다

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성능 기록기로 셀프 서비스 성능 심사

성능에 영향을 미치는 다양한 변수를 감안하면 관리자 및 사용자를 지원하는 Tableau

Server 관리 도구 중 하나인 Tableau 성능 기록기를 사용하는 것이 좋습니다 서버

또는 통합 문서의 성능 문제를 진단하는 것은 어려운 일입니다 대부분의 경우 통합

문서는 대부분 사용자의 조인 방식 통합 문서에 끌어다 놓은 필드 통합 문서의 데이터

바인딩과 같은 요소에 의해 성능이 저하됩니다 Tableau 성능 기록기를 사용하면 서버

관리자를 통해서든 데스크톱 웹 브라우저 또는 휴대기기 사용자를 통해서든 성능

메트릭을 수집하여 통합 문서의 성능을 프로파일링할 수 있습니다

그림 15 Tableau 성능 기록기 요약

성능 기록기는 통합 문서 데이터 연결 및 쿼리의 성능 문제를 신속하게 파악하는 데

도움이 됩니다 예를 들어 기록기는 데이터 원본에 연결하거나 쿼리를 실행하거나

비주얼리제이션을 만드는 데 걸린 시간을 기록합니다 이렇게 하면 시스템에 내장된

관리자 및 최종 사용자 도구를 통해 통합 문서 설계의 문제를 파악할 수 있습니다

사용자 대응 속도를 높여주는 최적화된 데이터 추출 기능

Tableau의 데이터 추출 기능은 원래 데이터 파일의 크기와 비교하여 차지하는 공간이

상대적으로 적은 데이터 파일을 생성합니다 Tableau는 특히 텍스트 값이 포함된 데이터의

파일 크기를 줄이는 데 최적화된 압축 기술을 활용합니다 이 기술은 쿼리 계산 필터링뿐만

아니라 궁극적으로는 렌더링을 수행할 때 높은 성능을 발휘할 수 있도록 해줍니다

또한 보고서에서 사용하지 않는 필드를 숨겨 데이터 추출을 최적화하면 데이터 추출이

최적화됨에 따라 성능도 향상됩니다

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안전한 공유 세션을 통해 워크로드 절감

보고서를 읽는 사람이 주로 사용자뿐인 경우 Tableau는 적절한 사용 권한을 충족하는지

여부를 확인한 후 이 데이터를 모든 사용자와 안전하게 공유합니다 이렇게 하면 읽기 전용

데이터에 대한 응답 시간을 개선하고 서버의 워크로드를 최소화하고 사용자의 확장성을

제고할 수 있습니다 이와 같은 동적 프로세스를 활용하면 환경을 안전하게 유지하는 것과

동시에 요청에 따른 세션 확장을 한층 더 개선할 수 있습니다

실시간 데이터 상호작용을 가능하게 하는 로컬 렌더링

웹 및 모바일 작성 기능은 사용자의 컴퓨터 또는 기기에서 데이터를 렌더링하는 HTML5

기능을 활용합니다 이때 보고서나 Viz를 실행하기 위해 ActiveX Java 또는 Flash를

설치할 필요는 없으며 브라우저가 뷰를 렌더링하므로 서버와 데이터를 주고받는 횟수도

줄어듭니다 또 서버의 부하가 감소함에 따라 서버의 확장성이 개선되며 궁극적으로는

렌더링을 1초 미만 내로 제공할 수 있어 사용자가 자료를 더 쉽게 통찰할 수 있습니다

최적화된 뷰를 지원하는 대시보드 렌더링

대시보드의 뷰가 독립된 데이터 원본을 사용하는 경우 Tableau는 쿼리가 완료될 때마다

뷰를 로드하여 대시보드의 로드 시간을 최소화합니다 또 쿼리가 반환되면 Tableau

는 비주얼리제이션이 즉각적으로 렌더링될 수 있도록 데이터 레이아웃 및 기타 계산을

최적화합니다 물론 쿼리의 복잡도나 컴퓨터의 리소스가 원활하게 활용되지 못하는

경우와 같이 그 외에도 다양한 요소가 성능에 영향을 미칠 수 있습니다

시스템 관리

시스템 거버넌스 프로세스 및 Tableau Server 관리자의 역할은 대부분 다른 응용

프로그램과 유사합니다 단 Tableau Server의 경우 관리자에게 시스템 또는 콘텐츠

관리자 역할을 부여할 수 있습니다 시스템 관리자는 Tableau Server 내 모든

소프트웨어 및 기능에 액세스할 수 있는 권한을 보유합니다 시스템 관리자는 선택한

사용자에게 지정된 그룹의 사용자 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결을 관리하는

콘텐츠 관리자의 역할을 부여할 수 있습니다 이렇게 하면 각 그룹은 각자의 요구 사항에

따라 그룹을 더 효율적으로 관리할 수 있습니다

관리자가 담당해야 하는 핵심 영역은 다음과 같습니다

bull 소프트웨어 설치

bull 소프트웨어 업그레이드

bull 성능 서버 활용도 시스템 튜닝 모니터링

bull 보안 백업 복원 및 변경사항 관리를 지원하는 프로세스

bull 사용자 그룹 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결 관리

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Tableau는 매우 뛰어난 유연성을 자랑하고 수만명에 달하는 사용자를 지원할 수 있지만

서버 관리자의 작업을 처리하는 데에는 많은 시간이 걸리지 않습니다 실제로 초기

설정 후 대부분의 조직은 Tableau Server 관리에 시간을 거의 할애하지 않습니다

서버 관리에 소요되는 시간은 사용자 수 사용자 변경 빈도 및 관리자가 사용자 지원을

제공하는지 여부에 따라 달라집니다

결론

Tableau Server는 IT 담당자 및 관리자의 보안 확장성 및 아키텍처 요구 사항을

충족하는 강력한 인프라를 제공하며 비즈니스 규모에 맞춰 확장할 수 있는 유연한 배포

옵션 또한 제공합니다 Tableau Server를 사용하면 다양한 데이터베이스 및 인메모리

분석에 라이브 연결하여 데이터 아키텍처를 더 쉽게 결정할 수 있습니다 무엇보다

Tableau Server를 사용하면 IT 관리자가 대시보드를 만들거나 업데이트 주기를 관리할

필요가 없어 전략적인 IT 작업에만 집중할 수 있도록 해줍니다

Tableau는 오늘날의 비즈니스가 요구하는 셀프 서비스가 가능하고 신속하고 빠르며

실제로 기업에서 바로 사용할 수 있는 비즈니스 분석 솔루션을 제공합니다

참고자료

이 백서의 주제와 관련된 더욱 자세한 내용은 다음을 참조하세요

온라인 도움말 Tableau Server 관리자 가이드

온라인 도움말 Tableau Server 컴퓨터 및 프로세스 구성 가이드

기술 자료 Tableau Server 성능 모니터링

기술 자료 Tableau Server 성능 최적화

백서 Rapid-Fire 비즈니스 인텔리전스

백서 Tableau Server 보안 버전 8

백서 인메모리 또는 실제 데이터 중 무엇을 선택해야 하나요

백서 Tableau 메타데이터 모델

백서 Tableau Server의 확장성 설명

백서 클라우드에서의 Tableau Online 보안

Tableau Drive ndash 분석 문화를 확장하는 방법

Gartner Tableau를 2014 Magic Quadrant의 리더로 선정

9

맞춤화 및 확장성

Tableau는 심층적이고 복합적인 엔터프라이즈 통합을 위한 강력한 확장 프레임워크를

지원합니다 자료가 풍부한 Tableau 비주얼리제이션 통합에서 엔터프라이즈 포털 응용

프로그램에 이르기까지 전 제품에 걸쳐 구현되어 있는 확장성은 원하는 모든 데이터를

출처에 관계없이 Tableau 지원 형식으로 가져오고 지속적으로 확장되고 있는 표준 기반

RESTful API를 통해 서버 자동화를 구현할 수 있도록 해줍니다

자바스크립트 API

Tableau의 자바스크립트 API를 사용하면 Tableau 시각화를 단순히 삽입하는 데 그치지

않고 웹 응용 프로그램에 완전히 통합할 수 있습니다 자바스크립트 API에서 사용하는

이벤트 기반 아키텍처는 사용자 작업의 왕복 제어 및 Tableau 비주얼리제이션에 대한

유연성을 제공합니다 자바스크립트 API를 사용하면 사용자 상호작용을 완벽하게

제어할 수 있을 뿐만 아니라 자바스크립트 API 없이는 결합이 불가능한 기능을 결합할

수 있습니다

예를 들어 사용자의 기업에서 몇 가지 비즈니스 응용 프로그램 라인과 대시보드

보고서를 연결하는 웹 포털을 운영하고 있다고 가정해 보겠습니다 사용자가 이 웹

포털을 간편하게 사용할 수 있으려면 모든 응용 프로그램에 걸쳐 동일한 UI를 사용하는

것이 좋습니다 자바스크립트 API를 사용하면 버튼 및 기타 제어 기능을 원하는

스타일로 만들어 Tableau 대시보드의 요소를 제어할 수 있습니다

그림 3 웹 응용 프로그램 내에서 Tableau 대시보드 통합에 자바스크립트 API를 사용한 예

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데이터 추출 API

Tableau는 다양한 데이터 원본에 대한 직접적인 지원 및 연결 방법을 제공합니다 하지만

상황에 따라서는 Tableau에서 작업을 진행하기 전에 다른 응용 프로그램의 데이터를

전처리하거나 액세스 및 어샘블해야 하는 경우가 있습니다 Tableau 데이터 추출 API를

사용하면 개발자가 직접 프로그램을 작성하여 데이터 원본에 액세스하고 TDE(Tableau

데이터 추출)에 프로세스할 수 있습니다 TDE 파일은 기본적으로 Tableau Desktop에서

사용하거나 동일한 API를 통해 Tableau Server에 게시할 수 있습니다 개별 사용자는

Tableau Server에 게시된 TDE를 웹 작성 기능과 함께 사용하거나 Tableau Desktop에서

사용할 수 있습니다 데이터 추출 API는 32-비트 및 64-비트용 CC++ Java 및 Python

과 모두 연동되며 개발자는 Windows 및 Linux 플랫폼에서 데이터 추출 API를 사용할 수

있습니다

REST API

Tableau Server REST API를 사용하면 HTTP를 통해 Tableau Server 엔티티를

프로그래밍 방법으로 만들고 읽고 업데이트하고 삭제하고 관리할 수 있습니다 이 API

는 Tableau Server 내 데이터 원본 프로젝트 통합 문서 사이트 사용자 및 사이트의

배경 기능에 간단하게 액세스할 수 있도록 도와줍니다 사용자는 이러한 액세스를

활용하여 맞춤 응용 프로그램을 만들거나 Tableau Server 리소스를 통해 상호작용

스크립트를 작성할 수 있습니다

데이터 전략

데이터 인프라 요구 사항과 이에 맞는 솔루션은 조직에 따라 다릅니다 Tableau는 각

조직의 선택을 존중하며 기존 데이터 전략을 다음 두 가지 주요 방법에 접목합니다

첫 번째 방법은 Tableau가 데이터 저장소에 직접 연결하거나 인메모리로 작동하는

방법이며 두 번째 방법은 Tableau가 지속적으로 늘어나는 데이터 원본과 연동하는

것입니다

다양한 데이터 원본에 액세스

가장 기본적인 방법은 대형 데이터 웨어하우스 데이터 마트 플랫 파일에 관계없이

Tableau를 단일 데이터 원본에 단일 뷰로 연결하는 것입니다 이때 뷰는 연결된 데이터

원본 내에 있는 여러 개의 테이블을 조인할 수 있으며 다음과 같은 데이터 원본을 사용할

수 있습니다

bull 관계형 데이터베이스 ndash SQL Server Oracle Teradata DB2 및 Vertica와 같은

관계형 데이터베이스에서 단일 스키마 내에 여러 개의 테이블 조인 가능

bull 클라우드 기반 비즈니스 응용 프로그램mdash Google 웹 로그 분석 및 Salesforce

bull 클라우드 데이터 웨어하우스 ndash Google BigQuery 및 Amazon RedShift 여러 개의

테이블 조인 가능

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bull 다차원(OLAP 또는 큐브) 데이터베이스 ndash SQL Server Analysis Services 및 Essbase

bull Access MDB 파일 ndash Access 데이터베이스 내에 있는 여러 개의 테이블 조인 가능

bull Excel 스프레드시트 ndash 스프레드시트의 각 탭이 테이블 1개로 처리되며 관계형

데이터베이스 테이블처럼 여러 개의 탭 조인 가능

bull 플랫 파일 ndash 동일한 구분 기호(쉼표 탭 파이프 등)가 사용되었으며 동일한

Windows 폴더에 있는 파일의 경우 데이터베이스 내에서 개별 테이블로 처리 가능

사용자는 데이터베이스에서 지원하는 모든 테이블 간 조인 방식을 정의할 수 있습니다

Oracle SQL Server 또는 Teradata와 같이 필요한 모든 데이터가 한 DBMS(데이터베이스

관리 시스템) 내에 있는 경우 DBA(데이터베이스 관리자)가 다양한 스키마의 데이터를

활용하여 데이터베이스를 만들거나 사용자가 맞춤 SQL을 통해 데이터의 논리 뷰를 만들 수

있습니다

데이터는 트랜잭션(세 번째 네 번째 또는 다섯 번째 일반 형식) 비정규화된 플랫 형식

별모양 스키마 및 눈송이 스키마 등 어떤 구조로도 보관할 수 있습니다 Tableau Server

와 Desktop의 뷰 성능은 데이터베이스 기본 구조의 속도에 직접적인 영향을 받습니다

대부분의 경우 다차원 데이터베이스가 가장 뛰어난 성능을 발휘하지만 별모양 스키마가

명료하게 구성된 관계형 데이터베이스나 분석에 최적화된 데이터베이스의 경우 대개

고도로 정형화된 트랜잭션 중심의 데이터베이스보다 뛰어난 성능을 발휘합니다

효율성 확보 및 오프라인 액세스를 위해 추출된 데이터 활용

Tableau는 데이터에 직접 연결하거나 데이터를 메모리 내로 가져올 수 있습니다 속도가

빠르며 분석에 최적화된 데이터베이스를 구입한 경우 Tableau는 기존 데이터베이스의

장점을 활용할 수 있도록 데이터를 최적화된 커넥터로 직접 연결합니다 트랜잭션

데이터베이스 상에 구축된 데이터 아키텍처를 사용 중이거나 핵심 데이터 인프라에

워크로드가 할당되는 것을 방지하려는 경우 분석에 최적화된 인메모리 데이터 저장소를

제공하는 Tableau 데이터 엔진을 사용하십시오 두 옵션은 매우 간단하게 전환할 수

있습니다

기본적으로 Tableau는 사용자가 분석을 변경할 때마다 데이터베이스에 새로운 쿼리를

발급하여 실시간 환경을 제공합니다 이 방법은 나름의 장점을 가지고 있지만 데이터

집합이 너무 크거나 데이터 원본이 성능을 제대로 발휘하지 못하거나 오프라인인 경우

문제를 야기할 수 있습니다 데이터가 지속적으로 변경되지 않는 경우 실시간 쿼리는

불필요한 워크로드를 초래합니다

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Tableau는 이러한 경우를 위해 시작 쿼리의 데이터를 가져와 사용자의 로컬 컴퓨터에

저장하는 추출 기능을 제공하고 있습니다 추출된 데이터는 고도로 압축되었으며

데이터를 신속하게 가져올 수 있는 구조로 구성된 Tableau의 열 형식 데이터베이스에

저장됩니다 데이터는 다차원 데이터베이스(큐브)를 제외한 모든 데이터베이스

유형에서 추출할 수 있습니다

Tableau 데이터 추출을 활용하면 데이터베이스에 쿼리를 다시 보내는 시간을 줄여

사용자 경험을 크게 개선할 수 있습니다 또한 궁극적으로는 데이터 추출을 통해

데이터베이스 서버에서 중복되는 쿼리 트래픽을 줄일 수도 있습니다 데이터 추출은

업무 시간 쿼리를 처리할 수 있는 리소스가 없으며 작업량이 많은 트랜잭션 시스템에

매우 효과적인 솔루션입니다 추출된 데이터는 매일 밤 새로 고침할 수 있으며 업무 시간

중에는 오프라인으로 사용할 수 있습니다 데이터에 오프라인으로 액세스하는 기능은

출장 중이거나 네트워크에 연결할 수 없는 사용자에게 매우 유용합니다

추출된 데이터는 고정된 개수의 기록 전체 기록의 특정 백분율 또는 데이터 필터링에

기초하여 데이터의 하위 집합을 구성할 수도 있습니다 뿐만 아니라 데이터 엔진은

기존에 추출한 데이터를 새 데이터로 업데이트하는 증분 추출 또한 수행할 수 있습니다

추출된 데이터의 하위 집합은 개발 시간을 단축하는 데 도움이 됩니다 개발자의 경우

크기가 작은 데이터 하위 집합을 활용하여 시각 응용 프로그램을 구축하면 변경사항이

있을 때마다 쿼리에 대한 응답이 올 때까지 기다릴 필요가 없습니다

데이터 추출은 패키지 통합 문서를 공유할 때에도 필요합니다 Tableau의 패키지 통합

문서(twbx 파일 유형)에는 패키지 통합 문서를 휴대하고 다른 Tableau 사용자와 공유할

수 있도록 만드는 데 사용된 모든 데이터가 포함되어 있습니다 패키지 통합 문서는

Tableau Server의 보안 절차를 거칠 필요가 없으며 정적 데이터만으로도 상호작용이

가능한 환경을 제공하는 Tableau Reader를 통해서도 공유할 수 있습니다

사용자가 추출 데이터를 사용하여 통합 문서를 게시하면 여기에 사용된 추출 데이터도

게시되며 이후 통합 문서와의 상호작용을 진행할 때에는 실제 데이터를 요청하는

대신 추출된 데이터가 사용됩니다 참고로 원하는 경우 추출 데이터 자동 새로 고침을

요청하도록 통합 문서를 설정할 수 있습니다

마지막으로 데이터 추출 작업은 임시 디스크 공간을 많이 차지할 수 있다는 점을

유념하십시오 이에 대한 예로는 팩트 테이블이 매우 길고 수치가 매우 많으며 각

차원마다 매우 긴 설명 필드가 있는 별모양 스키마를 들 수 있습니다

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데이터 거버넌스 Tableau Data Server

올바른 데이터를 조직 내에서 이 데이터가 필요한 사람에게 적시에 전달하는 것은 IT

조직에게 매우 중요한 일입니다 많은 사용자가 엄격한 IT 거버넌스 정책에도 불구하고

신속한 분석을 위해 중요한 분석 문서를 자신의 데스크톱에 저장하거나 클라우드를

활용하곤 합니다 셀프 서비스 환경에서 데이터 거버넌스는 보안을 유지하면서도

사용자가 원하는 답을 찾을 수 있도록 지원해야 합니다

Tableau Server의 구성 요소인 Tableau Data Server는 Tableau 데이터 추출을 공유하고

중앙집중식으로 관리하고 공유 프록시 데이터베이스에 연결할 수 있도록 지원합니다

Tableau Data Server는 IT 부서로 하여금 완벽하게 측정 및 관리되었으며 데이터

거버넌스를 준수하는 데이터 원본을 Tableau Server 사용자에게 제공하고 추출된 데이터가

중복되거나 통합 문서 간 데이터 연결이 중복되는 경우는 방지할 수 있도록 해줍니다 이는

다시 말해 조직이 다음을 중앙집중식으로 관리할 수 있다는 것을 의미합니다

bull 데이터 연결 및 조인

bull 계산된 필드(예 수익의 기본적인 정의)

bull 필드에 대한 정의

bull 집합 및 그룹

bull 사용자 필터

뿐만 아니라 사용자는 새로운 데이터를 혼합하거나 새 정의를 만들어 데이터 모델을

확장하고 새로 정의된 데이터 모델을 생산 과정에 신속하게 전달함으로써 셀프 서비스

환경과 유연성을 확보할 수 있습니다 이렇게 하면 중앙집중식으로 관리되는 데이터는

변경되지 않지만 사용자는 유연성을 유지할 수 있게 됩니다

데이터 원본은 다음 두 가지 유형으로 게시할 수 있습니다

1 Tableau 데이터 추출 사용자가 게시된 추출 데이터에 직접 연결할 수 있습니다 핵심

시스템의 부하를 줄이고 사용자에게 신속한 셀프 서비스 분석 기능을 제공하려는

조직의 경우 이 접근 방식을 선택하는 것이 좋습니다 중앙집중식 데이터 추출은

조직에 서로 단절된 데이터 사일로가 늘어나는 것 또한 방지해 줍니다 추출 데이터를

게시할 때마다 한번씩 데이터를 새로 고치도록 예약하면 조직 내 모든 사용자가 공유

데이터 및 정의를 변경하지 않아도 최신 상태의 데이터를 사용할 수 있습니다

2 공유 프록시 연결 프록시 데이터베이스 연결을 통해 사용자가 실제 데이터에 직접

연결할 수 있습니다 이는 다시 말해 각 사용자가 별도의 연결을 설정할 필요가

없어 데이터 작업을 더욱 손쉽게 시작할 수 있다는 것을 의미합니다 데이터베이스

드라이버를 설치할 필요도 없으므로 IT 부서가 드라이버를 배포하고 업데이트해야

하는 부담도 줄어듭니다

Tableau 데이터 추출

실제 데이터 연결

데이터 원본

데이터 원본

중앙집중식 추출Tableau Data Server를 사용하면 데이터 및 메타데이터를 모두 포함한 데이터 추출을 관리할 수 있습니다

공유 프록시 연결Tableau Data Server는 실시간 프록시 연결 또한 지원합니다

그림 4와 5 Tableau는 실제 데이터 연결 및 추출을 중앙집중식으로 관리할 수 있도록 지원합니다

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보고 거버넌스

데이터 및 정보가 지속적으로 늘어남에 따라 정보 거버넌스의 중요성도 높아지고 있습니다

사용자가 허용된 정보에만 액세스할 수 있도록 하는 것은 매우 중요한 일입니다

Tableau의 보고 거버넌스는 다음 두 가지 방법을 통해 관리할 수 있습니다 사이트 또는

프로젝트를 통해

Tableau Server는 데이터를 격리하고 다중 테넌트를 지원하는 즉시 활용 가능한 배포

방식을 사용합니다 서버에는 한 개 이상의 사이트가 있을 수 있고 사이트에는 한 개

이상의 프로젝트가 있을 수 있으며 프로젝트에는 한 개 이상의 통합 문서가 있을 수

있습니다 Tableau Server를 사용하면 이와 같은 프로젝트 및 통합 문서를 Tableau에서

사용할 수 있도록 관리하고 모니터링할 수 있습니다 이때 사이트는 Tableau Server의

테넌트가 되며 Tableau Server는 두 사이트 간의 데이터를 격리합니다

이는 다시 말해 다른 사이트에 쿼리를 보낼 수 없음에 따라 사이트 간의 데이터를 격리하는

방벽이 생긴다는 것을 의미합니다 이 프로세스는 뷰 간에 차이니즈 월(Chinese Wall)

로도 불리는 격리 장치를 만듭니다

데이터를 완전히 격리하려는 경우 가장 좋은 방법은 사이트를 만들고 이 사이트에

프로젝트를 만든 다음 프로젝트 및 통합 문서의 사용 권한을 관리하여 액세스를

제어하는 것입니다

사이트를 한 개만 사용하는 경우 여러 개의 프로젝트를 만들 수도 있습니다 프로젝트는

뷰를 격리할 뿐만 아니라 사용 권한이 있는 뷰만 볼 수 있도록 개별 사용자를 제한합니다

그림 6 보고 거버넌스를 간편하게 처리할 수 있도록 도와주는 Tableau 콘텐츠 관리 인터페이스

많은 조직이 판매부와 같이 사업부별로 프로젝트를 만들거나 금융과 같이 논리적인

비즈니스 기능별로 프로젝트를 만드는 방법을 사용합니다 프로젝트를 만들면 사용자

또는 사용자 그룹을 프로젝트와 연결할 수 있으며 프로젝트와 연결되지 않은 사용자는

이 프로젝트의 뷰를 볼 수 없습니다

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사용자에게 더 많은 구독 제어 권한 제공

구독 기능을 사용하면 관심 있는 콘텐츠를 구독하여 일정에 따라 관련 콘텐츠가 자신의

이메일 받은 편지함에 전송되도록 할 수 있습니다 사용자는 클릭 한 번으로 워크시트

또는 통합 문서를 구독하고 이를 관리할 수 있습니다

그림 7 구독 사용자 인터페이스

변경사항 관리

Tableau는 통합 문서에서 변경사항을 관리할 수 있는 몇 가지 옵션을 제공합니다 변경사항

관리 도구가 이미 있는 조직의 경우 Tableau 통합 문서에서 변경사항을 추적할 때 기존

변경사항 관리 도구를 사용해 주시기 바랍니다 변경사항 관리 도구가 없는 조직의 경우

네트워크에 사용자 폴더를 만들거나 백업 서버에서 별도로 저장되는 야간 백업을 수행하여

수동 변경사항 관리 프로세스를 설정하십시오 위에 언급된 폴더 및 백업은 필요에 따라

복원할 수 있습니다

여느 개발 프로세스와 마찬가지로 작업을 개발 단계에서 생산 단계로 전환하는 과정을

진행할 때에는 테스트 및 승인이 포함된 엄격한 지침을 준수해야 합니다 생산 단계로

전환할 때 사용할 수 있는 가장 간편하고 좋은 방법은 각 생산 프로젝트와 동일한 준비

영역 프로젝트를 만드는 것입니다 준비 프로젝트는 개발 서버 또는 생산 서버에서

직접 설정할 수 있습니다 준비 프로젝트 단계에서 사용자는 새로운 작업을 적절한

준비 영역에 게시하고 인증 및 생산 단계로의 전환을 담당하는 팀에게 후속 조치를

요청합니다 개발 단계에서 Tableau 뷰에 사용된 데이터 원본이 생산 단계에 사용된

데이터 원본과 다를 경우 연결 정보를 변경해야 합니다

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메타데이터 관리

대다수의 비즈니스 인텔리전스 플랫폼은 메타데이터 기능을 제공한다고 주장하지만

실제로는 엔터프라이즈 전체 모델링 단계부터 시작하거나 메타데이터 기능 자체를

제공하지 않는 경우가 많습니다 Tableau는 IT 부서가 풍부한 메타데이터 계층을

제공하여 더 많은 가치를 이끌어 내고 비즈니스 사용자가 이를 수정 및 확장할 수 있도록

지원하는 혼합식 접근 방식을 지향하고 있습니다 이는 다시 말해 과도한 계층 모델링

없이도 메타데이터를 사용할 수 있다는 것을 의미합니다 Tableau는 대부분의 고객이

Tableau에서 메타데이터 계층을 제공한다는 사실을 모를 정도로 원할성 접근 용이성

투명성 측면에서 뛰어난 메타데이터를 제공하고 있습니다

추출

VizQL 모델

데이터 모델

연결

필터 집계 혼합 역할 테이블 계산

기본 의견설명 계산 별칭 사용자 생성 필드

서버 연결 특성 테이블 조인

그림 8 풍부하면서도 유연한 메타데이터를 구축할 수 있도록 지원하는 Tableau의 유연한 메타데이터 관리 시스템

Tableau의 메타데이터 시스템은 총 3층으로 구성되며 이 중 2개의 계층은 추상화 및

런타임 모델(VizQL 모델)로 구성됩니다 첫 번째 계층인 추상화 계층은 데이터 액세스

방식과 Tableau에서 사용할 데이터에 대한 정보를 저장하는 연결 계층입니다 여기에는

데이터베이스 테이블 뷰 열 조인 또는 데이터 액세스에 사용되는 맞춤 SQL의 특성이

포함됩니다

두 번째 계층은 데이터 모델 계층으로 필드를 수치 및 측정값으로 자동 지정합니다

큐브에 연결 시 큐브 내 메타데이터는 이 필드를 자동으로 읽습니다 관계형 데이터의

경우 Tableau는 지능적인 추론 기능을 활용하여 필드가 수치인지 아니면 측정값인지

파악합니다 데이터 모델은 데이터 집합이나 계산과 같이 사용자가 생성한 필드 또한

추적합니다 Tableau에서 데이터 원본으로 통칭하는 데이터 모델은 독립적으로

운영되며 연결 상태에서 이루어지는 변경사항이 적용되지 않습니다

세 번째 계층은 Tableau 고유의 계층인 VizQL 모델로 구성됩니다 사용자는 VizQL

모델을 사용하여 런타임 중에도 필드 역할 및 집계를 조정할 수 있습니다 예를 들어

사용자는 측정값을 수치로 변경한 다음 한 시나리오에서는 직원의 나이를 측정값으로

사용하여 직원의 평균 나이를 계산하고 다른 시나리오에서는 수치로 변경하여 직원이

연령대에 걸쳐 어떻게 분포되어 있는 확인할 수 있습니다 VizQL 모델을 사용하면 일반

데이터 모델에서는 정의하기 어려운 계산 및 비교 작업을 손쉽게 정의할 수 있습니다

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Tableau는 추가적인 메타데이터 유연성 또한 제공합니다 사용자는 연결 또는 데이터

모델을 변경하지 않고도 서로 다른 데이터 원본의 데이터를 하나의 혼합 모델에 결합할

수 있습니다 또는 데이터 모델이 다른 데이터 모델의 영향을 받도록 설정할 수도 있으며

특정 연결을 여러 데이터 모델에 사용하거나 특정 데이터 모델을 여러 뷰에 사용하거나

대시보드에서 여러 개의 뷰를 사용할 수도 있습니다

메타데이터의 진정한 가치는 구성 요소를 공유하고 재사용할 수 있는 데 있습니다

사용자는 데이터 원본(연결 및 데이터 모델)을 Tableau Server에 게시하여 통합 문서와

연결할 수 있습니다 이는 다시 말해 마스터 데이터 원본이 데이터 원본을 사용하는 통합

문서에 전파된다는 것을 의미합니다 또한 다른 사용자가 특정 데이터 원본을 토대로

분석을 시작할 수 있으며 데이터 원본을 내보낸 다음 파일로 공유할 수도 있습니다

데이터 모델은 연결과 달리 계산을 재정의하는 등 변경해야 하는 범위가 더 넓으므로

명시적인 변경사항이 있을 때에는 Tableau Desktop에서 이를 변경해야 합니다 항목을

변경하면 Tableau Desktop은 변경사항을 통합 문서의 모든 시트에 자동으로 적용합니다

VizQL 모델은 특정 열의 멤버 이름을 변경하는 등 데이터베이스를 변경해도 아무런

영향이 없지만 Tableau Server는 뷰에 사용된 열을 삭제하거나 이 열의 이름을 변경할

경우 영향을 받습니다 표시되어야 하는 열이 표시되지 않는 경우 VizQL 모델은 이 열을

뷰에서 일시적으로 삭제합니다

모바일 배포

휴대기기를 도입하는 기업이 급격히 늘어나고 있습니다 비즈니스 인텔리전스의 궁극적인

목표는 결정이 내려지고 토론이 이루어지는 곳에서 비즈니스 인텔리전스를 활용할 수

있도록 하는 것입니다 사용자는 노트북 및 컴퓨터가 제공하는 환경을 휴대기기에서도

똑같이 활용할 수 있기를 기대하고 있으며 여기에는 비즈니스 인텔리전스 기능도 포함되어

있습니다

Tableau는 다른 Tableau 솔루션에서 제공하는 강력한 성능과 단순함을 모바일 비즈니스

인텔리전스 분야에서도 제공합니다 Tableau는 모바일 비즈니스 인텔리전스 분야에서

승인 한 번으로 모든 것을 해결할 수 있도록 하는 Author-once 접근 방식을 취하고

있습니다 이는 다시 말해 Tableau Server의 대시보드를 휴대기기뿐만 아니라 컴퓨터의

웹 브라우저에서도 자동으로 사용할 수 있다는 것을 의미합니다 Tableau가 자동으로

기기를 탐지하고 이에 따라 시각적인 결과물과 기능을 최적화하므로 맞춤 대시보드를

개발할 필요가 없으며 기본 iPad 앱 모바일 Safari 모바일 Chrome 및 Android 앱에는

터치에 최적화된 뷰가 표시됩니다

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그림 9 iPad 및 Android 기기에서 기능 수정 및 게시

Tableau 모바일 앱은 Tableau Desktop 없이도 새로운 뷰를 확인하고 수정하고 만들

수 있는 기능을 제공합니다 사용자는 뷰에서 바로 필드와 필터를 추가하고 뷰 유형을

변경하고 기타 애드혹 분석 작업을 수행할 수 있습니다 수정이 완료되면 사용 권한이

있는 경우에 한해 원본 Tableau 통합 문서에 변경사항을 저장할 수 있습니다

Tableau 모바일 앱은 모든 Tableau Server에 연결이 가능하며 손가락 스크롤 손가락

모으기 및 확대와 같은 기본 터치 제어 기능을 그대로 제공합니다 뷰도 터치 기능이 사용

설정되어 있고 전체 터치 기능을 지원하도록 최적화되어 있으므로 필터 매개 변수 페이지

강조표시 및 끌어서 놓기 작성 작업을 손가락으로 제어할 수 있습니다 Tableau iPad 앱

및 Android 앱 사용자의 경우 터치에 최적화된 콘텐츠 검색 기능과 더불어 통합 문서를

검색하고 즐겨찾기 항목을 저장하고 최근 사용한 콘텐츠를 확인하는 기능 또한 제공됩니다

그림 10 휴대기기에서 사용할 수 있도록 터치 기능이 자동 사용 설정되는 Tableau 대시보드

휴대기기 보안은 많은 조직에게 핵심 우려사항입니다 Tableau Server는 데스크톱에

게재되든 휴대기기에 게재되든 관계없이 데이터 수준 및 사용자 수준 보안을 포함하여

모든 뷰에 동일한 보안을 적용합니다 데이터가 기기에 저장되지 않으므로 기기를

분실하거나 도난 당해도 데이터 보안이 위험에 노출될 가능성은 적습니다

19

배포 모델

Tableau는 데이터 인프라 사용자 부하 및 사용 프로필 기기 전략 그리고 목표에 따라

다양한 방식으로 구성할 수 있습니다 또한 Tableau Server는 개수에 관계 없이 컴퓨터와

클러스터링할 수 있습니다 일반적인 구성에 대한 몇 가지 예는 다음과 같습니다

단순 구성

대부분의 경우 단일 서버를 권장 최소 하드웨어 구성(8 CPU 코어 및 32GB의 주 메모리)

으로 구축하기만 해도 좋은 성능을 발휘할 수 있습니다 이러한 유형의 구성은 규모가 더 큰

배포 또는 부서 서버의 개념을 입증하는 데 유용합니다 Tableau는 각 주요 프로세스를 두

번씩 실행하는 것을 권장합니다 더 나은 가용성을 위해 8-코어 단일 서버에 Tableau Server

배포 시 Data Server 응용 프로그램 서버 VizQL Server 및 백그라운더를 구축하십시오

3-서버(24-코어) 클러스터

사용자 부하가 심한 환경의 경우 추가 서버를 클러스터링해야 합니다

3-서버 구성의 경우 주 서버가 게이트웨이 라이선스 및 검색과 같은 관리 서비스를

호스트하며 다른 2개의 작업 노드에는 VizQLServer 응용 프로그램 서버 백그라운더

리포지토리 및 추출 호스트와 Data Server가 구축됩니다 관리자는 추출 작업량 및

기타 특성에 맞춰 시스템에서 실행하는 프로세스의 수와 유형을 구성할 수 있습니다

HT

TP(S) 서

버

검색

라이선스

게이트웨이

기본 Tableau Server

HT

TP(S) 서

버

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

활성 데이터 엔진

활성 리포지토리

작업 서버 작업 서버

HT

TP(S) 서

버

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

대기 데이터 엔진

대기 리포지토리

그림 11 단순 3-서버 클러스터 구성

HT

TP(S) 서

버

검색 | 라이선스

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

활성 데이터 엔진

활성 리포지토리

기본 Tableau Server

20

5-서버(40-코어) 클러스터데이터 사용량과 사용자 부하가 높은 경우 이를 지원하기 위해 작업용 컴퓨터를 클러스터에 추가할 수 있습니다 데이터 추출을 사용하는 크기가 더 큰 클러스터의 경우 리포지토리와 추출 호스트를 한 컴퓨터에 구축하고 백그라운더를 다른 컴퓨터에 구축하여 VIzQL과 응용 프로그램 서버를 한 작업용 컴퓨터에 구축하는 것이 좋을 수 있습니다 워크로드 프로필에 따라 다른 서버 구성을 사용하시기 바랍니다

게이트웨이VizQL Server x2

응용 프로그램 서버 x2

Data Server x1백그라운더x3

리포지토리

추출 호스트x8

그림 12 데이터 추출이 많은 경우에 최적화된 5-서버 클러스터 구성

High Availability 클러스터Tableau의 High Availability 기능은 IT 조직이 SLA 요구 사항을 준수하고 중단 시간을 최소화할 수 있도록 도와줍니다 Tableau의 High Availability 솔루션은 리포지토리 및 데이터 엔진 구성 요소를 위한 자동 장애 조치 기능을 제공합니다 기본 노드는 게이트웨이 검색 라이선스 및 부하 분산 장치를 지원하며 2개의 추가 노드는 진행 중인 프로세스를 호스트합니다 네 번째 컴퓨터를 백업 기본으로 추가하면 시스템의 안정성을 더 높일 수 있습니다 외부 부하 분산 장치를 구성한 경우 게이트웨이 장애 조치가 자동으로 실행됩니다 이렇게 하면 원활한 장애 조치 기능을 확보하고 데이터 엔진의 워크로드를 개선하여 확장성을 높일 수 있습니다

자세한 내용은 High Availability 백서를 참조하십시오

가상 컴퓨터 또는 클라우드 기반 배포가상 컴퓨터나 클라우드 배포에서 Tableau Server를 구동하는 경우 확장성이나 성능 측면에서 특별히 고려해야 하는 사항은 없습니다 단 각 가상화 플랫폼은 가상 컴퓨터를 확장 가능하고 성능이 높은 토폴로지에 배포하는 데 충분한 관리 인프라를 제공한다는 점을 유념하시기 바랍니다 Tableau Server 가 적절한 컴퓨터 메모리 및 데이터 리소스에 액세스할 수 있도록 가상화 인프라 공급자의 우수 사례를 따르십시오 가상 컴퓨터는 Tableau Server에서 사용할 수 있는 코어의 개수를 가상으로 제한하거나 가상 컴퓨터 자체를 통한 재해 복구 기능을 제공하는 데 사용할 수 있습니다 클라우드에서 Tableau를 구동하는 경우 Tableau Server는 고정 IP 주소가 필요하다는 점을 유념하십시오

21

보안

더 많은 사용자가 더 많은 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 조직이 많아짐에 따라 정보

보안이 핵심적인 우려사항으로 부각되고 있습니다 Tableau Server는 다양하고 복잡한

요구 사항을 충족하면서도 쉽게 구현하고 사용할 수 있는 포괄적인 보안 솔루션을

제공합니다

또한 Tableau는 인증 권한 부여 데이터 보안 및 네트워크 보안을 관리하는

엔터프라이즈급 보안 기능을 제공하고 있습니다 이 두 기능은 조직 내부 환경이든 조직

외부의 인터넷이든 관계없이 광범위하고 다양한 사용자 기반의 요구 사항을 충족할

수 있는 총체적인 솔루션을 제공합니다 Tableau Server는 금융 서비스 정부 및 의료

부문의 엄격한 보안 요구 사항을 모두 통과한 바 있습니다

인증 ndash 액세스 보안

보안의 첫 번째 단계는 바로 사용자의 ID를 구축하는 것입니다 ID는 무단 액세스를

방지하고 각 사용자의 환경을 개별 설정하기 위해 구축됩니다 이 단계는 일반적으로

인증으로 불립니다 인증을 다음 섹션인 권한 부여 - 개체 보안과 홍동하지 마시기

바랍니다

Tableau Server는 몇 가지 유형의 인증을 지원합니다

bull Microsoft Active Directory(SSPINTLM 및 Kerberos)

bull Tableau Server 사용자를 인증하기 위해 IdP(외부 ID 공급자)를 활용하는 SAML

bull 신뢰할 수 있는 인증 Tableau Server와 한 개 이상의 웹 서버 간의 관계를 신뢰할

수 있음

bull 일부 클라우드 기반 서비스 공급자에 대한 OAuth

bull Tableau Server에서 관리하는 기본 인증

Tableau는 관리자가 구성할 수 있는 자동 로그인 시간 제한 기능을 제공합니다

22

SAML 인증

SAML은 Tableau Server가 이미 구입한 ID 관리 제품군을 활용할 수 있도록 하는 표준

기반 인증 프로토콜 메커니즘입니다 SAML을 사용하면 기존 ID 공급자가 직접 사용자를

인증하므로 사용자가 이미 동일한 IdP를 사용하여 다른 엔터프라이즈 응용 프로그램에

로그인한 경우 Tableau Server에서 또 다시 로그인 프로세스를 거칠 필요가 없습니다

OAuth 인증

클라우드 기반 솔루션을 사용 및 활용하기 시작하는 기업이 늘어남에 따라 클라우드

리소스에 원활하고 안전하게 액세스하는 방법의 중요성도 높아지고 있습니다 일부

클라우드 기반 데이터 원본의 경우 민감한 데이터베이스 자격 증명을 Tableau Server에

저장하는 대신 제한된 목적에 한하여 Tableau와 데이터 원본 공급자 간에 신뢰 관계를

구축하는 방법을 활용할 수 있습니다 이 신뢰 관계를 통해 사용자는 데이터에 액세스할

수 있게 되며 자격 증명은 데이터 원본 공급자에 의해 안전하게 보관됩니다

Tableau는 OAuth 20 공개-권한 부여 표준에 명시된 대로 이와 같은 보호 연결 방식을

활용하고 있습니다 OAuth 연결은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다

1 보안 민감한 데이터베이스 자격 증명이 Tableau Server에 공개되거나 저장되지

않으며 액세스 토큰을 Tableau만 사용할 수 있습니다

2 편이성 데이터 원본 ID 및 암호를 여러 군데에 삽입할 필요 없이 특정 데이터

공급자에 액세스하는 게시된 모든 통합 문서 및 데이터 원본에 대해 이 데이터

공급자를 대상으로 제공된 토큰을 사용할 수 있습니다

Tableau Server의 OAuth 인증은 Google BigQuery Google 웹 로그 분석 및

Salesforcecom 데이터 원본에서 사용할 수 있습니다

23

인증(역할 및 사용 권한) - 개체 보안

권한 부여는 사용자가 인증된 후 이 사용자가 액세스하고 수행할 수 있는 항목을 정하는

것을 말합니다 권한 부여는 다음 항목을 통해 처리됩니다

1 역할 및 사용 권한

2 라이선스 및 사용자 권한

Tableau에서 역할은 사용자 및 그룹이 게시된 콘텐츠 및 프로젝트와 상호작용하는 방식을

관리하기 위해 콘텐츠에 적용되는 사용 권한의 집합을 의미합니다 데이터 원본 통합 문서

및 뷰와 같이 게시된 콘텐츠는 뷰 만들기 수정 및 삭제와 같은 일반적인 사용 권한 작업을

통해 관리할 수 있습니다 또한 관리자는 금융 사용자와 같은 그룹을 만들어 사용 권한을

더 쉽게 관리할 수 있습니다 프로젝트는 각 프로젝트에 게시된 모든 통합 문서 및 뷰에

대한 기본 사용 권한을 제어합니다 프로젝트는 여러 외부 당사자(다중 테넌트)에 대한

지원이 필요한 단일 서버에서도 사용할 수 있습니다

역할은 기본 사용 권한 구조를 제공하여 사용자를 구분합니다 예를 들어 사용자에게 특정

뷰에 대한 인터액터 권한을 부여하되 이 권한을 일부 콘텐츠로 제한할 수 있습니다 뷰어

역할이 부여된 사용자는 특정 뷰를 볼 수 있지만 뷰를 변경할 수 있는 권한은 없습니다

개체 보안 관리에 활용할 수 있는 매개 변수가 포함된 맞춤 설정은 총 20개가 넘습니다

참고로 이 역할 기반 사용 권한으로는 뷰에 표시되는 데이터를 제어할 수 없습니다

데이터 ndash 데이터 보안

규제 요구 사항을 충족해야 하거나 콘텐츠를 외부에 전달하는 조직을 중심으로 데이터

보안의 중요성이 더욱 강조되고 있습니다 Tableau는 다음 세 가지 방법을 통해 조직이

데이터 보안 요구 사항을 충족하는 데 필요한 유연성을 제공하고 있습니다 바로

데이터베이스에서 단독으로 보안 기능을 구현하거나 Tableau에서 단독으로 보안 기능을

구현하거나 Tableau Server의 사용자 정보에 해당하는 데이터 요소를 데이터베이스에

보관하는 혼합 방식을 만드는 것입니다

Tableau Server에 로그인 시 사용자는 데이터베이스에 로그인하는 것이 아닙니다 이는

다시 말해 데이터베이스에 보안 기능을 구현한 경우 Tableau Server 사용자가 뷰를

확인하려면 데이터베이스에 로그인하기 위한 자격 증명 또한 보유해야 한다는 것을

의미합니다 이 로그인 자격 증명은 뷰를 게시할 때 자격 증명을 삽입하거나 특정 사용자

자격 증명을 요구하는 방식으로 Windows 통합 보안(NT 인증)을 통해 전달할 수 있습니다

Tableau는 사용자 이름 그룹 또는 현재 사용자의 기타 특성을 통해 행 수준의 데이터

보안 기능을 활용할 수 있게 해주는 사용자 필터 기능 또한 제공합니다 사용자 필터는

모든 쿼리에 where 절을 추가하여 데이터를 제한하며 모든 데이터 원본에서 사용할

수 있습니다

24

네트워크 ndash 전송 보안

대다수 내부 배포의 경우 전체 네트워크에 액세스하는 것을 방지하면 네트워크를

안전하게 지킬 수 있습니다 하지만 이 경우에도 네트워크 전반에 걸쳐 자격 증명을

안전하게 전송하는 것은 매우 중요합니다 외부 배포의 경우 전송 보안은 민감한 데이터

및 자격 증명을 보호하고 Tableau Server가 악용되는 것을 방지하는 데 핵심적인

역할을 담당합니다

Tableau Server에는 다음 세 개지 기본 인터페이스가 있습니다 참고로 Tableau는

암호를 저장하고 전송하는 것과 관련하여 모든 레이어 및 인터페이스에 걸쳐 특별히

주의를 기울이고 있다는 점을 유념해 주시기 바랍니다

bull 클라이언트-Tableau Server 인터페이스는 표준 HTTP 요청 및 응답을 담당하도록

기본 설정되어 있지만 고객이 제공한 보안 인증서를 사용하면 HTTPS(SSL)용으로

구성할 수 있습니다

bull Tableau Server-데이터베이스는 가능한 경우 기본 드라이버를 사용하며 기본

드라이버를 사용할 수 없는 경우 일반 ODBC 어댑터를 사용합니다

bull Tableau Server 구성 요소 간의 보안 통신은 분산된 배포에 한해서만 사용할 수

있으며 각 서버가 클러스터 내 다른 서버로부터 유효한 요청만 수신할 수 있도록

엄격한 신뢰 모델을 사용합니다

네트워크 전송을 보호하는 것 외에도 모든 사용자 암호 및 자격 증명은 대기 및 전송 시

암호화되며 암호는 일반 텍스트로 저장되지 않습니다 모든 고객은 대기 중인 사용자

데이터를 안전하게 암호화할 수 있도록 고유의 전달 구를 만들어 비공개 키를 맞춤

설정할 수 있습니다

Tableau Server는 위 네트워크 인터페이스 보안 기능 외에도 별도의 추가 안전 장치를

제공합니다 SSL을 사용하지 않을 때에도 다양한 암호화 기술을 사용하여 브라우저에서

서버 계층 리포지토리를 오고가는 데이터를 보호할 수 있습니다 Tableau Server에는

스푸핑 하이재킹 및 SQL 삽입 공격을 방지하며 새로운 위협을 적극적으로 테스트하고

이에 대응할 수 있는 다양한 보안 메커니즘이 내장되어 있습니다

25

확장성

Tableau Server는 최대 규모의 기업과 수만에 달하는 사용자를 지원할 수 있을 정도로

뛰어난 확장성을 자랑합니다 Tableau를 광범위하게 배포한 기업으로는 General

Motors Wells Fargo Bank of America eBay Facebook 및 Cisco 등이 있습니다

일례로 대형 부동상 기업인 Ray White는 Tableau를 통해 10000명에 달하는 부동상

중개인에게 보고서를 제공하고 있습니다

Tableau는 무료 온라인 공개 데이터 비주얼리제이션 서비스인 Tableau Public를

제공하기 위해 2009년부터 Tableau 데이터 센터에서 Tableau Server를 최대 규모로

확장하여 구동하고 있습니다 Tableau Public은 단독 노출로 게제된 횟수만 2억 건을

초과하며 지속적으로 성장하고 있습니다

2013년 여름에 출시된 Tableau Online은 Tableau에서 호스트하는 클라우드

분석 솔루션으로 Tableau Server와 동일한 엔터프라이즈급 아키텍처를 기반으로

구축되었습니다 현재 Tableau Online은 1000명이 넘는 고객에게 서비스를 제공하고

있습니다

그림 14 Tableau Public에 인프라를 제공하고자 높은 작업량을 감당할 수 있도록 확장된 Tableau Server

모든 환경은 고유하며 성능을 저해할 수 있는 요소는 매우 다양합니다 Tableau 배포의

확장성에 영향을 미치는 요소로는 다음을 들 수 있습니다

bull 하드웨어 고려 사항 서버 유형 디스크 속도 메모리 양 프로세서 속도 및

프로세스의 개수

bull 아키텍처 서버의 개수 아키텍처 설계 네트워크 속도트래픽 데이터 원본 유형

및 위치

bull 사용 방식 사용자 동시 접속 활동 상호작용 및 캐시 설정

bull 통합 문서 설계 뷰의 개수와 복잡도 혼합 및 계산의 사용 여부

bull 소프트웨어 구성 Tableau Server의 구성 설정

bull 데이터 데이터 구조 볼륨 집계 구체화 및 데이터베이스 성능

26

확장성 성능 결과

Tableau의 주기 성능 방법론 및 내부 벤치마크 테스트에 따르면 복잡한 워크로드의

경우 Tableau Server가 거의 선형에 가깝게 확장되는 것을 증명할 수 있습니다 경험

법칙에 따르면 꼼꼼하게 설계된 보고서의 경우 Tableau Server에서 8코어 당 100명의

동시 접속 사용자를 지원할 수 있습니다

Tableau에서 진행한 테스트 및 시스템의 동시 접속 사용자 비율이 10로 추정된다는 고객

사용 예상치를 바탕으로 Tableau는 Tableau Server가 16코어의 단일 노드 클러스터로

1900명의 전체 사용자를 지원하는 수준에서 64코어 전반에 걸쳐 4-노드 클러스터로 5540

명의 전체 사용자를 지원하는 수준으로 확장할 수 있다는 것을 증명한 바 있습니다 이

결과는 사용자의 40가 상호작용을 하는 일반적인 워크로드 믹스에 해당됩니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 190 19002 노드 270 27003 노드 436 43604 노드 554 5540

사용자의 100가 보고서와 상호작용을 하는 활동이 더 많은 워크로드의 경우 동시

접속 사용자 비율이 10라 가정할 때 Tableau Server는 16코어 단일 기본 클러스터를

기준으로 최소 1190명의 전체 사용자에서 기본 클러스터와 64코어 3-노드 작업용

클러스터의 조합을 기준으로 최대 3470명의 전체 사용자를 지원할 수 있습니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 119 11902 노드 206 20603 노드 269 26904 노드 347 3470

Tableau는 Tableau Server의 확장성 테스트를 정기적으로 실시하고 있습니다 가장

최근의 확장성 테스트 결과를 확인하려면 Tableau 고객 담당자에게 문의하십시오

서버 및 프로세스 구성과 관련된 추가 Tableau Server 온라인 도움말 및 자습서 링크를

확인하려면 이 문서의 끝에 있는 참고자료 섹션을 확인하십시오

27

성능

특정 보고서의 성능은 다양한 요소에 따라 좌우됩니다 기존 비즈니스 인텔리전스 보고서

개발 프로세스의 경우 일반적으로 개발팀에서 보고서의 구조를 구축하고 레이아웃 쿼리

및 뷰를 최적화하여 특정 성능 임계값을 산출하는 데 몇 주가 걸리곤 했습니다

쿼리를 사전 정의하고 최적화하는 기존 접근 방식과 달리 Tableau는 고유의 VizQL 기술을

통해 보고서 생성에 설명이 가능하고 신속하며 반복적인 접근 방식을 적용합니다 Tableau

는 사용자가 답을 얻으려는 질문을 바탕으로 사용자를 대신하여 최적화된 쿼리를 필요한

만큼 다시 생성하거나 쿼리를 다시 실행합니다

모든 서버 환경은 고유하며 성능에 영향을 미치는 다양한 변수가 있습니다 이러한

변수로는 다음을 들 수 있습니다

bull 디스크 속도 메모리 코어와 같은 하드웨어 세부정보 및 배포에 사용하는 서버의 개수

bull 네트워크 트래픽

bull 통합 문서의 복잡도 동시 접속 사용자의 활동 및 데이터 캐싱과 같은 사용 요소

bull 각 서버 프로세스에서 구동 중인 프로세스의 수와 같은 Tableau Server 구성 설정

데이터 볼륨 데이터베이스 유형 및 데이터베이스 구성과 같은 데이터 고려사항

64-비트 Tableau Server

규모가 큰 생산 배포에서 최상의 성능을 발휘하려면 64-비트 운영체제를 배포하고

Tableau Server 64-비트 버전을 설치하는 것이 좋습니다 64비트 환경에서 Tableau는

32비트 아키텍처에서 허용하는 것보다 훨씬 많은 메모리를 사용할 수 있습니다 8코어

컴퓨터의 경우 32GB 또는 RAM을 사용하는 것이 최소 권장 하드웨어 사양이지만 RAM

을 추가로 구입할 수 있는 경우 실제로는 경험 법칙에 따라 뛰어난 성능을 발휘할 수

있도록 컴퓨터에 코어 당 8GB를 설치하는 것이 좋습니다

28

성능 기록기로 셀프 서비스 성능 심사

성능에 영향을 미치는 다양한 변수를 감안하면 관리자 및 사용자를 지원하는 Tableau

Server 관리 도구 중 하나인 Tableau 성능 기록기를 사용하는 것이 좋습니다 서버

또는 통합 문서의 성능 문제를 진단하는 것은 어려운 일입니다 대부분의 경우 통합

문서는 대부분 사용자의 조인 방식 통합 문서에 끌어다 놓은 필드 통합 문서의 데이터

바인딩과 같은 요소에 의해 성능이 저하됩니다 Tableau 성능 기록기를 사용하면 서버

관리자를 통해서든 데스크톱 웹 브라우저 또는 휴대기기 사용자를 통해서든 성능

메트릭을 수집하여 통합 문서의 성능을 프로파일링할 수 있습니다

그림 15 Tableau 성능 기록기 요약

성능 기록기는 통합 문서 데이터 연결 및 쿼리의 성능 문제를 신속하게 파악하는 데

도움이 됩니다 예를 들어 기록기는 데이터 원본에 연결하거나 쿼리를 실행하거나

비주얼리제이션을 만드는 데 걸린 시간을 기록합니다 이렇게 하면 시스템에 내장된

관리자 및 최종 사용자 도구를 통해 통합 문서 설계의 문제를 파악할 수 있습니다

사용자 대응 속도를 높여주는 최적화된 데이터 추출 기능

Tableau의 데이터 추출 기능은 원래 데이터 파일의 크기와 비교하여 차지하는 공간이

상대적으로 적은 데이터 파일을 생성합니다 Tableau는 특히 텍스트 값이 포함된 데이터의

파일 크기를 줄이는 데 최적화된 압축 기술을 활용합니다 이 기술은 쿼리 계산 필터링뿐만

아니라 궁극적으로는 렌더링을 수행할 때 높은 성능을 발휘할 수 있도록 해줍니다

또한 보고서에서 사용하지 않는 필드를 숨겨 데이터 추출을 최적화하면 데이터 추출이

최적화됨에 따라 성능도 향상됩니다

29

안전한 공유 세션을 통해 워크로드 절감

보고서를 읽는 사람이 주로 사용자뿐인 경우 Tableau는 적절한 사용 권한을 충족하는지

여부를 확인한 후 이 데이터를 모든 사용자와 안전하게 공유합니다 이렇게 하면 읽기 전용

데이터에 대한 응답 시간을 개선하고 서버의 워크로드를 최소화하고 사용자의 확장성을

제고할 수 있습니다 이와 같은 동적 프로세스를 활용하면 환경을 안전하게 유지하는 것과

동시에 요청에 따른 세션 확장을 한층 더 개선할 수 있습니다

실시간 데이터 상호작용을 가능하게 하는 로컬 렌더링

웹 및 모바일 작성 기능은 사용자의 컴퓨터 또는 기기에서 데이터를 렌더링하는 HTML5

기능을 활용합니다 이때 보고서나 Viz를 실행하기 위해 ActiveX Java 또는 Flash를

설치할 필요는 없으며 브라우저가 뷰를 렌더링하므로 서버와 데이터를 주고받는 횟수도

줄어듭니다 또 서버의 부하가 감소함에 따라 서버의 확장성이 개선되며 궁극적으로는

렌더링을 1초 미만 내로 제공할 수 있어 사용자가 자료를 더 쉽게 통찰할 수 있습니다

최적화된 뷰를 지원하는 대시보드 렌더링

대시보드의 뷰가 독립된 데이터 원본을 사용하는 경우 Tableau는 쿼리가 완료될 때마다

뷰를 로드하여 대시보드의 로드 시간을 최소화합니다 또 쿼리가 반환되면 Tableau

는 비주얼리제이션이 즉각적으로 렌더링될 수 있도록 데이터 레이아웃 및 기타 계산을

최적화합니다 물론 쿼리의 복잡도나 컴퓨터의 리소스가 원활하게 활용되지 못하는

경우와 같이 그 외에도 다양한 요소가 성능에 영향을 미칠 수 있습니다

시스템 관리

시스템 거버넌스 프로세스 및 Tableau Server 관리자의 역할은 대부분 다른 응용

프로그램과 유사합니다 단 Tableau Server의 경우 관리자에게 시스템 또는 콘텐츠

관리자 역할을 부여할 수 있습니다 시스템 관리자는 Tableau Server 내 모든

소프트웨어 및 기능에 액세스할 수 있는 권한을 보유합니다 시스템 관리자는 선택한

사용자에게 지정된 그룹의 사용자 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결을 관리하는

콘텐츠 관리자의 역할을 부여할 수 있습니다 이렇게 하면 각 그룹은 각자의 요구 사항에

따라 그룹을 더 효율적으로 관리할 수 있습니다

관리자가 담당해야 하는 핵심 영역은 다음과 같습니다

bull 소프트웨어 설치

bull 소프트웨어 업그레이드

bull 성능 서버 활용도 시스템 튜닝 모니터링

bull 보안 백업 복원 및 변경사항 관리를 지원하는 프로세스

bull 사용자 그룹 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결 관리

30

Tableau는 매우 뛰어난 유연성을 자랑하고 수만명에 달하는 사용자를 지원할 수 있지만

서버 관리자의 작업을 처리하는 데에는 많은 시간이 걸리지 않습니다 실제로 초기

설정 후 대부분의 조직은 Tableau Server 관리에 시간을 거의 할애하지 않습니다

서버 관리에 소요되는 시간은 사용자 수 사용자 변경 빈도 및 관리자가 사용자 지원을

제공하는지 여부에 따라 달라집니다

결론

Tableau Server는 IT 담당자 및 관리자의 보안 확장성 및 아키텍처 요구 사항을

충족하는 강력한 인프라를 제공하며 비즈니스 규모에 맞춰 확장할 수 있는 유연한 배포

옵션 또한 제공합니다 Tableau Server를 사용하면 다양한 데이터베이스 및 인메모리

분석에 라이브 연결하여 데이터 아키텍처를 더 쉽게 결정할 수 있습니다 무엇보다

Tableau Server를 사용하면 IT 관리자가 대시보드를 만들거나 업데이트 주기를 관리할

필요가 없어 전략적인 IT 작업에만 집중할 수 있도록 해줍니다

Tableau는 오늘날의 비즈니스가 요구하는 셀프 서비스가 가능하고 신속하고 빠르며

실제로 기업에서 바로 사용할 수 있는 비즈니스 분석 솔루션을 제공합니다

참고자료

이 백서의 주제와 관련된 더욱 자세한 내용은 다음을 참조하세요

온라인 도움말 Tableau Server 관리자 가이드

온라인 도움말 Tableau Server 컴퓨터 및 프로세스 구성 가이드

기술 자료 Tableau Server 성능 모니터링

기술 자료 Tableau Server 성능 최적화

백서 Rapid-Fire 비즈니스 인텔리전스

백서 Tableau Server 보안 버전 8

백서 인메모리 또는 실제 데이터 중 무엇을 선택해야 하나요

백서 Tableau 메타데이터 모델

백서 Tableau Server의 확장성 설명

백서 클라우드에서의 Tableau Online 보안

Tableau Drive ndash 분석 문화를 확장하는 방법

Gartner Tableau를 2014 Magic Quadrant의 리더로 선정

10

데이터 추출 API

Tableau는 다양한 데이터 원본에 대한 직접적인 지원 및 연결 방법을 제공합니다 하지만

상황에 따라서는 Tableau에서 작업을 진행하기 전에 다른 응용 프로그램의 데이터를

전처리하거나 액세스 및 어샘블해야 하는 경우가 있습니다 Tableau 데이터 추출 API를

사용하면 개발자가 직접 프로그램을 작성하여 데이터 원본에 액세스하고 TDE(Tableau

데이터 추출)에 프로세스할 수 있습니다 TDE 파일은 기본적으로 Tableau Desktop에서

사용하거나 동일한 API를 통해 Tableau Server에 게시할 수 있습니다 개별 사용자는

Tableau Server에 게시된 TDE를 웹 작성 기능과 함께 사용하거나 Tableau Desktop에서

사용할 수 있습니다 데이터 추출 API는 32-비트 및 64-비트용 CC++ Java 및 Python

과 모두 연동되며 개발자는 Windows 및 Linux 플랫폼에서 데이터 추출 API를 사용할 수

있습니다

REST API

Tableau Server REST API를 사용하면 HTTP를 통해 Tableau Server 엔티티를

프로그래밍 방법으로 만들고 읽고 업데이트하고 삭제하고 관리할 수 있습니다 이 API

는 Tableau Server 내 데이터 원본 프로젝트 통합 문서 사이트 사용자 및 사이트의

배경 기능에 간단하게 액세스할 수 있도록 도와줍니다 사용자는 이러한 액세스를

활용하여 맞춤 응용 프로그램을 만들거나 Tableau Server 리소스를 통해 상호작용

스크립트를 작성할 수 있습니다

데이터 전략

데이터 인프라 요구 사항과 이에 맞는 솔루션은 조직에 따라 다릅니다 Tableau는 각

조직의 선택을 존중하며 기존 데이터 전략을 다음 두 가지 주요 방법에 접목합니다

첫 번째 방법은 Tableau가 데이터 저장소에 직접 연결하거나 인메모리로 작동하는

방법이며 두 번째 방법은 Tableau가 지속적으로 늘어나는 데이터 원본과 연동하는

것입니다

다양한 데이터 원본에 액세스

가장 기본적인 방법은 대형 데이터 웨어하우스 데이터 마트 플랫 파일에 관계없이

Tableau를 단일 데이터 원본에 단일 뷰로 연결하는 것입니다 이때 뷰는 연결된 데이터

원본 내에 있는 여러 개의 테이블을 조인할 수 있으며 다음과 같은 데이터 원본을 사용할

수 있습니다

bull 관계형 데이터베이스 ndash SQL Server Oracle Teradata DB2 및 Vertica와 같은

관계형 데이터베이스에서 단일 스키마 내에 여러 개의 테이블 조인 가능

bull 클라우드 기반 비즈니스 응용 프로그램mdash Google 웹 로그 분석 및 Salesforce

bull 클라우드 데이터 웨어하우스 ndash Google BigQuery 및 Amazon RedShift 여러 개의

테이블 조인 가능

11

bull 다차원(OLAP 또는 큐브) 데이터베이스 ndash SQL Server Analysis Services 및 Essbase

bull Access MDB 파일 ndash Access 데이터베이스 내에 있는 여러 개의 테이블 조인 가능

bull Excel 스프레드시트 ndash 스프레드시트의 각 탭이 테이블 1개로 처리되며 관계형

데이터베이스 테이블처럼 여러 개의 탭 조인 가능

bull 플랫 파일 ndash 동일한 구분 기호(쉼표 탭 파이프 등)가 사용되었으며 동일한

Windows 폴더에 있는 파일의 경우 데이터베이스 내에서 개별 테이블로 처리 가능

사용자는 데이터베이스에서 지원하는 모든 테이블 간 조인 방식을 정의할 수 있습니다

Oracle SQL Server 또는 Teradata와 같이 필요한 모든 데이터가 한 DBMS(데이터베이스

관리 시스템) 내에 있는 경우 DBA(데이터베이스 관리자)가 다양한 스키마의 데이터를

활용하여 데이터베이스를 만들거나 사용자가 맞춤 SQL을 통해 데이터의 논리 뷰를 만들 수

있습니다

데이터는 트랜잭션(세 번째 네 번째 또는 다섯 번째 일반 형식) 비정규화된 플랫 형식

별모양 스키마 및 눈송이 스키마 등 어떤 구조로도 보관할 수 있습니다 Tableau Server

와 Desktop의 뷰 성능은 데이터베이스 기본 구조의 속도에 직접적인 영향을 받습니다

대부분의 경우 다차원 데이터베이스가 가장 뛰어난 성능을 발휘하지만 별모양 스키마가

명료하게 구성된 관계형 데이터베이스나 분석에 최적화된 데이터베이스의 경우 대개

고도로 정형화된 트랜잭션 중심의 데이터베이스보다 뛰어난 성능을 발휘합니다

효율성 확보 및 오프라인 액세스를 위해 추출된 데이터 활용

Tableau는 데이터에 직접 연결하거나 데이터를 메모리 내로 가져올 수 있습니다 속도가

빠르며 분석에 최적화된 데이터베이스를 구입한 경우 Tableau는 기존 데이터베이스의

장점을 활용할 수 있도록 데이터를 최적화된 커넥터로 직접 연결합니다 트랜잭션

데이터베이스 상에 구축된 데이터 아키텍처를 사용 중이거나 핵심 데이터 인프라에

워크로드가 할당되는 것을 방지하려는 경우 분석에 최적화된 인메모리 데이터 저장소를

제공하는 Tableau 데이터 엔진을 사용하십시오 두 옵션은 매우 간단하게 전환할 수

있습니다

기본적으로 Tableau는 사용자가 분석을 변경할 때마다 데이터베이스에 새로운 쿼리를

발급하여 실시간 환경을 제공합니다 이 방법은 나름의 장점을 가지고 있지만 데이터

집합이 너무 크거나 데이터 원본이 성능을 제대로 발휘하지 못하거나 오프라인인 경우

문제를 야기할 수 있습니다 데이터가 지속적으로 변경되지 않는 경우 실시간 쿼리는

불필요한 워크로드를 초래합니다

12

Tableau는 이러한 경우를 위해 시작 쿼리의 데이터를 가져와 사용자의 로컬 컴퓨터에

저장하는 추출 기능을 제공하고 있습니다 추출된 데이터는 고도로 압축되었으며

데이터를 신속하게 가져올 수 있는 구조로 구성된 Tableau의 열 형식 데이터베이스에

저장됩니다 데이터는 다차원 데이터베이스(큐브)를 제외한 모든 데이터베이스

유형에서 추출할 수 있습니다

Tableau 데이터 추출을 활용하면 데이터베이스에 쿼리를 다시 보내는 시간을 줄여

사용자 경험을 크게 개선할 수 있습니다 또한 궁극적으로는 데이터 추출을 통해

데이터베이스 서버에서 중복되는 쿼리 트래픽을 줄일 수도 있습니다 데이터 추출은

업무 시간 쿼리를 처리할 수 있는 리소스가 없으며 작업량이 많은 트랜잭션 시스템에

매우 효과적인 솔루션입니다 추출된 데이터는 매일 밤 새로 고침할 수 있으며 업무 시간

중에는 오프라인으로 사용할 수 있습니다 데이터에 오프라인으로 액세스하는 기능은

출장 중이거나 네트워크에 연결할 수 없는 사용자에게 매우 유용합니다

추출된 데이터는 고정된 개수의 기록 전체 기록의 특정 백분율 또는 데이터 필터링에

기초하여 데이터의 하위 집합을 구성할 수도 있습니다 뿐만 아니라 데이터 엔진은

기존에 추출한 데이터를 새 데이터로 업데이트하는 증분 추출 또한 수행할 수 있습니다

추출된 데이터의 하위 집합은 개발 시간을 단축하는 데 도움이 됩니다 개발자의 경우

크기가 작은 데이터 하위 집합을 활용하여 시각 응용 프로그램을 구축하면 변경사항이

있을 때마다 쿼리에 대한 응답이 올 때까지 기다릴 필요가 없습니다

데이터 추출은 패키지 통합 문서를 공유할 때에도 필요합니다 Tableau의 패키지 통합

문서(twbx 파일 유형)에는 패키지 통합 문서를 휴대하고 다른 Tableau 사용자와 공유할

수 있도록 만드는 데 사용된 모든 데이터가 포함되어 있습니다 패키지 통합 문서는

Tableau Server의 보안 절차를 거칠 필요가 없으며 정적 데이터만으로도 상호작용이

가능한 환경을 제공하는 Tableau Reader를 통해서도 공유할 수 있습니다

사용자가 추출 데이터를 사용하여 통합 문서를 게시하면 여기에 사용된 추출 데이터도

게시되며 이후 통합 문서와의 상호작용을 진행할 때에는 실제 데이터를 요청하는

대신 추출된 데이터가 사용됩니다 참고로 원하는 경우 추출 데이터 자동 새로 고침을

요청하도록 통합 문서를 설정할 수 있습니다

마지막으로 데이터 추출 작업은 임시 디스크 공간을 많이 차지할 수 있다는 점을

유념하십시오 이에 대한 예로는 팩트 테이블이 매우 길고 수치가 매우 많으며 각

차원마다 매우 긴 설명 필드가 있는 별모양 스키마를 들 수 있습니다

13

데이터 거버넌스 Tableau Data Server

올바른 데이터를 조직 내에서 이 데이터가 필요한 사람에게 적시에 전달하는 것은 IT

조직에게 매우 중요한 일입니다 많은 사용자가 엄격한 IT 거버넌스 정책에도 불구하고

신속한 분석을 위해 중요한 분석 문서를 자신의 데스크톱에 저장하거나 클라우드를

활용하곤 합니다 셀프 서비스 환경에서 데이터 거버넌스는 보안을 유지하면서도

사용자가 원하는 답을 찾을 수 있도록 지원해야 합니다

Tableau Server의 구성 요소인 Tableau Data Server는 Tableau 데이터 추출을 공유하고

중앙집중식으로 관리하고 공유 프록시 데이터베이스에 연결할 수 있도록 지원합니다

Tableau Data Server는 IT 부서로 하여금 완벽하게 측정 및 관리되었으며 데이터

거버넌스를 준수하는 데이터 원본을 Tableau Server 사용자에게 제공하고 추출된 데이터가

중복되거나 통합 문서 간 데이터 연결이 중복되는 경우는 방지할 수 있도록 해줍니다 이는

다시 말해 조직이 다음을 중앙집중식으로 관리할 수 있다는 것을 의미합니다

bull 데이터 연결 및 조인

bull 계산된 필드(예 수익의 기본적인 정의)

bull 필드에 대한 정의

bull 집합 및 그룹

bull 사용자 필터

뿐만 아니라 사용자는 새로운 데이터를 혼합하거나 새 정의를 만들어 데이터 모델을

확장하고 새로 정의된 데이터 모델을 생산 과정에 신속하게 전달함으로써 셀프 서비스

환경과 유연성을 확보할 수 있습니다 이렇게 하면 중앙집중식으로 관리되는 데이터는

변경되지 않지만 사용자는 유연성을 유지할 수 있게 됩니다

데이터 원본은 다음 두 가지 유형으로 게시할 수 있습니다

1 Tableau 데이터 추출 사용자가 게시된 추출 데이터에 직접 연결할 수 있습니다 핵심

시스템의 부하를 줄이고 사용자에게 신속한 셀프 서비스 분석 기능을 제공하려는

조직의 경우 이 접근 방식을 선택하는 것이 좋습니다 중앙집중식 데이터 추출은

조직에 서로 단절된 데이터 사일로가 늘어나는 것 또한 방지해 줍니다 추출 데이터를

게시할 때마다 한번씩 데이터를 새로 고치도록 예약하면 조직 내 모든 사용자가 공유

데이터 및 정의를 변경하지 않아도 최신 상태의 데이터를 사용할 수 있습니다

2 공유 프록시 연결 프록시 데이터베이스 연결을 통해 사용자가 실제 데이터에 직접

연결할 수 있습니다 이는 다시 말해 각 사용자가 별도의 연결을 설정할 필요가

없어 데이터 작업을 더욱 손쉽게 시작할 수 있다는 것을 의미합니다 데이터베이스

드라이버를 설치할 필요도 없으므로 IT 부서가 드라이버를 배포하고 업데이트해야

하는 부담도 줄어듭니다

Tableau 데이터 추출

실제 데이터 연결

데이터 원본

데이터 원본

중앙집중식 추출Tableau Data Server를 사용하면 데이터 및 메타데이터를 모두 포함한 데이터 추출을 관리할 수 있습니다

공유 프록시 연결Tableau Data Server는 실시간 프록시 연결 또한 지원합니다

그림 4와 5 Tableau는 실제 데이터 연결 및 추출을 중앙집중식으로 관리할 수 있도록 지원합니다

14

보고 거버넌스

데이터 및 정보가 지속적으로 늘어남에 따라 정보 거버넌스의 중요성도 높아지고 있습니다

사용자가 허용된 정보에만 액세스할 수 있도록 하는 것은 매우 중요한 일입니다

Tableau의 보고 거버넌스는 다음 두 가지 방법을 통해 관리할 수 있습니다 사이트 또는

프로젝트를 통해

Tableau Server는 데이터를 격리하고 다중 테넌트를 지원하는 즉시 활용 가능한 배포

방식을 사용합니다 서버에는 한 개 이상의 사이트가 있을 수 있고 사이트에는 한 개

이상의 프로젝트가 있을 수 있으며 프로젝트에는 한 개 이상의 통합 문서가 있을 수

있습니다 Tableau Server를 사용하면 이와 같은 프로젝트 및 통합 문서를 Tableau에서

사용할 수 있도록 관리하고 모니터링할 수 있습니다 이때 사이트는 Tableau Server의

테넌트가 되며 Tableau Server는 두 사이트 간의 데이터를 격리합니다

이는 다시 말해 다른 사이트에 쿼리를 보낼 수 없음에 따라 사이트 간의 데이터를 격리하는

방벽이 생긴다는 것을 의미합니다 이 프로세스는 뷰 간에 차이니즈 월(Chinese Wall)

로도 불리는 격리 장치를 만듭니다

데이터를 완전히 격리하려는 경우 가장 좋은 방법은 사이트를 만들고 이 사이트에

프로젝트를 만든 다음 프로젝트 및 통합 문서의 사용 권한을 관리하여 액세스를

제어하는 것입니다

사이트를 한 개만 사용하는 경우 여러 개의 프로젝트를 만들 수도 있습니다 프로젝트는

뷰를 격리할 뿐만 아니라 사용 권한이 있는 뷰만 볼 수 있도록 개별 사용자를 제한합니다

그림 6 보고 거버넌스를 간편하게 처리할 수 있도록 도와주는 Tableau 콘텐츠 관리 인터페이스

많은 조직이 판매부와 같이 사업부별로 프로젝트를 만들거나 금융과 같이 논리적인

비즈니스 기능별로 프로젝트를 만드는 방법을 사용합니다 프로젝트를 만들면 사용자

또는 사용자 그룹을 프로젝트와 연결할 수 있으며 프로젝트와 연결되지 않은 사용자는

이 프로젝트의 뷰를 볼 수 없습니다

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사용자에게 더 많은 구독 제어 권한 제공

구독 기능을 사용하면 관심 있는 콘텐츠를 구독하여 일정에 따라 관련 콘텐츠가 자신의

이메일 받은 편지함에 전송되도록 할 수 있습니다 사용자는 클릭 한 번으로 워크시트

또는 통합 문서를 구독하고 이를 관리할 수 있습니다

그림 7 구독 사용자 인터페이스

변경사항 관리

Tableau는 통합 문서에서 변경사항을 관리할 수 있는 몇 가지 옵션을 제공합니다 변경사항

관리 도구가 이미 있는 조직의 경우 Tableau 통합 문서에서 변경사항을 추적할 때 기존

변경사항 관리 도구를 사용해 주시기 바랍니다 변경사항 관리 도구가 없는 조직의 경우

네트워크에 사용자 폴더를 만들거나 백업 서버에서 별도로 저장되는 야간 백업을 수행하여

수동 변경사항 관리 프로세스를 설정하십시오 위에 언급된 폴더 및 백업은 필요에 따라

복원할 수 있습니다

여느 개발 프로세스와 마찬가지로 작업을 개발 단계에서 생산 단계로 전환하는 과정을

진행할 때에는 테스트 및 승인이 포함된 엄격한 지침을 준수해야 합니다 생산 단계로

전환할 때 사용할 수 있는 가장 간편하고 좋은 방법은 각 생산 프로젝트와 동일한 준비

영역 프로젝트를 만드는 것입니다 준비 프로젝트는 개발 서버 또는 생산 서버에서

직접 설정할 수 있습니다 준비 프로젝트 단계에서 사용자는 새로운 작업을 적절한

준비 영역에 게시하고 인증 및 생산 단계로의 전환을 담당하는 팀에게 후속 조치를

요청합니다 개발 단계에서 Tableau 뷰에 사용된 데이터 원본이 생산 단계에 사용된

데이터 원본과 다를 경우 연결 정보를 변경해야 합니다

16

메타데이터 관리

대다수의 비즈니스 인텔리전스 플랫폼은 메타데이터 기능을 제공한다고 주장하지만

실제로는 엔터프라이즈 전체 모델링 단계부터 시작하거나 메타데이터 기능 자체를

제공하지 않는 경우가 많습니다 Tableau는 IT 부서가 풍부한 메타데이터 계층을

제공하여 더 많은 가치를 이끌어 내고 비즈니스 사용자가 이를 수정 및 확장할 수 있도록

지원하는 혼합식 접근 방식을 지향하고 있습니다 이는 다시 말해 과도한 계층 모델링

없이도 메타데이터를 사용할 수 있다는 것을 의미합니다 Tableau는 대부분의 고객이

Tableau에서 메타데이터 계층을 제공한다는 사실을 모를 정도로 원할성 접근 용이성

투명성 측면에서 뛰어난 메타데이터를 제공하고 있습니다

추출

VizQL 모델

데이터 모델

연결

필터 집계 혼합 역할 테이블 계산

기본 의견설명 계산 별칭 사용자 생성 필드

서버 연결 특성 테이블 조인

그림 8 풍부하면서도 유연한 메타데이터를 구축할 수 있도록 지원하는 Tableau의 유연한 메타데이터 관리 시스템

Tableau의 메타데이터 시스템은 총 3층으로 구성되며 이 중 2개의 계층은 추상화 및

런타임 모델(VizQL 모델)로 구성됩니다 첫 번째 계층인 추상화 계층은 데이터 액세스

방식과 Tableau에서 사용할 데이터에 대한 정보를 저장하는 연결 계층입니다 여기에는

데이터베이스 테이블 뷰 열 조인 또는 데이터 액세스에 사용되는 맞춤 SQL의 특성이

포함됩니다

두 번째 계층은 데이터 모델 계층으로 필드를 수치 및 측정값으로 자동 지정합니다

큐브에 연결 시 큐브 내 메타데이터는 이 필드를 자동으로 읽습니다 관계형 데이터의

경우 Tableau는 지능적인 추론 기능을 활용하여 필드가 수치인지 아니면 측정값인지

파악합니다 데이터 모델은 데이터 집합이나 계산과 같이 사용자가 생성한 필드 또한

추적합니다 Tableau에서 데이터 원본으로 통칭하는 데이터 모델은 독립적으로

운영되며 연결 상태에서 이루어지는 변경사항이 적용되지 않습니다

세 번째 계층은 Tableau 고유의 계층인 VizQL 모델로 구성됩니다 사용자는 VizQL

모델을 사용하여 런타임 중에도 필드 역할 및 집계를 조정할 수 있습니다 예를 들어

사용자는 측정값을 수치로 변경한 다음 한 시나리오에서는 직원의 나이를 측정값으로

사용하여 직원의 평균 나이를 계산하고 다른 시나리오에서는 수치로 변경하여 직원이

연령대에 걸쳐 어떻게 분포되어 있는 확인할 수 있습니다 VizQL 모델을 사용하면 일반

데이터 모델에서는 정의하기 어려운 계산 및 비교 작업을 손쉽게 정의할 수 있습니다

17

Tableau는 추가적인 메타데이터 유연성 또한 제공합니다 사용자는 연결 또는 데이터

모델을 변경하지 않고도 서로 다른 데이터 원본의 데이터를 하나의 혼합 모델에 결합할

수 있습니다 또는 데이터 모델이 다른 데이터 모델의 영향을 받도록 설정할 수도 있으며

특정 연결을 여러 데이터 모델에 사용하거나 특정 데이터 모델을 여러 뷰에 사용하거나

대시보드에서 여러 개의 뷰를 사용할 수도 있습니다

메타데이터의 진정한 가치는 구성 요소를 공유하고 재사용할 수 있는 데 있습니다

사용자는 데이터 원본(연결 및 데이터 모델)을 Tableau Server에 게시하여 통합 문서와

연결할 수 있습니다 이는 다시 말해 마스터 데이터 원본이 데이터 원본을 사용하는 통합

문서에 전파된다는 것을 의미합니다 또한 다른 사용자가 특정 데이터 원본을 토대로

분석을 시작할 수 있으며 데이터 원본을 내보낸 다음 파일로 공유할 수도 있습니다

데이터 모델은 연결과 달리 계산을 재정의하는 등 변경해야 하는 범위가 더 넓으므로

명시적인 변경사항이 있을 때에는 Tableau Desktop에서 이를 변경해야 합니다 항목을

변경하면 Tableau Desktop은 변경사항을 통합 문서의 모든 시트에 자동으로 적용합니다

VizQL 모델은 특정 열의 멤버 이름을 변경하는 등 데이터베이스를 변경해도 아무런

영향이 없지만 Tableau Server는 뷰에 사용된 열을 삭제하거나 이 열의 이름을 변경할

경우 영향을 받습니다 표시되어야 하는 열이 표시되지 않는 경우 VizQL 모델은 이 열을

뷰에서 일시적으로 삭제합니다

모바일 배포

휴대기기를 도입하는 기업이 급격히 늘어나고 있습니다 비즈니스 인텔리전스의 궁극적인

목표는 결정이 내려지고 토론이 이루어지는 곳에서 비즈니스 인텔리전스를 활용할 수

있도록 하는 것입니다 사용자는 노트북 및 컴퓨터가 제공하는 환경을 휴대기기에서도

똑같이 활용할 수 있기를 기대하고 있으며 여기에는 비즈니스 인텔리전스 기능도 포함되어

있습니다

Tableau는 다른 Tableau 솔루션에서 제공하는 강력한 성능과 단순함을 모바일 비즈니스

인텔리전스 분야에서도 제공합니다 Tableau는 모바일 비즈니스 인텔리전스 분야에서

승인 한 번으로 모든 것을 해결할 수 있도록 하는 Author-once 접근 방식을 취하고

있습니다 이는 다시 말해 Tableau Server의 대시보드를 휴대기기뿐만 아니라 컴퓨터의

웹 브라우저에서도 자동으로 사용할 수 있다는 것을 의미합니다 Tableau가 자동으로

기기를 탐지하고 이에 따라 시각적인 결과물과 기능을 최적화하므로 맞춤 대시보드를

개발할 필요가 없으며 기본 iPad 앱 모바일 Safari 모바일 Chrome 및 Android 앱에는

터치에 최적화된 뷰가 표시됩니다

18

그림 9 iPad 및 Android 기기에서 기능 수정 및 게시

Tableau 모바일 앱은 Tableau Desktop 없이도 새로운 뷰를 확인하고 수정하고 만들

수 있는 기능을 제공합니다 사용자는 뷰에서 바로 필드와 필터를 추가하고 뷰 유형을

변경하고 기타 애드혹 분석 작업을 수행할 수 있습니다 수정이 완료되면 사용 권한이

있는 경우에 한해 원본 Tableau 통합 문서에 변경사항을 저장할 수 있습니다

Tableau 모바일 앱은 모든 Tableau Server에 연결이 가능하며 손가락 스크롤 손가락

모으기 및 확대와 같은 기본 터치 제어 기능을 그대로 제공합니다 뷰도 터치 기능이 사용

설정되어 있고 전체 터치 기능을 지원하도록 최적화되어 있으므로 필터 매개 변수 페이지

강조표시 및 끌어서 놓기 작성 작업을 손가락으로 제어할 수 있습니다 Tableau iPad 앱

및 Android 앱 사용자의 경우 터치에 최적화된 콘텐츠 검색 기능과 더불어 통합 문서를

검색하고 즐겨찾기 항목을 저장하고 최근 사용한 콘텐츠를 확인하는 기능 또한 제공됩니다

그림 10 휴대기기에서 사용할 수 있도록 터치 기능이 자동 사용 설정되는 Tableau 대시보드

휴대기기 보안은 많은 조직에게 핵심 우려사항입니다 Tableau Server는 데스크톱에

게재되든 휴대기기에 게재되든 관계없이 데이터 수준 및 사용자 수준 보안을 포함하여

모든 뷰에 동일한 보안을 적용합니다 데이터가 기기에 저장되지 않으므로 기기를

분실하거나 도난 당해도 데이터 보안이 위험에 노출될 가능성은 적습니다

19

배포 모델

Tableau는 데이터 인프라 사용자 부하 및 사용 프로필 기기 전략 그리고 목표에 따라

다양한 방식으로 구성할 수 있습니다 또한 Tableau Server는 개수에 관계 없이 컴퓨터와

클러스터링할 수 있습니다 일반적인 구성에 대한 몇 가지 예는 다음과 같습니다

단순 구성

대부분의 경우 단일 서버를 권장 최소 하드웨어 구성(8 CPU 코어 및 32GB의 주 메모리)

으로 구축하기만 해도 좋은 성능을 발휘할 수 있습니다 이러한 유형의 구성은 규모가 더 큰

배포 또는 부서 서버의 개념을 입증하는 데 유용합니다 Tableau는 각 주요 프로세스를 두

번씩 실행하는 것을 권장합니다 더 나은 가용성을 위해 8-코어 단일 서버에 Tableau Server

배포 시 Data Server 응용 프로그램 서버 VizQL Server 및 백그라운더를 구축하십시오

3-서버(24-코어) 클러스터

사용자 부하가 심한 환경의 경우 추가 서버를 클러스터링해야 합니다

3-서버 구성의 경우 주 서버가 게이트웨이 라이선스 및 검색과 같은 관리 서비스를

호스트하며 다른 2개의 작업 노드에는 VizQLServer 응용 프로그램 서버 백그라운더

리포지토리 및 추출 호스트와 Data Server가 구축됩니다 관리자는 추출 작업량 및

기타 특성에 맞춰 시스템에서 실행하는 프로세스의 수와 유형을 구성할 수 있습니다

HT

TP(S) 서

버

검색

라이선스

게이트웨이

기본 Tableau Server

HT

TP(S) 서

버

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

활성 데이터 엔진

활성 리포지토리

작업 서버 작업 서버

HT

TP(S) 서

버

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

대기 데이터 엔진

대기 리포지토리

그림 11 단순 3-서버 클러스터 구성

HT

TP(S) 서

버

검색 | 라이선스

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

활성 데이터 엔진

활성 리포지토리

기본 Tableau Server

20

5-서버(40-코어) 클러스터데이터 사용량과 사용자 부하가 높은 경우 이를 지원하기 위해 작업용 컴퓨터를 클러스터에 추가할 수 있습니다 데이터 추출을 사용하는 크기가 더 큰 클러스터의 경우 리포지토리와 추출 호스트를 한 컴퓨터에 구축하고 백그라운더를 다른 컴퓨터에 구축하여 VIzQL과 응용 프로그램 서버를 한 작업용 컴퓨터에 구축하는 것이 좋을 수 있습니다 워크로드 프로필에 따라 다른 서버 구성을 사용하시기 바랍니다

게이트웨이VizQL Server x2

응용 프로그램 서버 x2

Data Server x1백그라운더x3

리포지토리

추출 호스트x8

그림 12 데이터 추출이 많은 경우에 최적화된 5-서버 클러스터 구성

High Availability 클러스터Tableau의 High Availability 기능은 IT 조직이 SLA 요구 사항을 준수하고 중단 시간을 최소화할 수 있도록 도와줍니다 Tableau의 High Availability 솔루션은 리포지토리 및 데이터 엔진 구성 요소를 위한 자동 장애 조치 기능을 제공합니다 기본 노드는 게이트웨이 검색 라이선스 및 부하 분산 장치를 지원하며 2개의 추가 노드는 진행 중인 프로세스를 호스트합니다 네 번째 컴퓨터를 백업 기본으로 추가하면 시스템의 안정성을 더 높일 수 있습니다 외부 부하 분산 장치를 구성한 경우 게이트웨이 장애 조치가 자동으로 실행됩니다 이렇게 하면 원활한 장애 조치 기능을 확보하고 데이터 엔진의 워크로드를 개선하여 확장성을 높일 수 있습니다

자세한 내용은 High Availability 백서를 참조하십시오

가상 컴퓨터 또는 클라우드 기반 배포가상 컴퓨터나 클라우드 배포에서 Tableau Server를 구동하는 경우 확장성이나 성능 측면에서 특별히 고려해야 하는 사항은 없습니다 단 각 가상화 플랫폼은 가상 컴퓨터를 확장 가능하고 성능이 높은 토폴로지에 배포하는 데 충분한 관리 인프라를 제공한다는 점을 유념하시기 바랍니다 Tableau Server 가 적절한 컴퓨터 메모리 및 데이터 리소스에 액세스할 수 있도록 가상화 인프라 공급자의 우수 사례를 따르십시오 가상 컴퓨터는 Tableau Server에서 사용할 수 있는 코어의 개수를 가상으로 제한하거나 가상 컴퓨터 자체를 통한 재해 복구 기능을 제공하는 데 사용할 수 있습니다 클라우드에서 Tableau를 구동하는 경우 Tableau Server는 고정 IP 주소가 필요하다는 점을 유념하십시오

21

보안

더 많은 사용자가 더 많은 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 조직이 많아짐에 따라 정보

보안이 핵심적인 우려사항으로 부각되고 있습니다 Tableau Server는 다양하고 복잡한

요구 사항을 충족하면서도 쉽게 구현하고 사용할 수 있는 포괄적인 보안 솔루션을

제공합니다

또한 Tableau는 인증 권한 부여 데이터 보안 및 네트워크 보안을 관리하는

엔터프라이즈급 보안 기능을 제공하고 있습니다 이 두 기능은 조직 내부 환경이든 조직

외부의 인터넷이든 관계없이 광범위하고 다양한 사용자 기반의 요구 사항을 충족할

수 있는 총체적인 솔루션을 제공합니다 Tableau Server는 금융 서비스 정부 및 의료

부문의 엄격한 보안 요구 사항을 모두 통과한 바 있습니다

인증 ndash 액세스 보안

보안의 첫 번째 단계는 바로 사용자의 ID를 구축하는 것입니다 ID는 무단 액세스를

방지하고 각 사용자의 환경을 개별 설정하기 위해 구축됩니다 이 단계는 일반적으로

인증으로 불립니다 인증을 다음 섹션인 권한 부여 - 개체 보안과 홍동하지 마시기

바랍니다

Tableau Server는 몇 가지 유형의 인증을 지원합니다

bull Microsoft Active Directory(SSPINTLM 및 Kerberos)

bull Tableau Server 사용자를 인증하기 위해 IdP(외부 ID 공급자)를 활용하는 SAML

bull 신뢰할 수 있는 인증 Tableau Server와 한 개 이상의 웹 서버 간의 관계를 신뢰할

수 있음

bull 일부 클라우드 기반 서비스 공급자에 대한 OAuth

bull Tableau Server에서 관리하는 기본 인증

Tableau는 관리자가 구성할 수 있는 자동 로그인 시간 제한 기능을 제공합니다

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SAML 인증

SAML은 Tableau Server가 이미 구입한 ID 관리 제품군을 활용할 수 있도록 하는 표준

기반 인증 프로토콜 메커니즘입니다 SAML을 사용하면 기존 ID 공급자가 직접 사용자를

인증하므로 사용자가 이미 동일한 IdP를 사용하여 다른 엔터프라이즈 응용 프로그램에

로그인한 경우 Tableau Server에서 또 다시 로그인 프로세스를 거칠 필요가 없습니다

OAuth 인증

클라우드 기반 솔루션을 사용 및 활용하기 시작하는 기업이 늘어남에 따라 클라우드

리소스에 원활하고 안전하게 액세스하는 방법의 중요성도 높아지고 있습니다 일부

클라우드 기반 데이터 원본의 경우 민감한 데이터베이스 자격 증명을 Tableau Server에

저장하는 대신 제한된 목적에 한하여 Tableau와 데이터 원본 공급자 간에 신뢰 관계를

구축하는 방법을 활용할 수 있습니다 이 신뢰 관계를 통해 사용자는 데이터에 액세스할

수 있게 되며 자격 증명은 데이터 원본 공급자에 의해 안전하게 보관됩니다

Tableau는 OAuth 20 공개-권한 부여 표준에 명시된 대로 이와 같은 보호 연결 방식을

활용하고 있습니다 OAuth 연결은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다

1 보안 민감한 데이터베이스 자격 증명이 Tableau Server에 공개되거나 저장되지

않으며 액세스 토큰을 Tableau만 사용할 수 있습니다

2 편이성 데이터 원본 ID 및 암호를 여러 군데에 삽입할 필요 없이 특정 데이터

공급자에 액세스하는 게시된 모든 통합 문서 및 데이터 원본에 대해 이 데이터

공급자를 대상으로 제공된 토큰을 사용할 수 있습니다

Tableau Server의 OAuth 인증은 Google BigQuery Google 웹 로그 분석 및

Salesforcecom 데이터 원본에서 사용할 수 있습니다

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인증(역할 및 사용 권한) - 개체 보안

권한 부여는 사용자가 인증된 후 이 사용자가 액세스하고 수행할 수 있는 항목을 정하는

것을 말합니다 권한 부여는 다음 항목을 통해 처리됩니다

1 역할 및 사용 권한

2 라이선스 및 사용자 권한

Tableau에서 역할은 사용자 및 그룹이 게시된 콘텐츠 및 프로젝트와 상호작용하는 방식을

관리하기 위해 콘텐츠에 적용되는 사용 권한의 집합을 의미합니다 데이터 원본 통합 문서

및 뷰와 같이 게시된 콘텐츠는 뷰 만들기 수정 및 삭제와 같은 일반적인 사용 권한 작업을

통해 관리할 수 있습니다 또한 관리자는 금융 사용자와 같은 그룹을 만들어 사용 권한을

더 쉽게 관리할 수 있습니다 프로젝트는 각 프로젝트에 게시된 모든 통합 문서 및 뷰에

대한 기본 사용 권한을 제어합니다 프로젝트는 여러 외부 당사자(다중 테넌트)에 대한

지원이 필요한 단일 서버에서도 사용할 수 있습니다

역할은 기본 사용 권한 구조를 제공하여 사용자를 구분합니다 예를 들어 사용자에게 특정

뷰에 대한 인터액터 권한을 부여하되 이 권한을 일부 콘텐츠로 제한할 수 있습니다 뷰어

역할이 부여된 사용자는 특정 뷰를 볼 수 있지만 뷰를 변경할 수 있는 권한은 없습니다

개체 보안 관리에 활용할 수 있는 매개 변수가 포함된 맞춤 설정은 총 20개가 넘습니다

참고로 이 역할 기반 사용 권한으로는 뷰에 표시되는 데이터를 제어할 수 없습니다

데이터 ndash 데이터 보안

규제 요구 사항을 충족해야 하거나 콘텐츠를 외부에 전달하는 조직을 중심으로 데이터

보안의 중요성이 더욱 강조되고 있습니다 Tableau는 다음 세 가지 방법을 통해 조직이

데이터 보안 요구 사항을 충족하는 데 필요한 유연성을 제공하고 있습니다 바로

데이터베이스에서 단독으로 보안 기능을 구현하거나 Tableau에서 단독으로 보안 기능을

구현하거나 Tableau Server의 사용자 정보에 해당하는 데이터 요소를 데이터베이스에

보관하는 혼합 방식을 만드는 것입니다

Tableau Server에 로그인 시 사용자는 데이터베이스에 로그인하는 것이 아닙니다 이는

다시 말해 데이터베이스에 보안 기능을 구현한 경우 Tableau Server 사용자가 뷰를

확인하려면 데이터베이스에 로그인하기 위한 자격 증명 또한 보유해야 한다는 것을

의미합니다 이 로그인 자격 증명은 뷰를 게시할 때 자격 증명을 삽입하거나 특정 사용자

자격 증명을 요구하는 방식으로 Windows 통합 보안(NT 인증)을 통해 전달할 수 있습니다

Tableau는 사용자 이름 그룹 또는 현재 사용자의 기타 특성을 통해 행 수준의 데이터

보안 기능을 활용할 수 있게 해주는 사용자 필터 기능 또한 제공합니다 사용자 필터는

모든 쿼리에 where 절을 추가하여 데이터를 제한하며 모든 데이터 원본에서 사용할

수 있습니다

24

네트워크 ndash 전송 보안

대다수 내부 배포의 경우 전체 네트워크에 액세스하는 것을 방지하면 네트워크를

안전하게 지킬 수 있습니다 하지만 이 경우에도 네트워크 전반에 걸쳐 자격 증명을

안전하게 전송하는 것은 매우 중요합니다 외부 배포의 경우 전송 보안은 민감한 데이터

및 자격 증명을 보호하고 Tableau Server가 악용되는 것을 방지하는 데 핵심적인

역할을 담당합니다

Tableau Server에는 다음 세 개지 기본 인터페이스가 있습니다 참고로 Tableau는

암호를 저장하고 전송하는 것과 관련하여 모든 레이어 및 인터페이스에 걸쳐 특별히

주의를 기울이고 있다는 점을 유념해 주시기 바랍니다

bull 클라이언트-Tableau Server 인터페이스는 표준 HTTP 요청 및 응답을 담당하도록

기본 설정되어 있지만 고객이 제공한 보안 인증서를 사용하면 HTTPS(SSL)용으로

구성할 수 있습니다

bull Tableau Server-데이터베이스는 가능한 경우 기본 드라이버를 사용하며 기본

드라이버를 사용할 수 없는 경우 일반 ODBC 어댑터를 사용합니다

bull Tableau Server 구성 요소 간의 보안 통신은 분산된 배포에 한해서만 사용할 수

있으며 각 서버가 클러스터 내 다른 서버로부터 유효한 요청만 수신할 수 있도록

엄격한 신뢰 모델을 사용합니다

네트워크 전송을 보호하는 것 외에도 모든 사용자 암호 및 자격 증명은 대기 및 전송 시

암호화되며 암호는 일반 텍스트로 저장되지 않습니다 모든 고객은 대기 중인 사용자

데이터를 안전하게 암호화할 수 있도록 고유의 전달 구를 만들어 비공개 키를 맞춤

설정할 수 있습니다

Tableau Server는 위 네트워크 인터페이스 보안 기능 외에도 별도의 추가 안전 장치를

제공합니다 SSL을 사용하지 않을 때에도 다양한 암호화 기술을 사용하여 브라우저에서

서버 계층 리포지토리를 오고가는 데이터를 보호할 수 있습니다 Tableau Server에는

스푸핑 하이재킹 및 SQL 삽입 공격을 방지하며 새로운 위협을 적극적으로 테스트하고

이에 대응할 수 있는 다양한 보안 메커니즘이 내장되어 있습니다

25

확장성

Tableau Server는 최대 규모의 기업과 수만에 달하는 사용자를 지원할 수 있을 정도로

뛰어난 확장성을 자랑합니다 Tableau를 광범위하게 배포한 기업으로는 General

Motors Wells Fargo Bank of America eBay Facebook 및 Cisco 등이 있습니다

일례로 대형 부동상 기업인 Ray White는 Tableau를 통해 10000명에 달하는 부동상

중개인에게 보고서를 제공하고 있습니다

Tableau는 무료 온라인 공개 데이터 비주얼리제이션 서비스인 Tableau Public를

제공하기 위해 2009년부터 Tableau 데이터 센터에서 Tableau Server를 최대 규모로

확장하여 구동하고 있습니다 Tableau Public은 단독 노출로 게제된 횟수만 2억 건을

초과하며 지속적으로 성장하고 있습니다

2013년 여름에 출시된 Tableau Online은 Tableau에서 호스트하는 클라우드

분석 솔루션으로 Tableau Server와 동일한 엔터프라이즈급 아키텍처를 기반으로

구축되었습니다 현재 Tableau Online은 1000명이 넘는 고객에게 서비스를 제공하고

있습니다

그림 14 Tableau Public에 인프라를 제공하고자 높은 작업량을 감당할 수 있도록 확장된 Tableau Server

모든 환경은 고유하며 성능을 저해할 수 있는 요소는 매우 다양합니다 Tableau 배포의

확장성에 영향을 미치는 요소로는 다음을 들 수 있습니다

bull 하드웨어 고려 사항 서버 유형 디스크 속도 메모리 양 프로세서 속도 및

프로세스의 개수

bull 아키텍처 서버의 개수 아키텍처 설계 네트워크 속도트래픽 데이터 원본 유형

및 위치

bull 사용 방식 사용자 동시 접속 활동 상호작용 및 캐시 설정

bull 통합 문서 설계 뷰의 개수와 복잡도 혼합 및 계산의 사용 여부

bull 소프트웨어 구성 Tableau Server의 구성 설정

bull 데이터 데이터 구조 볼륨 집계 구체화 및 데이터베이스 성능

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확장성 성능 결과

Tableau의 주기 성능 방법론 및 내부 벤치마크 테스트에 따르면 복잡한 워크로드의

경우 Tableau Server가 거의 선형에 가깝게 확장되는 것을 증명할 수 있습니다 경험

법칙에 따르면 꼼꼼하게 설계된 보고서의 경우 Tableau Server에서 8코어 당 100명의

동시 접속 사용자를 지원할 수 있습니다

Tableau에서 진행한 테스트 및 시스템의 동시 접속 사용자 비율이 10로 추정된다는 고객

사용 예상치를 바탕으로 Tableau는 Tableau Server가 16코어의 단일 노드 클러스터로

1900명의 전체 사용자를 지원하는 수준에서 64코어 전반에 걸쳐 4-노드 클러스터로 5540

명의 전체 사용자를 지원하는 수준으로 확장할 수 있다는 것을 증명한 바 있습니다 이

결과는 사용자의 40가 상호작용을 하는 일반적인 워크로드 믹스에 해당됩니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 190 19002 노드 270 27003 노드 436 43604 노드 554 5540

사용자의 100가 보고서와 상호작용을 하는 활동이 더 많은 워크로드의 경우 동시

접속 사용자 비율이 10라 가정할 때 Tableau Server는 16코어 단일 기본 클러스터를

기준으로 최소 1190명의 전체 사용자에서 기본 클러스터와 64코어 3-노드 작업용

클러스터의 조합을 기준으로 최대 3470명의 전체 사용자를 지원할 수 있습니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 119 11902 노드 206 20603 노드 269 26904 노드 347 3470

Tableau는 Tableau Server의 확장성 테스트를 정기적으로 실시하고 있습니다 가장

최근의 확장성 테스트 결과를 확인하려면 Tableau 고객 담당자에게 문의하십시오

서버 및 프로세스 구성과 관련된 추가 Tableau Server 온라인 도움말 및 자습서 링크를

확인하려면 이 문서의 끝에 있는 참고자료 섹션을 확인하십시오

27

성능

특정 보고서의 성능은 다양한 요소에 따라 좌우됩니다 기존 비즈니스 인텔리전스 보고서

개발 프로세스의 경우 일반적으로 개발팀에서 보고서의 구조를 구축하고 레이아웃 쿼리

및 뷰를 최적화하여 특정 성능 임계값을 산출하는 데 몇 주가 걸리곤 했습니다

쿼리를 사전 정의하고 최적화하는 기존 접근 방식과 달리 Tableau는 고유의 VizQL 기술을

통해 보고서 생성에 설명이 가능하고 신속하며 반복적인 접근 방식을 적용합니다 Tableau

는 사용자가 답을 얻으려는 질문을 바탕으로 사용자를 대신하여 최적화된 쿼리를 필요한

만큼 다시 생성하거나 쿼리를 다시 실행합니다

모든 서버 환경은 고유하며 성능에 영향을 미치는 다양한 변수가 있습니다 이러한

변수로는 다음을 들 수 있습니다

bull 디스크 속도 메모리 코어와 같은 하드웨어 세부정보 및 배포에 사용하는 서버의 개수

bull 네트워크 트래픽

bull 통합 문서의 복잡도 동시 접속 사용자의 활동 및 데이터 캐싱과 같은 사용 요소

bull 각 서버 프로세스에서 구동 중인 프로세스의 수와 같은 Tableau Server 구성 설정

데이터 볼륨 데이터베이스 유형 및 데이터베이스 구성과 같은 데이터 고려사항

64-비트 Tableau Server

규모가 큰 생산 배포에서 최상의 성능을 발휘하려면 64-비트 운영체제를 배포하고

Tableau Server 64-비트 버전을 설치하는 것이 좋습니다 64비트 환경에서 Tableau는

32비트 아키텍처에서 허용하는 것보다 훨씬 많은 메모리를 사용할 수 있습니다 8코어

컴퓨터의 경우 32GB 또는 RAM을 사용하는 것이 최소 권장 하드웨어 사양이지만 RAM

을 추가로 구입할 수 있는 경우 실제로는 경험 법칙에 따라 뛰어난 성능을 발휘할 수

있도록 컴퓨터에 코어 당 8GB를 설치하는 것이 좋습니다

28

성능 기록기로 셀프 서비스 성능 심사

성능에 영향을 미치는 다양한 변수를 감안하면 관리자 및 사용자를 지원하는 Tableau

Server 관리 도구 중 하나인 Tableau 성능 기록기를 사용하는 것이 좋습니다 서버

또는 통합 문서의 성능 문제를 진단하는 것은 어려운 일입니다 대부분의 경우 통합

문서는 대부분 사용자의 조인 방식 통합 문서에 끌어다 놓은 필드 통합 문서의 데이터

바인딩과 같은 요소에 의해 성능이 저하됩니다 Tableau 성능 기록기를 사용하면 서버

관리자를 통해서든 데스크톱 웹 브라우저 또는 휴대기기 사용자를 통해서든 성능

메트릭을 수집하여 통합 문서의 성능을 프로파일링할 수 있습니다

그림 15 Tableau 성능 기록기 요약

성능 기록기는 통합 문서 데이터 연결 및 쿼리의 성능 문제를 신속하게 파악하는 데

도움이 됩니다 예를 들어 기록기는 데이터 원본에 연결하거나 쿼리를 실행하거나

비주얼리제이션을 만드는 데 걸린 시간을 기록합니다 이렇게 하면 시스템에 내장된

관리자 및 최종 사용자 도구를 통해 통합 문서 설계의 문제를 파악할 수 있습니다

사용자 대응 속도를 높여주는 최적화된 데이터 추출 기능

Tableau의 데이터 추출 기능은 원래 데이터 파일의 크기와 비교하여 차지하는 공간이

상대적으로 적은 데이터 파일을 생성합니다 Tableau는 특히 텍스트 값이 포함된 데이터의

파일 크기를 줄이는 데 최적화된 압축 기술을 활용합니다 이 기술은 쿼리 계산 필터링뿐만

아니라 궁극적으로는 렌더링을 수행할 때 높은 성능을 발휘할 수 있도록 해줍니다

또한 보고서에서 사용하지 않는 필드를 숨겨 데이터 추출을 최적화하면 데이터 추출이

최적화됨에 따라 성능도 향상됩니다

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안전한 공유 세션을 통해 워크로드 절감

보고서를 읽는 사람이 주로 사용자뿐인 경우 Tableau는 적절한 사용 권한을 충족하는지

여부를 확인한 후 이 데이터를 모든 사용자와 안전하게 공유합니다 이렇게 하면 읽기 전용

데이터에 대한 응답 시간을 개선하고 서버의 워크로드를 최소화하고 사용자의 확장성을

제고할 수 있습니다 이와 같은 동적 프로세스를 활용하면 환경을 안전하게 유지하는 것과

동시에 요청에 따른 세션 확장을 한층 더 개선할 수 있습니다

실시간 데이터 상호작용을 가능하게 하는 로컬 렌더링

웹 및 모바일 작성 기능은 사용자의 컴퓨터 또는 기기에서 데이터를 렌더링하는 HTML5

기능을 활용합니다 이때 보고서나 Viz를 실행하기 위해 ActiveX Java 또는 Flash를

설치할 필요는 없으며 브라우저가 뷰를 렌더링하므로 서버와 데이터를 주고받는 횟수도

줄어듭니다 또 서버의 부하가 감소함에 따라 서버의 확장성이 개선되며 궁극적으로는

렌더링을 1초 미만 내로 제공할 수 있어 사용자가 자료를 더 쉽게 통찰할 수 있습니다

최적화된 뷰를 지원하는 대시보드 렌더링

대시보드의 뷰가 독립된 데이터 원본을 사용하는 경우 Tableau는 쿼리가 완료될 때마다

뷰를 로드하여 대시보드의 로드 시간을 최소화합니다 또 쿼리가 반환되면 Tableau

는 비주얼리제이션이 즉각적으로 렌더링될 수 있도록 데이터 레이아웃 및 기타 계산을

최적화합니다 물론 쿼리의 복잡도나 컴퓨터의 리소스가 원활하게 활용되지 못하는

경우와 같이 그 외에도 다양한 요소가 성능에 영향을 미칠 수 있습니다

시스템 관리

시스템 거버넌스 프로세스 및 Tableau Server 관리자의 역할은 대부분 다른 응용

프로그램과 유사합니다 단 Tableau Server의 경우 관리자에게 시스템 또는 콘텐츠

관리자 역할을 부여할 수 있습니다 시스템 관리자는 Tableau Server 내 모든

소프트웨어 및 기능에 액세스할 수 있는 권한을 보유합니다 시스템 관리자는 선택한

사용자에게 지정된 그룹의 사용자 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결을 관리하는

콘텐츠 관리자의 역할을 부여할 수 있습니다 이렇게 하면 각 그룹은 각자의 요구 사항에

따라 그룹을 더 효율적으로 관리할 수 있습니다

관리자가 담당해야 하는 핵심 영역은 다음과 같습니다

bull 소프트웨어 설치

bull 소프트웨어 업그레이드

bull 성능 서버 활용도 시스템 튜닝 모니터링

bull 보안 백업 복원 및 변경사항 관리를 지원하는 프로세스

bull 사용자 그룹 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결 관리

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Tableau는 매우 뛰어난 유연성을 자랑하고 수만명에 달하는 사용자를 지원할 수 있지만

서버 관리자의 작업을 처리하는 데에는 많은 시간이 걸리지 않습니다 실제로 초기

설정 후 대부분의 조직은 Tableau Server 관리에 시간을 거의 할애하지 않습니다

서버 관리에 소요되는 시간은 사용자 수 사용자 변경 빈도 및 관리자가 사용자 지원을

제공하는지 여부에 따라 달라집니다

결론

Tableau Server는 IT 담당자 및 관리자의 보안 확장성 및 아키텍처 요구 사항을

충족하는 강력한 인프라를 제공하며 비즈니스 규모에 맞춰 확장할 수 있는 유연한 배포

옵션 또한 제공합니다 Tableau Server를 사용하면 다양한 데이터베이스 및 인메모리

분석에 라이브 연결하여 데이터 아키텍처를 더 쉽게 결정할 수 있습니다 무엇보다

Tableau Server를 사용하면 IT 관리자가 대시보드를 만들거나 업데이트 주기를 관리할

필요가 없어 전략적인 IT 작업에만 집중할 수 있도록 해줍니다

Tableau는 오늘날의 비즈니스가 요구하는 셀프 서비스가 가능하고 신속하고 빠르며

실제로 기업에서 바로 사용할 수 있는 비즈니스 분석 솔루션을 제공합니다

참고자료

이 백서의 주제와 관련된 더욱 자세한 내용은 다음을 참조하세요

온라인 도움말 Tableau Server 관리자 가이드

온라인 도움말 Tableau Server 컴퓨터 및 프로세스 구성 가이드

기술 자료 Tableau Server 성능 모니터링

기술 자료 Tableau Server 성능 최적화

백서 Rapid-Fire 비즈니스 인텔리전스

백서 Tableau Server 보안 버전 8

백서 인메모리 또는 실제 데이터 중 무엇을 선택해야 하나요

백서 Tableau 메타데이터 모델

백서 Tableau Server의 확장성 설명

백서 클라우드에서의 Tableau Online 보안

Tableau Drive ndash 분석 문화를 확장하는 방법

Gartner Tableau를 2014 Magic Quadrant의 리더로 선정

11

bull 다차원(OLAP 또는 큐브) 데이터베이스 ndash SQL Server Analysis Services 및 Essbase

bull Access MDB 파일 ndash Access 데이터베이스 내에 있는 여러 개의 테이블 조인 가능

bull Excel 스프레드시트 ndash 스프레드시트의 각 탭이 테이블 1개로 처리되며 관계형

데이터베이스 테이블처럼 여러 개의 탭 조인 가능

bull 플랫 파일 ndash 동일한 구분 기호(쉼표 탭 파이프 등)가 사용되었으며 동일한

Windows 폴더에 있는 파일의 경우 데이터베이스 내에서 개별 테이블로 처리 가능

사용자는 데이터베이스에서 지원하는 모든 테이블 간 조인 방식을 정의할 수 있습니다

Oracle SQL Server 또는 Teradata와 같이 필요한 모든 데이터가 한 DBMS(데이터베이스

관리 시스템) 내에 있는 경우 DBA(데이터베이스 관리자)가 다양한 스키마의 데이터를

활용하여 데이터베이스를 만들거나 사용자가 맞춤 SQL을 통해 데이터의 논리 뷰를 만들 수

있습니다

데이터는 트랜잭션(세 번째 네 번째 또는 다섯 번째 일반 형식) 비정규화된 플랫 형식

별모양 스키마 및 눈송이 스키마 등 어떤 구조로도 보관할 수 있습니다 Tableau Server

와 Desktop의 뷰 성능은 데이터베이스 기본 구조의 속도에 직접적인 영향을 받습니다

대부분의 경우 다차원 데이터베이스가 가장 뛰어난 성능을 발휘하지만 별모양 스키마가

명료하게 구성된 관계형 데이터베이스나 분석에 최적화된 데이터베이스의 경우 대개

고도로 정형화된 트랜잭션 중심의 데이터베이스보다 뛰어난 성능을 발휘합니다

효율성 확보 및 오프라인 액세스를 위해 추출된 데이터 활용

Tableau는 데이터에 직접 연결하거나 데이터를 메모리 내로 가져올 수 있습니다 속도가

빠르며 분석에 최적화된 데이터베이스를 구입한 경우 Tableau는 기존 데이터베이스의

장점을 활용할 수 있도록 데이터를 최적화된 커넥터로 직접 연결합니다 트랜잭션

데이터베이스 상에 구축된 데이터 아키텍처를 사용 중이거나 핵심 데이터 인프라에

워크로드가 할당되는 것을 방지하려는 경우 분석에 최적화된 인메모리 데이터 저장소를

제공하는 Tableau 데이터 엔진을 사용하십시오 두 옵션은 매우 간단하게 전환할 수

있습니다

기본적으로 Tableau는 사용자가 분석을 변경할 때마다 데이터베이스에 새로운 쿼리를

발급하여 실시간 환경을 제공합니다 이 방법은 나름의 장점을 가지고 있지만 데이터

집합이 너무 크거나 데이터 원본이 성능을 제대로 발휘하지 못하거나 오프라인인 경우

문제를 야기할 수 있습니다 데이터가 지속적으로 변경되지 않는 경우 실시간 쿼리는

불필요한 워크로드를 초래합니다

12

Tableau는 이러한 경우를 위해 시작 쿼리의 데이터를 가져와 사용자의 로컬 컴퓨터에

저장하는 추출 기능을 제공하고 있습니다 추출된 데이터는 고도로 압축되었으며

데이터를 신속하게 가져올 수 있는 구조로 구성된 Tableau의 열 형식 데이터베이스에

저장됩니다 데이터는 다차원 데이터베이스(큐브)를 제외한 모든 데이터베이스

유형에서 추출할 수 있습니다

Tableau 데이터 추출을 활용하면 데이터베이스에 쿼리를 다시 보내는 시간을 줄여

사용자 경험을 크게 개선할 수 있습니다 또한 궁극적으로는 데이터 추출을 통해

데이터베이스 서버에서 중복되는 쿼리 트래픽을 줄일 수도 있습니다 데이터 추출은

업무 시간 쿼리를 처리할 수 있는 리소스가 없으며 작업량이 많은 트랜잭션 시스템에

매우 효과적인 솔루션입니다 추출된 데이터는 매일 밤 새로 고침할 수 있으며 업무 시간

중에는 오프라인으로 사용할 수 있습니다 데이터에 오프라인으로 액세스하는 기능은

출장 중이거나 네트워크에 연결할 수 없는 사용자에게 매우 유용합니다

추출된 데이터는 고정된 개수의 기록 전체 기록의 특정 백분율 또는 데이터 필터링에

기초하여 데이터의 하위 집합을 구성할 수도 있습니다 뿐만 아니라 데이터 엔진은

기존에 추출한 데이터를 새 데이터로 업데이트하는 증분 추출 또한 수행할 수 있습니다

추출된 데이터의 하위 집합은 개발 시간을 단축하는 데 도움이 됩니다 개발자의 경우

크기가 작은 데이터 하위 집합을 활용하여 시각 응용 프로그램을 구축하면 변경사항이

있을 때마다 쿼리에 대한 응답이 올 때까지 기다릴 필요가 없습니다

데이터 추출은 패키지 통합 문서를 공유할 때에도 필요합니다 Tableau의 패키지 통합

문서(twbx 파일 유형)에는 패키지 통합 문서를 휴대하고 다른 Tableau 사용자와 공유할

수 있도록 만드는 데 사용된 모든 데이터가 포함되어 있습니다 패키지 통합 문서는

Tableau Server의 보안 절차를 거칠 필요가 없으며 정적 데이터만으로도 상호작용이

가능한 환경을 제공하는 Tableau Reader를 통해서도 공유할 수 있습니다

사용자가 추출 데이터를 사용하여 통합 문서를 게시하면 여기에 사용된 추출 데이터도

게시되며 이후 통합 문서와의 상호작용을 진행할 때에는 실제 데이터를 요청하는

대신 추출된 데이터가 사용됩니다 참고로 원하는 경우 추출 데이터 자동 새로 고침을

요청하도록 통합 문서를 설정할 수 있습니다

마지막으로 데이터 추출 작업은 임시 디스크 공간을 많이 차지할 수 있다는 점을

유념하십시오 이에 대한 예로는 팩트 테이블이 매우 길고 수치가 매우 많으며 각

차원마다 매우 긴 설명 필드가 있는 별모양 스키마를 들 수 있습니다

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데이터 거버넌스 Tableau Data Server

올바른 데이터를 조직 내에서 이 데이터가 필요한 사람에게 적시에 전달하는 것은 IT

조직에게 매우 중요한 일입니다 많은 사용자가 엄격한 IT 거버넌스 정책에도 불구하고

신속한 분석을 위해 중요한 분석 문서를 자신의 데스크톱에 저장하거나 클라우드를

활용하곤 합니다 셀프 서비스 환경에서 데이터 거버넌스는 보안을 유지하면서도

사용자가 원하는 답을 찾을 수 있도록 지원해야 합니다

Tableau Server의 구성 요소인 Tableau Data Server는 Tableau 데이터 추출을 공유하고

중앙집중식으로 관리하고 공유 프록시 데이터베이스에 연결할 수 있도록 지원합니다

Tableau Data Server는 IT 부서로 하여금 완벽하게 측정 및 관리되었으며 데이터

거버넌스를 준수하는 데이터 원본을 Tableau Server 사용자에게 제공하고 추출된 데이터가

중복되거나 통합 문서 간 데이터 연결이 중복되는 경우는 방지할 수 있도록 해줍니다 이는

다시 말해 조직이 다음을 중앙집중식으로 관리할 수 있다는 것을 의미합니다

bull 데이터 연결 및 조인

bull 계산된 필드(예 수익의 기본적인 정의)

bull 필드에 대한 정의

bull 집합 및 그룹

bull 사용자 필터

뿐만 아니라 사용자는 새로운 데이터를 혼합하거나 새 정의를 만들어 데이터 모델을

확장하고 새로 정의된 데이터 모델을 생산 과정에 신속하게 전달함으로써 셀프 서비스

환경과 유연성을 확보할 수 있습니다 이렇게 하면 중앙집중식으로 관리되는 데이터는

변경되지 않지만 사용자는 유연성을 유지할 수 있게 됩니다

데이터 원본은 다음 두 가지 유형으로 게시할 수 있습니다

1 Tableau 데이터 추출 사용자가 게시된 추출 데이터에 직접 연결할 수 있습니다 핵심

시스템의 부하를 줄이고 사용자에게 신속한 셀프 서비스 분석 기능을 제공하려는

조직의 경우 이 접근 방식을 선택하는 것이 좋습니다 중앙집중식 데이터 추출은

조직에 서로 단절된 데이터 사일로가 늘어나는 것 또한 방지해 줍니다 추출 데이터를

게시할 때마다 한번씩 데이터를 새로 고치도록 예약하면 조직 내 모든 사용자가 공유

데이터 및 정의를 변경하지 않아도 최신 상태의 데이터를 사용할 수 있습니다

2 공유 프록시 연결 프록시 데이터베이스 연결을 통해 사용자가 실제 데이터에 직접

연결할 수 있습니다 이는 다시 말해 각 사용자가 별도의 연결을 설정할 필요가

없어 데이터 작업을 더욱 손쉽게 시작할 수 있다는 것을 의미합니다 데이터베이스

드라이버를 설치할 필요도 없으므로 IT 부서가 드라이버를 배포하고 업데이트해야

하는 부담도 줄어듭니다

Tableau 데이터 추출

실제 데이터 연결

데이터 원본

데이터 원본

중앙집중식 추출Tableau Data Server를 사용하면 데이터 및 메타데이터를 모두 포함한 데이터 추출을 관리할 수 있습니다

공유 프록시 연결Tableau Data Server는 실시간 프록시 연결 또한 지원합니다

그림 4와 5 Tableau는 실제 데이터 연결 및 추출을 중앙집중식으로 관리할 수 있도록 지원합니다

14

보고 거버넌스

데이터 및 정보가 지속적으로 늘어남에 따라 정보 거버넌스의 중요성도 높아지고 있습니다

사용자가 허용된 정보에만 액세스할 수 있도록 하는 것은 매우 중요한 일입니다

Tableau의 보고 거버넌스는 다음 두 가지 방법을 통해 관리할 수 있습니다 사이트 또는

프로젝트를 통해

Tableau Server는 데이터를 격리하고 다중 테넌트를 지원하는 즉시 활용 가능한 배포

방식을 사용합니다 서버에는 한 개 이상의 사이트가 있을 수 있고 사이트에는 한 개

이상의 프로젝트가 있을 수 있으며 프로젝트에는 한 개 이상의 통합 문서가 있을 수

있습니다 Tableau Server를 사용하면 이와 같은 프로젝트 및 통합 문서를 Tableau에서

사용할 수 있도록 관리하고 모니터링할 수 있습니다 이때 사이트는 Tableau Server의

테넌트가 되며 Tableau Server는 두 사이트 간의 데이터를 격리합니다

이는 다시 말해 다른 사이트에 쿼리를 보낼 수 없음에 따라 사이트 간의 데이터를 격리하는

방벽이 생긴다는 것을 의미합니다 이 프로세스는 뷰 간에 차이니즈 월(Chinese Wall)

로도 불리는 격리 장치를 만듭니다

데이터를 완전히 격리하려는 경우 가장 좋은 방법은 사이트를 만들고 이 사이트에

프로젝트를 만든 다음 프로젝트 및 통합 문서의 사용 권한을 관리하여 액세스를

제어하는 것입니다

사이트를 한 개만 사용하는 경우 여러 개의 프로젝트를 만들 수도 있습니다 프로젝트는

뷰를 격리할 뿐만 아니라 사용 권한이 있는 뷰만 볼 수 있도록 개별 사용자를 제한합니다

그림 6 보고 거버넌스를 간편하게 처리할 수 있도록 도와주는 Tableau 콘텐츠 관리 인터페이스

많은 조직이 판매부와 같이 사업부별로 프로젝트를 만들거나 금융과 같이 논리적인

비즈니스 기능별로 프로젝트를 만드는 방법을 사용합니다 프로젝트를 만들면 사용자

또는 사용자 그룹을 프로젝트와 연결할 수 있으며 프로젝트와 연결되지 않은 사용자는

이 프로젝트의 뷰를 볼 수 없습니다

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사용자에게 더 많은 구독 제어 권한 제공

구독 기능을 사용하면 관심 있는 콘텐츠를 구독하여 일정에 따라 관련 콘텐츠가 자신의

이메일 받은 편지함에 전송되도록 할 수 있습니다 사용자는 클릭 한 번으로 워크시트

또는 통합 문서를 구독하고 이를 관리할 수 있습니다

그림 7 구독 사용자 인터페이스

변경사항 관리

Tableau는 통합 문서에서 변경사항을 관리할 수 있는 몇 가지 옵션을 제공합니다 변경사항

관리 도구가 이미 있는 조직의 경우 Tableau 통합 문서에서 변경사항을 추적할 때 기존

변경사항 관리 도구를 사용해 주시기 바랍니다 변경사항 관리 도구가 없는 조직의 경우

네트워크에 사용자 폴더를 만들거나 백업 서버에서 별도로 저장되는 야간 백업을 수행하여

수동 변경사항 관리 프로세스를 설정하십시오 위에 언급된 폴더 및 백업은 필요에 따라

복원할 수 있습니다

여느 개발 프로세스와 마찬가지로 작업을 개발 단계에서 생산 단계로 전환하는 과정을

진행할 때에는 테스트 및 승인이 포함된 엄격한 지침을 준수해야 합니다 생산 단계로

전환할 때 사용할 수 있는 가장 간편하고 좋은 방법은 각 생산 프로젝트와 동일한 준비

영역 프로젝트를 만드는 것입니다 준비 프로젝트는 개발 서버 또는 생산 서버에서

직접 설정할 수 있습니다 준비 프로젝트 단계에서 사용자는 새로운 작업을 적절한

준비 영역에 게시하고 인증 및 생산 단계로의 전환을 담당하는 팀에게 후속 조치를

요청합니다 개발 단계에서 Tableau 뷰에 사용된 데이터 원본이 생산 단계에 사용된

데이터 원본과 다를 경우 연결 정보를 변경해야 합니다

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메타데이터 관리

대다수의 비즈니스 인텔리전스 플랫폼은 메타데이터 기능을 제공한다고 주장하지만

실제로는 엔터프라이즈 전체 모델링 단계부터 시작하거나 메타데이터 기능 자체를

제공하지 않는 경우가 많습니다 Tableau는 IT 부서가 풍부한 메타데이터 계층을

제공하여 더 많은 가치를 이끌어 내고 비즈니스 사용자가 이를 수정 및 확장할 수 있도록

지원하는 혼합식 접근 방식을 지향하고 있습니다 이는 다시 말해 과도한 계층 모델링

없이도 메타데이터를 사용할 수 있다는 것을 의미합니다 Tableau는 대부분의 고객이

Tableau에서 메타데이터 계층을 제공한다는 사실을 모를 정도로 원할성 접근 용이성

투명성 측면에서 뛰어난 메타데이터를 제공하고 있습니다

추출

VizQL 모델

데이터 모델

연결

필터 집계 혼합 역할 테이블 계산

기본 의견설명 계산 별칭 사용자 생성 필드

서버 연결 특성 테이블 조인

그림 8 풍부하면서도 유연한 메타데이터를 구축할 수 있도록 지원하는 Tableau의 유연한 메타데이터 관리 시스템

Tableau의 메타데이터 시스템은 총 3층으로 구성되며 이 중 2개의 계층은 추상화 및

런타임 모델(VizQL 모델)로 구성됩니다 첫 번째 계층인 추상화 계층은 데이터 액세스

방식과 Tableau에서 사용할 데이터에 대한 정보를 저장하는 연결 계층입니다 여기에는

데이터베이스 테이블 뷰 열 조인 또는 데이터 액세스에 사용되는 맞춤 SQL의 특성이

포함됩니다

두 번째 계층은 데이터 모델 계층으로 필드를 수치 및 측정값으로 자동 지정합니다

큐브에 연결 시 큐브 내 메타데이터는 이 필드를 자동으로 읽습니다 관계형 데이터의

경우 Tableau는 지능적인 추론 기능을 활용하여 필드가 수치인지 아니면 측정값인지

파악합니다 데이터 모델은 데이터 집합이나 계산과 같이 사용자가 생성한 필드 또한

추적합니다 Tableau에서 데이터 원본으로 통칭하는 데이터 모델은 독립적으로

운영되며 연결 상태에서 이루어지는 변경사항이 적용되지 않습니다

세 번째 계층은 Tableau 고유의 계층인 VizQL 모델로 구성됩니다 사용자는 VizQL

모델을 사용하여 런타임 중에도 필드 역할 및 집계를 조정할 수 있습니다 예를 들어

사용자는 측정값을 수치로 변경한 다음 한 시나리오에서는 직원의 나이를 측정값으로

사용하여 직원의 평균 나이를 계산하고 다른 시나리오에서는 수치로 변경하여 직원이

연령대에 걸쳐 어떻게 분포되어 있는 확인할 수 있습니다 VizQL 모델을 사용하면 일반

데이터 모델에서는 정의하기 어려운 계산 및 비교 작업을 손쉽게 정의할 수 있습니다

17

Tableau는 추가적인 메타데이터 유연성 또한 제공합니다 사용자는 연결 또는 데이터

모델을 변경하지 않고도 서로 다른 데이터 원본의 데이터를 하나의 혼합 모델에 결합할

수 있습니다 또는 데이터 모델이 다른 데이터 모델의 영향을 받도록 설정할 수도 있으며

특정 연결을 여러 데이터 모델에 사용하거나 특정 데이터 모델을 여러 뷰에 사용하거나

대시보드에서 여러 개의 뷰를 사용할 수도 있습니다

메타데이터의 진정한 가치는 구성 요소를 공유하고 재사용할 수 있는 데 있습니다

사용자는 데이터 원본(연결 및 데이터 모델)을 Tableau Server에 게시하여 통합 문서와

연결할 수 있습니다 이는 다시 말해 마스터 데이터 원본이 데이터 원본을 사용하는 통합

문서에 전파된다는 것을 의미합니다 또한 다른 사용자가 특정 데이터 원본을 토대로

분석을 시작할 수 있으며 데이터 원본을 내보낸 다음 파일로 공유할 수도 있습니다

데이터 모델은 연결과 달리 계산을 재정의하는 등 변경해야 하는 범위가 더 넓으므로

명시적인 변경사항이 있을 때에는 Tableau Desktop에서 이를 변경해야 합니다 항목을

변경하면 Tableau Desktop은 변경사항을 통합 문서의 모든 시트에 자동으로 적용합니다

VizQL 모델은 특정 열의 멤버 이름을 변경하는 등 데이터베이스를 변경해도 아무런

영향이 없지만 Tableau Server는 뷰에 사용된 열을 삭제하거나 이 열의 이름을 변경할

경우 영향을 받습니다 표시되어야 하는 열이 표시되지 않는 경우 VizQL 모델은 이 열을

뷰에서 일시적으로 삭제합니다

모바일 배포

휴대기기를 도입하는 기업이 급격히 늘어나고 있습니다 비즈니스 인텔리전스의 궁극적인

목표는 결정이 내려지고 토론이 이루어지는 곳에서 비즈니스 인텔리전스를 활용할 수

있도록 하는 것입니다 사용자는 노트북 및 컴퓨터가 제공하는 환경을 휴대기기에서도

똑같이 활용할 수 있기를 기대하고 있으며 여기에는 비즈니스 인텔리전스 기능도 포함되어

있습니다

Tableau는 다른 Tableau 솔루션에서 제공하는 강력한 성능과 단순함을 모바일 비즈니스

인텔리전스 분야에서도 제공합니다 Tableau는 모바일 비즈니스 인텔리전스 분야에서

승인 한 번으로 모든 것을 해결할 수 있도록 하는 Author-once 접근 방식을 취하고

있습니다 이는 다시 말해 Tableau Server의 대시보드를 휴대기기뿐만 아니라 컴퓨터의

웹 브라우저에서도 자동으로 사용할 수 있다는 것을 의미합니다 Tableau가 자동으로

기기를 탐지하고 이에 따라 시각적인 결과물과 기능을 최적화하므로 맞춤 대시보드를

개발할 필요가 없으며 기본 iPad 앱 모바일 Safari 모바일 Chrome 및 Android 앱에는

터치에 최적화된 뷰가 표시됩니다

18

그림 9 iPad 및 Android 기기에서 기능 수정 및 게시

Tableau 모바일 앱은 Tableau Desktop 없이도 새로운 뷰를 확인하고 수정하고 만들

수 있는 기능을 제공합니다 사용자는 뷰에서 바로 필드와 필터를 추가하고 뷰 유형을

변경하고 기타 애드혹 분석 작업을 수행할 수 있습니다 수정이 완료되면 사용 권한이

있는 경우에 한해 원본 Tableau 통합 문서에 변경사항을 저장할 수 있습니다

Tableau 모바일 앱은 모든 Tableau Server에 연결이 가능하며 손가락 스크롤 손가락

모으기 및 확대와 같은 기본 터치 제어 기능을 그대로 제공합니다 뷰도 터치 기능이 사용

설정되어 있고 전체 터치 기능을 지원하도록 최적화되어 있으므로 필터 매개 변수 페이지

강조표시 및 끌어서 놓기 작성 작업을 손가락으로 제어할 수 있습니다 Tableau iPad 앱

및 Android 앱 사용자의 경우 터치에 최적화된 콘텐츠 검색 기능과 더불어 통합 문서를

검색하고 즐겨찾기 항목을 저장하고 최근 사용한 콘텐츠를 확인하는 기능 또한 제공됩니다

그림 10 휴대기기에서 사용할 수 있도록 터치 기능이 자동 사용 설정되는 Tableau 대시보드

휴대기기 보안은 많은 조직에게 핵심 우려사항입니다 Tableau Server는 데스크톱에

게재되든 휴대기기에 게재되든 관계없이 데이터 수준 및 사용자 수준 보안을 포함하여

모든 뷰에 동일한 보안을 적용합니다 데이터가 기기에 저장되지 않으므로 기기를

분실하거나 도난 당해도 데이터 보안이 위험에 노출될 가능성은 적습니다

19

배포 모델

Tableau는 데이터 인프라 사용자 부하 및 사용 프로필 기기 전략 그리고 목표에 따라

다양한 방식으로 구성할 수 있습니다 또한 Tableau Server는 개수에 관계 없이 컴퓨터와

클러스터링할 수 있습니다 일반적인 구성에 대한 몇 가지 예는 다음과 같습니다

단순 구성

대부분의 경우 단일 서버를 권장 최소 하드웨어 구성(8 CPU 코어 및 32GB의 주 메모리)

으로 구축하기만 해도 좋은 성능을 발휘할 수 있습니다 이러한 유형의 구성은 규모가 더 큰

배포 또는 부서 서버의 개념을 입증하는 데 유용합니다 Tableau는 각 주요 프로세스를 두

번씩 실행하는 것을 권장합니다 더 나은 가용성을 위해 8-코어 단일 서버에 Tableau Server

배포 시 Data Server 응용 프로그램 서버 VizQL Server 및 백그라운더를 구축하십시오

3-서버(24-코어) 클러스터

사용자 부하가 심한 환경의 경우 추가 서버를 클러스터링해야 합니다

3-서버 구성의 경우 주 서버가 게이트웨이 라이선스 및 검색과 같은 관리 서비스를

호스트하며 다른 2개의 작업 노드에는 VizQLServer 응용 프로그램 서버 백그라운더

리포지토리 및 추출 호스트와 Data Server가 구축됩니다 관리자는 추출 작업량 및

기타 특성에 맞춰 시스템에서 실행하는 프로세스의 수와 유형을 구성할 수 있습니다

HT

TP(S) 서

버

검색

라이선스

게이트웨이

기본 Tableau Server

HT

TP(S) 서

버

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

활성 데이터 엔진

활성 리포지토리

작업 서버 작업 서버

HT

TP(S) 서

버

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

대기 데이터 엔진

대기 리포지토리

그림 11 단순 3-서버 클러스터 구성

HT

TP(S) 서

버

검색 | 라이선스

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

활성 데이터 엔진

활성 리포지토리

기본 Tableau Server

20

5-서버(40-코어) 클러스터데이터 사용량과 사용자 부하가 높은 경우 이를 지원하기 위해 작업용 컴퓨터를 클러스터에 추가할 수 있습니다 데이터 추출을 사용하는 크기가 더 큰 클러스터의 경우 리포지토리와 추출 호스트를 한 컴퓨터에 구축하고 백그라운더를 다른 컴퓨터에 구축하여 VIzQL과 응용 프로그램 서버를 한 작업용 컴퓨터에 구축하는 것이 좋을 수 있습니다 워크로드 프로필에 따라 다른 서버 구성을 사용하시기 바랍니다

게이트웨이VizQL Server x2

응용 프로그램 서버 x2

Data Server x1백그라운더x3

리포지토리

추출 호스트x8

그림 12 데이터 추출이 많은 경우에 최적화된 5-서버 클러스터 구성

High Availability 클러스터Tableau의 High Availability 기능은 IT 조직이 SLA 요구 사항을 준수하고 중단 시간을 최소화할 수 있도록 도와줍니다 Tableau의 High Availability 솔루션은 리포지토리 및 데이터 엔진 구성 요소를 위한 자동 장애 조치 기능을 제공합니다 기본 노드는 게이트웨이 검색 라이선스 및 부하 분산 장치를 지원하며 2개의 추가 노드는 진행 중인 프로세스를 호스트합니다 네 번째 컴퓨터를 백업 기본으로 추가하면 시스템의 안정성을 더 높일 수 있습니다 외부 부하 분산 장치를 구성한 경우 게이트웨이 장애 조치가 자동으로 실행됩니다 이렇게 하면 원활한 장애 조치 기능을 확보하고 데이터 엔진의 워크로드를 개선하여 확장성을 높일 수 있습니다

자세한 내용은 High Availability 백서를 참조하십시오

가상 컴퓨터 또는 클라우드 기반 배포가상 컴퓨터나 클라우드 배포에서 Tableau Server를 구동하는 경우 확장성이나 성능 측면에서 특별히 고려해야 하는 사항은 없습니다 단 각 가상화 플랫폼은 가상 컴퓨터를 확장 가능하고 성능이 높은 토폴로지에 배포하는 데 충분한 관리 인프라를 제공한다는 점을 유념하시기 바랍니다 Tableau Server 가 적절한 컴퓨터 메모리 및 데이터 리소스에 액세스할 수 있도록 가상화 인프라 공급자의 우수 사례를 따르십시오 가상 컴퓨터는 Tableau Server에서 사용할 수 있는 코어의 개수를 가상으로 제한하거나 가상 컴퓨터 자체를 통한 재해 복구 기능을 제공하는 데 사용할 수 있습니다 클라우드에서 Tableau를 구동하는 경우 Tableau Server는 고정 IP 주소가 필요하다는 점을 유념하십시오

21

보안

더 많은 사용자가 더 많은 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 조직이 많아짐에 따라 정보

보안이 핵심적인 우려사항으로 부각되고 있습니다 Tableau Server는 다양하고 복잡한

요구 사항을 충족하면서도 쉽게 구현하고 사용할 수 있는 포괄적인 보안 솔루션을

제공합니다

또한 Tableau는 인증 권한 부여 데이터 보안 및 네트워크 보안을 관리하는

엔터프라이즈급 보안 기능을 제공하고 있습니다 이 두 기능은 조직 내부 환경이든 조직

외부의 인터넷이든 관계없이 광범위하고 다양한 사용자 기반의 요구 사항을 충족할

수 있는 총체적인 솔루션을 제공합니다 Tableau Server는 금융 서비스 정부 및 의료

부문의 엄격한 보안 요구 사항을 모두 통과한 바 있습니다

인증 ndash 액세스 보안

보안의 첫 번째 단계는 바로 사용자의 ID를 구축하는 것입니다 ID는 무단 액세스를

방지하고 각 사용자의 환경을 개별 설정하기 위해 구축됩니다 이 단계는 일반적으로

인증으로 불립니다 인증을 다음 섹션인 권한 부여 - 개체 보안과 홍동하지 마시기

바랍니다

Tableau Server는 몇 가지 유형의 인증을 지원합니다

bull Microsoft Active Directory(SSPINTLM 및 Kerberos)

bull Tableau Server 사용자를 인증하기 위해 IdP(외부 ID 공급자)를 활용하는 SAML

bull 신뢰할 수 있는 인증 Tableau Server와 한 개 이상의 웹 서버 간의 관계를 신뢰할

수 있음

bull 일부 클라우드 기반 서비스 공급자에 대한 OAuth

bull Tableau Server에서 관리하는 기본 인증

Tableau는 관리자가 구성할 수 있는 자동 로그인 시간 제한 기능을 제공합니다

22

SAML 인증

SAML은 Tableau Server가 이미 구입한 ID 관리 제품군을 활용할 수 있도록 하는 표준

기반 인증 프로토콜 메커니즘입니다 SAML을 사용하면 기존 ID 공급자가 직접 사용자를

인증하므로 사용자가 이미 동일한 IdP를 사용하여 다른 엔터프라이즈 응용 프로그램에

로그인한 경우 Tableau Server에서 또 다시 로그인 프로세스를 거칠 필요가 없습니다

OAuth 인증

클라우드 기반 솔루션을 사용 및 활용하기 시작하는 기업이 늘어남에 따라 클라우드

리소스에 원활하고 안전하게 액세스하는 방법의 중요성도 높아지고 있습니다 일부

클라우드 기반 데이터 원본의 경우 민감한 데이터베이스 자격 증명을 Tableau Server에

저장하는 대신 제한된 목적에 한하여 Tableau와 데이터 원본 공급자 간에 신뢰 관계를

구축하는 방법을 활용할 수 있습니다 이 신뢰 관계를 통해 사용자는 데이터에 액세스할

수 있게 되며 자격 증명은 데이터 원본 공급자에 의해 안전하게 보관됩니다

Tableau는 OAuth 20 공개-권한 부여 표준에 명시된 대로 이와 같은 보호 연결 방식을

활용하고 있습니다 OAuth 연결은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다

1 보안 민감한 데이터베이스 자격 증명이 Tableau Server에 공개되거나 저장되지

않으며 액세스 토큰을 Tableau만 사용할 수 있습니다

2 편이성 데이터 원본 ID 및 암호를 여러 군데에 삽입할 필요 없이 특정 데이터

공급자에 액세스하는 게시된 모든 통합 문서 및 데이터 원본에 대해 이 데이터

공급자를 대상으로 제공된 토큰을 사용할 수 있습니다

Tableau Server의 OAuth 인증은 Google BigQuery Google 웹 로그 분석 및

Salesforcecom 데이터 원본에서 사용할 수 있습니다

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인증(역할 및 사용 권한) - 개체 보안

권한 부여는 사용자가 인증된 후 이 사용자가 액세스하고 수행할 수 있는 항목을 정하는

것을 말합니다 권한 부여는 다음 항목을 통해 처리됩니다

1 역할 및 사용 권한

2 라이선스 및 사용자 권한

Tableau에서 역할은 사용자 및 그룹이 게시된 콘텐츠 및 프로젝트와 상호작용하는 방식을

관리하기 위해 콘텐츠에 적용되는 사용 권한의 집합을 의미합니다 데이터 원본 통합 문서

및 뷰와 같이 게시된 콘텐츠는 뷰 만들기 수정 및 삭제와 같은 일반적인 사용 권한 작업을

통해 관리할 수 있습니다 또한 관리자는 금융 사용자와 같은 그룹을 만들어 사용 권한을

더 쉽게 관리할 수 있습니다 프로젝트는 각 프로젝트에 게시된 모든 통합 문서 및 뷰에

대한 기본 사용 권한을 제어합니다 프로젝트는 여러 외부 당사자(다중 테넌트)에 대한

지원이 필요한 단일 서버에서도 사용할 수 있습니다

역할은 기본 사용 권한 구조를 제공하여 사용자를 구분합니다 예를 들어 사용자에게 특정

뷰에 대한 인터액터 권한을 부여하되 이 권한을 일부 콘텐츠로 제한할 수 있습니다 뷰어

역할이 부여된 사용자는 특정 뷰를 볼 수 있지만 뷰를 변경할 수 있는 권한은 없습니다

개체 보안 관리에 활용할 수 있는 매개 변수가 포함된 맞춤 설정은 총 20개가 넘습니다

참고로 이 역할 기반 사용 권한으로는 뷰에 표시되는 데이터를 제어할 수 없습니다

데이터 ndash 데이터 보안

규제 요구 사항을 충족해야 하거나 콘텐츠를 외부에 전달하는 조직을 중심으로 데이터

보안의 중요성이 더욱 강조되고 있습니다 Tableau는 다음 세 가지 방법을 통해 조직이

데이터 보안 요구 사항을 충족하는 데 필요한 유연성을 제공하고 있습니다 바로

데이터베이스에서 단독으로 보안 기능을 구현하거나 Tableau에서 단독으로 보안 기능을

구현하거나 Tableau Server의 사용자 정보에 해당하는 데이터 요소를 데이터베이스에

보관하는 혼합 방식을 만드는 것입니다

Tableau Server에 로그인 시 사용자는 데이터베이스에 로그인하는 것이 아닙니다 이는

다시 말해 데이터베이스에 보안 기능을 구현한 경우 Tableau Server 사용자가 뷰를

확인하려면 데이터베이스에 로그인하기 위한 자격 증명 또한 보유해야 한다는 것을

의미합니다 이 로그인 자격 증명은 뷰를 게시할 때 자격 증명을 삽입하거나 특정 사용자

자격 증명을 요구하는 방식으로 Windows 통합 보안(NT 인증)을 통해 전달할 수 있습니다

Tableau는 사용자 이름 그룹 또는 현재 사용자의 기타 특성을 통해 행 수준의 데이터

보안 기능을 활용할 수 있게 해주는 사용자 필터 기능 또한 제공합니다 사용자 필터는

모든 쿼리에 where 절을 추가하여 데이터를 제한하며 모든 데이터 원본에서 사용할

수 있습니다

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네트워크 ndash 전송 보안

대다수 내부 배포의 경우 전체 네트워크에 액세스하는 것을 방지하면 네트워크를

안전하게 지킬 수 있습니다 하지만 이 경우에도 네트워크 전반에 걸쳐 자격 증명을

안전하게 전송하는 것은 매우 중요합니다 외부 배포의 경우 전송 보안은 민감한 데이터

및 자격 증명을 보호하고 Tableau Server가 악용되는 것을 방지하는 데 핵심적인

역할을 담당합니다

Tableau Server에는 다음 세 개지 기본 인터페이스가 있습니다 참고로 Tableau는

암호를 저장하고 전송하는 것과 관련하여 모든 레이어 및 인터페이스에 걸쳐 특별히

주의를 기울이고 있다는 점을 유념해 주시기 바랍니다

bull 클라이언트-Tableau Server 인터페이스는 표준 HTTP 요청 및 응답을 담당하도록

기본 설정되어 있지만 고객이 제공한 보안 인증서를 사용하면 HTTPS(SSL)용으로

구성할 수 있습니다

bull Tableau Server-데이터베이스는 가능한 경우 기본 드라이버를 사용하며 기본

드라이버를 사용할 수 없는 경우 일반 ODBC 어댑터를 사용합니다

bull Tableau Server 구성 요소 간의 보안 통신은 분산된 배포에 한해서만 사용할 수

있으며 각 서버가 클러스터 내 다른 서버로부터 유효한 요청만 수신할 수 있도록

엄격한 신뢰 모델을 사용합니다

네트워크 전송을 보호하는 것 외에도 모든 사용자 암호 및 자격 증명은 대기 및 전송 시

암호화되며 암호는 일반 텍스트로 저장되지 않습니다 모든 고객은 대기 중인 사용자

데이터를 안전하게 암호화할 수 있도록 고유의 전달 구를 만들어 비공개 키를 맞춤

설정할 수 있습니다

Tableau Server는 위 네트워크 인터페이스 보안 기능 외에도 별도의 추가 안전 장치를

제공합니다 SSL을 사용하지 않을 때에도 다양한 암호화 기술을 사용하여 브라우저에서

서버 계층 리포지토리를 오고가는 데이터를 보호할 수 있습니다 Tableau Server에는

스푸핑 하이재킹 및 SQL 삽입 공격을 방지하며 새로운 위협을 적극적으로 테스트하고

이에 대응할 수 있는 다양한 보안 메커니즘이 내장되어 있습니다

25

확장성

Tableau Server는 최대 규모의 기업과 수만에 달하는 사용자를 지원할 수 있을 정도로

뛰어난 확장성을 자랑합니다 Tableau를 광범위하게 배포한 기업으로는 General

Motors Wells Fargo Bank of America eBay Facebook 및 Cisco 등이 있습니다

일례로 대형 부동상 기업인 Ray White는 Tableau를 통해 10000명에 달하는 부동상

중개인에게 보고서를 제공하고 있습니다

Tableau는 무료 온라인 공개 데이터 비주얼리제이션 서비스인 Tableau Public를

제공하기 위해 2009년부터 Tableau 데이터 센터에서 Tableau Server를 최대 규모로

확장하여 구동하고 있습니다 Tableau Public은 단독 노출로 게제된 횟수만 2억 건을

초과하며 지속적으로 성장하고 있습니다

2013년 여름에 출시된 Tableau Online은 Tableau에서 호스트하는 클라우드

분석 솔루션으로 Tableau Server와 동일한 엔터프라이즈급 아키텍처를 기반으로

구축되었습니다 현재 Tableau Online은 1000명이 넘는 고객에게 서비스를 제공하고

있습니다

그림 14 Tableau Public에 인프라를 제공하고자 높은 작업량을 감당할 수 있도록 확장된 Tableau Server

모든 환경은 고유하며 성능을 저해할 수 있는 요소는 매우 다양합니다 Tableau 배포의

확장성에 영향을 미치는 요소로는 다음을 들 수 있습니다

bull 하드웨어 고려 사항 서버 유형 디스크 속도 메모리 양 프로세서 속도 및

프로세스의 개수

bull 아키텍처 서버의 개수 아키텍처 설계 네트워크 속도트래픽 데이터 원본 유형

및 위치

bull 사용 방식 사용자 동시 접속 활동 상호작용 및 캐시 설정

bull 통합 문서 설계 뷰의 개수와 복잡도 혼합 및 계산의 사용 여부

bull 소프트웨어 구성 Tableau Server의 구성 설정

bull 데이터 데이터 구조 볼륨 집계 구체화 및 데이터베이스 성능

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확장성 성능 결과

Tableau의 주기 성능 방법론 및 내부 벤치마크 테스트에 따르면 복잡한 워크로드의

경우 Tableau Server가 거의 선형에 가깝게 확장되는 것을 증명할 수 있습니다 경험

법칙에 따르면 꼼꼼하게 설계된 보고서의 경우 Tableau Server에서 8코어 당 100명의

동시 접속 사용자를 지원할 수 있습니다

Tableau에서 진행한 테스트 및 시스템의 동시 접속 사용자 비율이 10로 추정된다는 고객

사용 예상치를 바탕으로 Tableau는 Tableau Server가 16코어의 단일 노드 클러스터로

1900명의 전체 사용자를 지원하는 수준에서 64코어 전반에 걸쳐 4-노드 클러스터로 5540

명의 전체 사용자를 지원하는 수준으로 확장할 수 있다는 것을 증명한 바 있습니다 이

결과는 사용자의 40가 상호작용을 하는 일반적인 워크로드 믹스에 해당됩니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 190 19002 노드 270 27003 노드 436 43604 노드 554 5540

사용자의 100가 보고서와 상호작용을 하는 활동이 더 많은 워크로드의 경우 동시

접속 사용자 비율이 10라 가정할 때 Tableau Server는 16코어 단일 기본 클러스터를

기준으로 최소 1190명의 전체 사용자에서 기본 클러스터와 64코어 3-노드 작업용

클러스터의 조합을 기준으로 최대 3470명의 전체 사용자를 지원할 수 있습니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 119 11902 노드 206 20603 노드 269 26904 노드 347 3470

Tableau는 Tableau Server의 확장성 테스트를 정기적으로 실시하고 있습니다 가장

최근의 확장성 테스트 결과를 확인하려면 Tableau 고객 담당자에게 문의하십시오

서버 및 프로세스 구성과 관련된 추가 Tableau Server 온라인 도움말 및 자습서 링크를

확인하려면 이 문서의 끝에 있는 참고자료 섹션을 확인하십시오

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성능

특정 보고서의 성능은 다양한 요소에 따라 좌우됩니다 기존 비즈니스 인텔리전스 보고서

개발 프로세스의 경우 일반적으로 개발팀에서 보고서의 구조를 구축하고 레이아웃 쿼리

및 뷰를 최적화하여 특정 성능 임계값을 산출하는 데 몇 주가 걸리곤 했습니다

쿼리를 사전 정의하고 최적화하는 기존 접근 방식과 달리 Tableau는 고유의 VizQL 기술을

통해 보고서 생성에 설명이 가능하고 신속하며 반복적인 접근 방식을 적용합니다 Tableau

는 사용자가 답을 얻으려는 질문을 바탕으로 사용자를 대신하여 최적화된 쿼리를 필요한

만큼 다시 생성하거나 쿼리를 다시 실행합니다

모든 서버 환경은 고유하며 성능에 영향을 미치는 다양한 변수가 있습니다 이러한

변수로는 다음을 들 수 있습니다

bull 디스크 속도 메모리 코어와 같은 하드웨어 세부정보 및 배포에 사용하는 서버의 개수

bull 네트워크 트래픽

bull 통합 문서의 복잡도 동시 접속 사용자의 활동 및 데이터 캐싱과 같은 사용 요소

bull 각 서버 프로세스에서 구동 중인 프로세스의 수와 같은 Tableau Server 구성 설정

데이터 볼륨 데이터베이스 유형 및 데이터베이스 구성과 같은 데이터 고려사항

64-비트 Tableau Server

규모가 큰 생산 배포에서 최상의 성능을 발휘하려면 64-비트 운영체제를 배포하고

Tableau Server 64-비트 버전을 설치하는 것이 좋습니다 64비트 환경에서 Tableau는

32비트 아키텍처에서 허용하는 것보다 훨씬 많은 메모리를 사용할 수 있습니다 8코어

컴퓨터의 경우 32GB 또는 RAM을 사용하는 것이 최소 권장 하드웨어 사양이지만 RAM

을 추가로 구입할 수 있는 경우 실제로는 경험 법칙에 따라 뛰어난 성능을 발휘할 수

있도록 컴퓨터에 코어 당 8GB를 설치하는 것이 좋습니다

28

성능 기록기로 셀프 서비스 성능 심사

성능에 영향을 미치는 다양한 변수를 감안하면 관리자 및 사용자를 지원하는 Tableau

Server 관리 도구 중 하나인 Tableau 성능 기록기를 사용하는 것이 좋습니다 서버

또는 통합 문서의 성능 문제를 진단하는 것은 어려운 일입니다 대부분의 경우 통합

문서는 대부분 사용자의 조인 방식 통합 문서에 끌어다 놓은 필드 통합 문서의 데이터

바인딩과 같은 요소에 의해 성능이 저하됩니다 Tableau 성능 기록기를 사용하면 서버

관리자를 통해서든 데스크톱 웹 브라우저 또는 휴대기기 사용자를 통해서든 성능

메트릭을 수집하여 통합 문서의 성능을 프로파일링할 수 있습니다

그림 15 Tableau 성능 기록기 요약

성능 기록기는 통합 문서 데이터 연결 및 쿼리의 성능 문제를 신속하게 파악하는 데

도움이 됩니다 예를 들어 기록기는 데이터 원본에 연결하거나 쿼리를 실행하거나

비주얼리제이션을 만드는 데 걸린 시간을 기록합니다 이렇게 하면 시스템에 내장된

관리자 및 최종 사용자 도구를 통해 통합 문서 설계의 문제를 파악할 수 있습니다

사용자 대응 속도를 높여주는 최적화된 데이터 추출 기능

Tableau의 데이터 추출 기능은 원래 데이터 파일의 크기와 비교하여 차지하는 공간이

상대적으로 적은 데이터 파일을 생성합니다 Tableau는 특히 텍스트 값이 포함된 데이터의

파일 크기를 줄이는 데 최적화된 압축 기술을 활용합니다 이 기술은 쿼리 계산 필터링뿐만

아니라 궁극적으로는 렌더링을 수행할 때 높은 성능을 발휘할 수 있도록 해줍니다

또한 보고서에서 사용하지 않는 필드를 숨겨 데이터 추출을 최적화하면 데이터 추출이

최적화됨에 따라 성능도 향상됩니다

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안전한 공유 세션을 통해 워크로드 절감

보고서를 읽는 사람이 주로 사용자뿐인 경우 Tableau는 적절한 사용 권한을 충족하는지

여부를 확인한 후 이 데이터를 모든 사용자와 안전하게 공유합니다 이렇게 하면 읽기 전용

데이터에 대한 응답 시간을 개선하고 서버의 워크로드를 최소화하고 사용자의 확장성을

제고할 수 있습니다 이와 같은 동적 프로세스를 활용하면 환경을 안전하게 유지하는 것과

동시에 요청에 따른 세션 확장을 한층 더 개선할 수 있습니다

실시간 데이터 상호작용을 가능하게 하는 로컬 렌더링

웹 및 모바일 작성 기능은 사용자의 컴퓨터 또는 기기에서 데이터를 렌더링하는 HTML5

기능을 활용합니다 이때 보고서나 Viz를 실행하기 위해 ActiveX Java 또는 Flash를

설치할 필요는 없으며 브라우저가 뷰를 렌더링하므로 서버와 데이터를 주고받는 횟수도

줄어듭니다 또 서버의 부하가 감소함에 따라 서버의 확장성이 개선되며 궁극적으로는

렌더링을 1초 미만 내로 제공할 수 있어 사용자가 자료를 더 쉽게 통찰할 수 있습니다

최적화된 뷰를 지원하는 대시보드 렌더링

대시보드의 뷰가 독립된 데이터 원본을 사용하는 경우 Tableau는 쿼리가 완료될 때마다

뷰를 로드하여 대시보드의 로드 시간을 최소화합니다 또 쿼리가 반환되면 Tableau

는 비주얼리제이션이 즉각적으로 렌더링될 수 있도록 데이터 레이아웃 및 기타 계산을

최적화합니다 물론 쿼리의 복잡도나 컴퓨터의 리소스가 원활하게 활용되지 못하는

경우와 같이 그 외에도 다양한 요소가 성능에 영향을 미칠 수 있습니다

시스템 관리

시스템 거버넌스 프로세스 및 Tableau Server 관리자의 역할은 대부분 다른 응용

프로그램과 유사합니다 단 Tableau Server의 경우 관리자에게 시스템 또는 콘텐츠

관리자 역할을 부여할 수 있습니다 시스템 관리자는 Tableau Server 내 모든

소프트웨어 및 기능에 액세스할 수 있는 권한을 보유합니다 시스템 관리자는 선택한

사용자에게 지정된 그룹의 사용자 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결을 관리하는

콘텐츠 관리자의 역할을 부여할 수 있습니다 이렇게 하면 각 그룹은 각자의 요구 사항에

따라 그룹을 더 효율적으로 관리할 수 있습니다

관리자가 담당해야 하는 핵심 영역은 다음과 같습니다

bull 소프트웨어 설치

bull 소프트웨어 업그레이드

bull 성능 서버 활용도 시스템 튜닝 모니터링

bull 보안 백업 복원 및 변경사항 관리를 지원하는 프로세스

bull 사용자 그룹 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결 관리

30

Tableau는 매우 뛰어난 유연성을 자랑하고 수만명에 달하는 사용자를 지원할 수 있지만

서버 관리자의 작업을 처리하는 데에는 많은 시간이 걸리지 않습니다 실제로 초기

설정 후 대부분의 조직은 Tableau Server 관리에 시간을 거의 할애하지 않습니다

서버 관리에 소요되는 시간은 사용자 수 사용자 변경 빈도 및 관리자가 사용자 지원을

제공하는지 여부에 따라 달라집니다

결론

Tableau Server는 IT 담당자 및 관리자의 보안 확장성 및 아키텍처 요구 사항을

충족하는 강력한 인프라를 제공하며 비즈니스 규모에 맞춰 확장할 수 있는 유연한 배포

옵션 또한 제공합니다 Tableau Server를 사용하면 다양한 데이터베이스 및 인메모리

분석에 라이브 연결하여 데이터 아키텍처를 더 쉽게 결정할 수 있습니다 무엇보다

Tableau Server를 사용하면 IT 관리자가 대시보드를 만들거나 업데이트 주기를 관리할

필요가 없어 전략적인 IT 작업에만 집중할 수 있도록 해줍니다

Tableau는 오늘날의 비즈니스가 요구하는 셀프 서비스가 가능하고 신속하고 빠르며

실제로 기업에서 바로 사용할 수 있는 비즈니스 분석 솔루션을 제공합니다

참고자료

이 백서의 주제와 관련된 더욱 자세한 내용은 다음을 참조하세요

온라인 도움말 Tableau Server 관리자 가이드

온라인 도움말 Tableau Server 컴퓨터 및 프로세스 구성 가이드

기술 자료 Tableau Server 성능 모니터링

기술 자료 Tableau Server 성능 최적화

백서 Rapid-Fire 비즈니스 인텔리전스

백서 Tableau Server 보안 버전 8

백서 인메모리 또는 실제 데이터 중 무엇을 선택해야 하나요

백서 Tableau 메타데이터 모델

백서 Tableau Server의 확장성 설명

백서 클라우드에서의 Tableau Online 보안

Tableau Drive ndash 분석 문화를 확장하는 방법

Gartner Tableau를 2014 Magic Quadrant의 리더로 선정

12

Tableau는 이러한 경우를 위해 시작 쿼리의 데이터를 가져와 사용자의 로컬 컴퓨터에

저장하는 추출 기능을 제공하고 있습니다 추출된 데이터는 고도로 압축되었으며

데이터를 신속하게 가져올 수 있는 구조로 구성된 Tableau의 열 형식 데이터베이스에

저장됩니다 데이터는 다차원 데이터베이스(큐브)를 제외한 모든 데이터베이스

유형에서 추출할 수 있습니다

Tableau 데이터 추출을 활용하면 데이터베이스에 쿼리를 다시 보내는 시간을 줄여

사용자 경험을 크게 개선할 수 있습니다 또한 궁극적으로는 데이터 추출을 통해

데이터베이스 서버에서 중복되는 쿼리 트래픽을 줄일 수도 있습니다 데이터 추출은

업무 시간 쿼리를 처리할 수 있는 리소스가 없으며 작업량이 많은 트랜잭션 시스템에

매우 효과적인 솔루션입니다 추출된 데이터는 매일 밤 새로 고침할 수 있으며 업무 시간

중에는 오프라인으로 사용할 수 있습니다 데이터에 오프라인으로 액세스하는 기능은

출장 중이거나 네트워크에 연결할 수 없는 사용자에게 매우 유용합니다

추출된 데이터는 고정된 개수의 기록 전체 기록의 특정 백분율 또는 데이터 필터링에

기초하여 데이터의 하위 집합을 구성할 수도 있습니다 뿐만 아니라 데이터 엔진은

기존에 추출한 데이터를 새 데이터로 업데이트하는 증분 추출 또한 수행할 수 있습니다

추출된 데이터의 하위 집합은 개발 시간을 단축하는 데 도움이 됩니다 개발자의 경우

크기가 작은 데이터 하위 집합을 활용하여 시각 응용 프로그램을 구축하면 변경사항이

있을 때마다 쿼리에 대한 응답이 올 때까지 기다릴 필요가 없습니다

데이터 추출은 패키지 통합 문서를 공유할 때에도 필요합니다 Tableau의 패키지 통합

문서(twbx 파일 유형)에는 패키지 통합 문서를 휴대하고 다른 Tableau 사용자와 공유할

수 있도록 만드는 데 사용된 모든 데이터가 포함되어 있습니다 패키지 통합 문서는

Tableau Server의 보안 절차를 거칠 필요가 없으며 정적 데이터만으로도 상호작용이

가능한 환경을 제공하는 Tableau Reader를 통해서도 공유할 수 있습니다

사용자가 추출 데이터를 사용하여 통합 문서를 게시하면 여기에 사용된 추출 데이터도

게시되며 이후 통합 문서와의 상호작용을 진행할 때에는 실제 데이터를 요청하는

대신 추출된 데이터가 사용됩니다 참고로 원하는 경우 추출 데이터 자동 새로 고침을

요청하도록 통합 문서를 설정할 수 있습니다

마지막으로 데이터 추출 작업은 임시 디스크 공간을 많이 차지할 수 있다는 점을

유념하십시오 이에 대한 예로는 팩트 테이블이 매우 길고 수치가 매우 많으며 각

차원마다 매우 긴 설명 필드가 있는 별모양 스키마를 들 수 있습니다

13

데이터 거버넌스 Tableau Data Server

올바른 데이터를 조직 내에서 이 데이터가 필요한 사람에게 적시에 전달하는 것은 IT

조직에게 매우 중요한 일입니다 많은 사용자가 엄격한 IT 거버넌스 정책에도 불구하고

신속한 분석을 위해 중요한 분석 문서를 자신의 데스크톱에 저장하거나 클라우드를

활용하곤 합니다 셀프 서비스 환경에서 데이터 거버넌스는 보안을 유지하면서도

사용자가 원하는 답을 찾을 수 있도록 지원해야 합니다

Tableau Server의 구성 요소인 Tableau Data Server는 Tableau 데이터 추출을 공유하고

중앙집중식으로 관리하고 공유 프록시 데이터베이스에 연결할 수 있도록 지원합니다

Tableau Data Server는 IT 부서로 하여금 완벽하게 측정 및 관리되었으며 데이터

거버넌스를 준수하는 데이터 원본을 Tableau Server 사용자에게 제공하고 추출된 데이터가

중복되거나 통합 문서 간 데이터 연결이 중복되는 경우는 방지할 수 있도록 해줍니다 이는

다시 말해 조직이 다음을 중앙집중식으로 관리할 수 있다는 것을 의미합니다

bull 데이터 연결 및 조인

bull 계산된 필드(예 수익의 기본적인 정의)

bull 필드에 대한 정의

bull 집합 및 그룹

bull 사용자 필터

뿐만 아니라 사용자는 새로운 데이터를 혼합하거나 새 정의를 만들어 데이터 모델을

확장하고 새로 정의된 데이터 모델을 생산 과정에 신속하게 전달함으로써 셀프 서비스

환경과 유연성을 확보할 수 있습니다 이렇게 하면 중앙집중식으로 관리되는 데이터는

변경되지 않지만 사용자는 유연성을 유지할 수 있게 됩니다

데이터 원본은 다음 두 가지 유형으로 게시할 수 있습니다

1 Tableau 데이터 추출 사용자가 게시된 추출 데이터에 직접 연결할 수 있습니다 핵심

시스템의 부하를 줄이고 사용자에게 신속한 셀프 서비스 분석 기능을 제공하려는

조직의 경우 이 접근 방식을 선택하는 것이 좋습니다 중앙집중식 데이터 추출은

조직에 서로 단절된 데이터 사일로가 늘어나는 것 또한 방지해 줍니다 추출 데이터를

게시할 때마다 한번씩 데이터를 새로 고치도록 예약하면 조직 내 모든 사용자가 공유

데이터 및 정의를 변경하지 않아도 최신 상태의 데이터를 사용할 수 있습니다

2 공유 프록시 연결 프록시 데이터베이스 연결을 통해 사용자가 실제 데이터에 직접

연결할 수 있습니다 이는 다시 말해 각 사용자가 별도의 연결을 설정할 필요가

없어 데이터 작업을 더욱 손쉽게 시작할 수 있다는 것을 의미합니다 데이터베이스

드라이버를 설치할 필요도 없으므로 IT 부서가 드라이버를 배포하고 업데이트해야

하는 부담도 줄어듭니다

Tableau 데이터 추출

실제 데이터 연결

데이터 원본

데이터 원본

중앙집중식 추출Tableau Data Server를 사용하면 데이터 및 메타데이터를 모두 포함한 데이터 추출을 관리할 수 있습니다

공유 프록시 연결Tableau Data Server는 실시간 프록시 연결 또한 지원합니다

그림 4와 5 Tableau는 실제 데이터 연결 및 추출을 중앙집중식으로 관리할 수 있도록 지원합니다

14

보고 거버넌스

데이터 및 정보가 지속적으로 늘어남에 따라 정보 거버넌스의 중요성도 높아지고 있습니다

사용자가 허용된 정보에만 액세스할 수 있도록 하는 것은 매우 중요한 일입니다

Tableau의 보고 거버넌스는 다음 두 가지 방법을 통해 관리할 수 있습니다 사이트 또는

프로젝트를 통해

Tableau Server는 데이터를 격리하고 다중 테넌트를 지원하는 즉시 활용 가능한 배포

방식을 사용합니다 서버에는 한 개 이상의 사이트가 있을 수 있고 사이트에는 한 개

이상의 프로젝트가 있을 수 있으며 프로젝트에는 한 개 이상의 통합 문서가 있을 수

있습니다 Tableau Server를 사용하면 이와 같은 프로젝트 및 통합 문서를 Tableau에서

사용할 수 있도록 관리하고 모니터링할 수 있습니다 이때 사이트는 Tableau Server의

테넌트가 되며 Tableau Server는 두 사이트 간의 데이터를 격리합니다

이는 다시 말해 다른 사이트에 쿼리를 보낼 수 없음에 따라 사이트 간의 데이터를 격리하는

방벽이 생긴다는 것을 의미합니다 이 프로세스는 뷰 간에 차이니즈 월(Chinese Wall)

로도 불리는 격리 장치를 만듭니다

데이터를 완전히 격리하려는 경우 가장 좋은 방법은 사이트를 만들고 이 사이트에

프로젝트를 만든 다음 프로젝트 및 통합 문서의 사용 권한을 관리하여 액세스를

제어하는 것입니다

사이트를 한 개만 사용하는 경우 여러 개의 프로젝트를 만들 수도 있습니다 프로젝트는

뷰를 격리할 뿐만 아니라 사용 권한이 있는 뷰만 볼 수 있도록 개별 사용자를 제한합니다

그림 6 보고 거버넌스를 간편하게 처리할 수 있도록 도와주는 Tableau 콘텐츠 관리 인터페이스

많은 조직이 판매부와 같이 사업부별로 프로젝트를 만들거나 금융과 같이 논리적인

비즈니스 기능별로 프로젝트를 만드는 방법을 사용합니다 프로젝트를 만들면 사용자

또는 사용자 그룹을 프로젝트와 연결할 수 있으며 프로젝트와 연결되지 않은 사용자는

이 프로젝트의 뷰를 볼 수 없습니다

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사용자에게 더 많은 구독 제어 권한 제공

구독 기능을 사용하면 관심 있는 콘텐츠를 구독하여 일정에 따라 관련 콘텐츠가 자신의

이메일 받은 편지함에 전송되도록 할 수 있습니다 사용자는 클릭 한 번으로 워크시트

또는 통합 문서를 구독하고 이를 관리할 수 있습니다

그림 7 구독 사용자 인터페이스

변경사항 관리

Tableau는 통합 문서에서 변경사항을 관리할 수 있는 몇 가지 옵션을 제공합니다 변경사항

관리 도구가 이미 있는 조직의 경우 Tableau 통합 문서에서 변경사항을 추적할 때 기존

변경사항 관리 도구를 사용해 주시기 바랍니다 변경사항 관리 도구가 없는 조직의 경우

네트워크에 사용자 폴더를 만들거나 백업 서버에서 별도로 저장되는 야간 백업을 수행하여

수동 변경사항 관리 프로세스를 설정하십시오 위에 언급된 폴더 및 백업은 필요에 따라

복원할 수 있습니다

여느 개발 프로세스와 마찬가지로 작업을 개발 단계에서 생산 단계로 전환하는 과정을

진행할 때에는 테스트 및 승인이 포함된 엄격한 지침을 준수해야 합니다 생산 단계로

전환할 때 사용할 수 있는 가장 간편하고 좋은 방법은 각 생산 프로젝트와 동일한 준비

영역 프로젝트를 만드는 것입니다 준비 프로젝트는 개발 서버 또는 생산 서버에서

직접 설정할 수 있습니다 준비 프로젝트 단계에서 사용자는 새로운 작업을 적절한

준비 영역에 게시하고 인증 및 생산 단계로의 전환을 담당하는 팀에게 후속 조치를

요청합니다 개발 단계에서 Tableau 뷰에 사용된 데이터 원본이 생산 단계에 사용된

데이터 원본과 다를 경우 연결 정보를 변경해야 합니다

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메타데이터 관리

대다수의 비즈니스 인텔리전스 플랫폼은 메타데이터 기능을 제공한다고 주장하지만

실제로는 엔터프라이즈 전체 모델링 단계부터 시작하거나 메타데이터 기능 자체를

제공하지 않는 경우가 많습니다 Tableau는 IT 부서가 풍부한 메타데이터 계층을

제공하여 더 많은 가치를 이끌어 내고 비즈니스 사용자가 이를 수정 및 확장할 수 있도록

지원하는 혼합식 접근 방식을 지향하고 있습니다 이는 다시 말해 과도한 계층 모델링

없이도 메타데이터를 사용할 수 있다는 것을 의미합니다 Tableau는 대부분의 고객이

Tableau에서 메타데이터 계층을 제공한다는 사실을 모를 정도로 원할성 접근 용이성

투명성 측면에서 뛰어난 메타데이터를 제공하고 있습니다

추출

VizQL 모델

데이터 모델

연결

필터 집계 혼합 역할 테이블 계산

기본 의견설명 계산 별칭 사용자 생성 필드

서버 연결 특성 테이블 조인

그림 8 풍부하면서도 유연한 메타데이터를 구축할 수 있도록 지원하는 Tableau의 유연한 메타데이터 관리 시스템

Tableau의 메타데이터 시스템은 총 3층으로 구성되며 이 중 2개의 계층은 추상화 및

런타임 모델(VizQL 모델)로 구성됩니다 첫 번째 계층인 추상화 계층은 데이터 액세스

방식과 Tableau에서 사용할 데이터에 대한 정보를 저장하는 연결 계층입니다 여기에는

데이터베이스 테이블 뷰 열 조인 또는 데이터 액세스에 사용되는 맞춤 SQL의 특성이

포함됩니다

두 번째 계층은 데이터 모델 계층으로 필드를 수치 및 측정값으로 자동 지정합니다

큐브에 연결 시 큐브 내 메타데이터는 이 필드를 자동으로 읽습니다 관계형 데이터의

경우 Tableau는 지능적인 추론 기능을 활용하여 필드가 수치인지 아니면 측정값인지

파악합니다 데이터 모델은 데이터 집합이나 계산과 같이 사용자가 생성한 필드 또한

추적합니다 Tableau에서 데이터 원본으로 통칭하는 데이터 모델은 독립적으로

운영되며 연결 상태에서 이루어지는 변경사항이 적용되지 않습니다

세 번째 계층은 Tableau 고유의 계층인 VizQL 모델로 구성됩니다 사용자는 VizQL

모델을 사용하여 런타임 중에도 필드 역할 및 집계를 조정할 수 있습니다 예를 들어

사용자는 측정값을 수치로 변경한 다음 한 시나리오에서는 직원의 나이를 측정값으로

사용하여 직원의 평균 나이를 계산하고 다른 시나리오에서는 수치로 변경하여 직원이

연령대에 걸쳐 어떻게 분포되어 있는 확인할 수 있습니다 VizQL 모델을 사용하면 일반

데이터 모델에서는 정의하기 어려운 계산 및 비교 작업을 손쉽게 정의할 수 있습니다

17

Tableau는 추가적인 메타데이터 유연성 또한 제공합니다 사용자는 연결 또는 데이터

모델을 변경하지 않고도 서로 다른 데이터 원본의 데이터를 하나의 혼합 모델에 결합할

수 있습니다 또는 데이터 모델이 다른 데이터 모델의 영향을 받도록 설정할 수도 있으며

특정 연결을 여러 데이터 모델에 사용하거나 특정 데이터 모델을 여러 뷰에 사용하거나

대시보드에서 여러 개의 뷰를 사용할 수도 있습니다

메타데이터의 진정한 가치는 구성 요소를 공유하고 재사용할 수 있는 데 있습니다

사용자는 데이터 원본(연결 및 데이터 모델)을 Tableau Server에 게시하여 통합 문서와

연결할 수 있습니다 이는 다시 말해 마스터 데이터 원본이 데이터 원본을 사용하는 통합

문서에 전파된다는 것을 의미합니다 또한 다른 사용자가 특정 데이터 원본을 토대로

분석을 시작할 수 있으며 데이터 원본을 내보낸 다음 파일로 공유할 수도 있습니다

데이터 모델은 연결과 달리 계산을 재정의하는 등 변경해야 하는 범위가 더 넓으므로

명시적인 변경사항이 있을 때에는 Tableau Desktop에서 이를 변경해야 합니다 항목을

변경하면 Tableau Desktop은 변경사항을 통합 문서의 모든 시트에 자동으로 적용합니다

VizQL 모델은 특정 열의 멤버 이름을 변경하는 등 데이터베이스를 변경해도 아무런

영향이 없지만 Tableau Server는 뷰에 사용된 열을 삭제하거나 이 열의 이름을 변경할

경우 영향을 받습니다 표시되어야 하는 열이 표시되지 않는 경우 VizQL 모델은 이 열을

뷰에서 일시적으로 삭제합니다

모바일 배포

휴대기기를 도입하는 기업이 급격히 늘어나고 있습니다 비즈니스 인텔리전스의 궁극적인

목표는 결정이 내려지고 토론이 이루어지는 곳에서 비즈니스 인텔리전스를 활용할 수

있도록 하는 것입니다 사용자는 노트북 및 컴퓨터가 제공하는 환경을 휴대기기에서도

똑같이 활용할 수 있기를 기대하고 있으며 여기에는 비즈니스 인텔리전스 기능도 포함되어

있습니다

Tableau는 다른 Tableau 솔루션에서 제공하는 강력한 성능과 단순함을 모바일 비즈니스

인텔리전스 분야에서도 제공합니다 Tableau는 모바일 비즈니스 인텔리전스 분야에서

승인 한 번으로 모든 것을 해결할 수 있도록 하는 Author-once 접근 방식을 취하고

있습니다 이는 다시 말해 Tableau Server의 대시보드를 휴대기기뿐만 아니라 컴퓨터의

웹 브라우저에서도 자동으로 사용할 수 있다는 것을 의미합니다 Tableau가 자동으로

기기를 탐지하고 이에 따라 시각적인 결과물과 기능을 최적화하므로 맞춤 대시보드를

개발할 필요가 없으며 기본 iPad 앱 모바일 Safari 모바일 Chrome 및 Android 앱에는

터치에 최적화된 뷰가 표시됩니다

18

그림 9 iPad 및 Android 기기에서 기능 수정 및 게시

Tableau 모바일 앱은 Tableau Desktop 없이도 새로운 뷰를 확인하고 수정하고 만들

수 있는 기능을 제공합니다 사용자는 뷰에서 바로 필드와 필터를 추가하고 뷰 유형을

변경하고 기타 애드혹 분석 작업을 수행할 수 있습니다 수정이 완료되면 사용 권한이

있는 경우에 한해 원본 Tableau 통합 문서에 변경사항을 저장할 수 있습니다

Tableau 모바일 앱은 모든 Tableau Server에 연결이 가능하며 손가락 스크롤 손가락

모으기 및 확대와 같은 기본 터치 제어 기능을 그대로 제공합니다 뷰도 터치 기능이 사용

설정되어 있고 전체 터치 기능을 지원하도록 최적화되어 있으므로 필터 매개 변수 페이지

강조표시 및 끌어서 놓기 작성 작업을 손가락으로 제어할 수 있습니다 Tableau iPad 앱

및 Android 앱 사용자의 경우 터치에 최적화된 콘텐츠 검색 기능과 더불어 통합 문서를

검색하고 즐겨찾기 항목을 저장하고 최근 사용한 콘텐츠를 확인하는 기능 또한 제공됩니다

그림 10 휴대기기에서 사용할 수 있도록 터치 기능이 자동 사용 설정되는 Tableau 대시보드

휴대기기 보안은 많은 조직에게 핵심 우려사항입니다 Tableau Server는 데스크톱에

게재되든 휴대기기에 게재되든 관계없이 데이터 수준 및 사용자 수준 보안을 포함하여

모든 뷰에 동일한 보안을 적용합니다 데이터가 기기에 저장되지 않으므로 기기를

분실하거나 도난 당해도 데이터 보안이 위험에 노출될 가능성은 적습니다

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배포 모델

Tableau는 데이터 인프라 사용자 부하 및 사용 프로필 기기 전략 그리고 목표에 따라

다양한 방식으로 구성할 수 있습니다 또한 Tableau Server는 개수에 관계 없이 컴퓨터와

클러스터링할 수 있습니다 일반적인 구성에 대한 몇 가지 예는 다음과 같습니다

단순 구성

대부분의 경우 단일 서버를 권장 최소 하드웨어 구성(8 CPU 코어 및 32GB의 주 메모리)

으로 구축하기만 해도 좋은 성능을 발휘할 수 있습니다 이러한 유형의 구성은 규모가 더 큰

배포 또는 부서 서버의 개념을 입증하는 데 유용합니다 Tableau는 각 주요 프로세스를 두

번씩 실행하는 것을 권장합니다 더 나은 가용성을 위해 8-코어 단일 서버에 Tableau Server

배포 시 Data Server 응용 프로그램 서버 VizQL Server 및 백그라운더를 구축하십시오

3-서버(24-코어) 클러스터

사용자 부하가 심한 환경의 경우 추가 서버를 클러스터링해야 합니다

3-서버 구성의 경우 주 서버가 게이트웨이 라이선스 및 검색과 같은 관리 서비스를

호스트하며 다른 2개의 작업 노드에는 VizQLServer 응용 프로그램 서버 백그라운더

리포지토리 및 추출 호스트와 Data Server가 구축됩니다 관리자는 추출 작업량 및

기타 특성에 맞춰 시스템에서 실행하는 프로세스의 수와 유형을 구성할 수 있습니다

HT

TP(S) 서

버

검색

라이선스

게이트웨이

기본 Tableau Server

HT

TP(S) 서

버

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

활성 데이터 엔진

활성 리포지토리

작업 서버 작업 서버

HT

TP(S) 서

버

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

대기 데이터 엔진

대기 리포지토리

그림 11 단순 3-서버 클러스터 구성

HT

TP(S) 서

버

검색 | 라이선스

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

활성 데이터 엔진

활성 리포지토리

기본 Tableau Server

20

5-서버(40-코어) 클러스터데이터 사용량과 사용자 부하가 높은 경우 이를 지원하기 위해 작업용 컴퓨터를 클러스터에 추가할 수 있습니다 데이터 추출을 사용하는 크기가 더 큰 클러스터의 경우 리포지토리와 추출 호스트를 한 컴퓨터에 구축하고 백그라운더를 다른 컴퓨터에 구축하여 VIzQL과 응용 프로그램 서버를 한 작업용 컴퓨터에 구축하는 것이 좋을 수 있습니다 워크로드 프로필에 따라 다른 서버 구성을 사용하시기 바랍니다

게이트웨이VizQL Server x2

응용 프로그램 서버 x2

Data Server x1백그라운더x3

리포지토리

추출 호스트x8

그림 12 데이터 추출이 많은 경우에 최적화된 5-서버 클러스터 구성

High Availability 클러스터Tableau의 High Availability 기능은 IT 조직이 SLA 요구 사항을 준수하고 중단 시간을 최소화할 수 있도록 도와줍니다 Tableau의 High Availability 솔루션은 리포지토리 및 데이터 엔진 구성 요소를 위한 자동 장애 조치 기능을 제공합니다 기본 노드는 게이트웨이 검색 라이선스 및 부하 분산 장치를 지원하며 2개의 추가 노드는 진행 중인 프로세스를 호스트합니다 네 번째 컴퓨터를 백업 기본으로 추가하면 시스템의 안정성을 더 높일 수 있습니다 외부 부하 분산 장치를 구성한 경우 게이트웨이 장애 조치가 자동으로 실행됩니다 이렇게 하면 원활한 장애 조치 기능을 확보하고 데이터 엔진의 워크로드를 개선하여 확장성을 높일 수 있습니다

자세한 내용은 High Availability 백서를 참조하십시오

가상 컴퓨터 또는 클라우드 기반 배포가상 컴퓨터나 클라우드 배포에서 Tableau Server를 구동하는 경우 확장성이나 성능 측면에서 특별히 고려해야 하는 사항은 없습니다 단 각 가상화 플랫폼은 가상 컴퓨터를 확장 가능하고 성능이 높은 토폴로지에 배포하는 데 충분한 관리 인프라를 제공한다는 점을 유념하시기 바랍니다 Tableau Server 가 적절한 컴퓨터 메모리 및 데이터 리소스에 액세스할 수 있도록 가상화 인프라 공급자의 우수 사례를 따르십시오 가상 컴퓨터는 Tableau Server에서 사용할 수 있는 코어의 개수를 가상으로 제한하거나 가상 컴퓨터 자체를 통한 재해 복구 기능을 제공하는 데 사용할 수 있습니다 클라우드에서 Tableau를 구동하는 경우 Tableau Server는 고정 IP 주소가 필요하다는 점을 유념하십시오

21

보안

더 많은 사용자가 더 많은 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 조직이 많아짐에 따라 정보

보안이 핵심적인 우려사항으로 부각되고 있습니다 Tableau Server는 다양하고 복잡한

요구 사항을 충족하면서도 쉽게 구현하고 사용할 수 있는 포괄적인 보안 솔루션을

제공합니다

또한 Tableau는 인증 권한 부여 데이터 보안 및 네트워크 보안을 관리하는

엔터프라이즈급 보안 기능을 제공하고 있습니다 이 두 기능은 조직 내부 환경이든 조직

외부의 인터넷이든 관계없이 광범위하고 다양한 사용자 기반의 요구 사항을 충족할

수 있는 총체적인 솔루션을 제공합니다 Tableau Server는 금융 서비스 정부 및 의료

부문의 엄격한 보안 요구 사항을 모두 통과한 바 있습니다

인증 ndash 액세스 보안

보안의 첫 번째 단계는 바로 사용자의 ID를 구축하는 것입니다 ID는 무단 액세스를

방지하고 각 사용자의 환경을 개별 설정하기 위해 구축됩니다 이 단계는 일반적으로

인증으로 불립니다 인증을 다음 섹션인 권한 부여 - 개체 보안과 홍동하지 마시기

바랍니다

Tableau Server는 몇 가지 유형의 인증을 지원합니다

bull Microsoft Active Directory(SSPINTLM 및 Kerberos)

bull Tableau Server 사용자를 인증하기 위해 IdP(외부 ID 공급자)를 활용하는 SAML

bull 신뢰할 수 있는 인증 Tableau Server와 한 개 이상의 웹 서버 간의 관계를 신뢰할

수 있음

bull 일부 클라우드 기반 서비스 공급자에 대한 OAuth

bull Tableau Server에서 관리하는 기본 인증

Tableau는 관리자가 구성할 수 있는 자동 로그인 시간 제한 기능을 제공합니다

22

SAML 인증

SAML은 Tableau Server가 이미 구입한 ID 관리 제품군을 활용할 수 있도록 하는 표준

기반 인증 프로토콜 메커니즘입니다 SAML을 사용하면 기존 ID 공급자가 직접 사용자를

인증하므로 사용자가 이미 동일한 IdP를 사용하여 다른 엔터프라이즈 응용 프로그램에

로그인한 경우 Tableau Server에서 또 다시 로그인 프로세스를 거칠 필요가 없습니다

OAuth 인증

클라우드 기반 솔루션을 사용 및 활용하기 시작하는 기업이 늘어남에 따라 클라우드

리소스에 원활하고 안전하게 액세스하는 방법의 중요성도 높아지고 있습니다 일부

클라우드 기반 데이터 원본의 경우 민감한 데이터베이스 자격 증명을 Tableau Server에

저장하는 대신 제한된 목적에 한하여 Tableau와 데이터 원본 공급자 간에 신뢰 관계를

구축하는 방법을 활용할 수 있습니다 이 신뢰 관계를 통해 사용자는 데이터에 액세스할

수 있게 되며 자격 증명은 데이터 원본 공급자에 의해 안전하게 보관됩니다

Tableau는 OAuth 20 공개-권한 부여 표준에 명시된 대로 이와 같은 보호 연결 방식을

활용하고 있습니다 OAuth 연결은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다

1 보안 민감한 데이터베이스 자격 증명이 Tableau Server에 공개되거나 저장되지

않으며 액세스 토큰을 Tableau만 사용할 수 있습니다

2 편이성 데이터 원본 ID 및 암호를 여러 군데에 삽입할 필요 없이 특정 데이터

공급자에 액세스하는 게시된 모든 통합 문서 및 데이터 원본에 대해 이 데이터

공급자를 대상으로 제공된 토큰을 사용할 수 있습니다

Tableau Server의 OAuth 인증은 Google BigQuery Google 웹 로그 분석 및

Salesforcecom 데이터 원본에서 사용할 수 있습니다

23

인증(역할 및 사용 권한) - 개체 보안

권한 부여는 사용자가 인증된 후 이 사용자가 액세스하고 수행할 수 있는 항목을 정하는

것을 말합니다 권한 부여는 다음 항목을 통해 처리됩니다

1 역할 및 사용 권한

2 라이선스 및 사용자 권한

Tableau에서 역할은 사용자 및 그룹이 게시된 콘텐츠 및 프로젝트와 상호작용하는 방식을

관리하기 위해 콘텐츠에 적용되는 사용 권한의 집합을 의미합니다 데이터 원본 통합 문서

및 뷰와 같이 게시된 콘텐츠는 뷰 만들기 수정 및 삭제와 같은 일반적인 사용 권한 작업을

통해 관리할 수 있습니다 또한 관리자는 금융 사용자와 같은 그룹을 만들어 사용 권한을

더 쉽게 관리할 수 있습니다 프로젝트는 각 프로젝트에 게시된 모든 통합 문서 및 뷰에

대한 기본 사용 권한을 제어합니다 프로젝트는 여러 외부 당사자(다중 테넌트)에 대한

지원이 필요한 단일 서버에서도 사용할 수 있습니다

역할은 기본 사용 권한 구조를 제공하여 사용자를 구분합니다 예를 들어 사용자에게 특정

뷰에 대한 인터액터 권한을 부여하되 이 권한을 일부 콘텐츠로 제한할 수 있습니다 뷰어

역할이 부여된 사용자는 특정 뷰를 볼 수 있지만 뷰를 변경할 수 있는 권한은 없습니다

개체 보안 관리에 활용할 수 있는 매개 변수가 포함된 맞춤 설정은 총 20개가 넘습니다

참고로 이 역할 기반 사용 권한으로는 뷰에 표시되는 데이터를 제어할 수 없습니다

데이터 ndash 데이터 보안

규제 요구 사항을 충족해야 하거나 콘텐츠를 외부에 전달하는 조직을 중심으로 데이터

보안의 중요성이 더욱 강조되고 있습니다 Tableau는 다음 세 가지 방법을 통해 조직이

데이터 보안 요구 사항을 충족하는 데 필요한 유연성을 제공하고 있습니다 바로

데이터베이스에서 단독으로 보안 기능을 구현하거나 Tableau에서 단독으로 보안 기능을

구현하거나 Tableau Server의 사용자 정보에 해당하는 데이터 요소를 데이터베이스에

보관하는 혼합 방식을 만드는 것입니다

Tableau Server에 로그인 시 사용자는 데이터베이스에 로그인하는 것이 아닙니다 이는

다시 말해 데이터베이스에 보안 기능을 구현한 경우 Tableau Server 사용자가 뷰를

확인하려면 데이터베이스에 로그인하기 위한 자격 증명 또한 보유해야 한다는 것을

의미합니다 이 로그인 자격 증명은 뷰를 게시할 때 자격 증명을 삽입하거나 특정 사용자

자격 증명을 요구하는 방식으로 Windows 통합 보안(NT 인증)을 통해 전달할 수 있습니다

Tableau는 사용자 이름 그룹 또는 현재 사용자의 기타 특성을 통해 행 수준의 데이터

보안 기능을 활용할 수 있게 해주는 사용자 필터 기능 또한 제공합니다 사용자 필터는

모든 쿼리에 where 절을 추가하여 데이터를 제한하며 모든 데이터 원본에서 사용할

수 있습니다

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네트워크 ndash 전송 보안

대다수 내부 배포의 경우 전체 네트워크에 액세스하는 것을 방지하면 네트워크를

안전하게 지킬 수 있습니다 하지만 이 경우에도 네트워크 전반에 걸쳐 자격 증명을

안전하게 전송하는 것은 매우 중요합니다 외부 배포의 경우 전송 보안은 민감한 데이터

및 자격 증명을 보호하고 Tableau Server가 악용되는 것을 방지하는 데 핵심적인

역할을 담당합니다

Tableau Server에는 다음 세 개지 기본 인터페이스가 있습니다 참고로 Tableau는

암호를 저장하고 전송하는 것과 관련하여 모든 레이어 및 인터페이스에 걸쳐 특별히

주의를 기울이고 있다는 점을 유념해 주시기 바랍니다

bull 클라이언트-Tableau Server 인터페이스는 표준 HTTP 요청 및 응답을 담당하도록

기본 설정되어 있지만 고객이 제공한 보안 인증서를 사용하면 HTTPS(SSL)용으로

구성할 수 있습니다

bull Tableau Server-데이터베이스는 가능한 경우 기본 드라이버를 사용하며 기본

드라이버를 사용할 수 없는 경우 일반 ODBC 어댑터를 사용합니다

bull Tableau Server 구성 요소 간의 보안 통신은 분산된 배포에 한해서만 사용할 수

있으며 각 서버가 클러스터 내 다른 서버로부터 유효한 요청만 수신할 수 있도록

엄격한 신뢰 모델을 사용합니다

네트워크 전송을 보호하는 것 외에도 모든 사용자 암호 및 자격 증명은 대기 및 전송 시

암호화되며 암호는 일반 텍스트로 저장되지 않습니다 모든 고객은 대기 중인 사용자

데이터를 안전하게 암호화할 수 있도록 고유의 전달 구를 만들어 비공개 키를 맞춤

설정할 수 있습니다

Tableau Server는 위 네트워크 인터페이스 보안 기능 외에도 별도의 추가 안전 장치를

제공합니다 SSL을 사용하지 않을 때에도 다양한 암호화 기술을 사용하여 브라우저에서

서버 계층 리포지토리를 오고가는 데이터를 보호할 수 있습니다 Tableau Server에는

스푸핑 하이재킹 및 SQL 삽입 공격을 방지하며 새로운 위협을 적극적으로 테스트하고

이에 대응할 수 있는 다양한 보안 메커니즘이 내장되어 있습니다

25

확장성

Tableau Server는 최대 규모의 기업과 수만에 달하는 사용자를 지원할 수 있을 정도로

뛰어난 확장성을 자랑합니다 Tableau를 광범위하게 배포한 기업으로는 General

Motors Wells Fargo Bank of America eBay Facebook 및 Cisco 등이 있습니다

일례로 대형 부동상 기업인 Ray White는 Tableau를 통해 10000명에 달하는 부동상

중개인에게 보고서를 제공하고 있습니다

Tableau는 무료 온라인 공개 데이터 비주얼리제이션 서비스인 Tableau Public를

제공하기 위해 2009년부터 Tableau 데이터 센터에서 Tableau Server를 최대 규모로

확장하여 구동하고 있습니다 Tableau Public은 단독 노출로 게제된 횟수만 2억 건을

초과하며 지속적으로 성장하고 있습니다

2013년 여름에 출시된 Tableau Online은 Tableau에서 호스트하는 클라우드

분석 솔루션으로 Tableau Server와 동일한 엔터프라이즈급 아키텍처를 기반으로

구축되었습니다 현재 Tableau Online은 1000명이 넘는 고객에게 서비스를 제공하고

있습니다

그림 14 Tableau Public에 인프라를 제공하고자 높은 작업량을 감당할 수 있도록 확장된 Tableau Server

모든 환경은 고유하며 성능을 저해할 수 있는 요소는 매우 다양합니다 Tableau 배포의

확장성에 영향을 미치는 요소로는 다음을 들 수 있습니다

bull 하드웨어 고려 사항 서버 유형 디스크 속도 메모리 양 프로세서 속도 및

프로세스의 개수

bull 아키텍처 서버의 개수 아키텍처 설계 네트워크 속도트래픽 데이터 원본 유형

및 위치

bull 사용 방식 사용자 동시 접속 활동 상호작용 및 캐시 설정

bull 통합 문서 설계 뷰의 개수와 복잡도 혼합 및 계산의 사용 여부

bull 소프트웨어 구성 Tableau Server의 구성 설정

bull 데이터 데이터 구조 볼륨 집계 구체화 및 데이터베이스 성능

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확장성 성능 결과

Tableau의 주기 성능 방법론 및 내부 벤치마크 테스트에 따르면 복잡한 워크로드의

경우 Tableau Server가 거의 선형에 가깝게 확장되는 것을 증명할 수 있습니다 경험

법칙에 따르면 꼼꼼하게 설계된 보고서의 경우 Tableau Server에서 8코어 당 100명의

동시 접속 사용자를 지원할 수 있습니다

Tableau에서 진행한 테스트 및 시스템의 동시 접속 사용자 비율이 10로 추정된다는 고객

사용 예상치를 바탕으로 Tableau는 Tableau Server가 16코어의 단일 노드 클러스터로

1900명의 전체 사용자를 지원하는 수준에서 64코어 전반에 걸쳐 4-노드 클러스터로 5540

명의 전체 사용자를 지원하는 수준으로 확장할 수 있다는 것을 증명한 바 있습니다 이

결과는 사용자의 40가 상호작용을 하는 일반적인 워크로드 믹스에 해당됩니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 190 19002 노드 270 27003 노드 436 43604 노드 554 5540

사용자의 100가 보고서와 상호작용을 하는 활동이 더 많은 워크로드의 경우 동시

접속 사용자 비율이 10라 가정할 때 Tableau Server는 16코어 단일 기본 클러스터를

기준으로 최소 1190명의 전체 사용자에서 기본 클러스터와 64코어 3-노드 작업용

클러스터의 조합을 기준으로 최대 3470명의 전체 사용자를 지원할 수 있습니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 119 11902 노드 206 20603 노드 269 26904 노드 347 3470

Tableau는 Tableau Server의 확장성 테스트를 정기적으로 실시하고 있습니다 가장

최근의 확장성 테스트 결과를 확인하려면 Tableau 고객 담당자에게 문의하십시오

서버 및 프로세스 구성과 관련된 추가 Tableau Server 온라인 도움말 및 자습서 링크를

확인하려면 이 문서의 끝에 있는 참고자료 섹션을 확인하십시오

27

성능

특정 보고서의 성능은 다양한 요소에 따라 좌우됩니다 기존 비즈니스 인텔리전스 보고서

개발 프로세스의 경우 일반적으로 개발팀에서 보고서의 구조를 구축하고 레이아웃 쿼리

및 뷰를 최적화하여 특정 성능 임계값을 산출하는 데 몇 주가 걸리곤 했습니다

쿼리를 사전 정의하고 최적화하는 기존 접근 방식과 달리 Tableau는 고유의 VizQL 기술을

통해 보고서 생성에 설명이 가능하고 신속하며 반복적인 접근 방식을 적용합니다 Tableau

는 사용자가 답을 얻으려는 질문을 바탕으로 사용자를 대신하여 최적화된 쿼리를 필요한

만큼 다시 생성하거나 쿼리를 다시 실행합니다

모든 서버 환경은 고유하며 성능에 영향을 미치는 다양한 변수가 있습니다 이러한

변수로는 다음을 들 수 있습니다

bull 디스크 속도 메모리 코어와 같은 하드웨어 세부정보 및 배포에 사용하는 서버의 개수

bull 네트워크 트래픽

bull 통합 문서의 복잡도 동시 접속 사용자의 활동 및 데이터 캐싱과 같은 사용 요소

bull 각 서버 프로세스에서 구동 중인 프로세스의 수와 같은 Tableau Server 구성 설정

데이터 볼륨 데이터베이스 유형 및 데이터베이스 구성과 같은 데이터 고려사항

64-비트 Tableau Server

규모가 큰 생산 배포에서 최상의 성능을 발휘하려면 64-비트 운영체제를 배포하고

Tableau Server 64-비트 버전을 설치하는 것이 좋습니다 64비트 환경에서 Tableau는

32비트 아키텍처에서 허용하는 것보다 훨씬 많은 메모리를 사용할 수 있습니다 8코어

컴퓨터의 경우 32GB 또는 RAM을 사용하는 것이 최소 권장 하드웨어 사양이지만 RAM

을 추가로 구입할 수 있는 경우 실제로는 경험 법칙에 따라 뛰어난 성능을 발휘할 수

있도록 컴퓨터에 코어 당 8GB를 설치하는 것이 좋습니다

28

성능 기록기로 셀프 서비스 성능 심사

성능에 영향을 미치는 다양한 변수를 감안하면 관리자 및 사용자를 지원하는 Tableau

Server 관리 도구 중 하나인 Tableau 성능 기록기를 사용하는 것이 좋습니다 서버

또는 통합 문서의 성능 문제를 진단하는 것은 어려운 일입니다 대부분의 경우 통합

문서는 대부분 사용자의 조인 방식 통합 문서에 끌어다 놓은 필드 통합 문서의 데이터

바인딩과 같은 요소에 의해 성능이 저하됩니다 Tableau 성능 기록기를 사용하면 서버

관리자를 통해서든 데스크톱 웹 브라우저 또는 휴대기기 사용자를 통해서든 성능

메트릭을 수집하여 통합 문서의 성능을 프로파일링할 수 있습니다

그림 15 Tableau 성능 기록기 요약

성능 기록기는 통합 문서 데이터 연결 및 쿼리의 성능 문제를 신속하게 파악하는 데

도움이 됩니다 예를 들어 기록기는 데이터 원본에 연결하거나 쿼리를 실행하거나

비주얼리제이션을 만드는 데 걸린 시간을 기록합니다 이렇게 하면 시스템에 내장된

관리자 및 최종 사용자 도구를 통해 통합 문서 설계의 문제를 파악할 수 있습니다

사용자 대응 속도를 높여주는 최적화된 데이터 추출 기능

Tableau의 데이터 추출 기능은 원래 데이터 파일의 크기와 비교하여 차지하는 공간이

상대적으로 적은 데이터 파일을 생성합니다 Tableau는 특히 텍스트 값이 포함된 데이터의

파일 크기를 줄이는 데 최적화된 압축 기술을 활용합니다 이 기술은 쿼리 계산 필터링뿐만

아니라 궁극적으로는 렌더링을 수행할 때 높은 성능을 발휘할 수 있도록 해줍니다

또한 보고서에서 사용하지 않는 필드를 숨겨 데이터 추출을 최적화하면 데이터 추출이

최적화됨에 따라 성능도 향상됩니다

29

안전한 공유 세션을 통해 워크로드 절감

보고서를 읽는 사람이 주로 사용자뿐인 경우 Tableau는 적절한 사용 권한을 충족하는지

여부를 확인한 후 이 데이터를 모든 사용자와 안전하게 공유합니다 이렇게 하면 읽기 전용

데이터에 대한 응답 시간을 개선하고 서버의 워크로드를 최소화하고 사용자의 확장성을

제고할 수 있습니다 이와 같은 동적 프로세스를 활용하면 환경을 안전하게 유지하는 것과

동시에 요청에 따른 세션 확장을 한층 더 개선할 수 있습니다

실시간 데이터 상호작용을 가능하게 하는 로컬 렌더링

웹 및 모바일 작성 기능은 사용자의 컴퓨터 또는 기기에서 데이터를 렌더링하는 HTML5

기능을 활용합니다 이때 보고서나 Viz를 실행하기 위해 ActiveX Java 또는 Flash를

설치할 필요는 없으며 브라우저가 뷰를 렌더링하므로 서버와 데이터를 주고받는 횟수도

줄어듭니다 또 서버의 부하가 감소함에 따라 서버의 확장성이 개선되며 궁극적으로는

렌더링을 1초 미만 내로 제공할 수 있어 사용자가 자료를 더 쉽게 통찰할 수 있습니다

최적화된 뷰를 지원하는 대시보드 렌더링

대시보드의 뷰가 독립된 데이터 원본을 사용하는 경우 Tableau는 쿼리가 완료될 때마다

뷰를 로드하여 대시보드의 로드 시간을 최소화합니다 또 쿼리가 반환되면 Tableau

는 비주얼리제이션이 즉각적으로 렌더링될 수 있도록 데이터 레이아웃 및 기타 계산을

최적화합니다 물론 쿼리의 복잡도나 컴퓨터의 리소스가 원활하게 활용되지 못하는

경우와 같이 그 외에도 다양한 요소가 성능에 영향을 미칠 수 있습니다

시스템 관리

시스템 거버넌스 프로세스 및 Tableau Server 관리자의 역할은 대부분 다른 응용

프로그램과 유사합니다 단 Tableau Server의 경우 관리자에게 시스템 또는 콘텐츠

관리자 역할을 부여할 수 있습니다 시스템 관리자는 Tableau Server 내 모든

소프트웨어 및 기능에 액세스할 수 있는 권한을 보유합니다 시스템 관리자는 선택한

사용자에게 지정된 그룹의 사용자 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결을 관리하는

콘텐츠 관리자의 역할을 부여할 수 있습니다 이렇게 하면 각 그룹은 각자의 요구 사항에

따라 그룹을 더 효율적으로 관리할 수 있습니다

관리자가 담당해야 하는 핵심 영역은 다음과 같습니다

bull 소프트웨어 설치

bull 소프트웨어 업그레이드

bull 성능 서버 활용도 시스템 튜닝 모니터링

bull 보안 백업 복원 및 변경사항 관리를 지원하는 프로세스

bull 사용자 그룹 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결 관리

30

Tableau는 매우 뛰어난 유연성을 자랑하고 수만명에 달하는 사용자를 지원할 수 있지만

서버 관리자의 작업을 처리하는 데에는 많은 시간이 걸리지 않습니다 실제로 초기

설정 후 대부분의 조직은 Tableau Server 관리에 시간을 거의 할애하지 않습니다

서버 관리에 소요되는 시간은 사용자 수 사용자 변경 빈도 및 관리자가 사용자 지원을

제공하는지 여부에 따라 달라집니다

결론

Tableau Server는 IT 담당자 및 관리자의 보안 확장성 및 아키텍처 요구 사항을

충족하는 강력한 인프라를 제공하며 비즈니스 규모에 맞춰 확장할 수 있는 유연한 배포

옵션 또한 제공합니다 Tableau Server를 사용하면 다양한 데이터베이스 및 인메모리

분석에 라이브 연결하여 데이터 아키텍처를 더 쉽게 결정할 수 있습니다 무엇보다

Tableau Server를 사용하면 IT 관리자가 대시보드를 만들거나 업데이트 주기를 관리할

필요가 없어 전략적인 IT 작업에만 집중할 수 있도록 해줍니다

Tableau는 오늘날의 비즈니스가 요구하는 셀프 서비스가 가능하고 신속하고 빠르며

실제로 기업에서 바로 사용할 수 있는 비즈니스 분석 솔루션을 제공합니다

참고자료

이 백서의 주제와 관련된 더욱 자세한 내용은 다음을 참조하세요

온라인 도움말 Tableau Server 관리자 가이드

온라인 도움말 Tableau Server 컴퓨터 및 프로세스 구성 가이드

기술 자료 Tableau Server 성능 모니터링

기술 자료 Tableau Server 성능 최적화

백서 Rapid-Fire 비즈니스 인텔리전스

백서 Tableau Server 보안 버전 8

백서 인메모리 또는 실제 데이터 중 무엇을 선택해야 하나요

백서 Tableau 메타데이터 모델

백서 Tableau Server의 확장성 설명

백서 클라우드에서의 Tableau Online 보안

Tableau Drive ndash 분석 문화를 확장하는 방법

Gartner Tableau를 2014 Magic Quadrant의 리더로 선정

13

데이터 거버넌스 Tableau Data Server

올바른 데이터를 조직 내에서 이 데이터가 필요한 사람에게 적시에 전달하는 것은 IT

조직에게 매우 중요한 일입니다 많은 사용자가 엄격한 IT 거버넌스 정책에도 불구하고

신속한 분석을 위해 중요한 분석 문서를 자신의 데스크톱에 저장하거나 클라우드를

활용하곤 합니다 셀프 서비스 환경에서 데이터 거버넌스는 보안을 유지하면서도

사용자가 원하는 답을 찾을 수 있도록 지원해야 합니다

Tableau Server의 구성 요소인 Tableau Data Server는 Tableau 데이터 추출을 공유하고

중앙집중식으로 관리하고 공유 프록시 데이터베이스에 연결할 수 있도록 지원합니다

Tableau Data Server는 IT 부서로 하여금 완벽하게 측정 및 관리되었으며 데이터

거버넌스를 준수하는 데이터 원본을 Tableau Server 사용자에게 제공하고 추출된 데이터가

중복되거나 통합 문서 간 데이터 연결이 중복되는 경우는 방지할 수 있도록 해줍니다 이는

다시 말해 조직이 다음을 중앙집중식으로 관리할 수 있다는 것을 의미합니다

bull 데이터 연결 및 조인

bull 계산된 필드(예 수익의 기본적인 정의)

bull 필드에 대한 정의

bull 집합 및 그룹

bull 사용자 필터

뿐만 아니라 사용자는 새로운 데이터를 혼합하거나 새 정의를 만들어 데이터 모델을

확장하고 새로 정의된 데이터 모델을 생산 과정에 신속하게 전달함으로써 셀프 서비스

환경과 유연성을 확보할 수 있습니다 이렇게 하면 중앙집중식으로 관리되는 데이터는

변경되지 않지만 사용자는 유연성을 유지할 수 있게 됩니다

데이터 원본은 다음 두 가지 유형으로 게시할 수 있습니다

1 Tableau 데이터 추출 사용자가 게시된 추출 데이터에 직접 연결할 수 있습니다 핵심

시스템의 부하를 줄이고 사용자에게 신속한 셀프 서비스 분석 기능을 제공하려는

조직의 경우 이 접근 방식을 선택하는 것이 좋습니다 중앙집중식 데이터 추출은

조직에 서로 단절된 데이터 사일로가 늘어나는 것 또한 방지해 줍니다 추출 데이터를

게시할 때마다 한번씩 데이터를 새로 고치도록 예약하면 조직 내 모든 사용자가 공유

데이터 및 정의를 변경하지 않아도 최신 상태의 데이터를 사용할 수 있습니다

2 공유 프록시 연결 프록시 데이터베이스 연결을 통해 사용자가 실제 데이터에 직접

연결할 수 있습니다 이는 다시 말해 각 사용자가 별도의 연결을 설정할 필요가

없어 데이터 작업을 더욱 손쉽게 시작할 수 있다는 것을 의미합니다 데이터베이스

드라이버를 설치할 필요도 없으므로 IT 부서가 드라이버를 배포하고 업데이트해야

하는 부담도 줄어듭니다

Tableau 데이터 추출

실제 데이터 연결

데이터 원본

데이터 원본

중앙집중식 추출Tableau Data Server를 사용하면 데이터 및 메타데이터를 모두 포함한 데이터 추출을 관리할 수 있습니다

공유 프록시 연결Tableau Data Server는 실시간 프록시 연결 또한 지원합니다

그림 4와 5 Tableau는 실제 데이터 연결 및 추출을 중앙집중식으로 관리할 수 있도록 지원합니다

14

보고 거버넌스

데이터 및 정보가 지속적으로 늘어남에 따라 정보 거버넌스의 중요성도 높아지고 있습니다

사용자가 허용된 정보에만 액세스할 수 있도록 하는 것은 매우 중요한 일입니다

Tableau의 보고 거버넌스는 다음 두 가지 방법을 통해 관리할 수 있습니다 사이트 또는

프로젝트를 통해

Tableau Server는 데이터를 격리하고 다중 테넌트를 지원하는 즉시 활용 가능한 배포

방식을 사용합니다 서버에는 한 개 이상의 사이트가 있을 수 있고 사이트에는 한 개

이상의 프로젝트가 있을 수 있으며 프로젝트에는 한 개 이상의 통합 문서가 있을 수

있습니다 Tableau Server를 사용하면 이와 같은 프로젝트 및 통합 문서를 Tableau에서

사용할 수 있도록 관리하고 모니터링할 수 있습니다 이때 사이트는 Tableau Server의

테넌트가 되며 Tableau Server는 두 사이트 간의 데이터를 격리합니다

이는 다시 말해 다른 사이트에 쿼리를 보낼 수 없음에 따라 사이트 간의 데이터를 격리하는

방벽이 생긴다는 것을 의미합니다 이 프로세스는 뷰 간에 차이니즈 월(Chinese Wall)

로도 불리는 격리 장치를 만듭니다

데이터를 완전히 격리하려는 경우 가장 좋은 방법은 사이트를 만들고 이 사이트에

프로젝트를 만든 다음 프로젝트 및 통합 문서의 사용 권한을 관리하여 액세스를

제어하는 것입니다

사이트를 한 개만 사용하는 경우 여러 개의 프로젝트를 만들 수도 있습니다 프로젝트는

뷰를 격리할 뿐만 아니라 사용 권한이 있는 뷰만 볼 수 있도록 개별 사용자를 제한합니다

그림 6 보고 거버넌스를 간편하게 처리할 수 있도록 도와주는 Tableau 콘텐츠 관리 인터페이스

많은 조직이 판매부와 같이 사업부별로 프로젝트를 만들거나 금융과 같이 논리적인

비즈니스 기능별로 프로젝트를 만드는 방법을 사용합니다 프로젝트를 만들면 사용자

또는 사용자 그룹을 프로젝트와 연결할 수 있으며 프로젝트와 연결되지 않은 사용자는

이 프로젝트의 뷰를 볼 수 없습니다

15

사용자에게 더 많은 구독 제어 권한 제공

구독 기능을 사용하면 관심 있는 콘텐츠를 구독하여 일정에 따라 관련 콘텐츠가 자신의

이메일 받은 편지함에 전송되도록 할 수 있습니다 사용자는 클릭 한 번으로 워크시트

또는 통합 문서를 구독하고 이를 관리할 수 있습니다

그림 7 구독 사용자 인터페이스

변경사항 관리

Tableau는 통합 문서에서 변경사항을 관리할 수 있는 몇 가지 옵션을 제공합니다 변경사항

관리 도구가 이미 있는 조직의 경우 Tableau 통합 문서에서 변경사항을 추적할 때 기존

변경사항 관리 도구를 사용해 주시기 바랍니다 변경사항 관리 도구가 없는 조직의 경우

네트워크에 사용자 폴더를 만들거나 백업 서버에서 별도로 저장되는 야간 백업을 수행하여

수동 변경사항 관리 프로세스를 설정하십시오 위에 언급된 폴더 및 백업은 필요에 따라

복원할 수 있습니다

여느 개발 프로세스와 마찬가지로 작업을 개발 단계에서 생산 단계로 전환하는 과정을

진행할 때에는 테스트 및 승인이 포함된 엄격한 지침을 준수해야 합니다 생산 단계로

전환할 때 사용할 수 있는 가장 간편하고 좋은 방법은 각 생산 프로젝트와 동일한 준비

영역 프로젝트를 만드는 것입니다 준비 프로젝트는 개발 서버 또는 생산 서버에서

직접 설정할 수 있습니다 준비 프로젝트 단계에서 사용자는 새로운 작업을 적절한

준비 영역에 게시하고 인증 및 생산 단계로의 전환을 담당하는 팀에게 후속 조치를

요청합니다 개발 단계에서 Tableau 뷰에 사용된 데이터 원본이 생산 단계에 사용된

데이터 원본과 다를 경우 연결 정보를 변경해야 합니다

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메타데이터 관리

대다수의 비즈니스 인텔리전스 플랫폼은 메타데이터 기능을 제공한다고 주장하지만

실제로는 엔터프라이즈 전체 모델링 단계부터 시작하거나 메타데이터 기능 자체를

제공하지 않는 경우가 많습니다 Tableau는 IT 부서가 풍부한 메타데이터 계층을

제공하여 더 많은 가치를 이끌어 내고 비즈니스 사용자가 이를 수정 및 확장할 수 있도록

지원하는 혼합식 접근 방식을 지향하고 있습니다 이는 다시 말해 과도한 계층 모델링

없이도 메타데이터를 사용할 수 있다는 것을 의미합니다 Tableau는 대부분의 고객이

Tableau에서 메타데이터 계층을 제공한다는 사실을 모를 정도로 원할성 접근 용이성

투명성 측면에서 뛰어난 메타데이터를 제공하고 있습니다

추출

VizQL 모델

데이터 모델

연결

필터 집계 혼합 역할 테이블 계산

기본 의견설명 계산 별칭 사용자 생성 필드

서버 연결 특성 테이블 조인

그림 8 풍부하면서도 유연한 메타데이터를 구축할 수 있도록 지원하는 Tableau의 유연한 메타데이터 관리 시스템

Tableau의 메타데이터 시스템은 총 3층으로 구성되며 이 중 2개의 계층은 추상화 및

런타임 모델(VizQL 모델)로 구성됩니다 첫 번째 계층인 추상화 계층은 데이터 액세스

방식과 Tableau에서 사용할 데이터에 대한 정보를 저장하는 연결 계층입니다 여기에는

데이터베이스 테이블 뷰 열 조인 또는 데이터 액세스에 사용되는 맞춤 SQL의 특성이

포함됩니다

두 번째 계층은 데이터 모델 계층으로 필드를 수치 및 측정값으로 자동 지정합니다

큐브에 연결 시 큐브 내 메타데이터는 이 필드를 자동으로 읽습니다 관계형 데이터의

경우 Tableau는 지능적인 추론 기능을 활용하여 필드가 수치인지 아니면 측정값인지

파악합니다 데이터 모델은 데이터 집합이나 계산과 같이 사용자가 생성한 필드 또한

추적합니다 Tableau에서 데이터 원본으로 통칭하는 데이터 모델은 독립적으로

운영되며 연결 상태에서 이루어지는 변경사항이 적용되지 않습니다

세 번째 계층은 Tableau 고유의 계층인 VizQL 모델로 구성됩니다 사용자는 VizQL

모델을 사용하여 런타임 중에도 필드 역할 및 집계를 조정할 수 있습니다 예를 들어

사용자는 측정값을 수치로 변경한 다음 한 시나리오에서는 직원의 나이를 측정값으로

사용하여 직원의 평균 나이를 계산하고 다른 시나리오에서는 수치로 변경하여 직원이

연령대에 걸쳐 어떻게 분포되어 있는 확인할 수 있습니다 VizQL 모델을 사용하면 일반

데이터 모델에서는 정의하기 어려운 계산 및 비교 작업을 손쉽게 정의할 수 있습니다

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Tableau는 추가적인 메타데이터 유연성 또한 제공합니다 사용자는 연결 또는 데이터

모델을 변경하지 않고도 서로 다른 데이터 원본의 데이터를 하나의 혼합 모델에 결합할

수 있습니다 또는 데이터 모델이 다른 데이터 모델의 영향을 받도록 설정할 수도 있으며

특정 연결을 여러 데이터 모델에 사용하거나 특정 데이터 모델을 여러 뷰에 사용하거나

대시보드에서 여러 개의 뷰를 사용할 수도 있습니다

메타데이터의 진정한 가치는 구성 요소를 공유하고 재사용할 수 있는 데 있습니다

사용자는 데이터 원본(연결 및 데이터 모델)을 Tableau Server에 게시하여 통합 문서와

연결할 수 있습니다 이는 다시 말해 마스터 데이터 원본이 데이터 원본을 사용하는 통합

문서에 전파된다는 것을 의미합니다 또한 다른 사용자가 특정 데이터 원본을 토대로

분석을 시작할 수 있으며 데이터 원본을 내보낸 다음 파일로 공유할 수도 있습니다

데이터 모델은 연결과 달리 계산을 재정의하는 등 변경해야 하는 범위가 더 넓으므로

명시적인 변경사항이 있을 때에는 Tableau Desktop에서 이를 변경해야 합니다 항목을

변경하면 Tableau Desktop은 변경사항을 통합 문서의 모든 시트에 자동으로 적용합니다

VizQL 모델은 특정 열의 멤버 이름을 변경하는 등 데이터베이스를 변경해도 아무런

영향이 없지만 Tableau Server는 뷰에 사용된 열을 삭제하거나 이 열의 이름을 변경할

경우 영향을 받습니다 표시되어야 하는 열이 표시되지 않는 경우 VizQL 모델은 이 열을

뷰에서 일시적으로 삭제합니다

모바일 배포

휴대기기를 도입하는 기업이 급격히 늘어나고 있습니다 비즈니스 인텔리전스의 궁극적인

목표는 결정이 내려지고 토론이 이루어지는 곳에서 비즈니스 인텔리전스를 활용할 수

있도록 하는 것입니다 사용자는 노트북 및 컴퓨터가 제공하는 환경을 휴대기기에서도

똑같이 활용할 수 있기를 기대하고 있으며 여기에는 비즈니스 인텔리전스 기능도 포함되어

있습니다

Tableau는 다른 Tableau 솔루션에서 제공하는 강력한 성능과 단순함을 모바일 비즈니스

인텔리전스 분야에서도 제공합니다 Tableau는 모바일 비즈니스 인텔리전스 분야에서

승인 한 번으로 모든 것을 해결할 수 있도록 하는 Author-once 접근 방식을 취하고

있습니다 이는 다시 말해 Tableau Server의 대시보드를 휴대기기뿐만 아니라 컴퓨터의

웹 브라우저에서도 자동으로 사용할 수 있다는 것을 의미합니다 Tableau가 자동으로

기기를 탐지하고 이에 따라 시각적인 결과물과 기능을 최적화하므로 맞춤 대시보드를

개발할 필요가 없으며 기본 iPad 앱 모바일 Safari 모바일 Chrome 및 Android 앱에는

터치에 최적화된 뷰가 표시됩니다

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그림 9 iPad 및 Android 기기에서 기능 수정 및 게시

Tableau 모바일 앱은 Tableau Desktop 없이도 새로운 뷰를 확인하고 수정하고 만들

수 있는 기능을 제공합니다 사용자는 뷰에서 바로 필드와 필터를 추가하고 뷰 유형을

변경하고 기타 애드혹 분석 작업을 수행할 수 있습니다 수정이 완료되면 사용 권한이

있는 경우에 한해 원본 Tableau 통합 문서에 변경사항을 저장할 수 있습니다

Tableau 모바일 앱은 모든 Tableau Server에 연결이 가능하며 손가락 스크롤 손가락

모으기 및 확대와 같은 기본 터치 제어 기능을 그대로 제공합니다 뷰도 터치 기능이 사용

설정되어 있고 전체 터치 기능을 지원하도록 최적화되어 있으므로 필터 매개 변수 페이지

강조표시 및 끌어서 놓기 작성 작업을 손가락으로 제어할 수 있습니다 Tableau iPad 앱

및 Android 앱 사용자의 경우 터치에 최적화된 콘텐츠 검색 기능과 더불어 통합 문서를

검색하고 즐겨찾기 항목을 저장하고 최근 사용한 콘텐츠를 확인하는 기능 또한 제공됩니다

그림 10 휴대기기에서 사용할 수 있도록 터치 기능이 자동 사용 설정되는 Tableau 대시보드

휴대기기 보안은 많은 조직에게 핵심 우려사항입니다 Tableau Server는 데스크톱에

게재되든 휴대기기에 게재되든 관계없이 데이터 수준 및 사용자 수준 보안을 포함하여

모든 뷰에 동일한 보안을 적용합니다 데이터가 기기에 저장되지 않으므로 기기를

분실하거나 도난 당해도 데이터 보안이 위험에 노출될 가능성은 적습니다

19

배포 모델

Tableau는 데이터 인프라 사용자 부하 및 사용 프로필 기기 전략 그리고 목표에 따라

다양한 방식으로 구성할 수 있습니다 또한 Tableau Server는 개수에 관계 없이 컴퓨터와

클러스터링할 수 있습니다 일반적인 구성에 대한 몇 가지 예는 다음과 같습니다

단순 구성

대부분의 경우 단일 서버를 권장 최소 하드웨어 구성(8 CPU 코어 및 32GB의 주 메모리)

으로 구축하기만 해도 좋은 성능을 발휘할 수 있습니다 이러한 유형의 구성은 규모가 더 큰

배포 또는 부서 서버의 개념을 입증하는 데 유용합니다 Tableau는 각 주요 프로세스를 두

번씩 실행하는 것을 권장합니다 더 나은 가용성을 위해 8-코어 단일 서버에 Tableau Server

배포 시 Data Server 응용 프로그램 서버 VizQL Server 및 백그라운더를 구축하십시오

3-서버(24-코어) 클러스터

사용자 부하가 심한 환경의 경우 추가 서버를 클러스터링해야 합니다

3-서버 구성의 경우 주 서버가 게이트웨이 라이선스 및 검색과 같은 관리 서비스를

호스트하며 다른 2개의 작업 노드에는 VizQLServer 응용 프로그램 서버 백그라운더

리포지토리 및 추출 호스트와 Data Server가 구축됩니다 관리자는 추출 작업량 및

기타 특성에 맞춰 시스템에서 실행하는 프로세스의 수와 유형을 구성할 수 있습니다

HT

TP(S) 서

버

검색

라이선스

게이트웨이

기본 Tableau Server

HT

TP(S) 서

버

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

활성 데이터 엔진

활성 리포지토리

작업 서버 작업 서버

HT

TP(S) 서

버

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

대기 데이터 엔진

대기 리포지토리

그림 11 단순 3-서버 클러스터 구성

HT

TP(S) 서

버

검색 | 라이선스

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

활성 데이터 엔진

활성 리포지토리

기본 Tableau Server

20

5-서버(40-코어) 클러스터데이터 사용량과 사용자 부하가 높은 경우 이를 지원하기 위해 작업용 컴퓨터를 클러스터에 추가할 수 있습니다 데이터 추출을 사용하는 크기가 더 큰 클러스터의 경우 리포지토리와 추출 호스트를 한 컴퓨터에 구축하고 백그라운더를 다른 컴퓨터에 구축하여 VIzQL과 응용 프로그램 서버를 한 작업용 컴퓨터에 구축하는 것이 좋을 수 있습니다 워크로드 프로필에 따라 다른 서버 구성을 사용하시기 바랍니다

게이트웨이VizQL Server x2

응용 프로그램 서버 x2

Data Server x1백그라운더x3

리포지토리

추출 호스트x8

그림 12 데이터 추출이 많은 경우에 최적화된 5-서버 클러스터 구성

High Availability 클러스터Tableau의 High Availability 기능은 IT 조직이 SLA 요구 사항을 준수하고 중단 시간을 최소화할 수 있도록 도와줍니다 Tableau의 High Availability 솔루션은 리포지토리 및 데이터 엔진 구성 요소를 위한 자동 장애 조치 기능을 제공합니다 기본 노드는 게이트웨이 검색 라이선스 및 부하 분산 장치를 지원하며 2개의 추가 노드는 진행 중인 프로세스를 호스트합니다 네 번째 컴퓨터를 백업 기본으로 추가하면 시스템의 안정성을 더 높일 수 있습니다 외부 부하 분산 장치를 구성한 경우 게이트웨이 장애 조치가 자동으로 실행됩니다 이렇게 하면 원활한 장애 조치 기능을 확보하고 데이터 엔진의 워크로드를 개선하여 확장성을 높일 수 있습니다

자세한 내용은 High Availability 백서를 참조하십시오

가상 컴퓨터 또는 클라우드 기반 배포가상 컴퓨터나 클라우드 배포에서 Tableau Server를 구동하는 경우 확장성이나 성능 측면에서 특별히 고려해야 하는 사항은 없습니다 단 각 가상화 플랫폼은 가상 컴퓨터를 확장 가능하고 성능이 높은 토폴로지에 배포하는 데 충분한 관리 인프라를 제공한다는 점을 유념하시기 바랍니다 Tableau Server 가 적절한 컴퓨터 메모리 및 데이터 리소스에 액세스할 수 있도록 가상화 인프라 공급자의 우수 사례를 따르십시오 가상 컴퓨터는 Tableau Server에서 사용할 수 있는 코어의 개수를 가상으로 제한하거나 가상 컴퓨터 자체를 통한 재해 복구 기능을 제공하는 데 사용할 수 있습니다 클라우드에서 Tableau를 구동하는 경우 Tableau Server는 고정 IP 주소가 필요하다는 점을 유념하십시오

21

보안

더 많은 사용자가 더 많은 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 조직이 많아짐에 따라 정보

보안이 핵심적인 우려사항으로 부각되고 있습니다 Tableau Server는 다양하고 복잡한

요구 사항을 충족하면서도 쉽게 구현하고 사용할 수 있는 포괄적인 보안 솔루션을

제공합니다

또한 Tableau는 인증 권한 부여 데이터 보안 및 네트워크 보안을 관리하는

엔터프라이즈급 보안 기능을 제공하고 있습니다 이 두 기능은 조직 내부 환경이든 조직

외부의 인터넷이든 관계없이 광범위하고 다양한 사용자 기반의 요구 사항을 충족할

수 있는 총체적인 솔루션을 제공합니다 Tableau Server는 금융 서비스 정부 및 의료

부문의 엄격한 보안 요구 사항을 모두 통과한 바 있습니다

인증 ndash 액세스 보안

보안의 첫 번째 단계는 바로 사용자의 ID를 구축하는 것입니다 ID는 무단 액세스를

방지하고 각 사용자의 환경을 개별 설정하기 위해 구축됩니다 이 단계는 일반적으로

인증으로 불립니다 인증을 다음 섹션인 권한 부여 - 개체 보안과 홍동하지 마시기

바랍니다

Tableau Server는 몇 가지 유형의 인증을 지원합니다

bull Microsoft Active Directory(SSPINTLM 및 Kerberos)

bull Tableau Server 사용자를 인증하기 위해 IdP(외부 ID 공급자)를 활용하는 SAML

bull 신뢰할 수 있는 인증 Tableau Server와 한 개 이상의 웹 서버 간의 관계를 신뢰할

수 있음

bull 일부 클라우드 기반 서비스 공급자에 대한 OAuth

bull Tableau Server에서 관리하는 기본 인증

Tableau는 관리자가 구성할 수 있는 자동 로그인 시간 제한 기능을 제공합니다

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SAML 인증

SAML은 Tableau Server가 이미 구입한 ID 관리 제품군을 활용할 수 있도록 하는 표준

기반 인증 프로토콜 메커니즘입니다 SAML을 사용하면 기존 ID 공급자가 직접 사용자를

인증하므로 사용자가 이미 동일한 IdP를 사용하여 다른 엔터프라이즈 응용 프로그램에

로그인한 경우 Tableau Server에서 또 다시 로그인 프로세스를 거칠 필요가 없습니다

OAuth 인증

클라우드 기반 솔루션을 사용 및 활용하기 시작하는 기업이 늘어남에 따라 클라우드

리소스에 원활하고 안전하게 액세스하는 방법의 중요성도 높아지고 있습니다 일부

클라우드 기반 데이터 원본의 경우 민감한 데이터베이스 자격 증명을 Tableau Server에

저장하는 대신 제한된 목적에 한하여 Tableau와 데이터 원본 공급자 간에 신뢰 관계를

구축하는 방법을 활용할 수 있습니다 이 신뢰 관계를 통해 사용자는 데이터에 액세스할

수 있게 되며 자격 증명은 데이터 원본 공급자에 의해 안전하게 보관됩니다

Tableau는 OAuth 20 공개-권한 부여 표준에 명시된 대로 이와 같은 보호 연결 방식을

활용하고 있습니다 OAuth 연결은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다

1 보안 민감한 데이터베이스 자격 증명이 Tableau Server에 공개되거나 저장되지

않으며 액세스 토큰을 Tableau만 사용할 수 있습니다

2 편이성 데이터 원본 ID 및 암호를 여러 군데에 삽입할 필요 없이 특정 데이터

공급자에 액세스하는 게시된 모든 통합 문서 및 데이터 원본에 대해 이 데이터

공급자를 대상으로 제공된 토큰을 사용할 수 있습니다

Tableau Server의 OAuth 인증은 Google BigQuery Google 웹 로그 분석 및

Salesforcecom 데이터 원본에서 사용할 수 있습니다

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인증(역할 및 사용 권한) - 개체 보안

권한 부여는 사용자가 인증된 후 이 사용자가 액세스하고 수행할 수 있는 항목을 정하는

것을 말합니다 권한 부여는 다음 항목을 통해 처리됩니다

1 역할 및 사용 권한

2 라이선스 및 사용자 권한

Tableau에서 역할은 사용자 및 그룹이 게시된 콘텐츠 및 프로젝트와 상호작용하는 방식을

관리하기 위해 콘텐츠에 적용되는 사용 권한의 집합을 의미합니다 데이터 원본 통합 문서

및 뷰와 같이 게시된 콘텐츠는 뷰 만들기 수정 및 삭제와 같은 일반적인 사용 권한 작업을

통해 관리할 수 있습니다 또한 관리자는 금융 사용자와 같은 그룹을 만들어 사용 권한을

더 쉽게 관리할 수 있습니다 프로젝트는 각 프로젝트에 게시된 모든 통합 문서 및 뷰에

대한 기본 사용 권한을 제어합니다 프로젝트는 여러 외부 당사자(다중 테넌트)에 대한

지원이 필요한 단일 서버에서도 사용할 수 있습니다

역할은 기본 사용 권한 구조를 제공하여 사용자를 구분합니다 예를 들어 사용자에게 특정

뷰에 대한 인터액터 권한을 부여하되 이 권한을 일부 콘텐츠로 제한할 수 있습니다 뷰어

역할이 부여된 사용자는 특정 뷰를 볼 수 있지만 뷰를 변경할 수 있는 권한은 없습니다

개체 보안 관리에 활용할 수 있는 매개 변수가 포함된 맞춤 설정은 총 20개가 넘습니다

참고로 이 역할 기반 사용 권한으로는 뷰에 표시되는 데이터를 제어할 수 없습니다

데이터 ndash 데이터 보안

규제 요구 사항을 충족해야 하거나 콘텐츠를 외부에 전달하는 조직을 중심으로 데이터

보안의 중요성이 더욱 강조되고 있습니다 Tableau는 다음 세 가지 방법을 통해 조직이

데이터 보안 요구 사항을 충족하는 데 필요한 유연성을 제공하고 있습니다 바로

데이터베이스에서 단독으로 보안 기능을 구현하거나 Tableau에서 단독으로 보안 기능을

구현하거나 Tableau Server의 사용자 정보에 해당하는 데이터 요소를 데이터베이스에

보관하는 혼합 방식을 만드는 것입니다

Tableau Server에 로그인 시 사용자는 데이터베이스에 로그인하는 것이 아닙니다 이는

다시 말해 데이터베이스에 보안 기능을 구현한 경우 Tableau Server 사용자가 뷰를

확인하려면 데이터베이스에 로그인하기 위한 자격 증명 또한 보유해야 한다는 것을

의미합니다 이 로그인 자격 증명은 뷰를 게시할 때 자격 증명을 삽입하거나 특정 사용자

자격 증명을 요구하는 방식으로 Windows 통합 보안(NT 인증)을 통해 전달할 수 있습니다

Tableau는 사용자 이름 그룹 또는 현재 사용자의 기타 특성을 통해 행 수준의 데이터

보안 기능을 활용할 수 있게 해주는 사용자 필터 기능 또한 제공합니다 사용자 필터는

모든 쿼리에 where 절을 추가하여 데이터를 제한하며 모든 데이터 원본에서 사용할

수 있습니다

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네트워크 ndash 전송 보안

대다수 내부 배포의 경우 전체 네트워크에 액세스하는 것을 방지하면 네트워크를

안전하게 지킬 수 있습니다 하지만 이 경우에도 네트워크 전반에 걸쳐 자격 증명을

안전하게 전송하는 것은 매우 중요합니다 외부 배포의 경우 전송 보안은 민감한 데이터

및 자격 증명을 보호하고 Tableau Server가 악용되는 것을 방지하는 데 핵심적인

역할을 담당합니다

Tableau Server에는 다음 세 개지 기본 인터페이스가 있습니다 참고로 Tableau는

암호를 저장하고 전송하는 것과 관련하여 모든 레이어 및 인터페이스에 걸쳐 특별히

주의를 기울이고 있다는 점을 유념해 주시기 바랍니다

bull 클라이언트-Tableau Server 인터페이스는 표준 HTTP 요청 및 응답을 담당하도록

기본 설정되어 있지만 고객이 제공한 보안 인증서를 사용하면 HTTPS(SSL)용으로

구성할 수 있습니다

bull Tableau Server-데이터베이스는 가능한 경우 기본 드라이버를 사용하며 기본

드라이버를 사용할 수 없는 경우 일반 ODBC 어댑터를 사용합니다

bull Tableau Server 구성 요소 간의 보안 통신은 분산된 배포에 한해서만 사용할 수

있으며 각 서버가 클러스터 내 다른 서버로부터 유효한 요청만 수신할 수 있도록

엄격한 신뢰 모델을 사용합니다

네트워크 전송을 보호하는 것 외에도 모든 사용자 암호 및 자격 증명은 대기 및 전송 시

암호화되며 암호는 일반 텍스트로 저장되지 않습니다 모든 고객은 대기 중인 사용자

데이터를 안전하게 암호화할 수 있도록 고유의 전달 구를 만들어 비공개 키를 맞춤

설정할 수 있습니다

Tableau Server는 위 네트워크 인터페이스 보안 기능 외에도 별도의 추가 안전 장치를

제공합니다 SSL을 사용하지 않을 때에도 다양한 암호화 기술을 사용하여 브라우저에서

서버 계층 리포지토리를 오고가는 데이터를 보호할 수 있습니다 Tableau Server에는

스푸핑 하이재킹 및 SQL 삽입 공격을 방지하며 새로운 위협을 적극적으로 테스트하고

이에 대응할 수 있는 다양한 보안 메커니즘이 내장되어 있습니다

25

확장성

Tableau Server는 최대 규모의 기업과 수만에 달하는 사용자를 지원할 수 있을 정도로

뛰어난 확장성을 자랑합니다 Tableau를 광범위하게 배포한 기업으로는 General

Motors Wells Fargo Bank of America eBay Facebook 및 Cisco 등이 있습니다

일례로 대형 부동상 기업인 Ray White는 Tableau를 통해 10000명에 달하는 부동상

중개인에게 보고서를 제공하고 있습니다

Tableau는 무료 온라인 공개 데이터 비주얼리제이션 서비스인 Tableau Public를

제공하기 위해 2009년부터 Tableau 데이터 센터에서 Tableau Server를 최대 규모로

확장하여 구동하고 있습니다 Tableau Public은 단독 노출로 게제된 횟수만 2억 건을

초과하며 지속적으로 성장하고 있습니다

2013년 여름에 출시된 Tableau Online은 Tableau에서 호스트하는 클라우드

분석 솔루션으로 Tableau Server와 동일한 엔터프라이즈급 아키텍처를 기반으로

구축되었습니다 현재 Tableau Online은 1000명이 넘는 고객에게 서비스를 제공하고

있습니다

그림 14 Tableau Public에 인프라를 제공하고자 높은 작업량을 감당할 수 있도록 확장된 Tableau Server

모든 환경은 고유하며 성능을 저해할 수 있는 요소는 매우 다양합니다 Tableau 배포의

확장성에 영향을 미치는 요소로는 다음을 들 수 있습니다

bull 하드웨어 고려 사항 서버 유형 디스크 속도 메모리 양 프로세서 속도 및

프로세스의 개수

bull 아키텍처 서버의 개수 아키텍처 설계 네트워크 속도트래픽 데이터 원본 유형

및 위치

bull 사용 방식 사용자 동시 접속 활동 상호작용 및 캐시 설정

bull 통합 문서 설계 뷰의 개수와 복잡도 혼합 및 계산의 사용 여부

bull 소프트웨어 구성 Tableau Server의 구성 설정

bull 데이터 데이터 구조 볼륨 집계 구체화 및 데이터베이스 성능

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확장성 성능 결과

Tableau의 주기 성능 방법론 및 내부 벤치마크 테스트에 따르면 복잡한 워크로드의

경우 Tableau Server가 거의 선형에 가깝게 확장되는 것을 증명할 수 있습니다 경험

법칙에 따르면 꼼꼼하게 설계된 보고서의 경우 Tableau Server에서 8코어 당 100명의

동시 접속 사용자를 지원할 수 있습니다

Tableau에서 진행한 테스트 및 시스템의 동시 접속 사용자 비율이 10로 추정된다는 고객

사용 예상치를 바탕으로 Tableau는 Tableau Server가 16코어의 단일 노드 클러스터로

1900명의 전체 사용자를 지원하는 수준에서 64코어 전반에 걸쳐 4-노드 클러스터로 5540

명의 전체 사용자를 지원하는 수준으로 확장할 수 있다는 것을 증명한 바 있습니다 이

결과는 사용자의 40가 상호작용을 하는 일반적인 워크로드 믹스에 해당됩니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 190 19002 노드 270 27003 노드 436 43604 노드 554 5540

사용자의 100가 보고서와 상호작용을 하는 활동이 더 많은 워크로드의 경우 동시

접속 사용자 비율이 10라 가정할 때 Tableau Server는 16코어 단일 기본 클러스터를

기준으로 최소 1190명의 전체 사용자에서 기본 클러스터와 64코어 3-노드 작업용

클러스터의 조합을 기준으로 최대 3470명의 전체 사용자를 지원할 수 있습니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 119 11902 노드 206 20603 노드 269 26904 노드 347 3470

Tableau는 Tableau Server의 확장성 테스트를 정기적으로 실시하고 있습니다 가장

최근의 확장성 테스트 결과를 확인하려면 Tableau 고객 담당자에게 문의하십시오

서버 및 프로세스 구성과 관련된 추가 Tableau Server 온라인 도움말 및 자습서 링크를

확인하려면 이 문서의 끝에 있는 참고자료 섹션을 확인하십시오

27

성능

특정 보고서의 성능은 다양한 요소에 따라 좌우됩니다 기존 비즈니스 인텔리전스 보고서

개발 프로세스의 경우 일반적으로 개발팀에서 보고서의 구조를 구축하고 레이아웃 쿼리

및 뷰를 최적화하여 특정 성능 임계값을 산출하는 데 몇 주가 걸리곤 했습니다

쿼리를 사전 정의하고 최적화하는 기존 접근 방식과 달리 Tableau는 고유의 VizQL 기술을

통해 보고서 생성에 설명이 가능하고 신속하며 반복적인 접근 방식을 적용합니다 Tableau

는 사용자가 답을 얻으려는 질문을 바탕으로 사용자를 대신하여 최적화된 쿼리를 필요한

만큼 다시 생성하거나 쿼리를 다시 실행합니다

모든 서버 환경은 고유하며 성능에 영향을 미치는 다양한 변수가 있습니다 이러한

변수로는 다음을 들 수 있습니다

bull 디스크 속도 메모리 코어와 같은 하드웨어 세부정보 및 배포에 사용하는 서버의 개수

bull 네트워크 트래픽

bull 통합 문서의 복잡도 동시 접속 사용자의 활동 및 데이터 캐싱과 같은 사용 요소

bull 각 서버 프로세스에서 구동 중인 프로세스의 수와 같은 Tableau Server 구성 설정

데이터 볼륨 데이터베이스 유형 및 데이터베이스 구성과 같은 데이터 고려사항

64-비트 Tableau Server

규모가 큰 생산 배포에서 최상의 성능을 발휘하려면 64-비트 운영체제를 배포하고

Tableau Server 64-비트 버전을 설치하는 것이 좋습니다 64비트 환경에서 Tableau는

32비트 아키텍처에서 허용하는 것보다 훨씬 많은 메모리를 사용할 수 있습니다 8코어

컴퓨터의 경우 32GB 또는 RAM을 사용하는 것이 최소 권장 하드웨어 사양이지만 RAM

을 추가로 구입할 수 있는 경우 실제로는 경험 법칙에 따라 뛰어난 성능을 발휘할 수

있도록 컴퓨터에 코어 당 8GB를 설치하는 것이 좋습니다

28

성능 기록기로 셀프 서비스 성능 심사

성능에 영향을 미치는 다양한 변수를 감안하면 관리자 및 사용자를 지원하는 Tableau

Server 관리 도구 중 하나인 Tableau 성능 기록기를 사용하는 것이 좋습니다 서버

또는 통합 문서의 성능 문제를 진단하는 것은 어려운 일입니다 대부분의 경우 통합

문서는 대부분 사용자의 조인 방식 통합 문서에 끌어다 놓은 필드 통합 문서의 데이터

바인딩과 같은 요소에 의해 성능이 저하됩니다 Tableau 성능 기록기를 사용하면 서버

관리자를 통해서든 데스크톱 웹 브라우저 또는 휴대기기 사용자를 통해서든 성능

메트릭을 수집하여 통합 문서의 성능을 프로파일링할 수 있습니다

그림 15 Tableau 성능 기록기 요약

성능 기록기는 통합 문서 데이터 연결 및 쿼리의 성능 문제를 신속하게 파악하는 데

도움이 됩니다 예를 들어 기록기는 데이터 원본에 연결하거나 쿼리를 실행하거나

비주얼리제이션을 만드는 데 걸린 시간을 기록합니다 이렇게 하면 시스템에 내장된

관리자 및 최종 사용자 도구를 통해 통합 문서 설계의 문제를 파악할 수 있습니다

사용자 대응 속도를 높여주는 최적화된 데이터 추출 기능

Tableau의 데이터 추출 기능은 원래 데이터 파일의 크기와 비교하여 차지하는 공간이

상대적으로 적은 데이터 파일을 생성합니다 Tableau는 특히 텍스트 값이 포함된 데이터의

파일 크기를 줄이는 데 최적화된 압축 기술을 활용합니다 이 기술은 쿼리 계산 필터링뿐만

아니라 궁극적으로는 렌더링을 수행할 때 높은 성능을 발휘할 수 있도록 해줍니다

또한 보고서에서 사용하지 않는 필드를 숨겨 데이터 추출을 최적화하면 데이터 추출이

최적화됨에 따라 성능도 향상됩니다

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안전한 공유 세션을 통해 워크로드 절감

보고서를 읽는 사람이 주로 사용자뿐인 경우 Tableau는 적절한 사용 권한을 충족하는지

여부를 확인한 후 이 데이터를 모든 사용자와 안전하게 공유합니다 이렇게 하면 읽기 전용

데이터에 대한 응답 시간을 개선하고 서버의 워크로드를 최소화하고 사용자의 확장성을

제고할 수 있습니다 이와 같은 동적 프로세스를 활용하면 환경을 안전하게 유지하는 것과

동시에 요청에 따른 세션 확장을 한층 더 개선할 수 있습니다

실시간 데이터 상호작용을 가능하게 하는 로컬 렌더링

웹 및 모바일 작성 기능은 사용자의 컴퓨터 또는 기기에서 데이터를 렌더링하는 HTML5

기능을 활용합니다 이때 보고서나 Viz를 실행하기 위해 ActiveX Java 또는 Flash를

설치할 필요는 없으며 브라우저가 뷰를 렌더링하므로 서버와 데이터를 주고받는 횟수도

줄어듭니다 또 서버의 부하가 감소함에 따라 서버의 확장성이 개선되며 궁극적으로는

렌더링을 1초 미만 내로 제공할 수 있어 사용자가 자료를 더 쉽게 통찰할 수 있습니다

최적화된 뷰를 지원하는 대시보드 렌더링

대시보드의 뷰가 독립된 데이터 원본을 사용하는 경우 Tableau는 쿼리가 완료될 때마다

뷰를 로드하여 대시보드의 로드 시간을 최소화합니다 또 쿼리가 반환되면 Tableau

는 비주얼리제이션이 즉각적으로 렌더링될 수 있도록 데이터 레이아웃 및 기타 계산을

최적화합니다 물론 쿼리의 복잡도나 컴퓨터의 리소스가 원활하게 활용되지 못하는

경우와 같이 그 외에도 다양한 요소가 성능에 영향을 미칠 수 있습니다

시스템 관리

시스템 거버넌스 프로세스 및 Tableau Server 관리자의 역할은 대부분 다른 응용

프로그램과 유사합니다 단 Tableau Server의 경우 관리자에게 시스템 또는 콘텐츠

관리자 역할을 부여할 수 있습니다 시스템 관리자는 Tableau Server 내 모든

소프트웨어 및 기능에 액세스할 수 있는 권한을 보유합니다 시스템 관리자는 선택한

사용자에게 지정된 그룹의 사용자 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결을 관리하는

콘텐츠 관리자의 역할을 부여할 수 있습니다 이렇게 하면 각 그룹은 각자의 요구 사항에

따라 그룹을 더 효율적으로 관리할 수 있습니다

관리자가 담당해야 하는 핵심 영역은 다음과 같습니다

bull 소프트웨어 설치

bull 소프트웨어 업그레이드

bull 성능 서버 활용도 시스템 튜닝 모니터링

bull 보안 백업 복원 및 변경사항 관리를 지원하는 프로세스

bull 사용자 그룹 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결 관리

30

Tableau는 매우 뛰어난 유연성을 자랑하고 수만명에 달하는 사용자를 지원할 수 있지만

서버 관리자의 작업을 처리하는 데에는 많은 시간이 걸리지 않습니다 실제로 초기

설정 후 대부분의 조직은 Tableau Server 관리에 시간을 거의 할애하지 않습니다

서버 관리에 소요되는 시간은 사용자 수 사용자 변경 빈도 및 관리자가 사용자 지원을

제공하는지 여부에 따라 달라집니다

결론

Tableau Server는 IT 담당자 및 관리자의 보안 확장성 및 아키텍처 요구 사항을

충족하는 강력한 인프라를 제공하며 비즈니스 규모에 맞춰 확장할 수 있는 유연한 배포

옵션 또한 제공합니다 Tableau Server를 사용하면 다양한 데이터베이스 및 인메모리

분석에 라이브 연결하여 데이터 아키텍처를 더 쉽게 결정할 수 있습니다 무엇보다

Tableau Server를 사용하면 IT 관리자가 대시보드를 만들거나 업데이트 주기를 관리할

필요가 없어 전략적인 IT 작업에만 집중할 수 있도록 해줍니다

Tableau는 오늘날의 비즈니스가 요구하는 셀프 서비스가 가능하고 신속하고 빠르며

실제로 기업에서 바로 사용할 수 있는 비즈니스 분석 솔루션을 제공합니다

참고자료

이 백서의 주제와 관련된 더욱 자세한 내용은 다음을 참조하세요

온라인 도움말 Tableau Server 관리자 가이드

온라인 도움말 Tableau Server 컴퓨터 및 프로세스 구성 가이드

기술 자료 Tableau Server 성능 모니터링

기술 자료 Tableau Server 성능 최적화

백서 Rapid-Fire 비즈니스 인텔리전스

백서 Tableau Server 보안 버전 8

백서 인메모리 또는 실제 데이터 중 무엇을 선택해야 하나요

백서 Tableau 메타데이터 모델

백서 Tableau Server의 확장성 설명

백서 클라우드에서의 Tableau Online 보안

Tableau Drive ndash 분석 문화를 확장하는 방법

Gartner Tableau를 2014 Magic Quadrant의 리더로 선정

14

보고 거버넌스

데이터 및 정보가 지속적으로 늘어남에 따라 정보 거버넌스의 중요성도 높아지고 있습니다

사용자가 허용된 정보에만 액세스할 수 있도록 하는 것은 매우 중요한 일입니다

Tableau의 보고 거버넌스는 다음 두 가지 방법을 통해 관리할 수 있습니다 사이트 또는

프로젝트를 통해

Tableau Server는 데이터를 격리하고 다중 테넌트를 지원하는 즉시 활용 가능한 배포

방식을 사용합니다 서버에는 한 개 이상의 사이트가 있을 수 있고 사이트에는 한 개

이상의 프로젝트가 있을 수 있으며 프로젝트에는 한 개 이상의 통합 문서가 있을 수

있습니다 Tableau Server를 사용하면 이와 같은 프로젝트 및 통합 문서를 Tableau에서

사용할 수 있도록 관리하고 모니터링할 수 있습니다 이때 사이트는 Tableau Server의

테넌트가 되며 Tableau Server는 두 사이트 간의 데이터를 격리합니다

이는 다시 말해 다른 사이트에 쿼리를 보낼 수 없음에 따라 사이트 간의 데이터를 격리하는

방벽이 생긴다는 것을 의미합니다 이 프로세스는 뷰 간에 차이니즈 월(Chinese Wall)

로도 불리는 격리 장치를 만듭니다

데이터를 완전히 격리하려는 경우 가장 좋은 방법은 사이트를 만들고 이 사이트에

프로젝트를 만든 다음 프로젝트 및 통합 문서의 사용 권한을 관리하여 액세스를

제어하는 것입니다

사이트를 한 개만 사용하는 경우 여러 개의 프로젝트를 만들 수도 있습니다 프로젝트는

뷰를 격리할 뿐만 아니라 사용 권한이 있는 뷰만 볼 수 있도록 개별 사용자를 제한합니다

그림 6 보고 거버넌스를 간편하게 처리할 수 있도록 도와주는 Tableau 콘텐츠 관리 인터페이스

많은 조직이 판매부와 같이 사업부별로 프로젝트를 만들거나 금융과 같이 논리적인

비즈니스 기능별로 프로젝트를 만드는 방법을 사용합니다 프로젝트를 만들면 사용자

또는 사용자 그룹을 프로젝트와 연결할 수 있으며 프로젝트와 연결되지 않은 사용자는

이 프로젝트의 뷰를 볼 수 없습니다

15

사용자에게 더 많은 구독 제어 권한 제공

구독 기능을 사용하면 관심 있는 콘텐츠를 구독하여 일정에 따라 관련 콘텐츠가 자신의

이메일 받은 편지함에 전송되도록 할 수 있습니다 사용자는 클릭 한 번으로 워크시트

또는 통합 문서를 구독하고 이를 관리할 수 있습니다

그림 7 구독 사용자 인터페이스

변경사항 관리

Tableau는 통합 문서에서 변경사항을 관리할 수 있는 몇 가지 옵션을 제공합니다 변경사항

관리 도구가 이미 있는 조직의 경우 Tableau 통합 문서에서 변경사항을 추적할 때 기존

변경사항 관리 도구를 사용해 주시기 바랍니다 변경사항 관리 도구가 없는 조직의 경우

네트워크에 사용자 폴더를 만들거나 백업 서버에서 별도로 저장되는 야간 백업을 수행하여

수동 변경사항 관리 프로세스를 설정하십시오 위에 언급된 폴더 및 백업은 필요에 따라

복원할 수 있습니다

여느 개발 프로세스와 마찬가지로 작업을 개발 단계에서 생산 단계로 전환하는 과정을

진행할 때에는 테스트 및 승인이 포함된 엄격한 지침을 준수해야 합니다 생산 단계로

전환할 때 사용할 수 있는 가장 간편하고 좋은 방법은 각 생산 프로젝트와 동일한 준비

영역 프로젝트를 만드는 것입니다 준비 프로젝트는 개발 서버 또는 생산 서버에서

직접 설정할 수 있습니다 준비 프로젝트 단계에서 사용자는 새로운 작업을 적절한

준비 영역에 게시하고 인증 및 생산 단계로의 전환을 담당하는 팀에게 후속 조치를

요청합니다 개발 단계에서 Tableau 뷰에 사용된 데이터 원본이 생산 단계에 사용된

데이터 원본과 다를 경우 연결 정보를 변경해야 합니다

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메타데이터 관리

대다수의 비즈니스 인텔리전스 플랫폼은 메타데이터 기능을 제공한다고 주장하지만

실제로는 엔터프라이즈 전체 모델링 단계부터 시작하거나 메타데이터 기능 자체를

제공하지 않는 경우가 많습니다 Tableau는 IT 부서가 풍부한 메타데이터 계층을

제공하여 더 많은 가치를 이끌어 내고 비즈니스 사용자가 이를 수정 및 확장할 수 있도록

지원하는 혼합식 접근 방식을 지향하고 있습니다 이는 다시 말해 과도한 계층 모델링

없이도 메타데이터를 사용할 수 있다는 것을 의미합니다 Tableau는 대부분의 고객이

Tableau에서 메타데이터 계층을 제공한다는 사실을 모를 정도로 원할성 접근 용이성

투명성 측면에서 뛰어난 메타데이터를 제공하고 있습니다

추출

VizQL 모델

데이터 모델

연결

필터 집계 혼합 역할 테이블 계산

기본 의견설명 계산 별칭 사용자 생성 필드

서버 연결 특성 테이블 조인

그림 8 풍부하면서도 유연한 메타데이터를 구축할 수 있도록 지원하는 Tableau의 유연한 메타데이터 관리 시스템

Tableau의 메타데이터 시스템은 총 3층으로 구성되며 이 중 2개의 계층은 추상화 및

런타임 모델(VizQL 모델)로 구성됩니다 첫 번째 계층인 추상화 계층은 데이터 액세스

방식과 Tableau에서 사용할 데이터에 대한 정보를 저장하는 연결 계층입니다 여기에는

데이터베이스 테이블 뷰 열 조인 또는 데이터 액세스에 사용되는 맞춤 SQL의 특성이

포함됩니다

두 번째 계층은 데이터 모델 계층으로 필드를 수치 및 측정값으로 자동 지정합니다

큐브에 연결 시 큐브 내 메타데이터는 이 필드를 자동으로 읽습니다 관계형 데이터의

경우 Tableau는 지능적인 추론 기능을 활용하여 필드가 수치인지 아니면 측정값인지

파악합니다 데이터 모델은 데이터 집합이나 계산과 같이 사용자가 생성한 필드 또한

추적합니다 Tableau에서 데이터 원본으로 통칭하는 데이터 모델은 독립적으로

운영되며 연결 상태에서 이루어지는 변경사항이 적용되지 않습니다

세 번째 계층은 Tableau 고유의 계층인 VizQL 모델로 구성됩니다 사용자는 VizQL

모델을 사용하여 런타임 중에도 필드 역할 및 집계를 조정할 수 있습니다 예를 들어

사용자는 측정값을 수치로 변경한 다음 한 시나리오에서는 직원의 나이를 측정값으로

사용하여 직원의 평균 나이를 계산하고 다른 시나리오에서는 수치로 변경하여 직원이

연령대에 걸쳐 어떻게 분포되어 있는 확인할 수 있습니다 VizQL 모델을 사용하면 일반

데이터 모델에서는 정의하기 어려운 계산 및 비교 작업을 손쉽게 정의할 수 있습니다

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Tableau는 추가적인 메타데이터 유연성 또한 제공합니다 사용자는 연결 또는 데이터

모델을 변경하지 않고도 서로 다른 데이터 원본의 데이터를 하나의 혼합 모델에 결합할

수 있습니다 또는 데이터 모델이 다른 데이터 모델의 영향을 받도록 설정할 수도 있으며

특정 연결을 여러 데이터 모델에 사용하거나 특정 데이터 모델을 여러 뷰에 사용하거나

대시보드에서 여러 개의 뷰를 사용할 수도 있습니다

메타데이터의 진정한 가치는 구성 요소를 공유하고 재사용할 수 있는 데 있습니다

사용자는 데이터 원본(연결 및 데이터 모델)을 Tableau Server에 게시하여 통합 문서와

연결할 수 있습니다 이는 다시 말해 마스터 데이터 원본이 데이터 원본을 사용하는 통합

문서에 전파된다는 것을 의미합니다 또한 다른 사용자가 특정 데이터 원본을 토대로

분석을 시작할 수 있으며 데이터 원본을 내보낸 다음 파일로 공유할 수도 있습니다

데이터 모델은 연결과 달리 계산을 재정의하는 등 변경해야 하는 범위가 더 넓으므로

명시적인 변경사항이 있을 때에는 Tableau Desktop에서 이를 변경해야 합니다 항목을

변경하면 Tableau Desktop은 변경사항을 통합 문서의 모든 시트에 자동으로 적용합니다

VizQL 모델은 특정 열의 멤버 이름을 변경하는 등 데이터베이스를 변경해도 아무런

영향이 없지만 Tableau Server는 뷰에 사용된 열을 삭제하거나 이 열의 이름을 변경할

경우 영향을 받습니다 표시되어야 하는 열이 표시되지 않는 경우 VizQL 모델은 이 열을

뷰에서 일시적으로 삭제합니다

모바일 배포

휴대기기를 도입하는 기업이 급격히 늘어나고 있습니다 비즈니스 인텔리전스의 궁극적인

목표는 결정이 내려지고 토론이 이루어지는 곳에서 비즈니스 인텔리전스를 활용할 수

있도록 하는 것입니다 사용자는 노트북 및 컴퓨터가 제공하는 환경을 휴대기기에서도

똑같이 활용할 수 있기를 기대하고 있으며 여기에는 비즈니스 인텔리전스 기능도 포함되어

있습니다

Tableau는 다른 Tableau 솔루션에서 제공하는 강력한 성능과 단순함을 모바일 비즈니스

인텔리전스 분야에서도 제공합니다 Tableau는 모바일 비즈니스 인텔리전스 분야에서

승인 한 번으로 모든 것을 해결할 수 있도록 하는 Author-once 접근 방식을 취하고

있습니다 이는 다시 말해 Tableau Server의 대시보드를 휴대기기뿐만 아니라 컴퓨터의

웹 브라우저에서도 자동으로 사용할 수 있다는 것을 의미합니다 Tableau가 자동으로

기기를 탐지하고 이에 따라 시각적인 결과물과 기능을 최적화하므로 맞춤 대시보드를

개발할 필요가 없으며 기본 iPad 앱 모바일 Safari 모바일 Chrome 및 Android 앱에는

터치에 최적화된 뷰가 표시됩니다

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그림 9 iPad 및 Android 기기에서 기능 수정 및 게시

Tableau 모바일 앱은 Tableau Desktop 없이도 새로운 뷰를 확인하고 수정하고 만들

수 있는 기능을 제공합니다 사용자는 뷰에서 바로 필드와 필터를 추가하고 뷰 유형을

변경하고 기타 애드혹 분석 작업을 수행할 수 있습니다 수정이 완료되면 사용 권한이

있는 경우에 한해 원본 Tableau 통합 문서에 변경사항을 저장할 수 있습니다

Tableau 모바일 앱은 모든 Tableau Server에 연결이 가능하며 손가락 스크롤 손가락

모으기 및 확대와 같은 기본 터치 제어 기능을 그대로 제공합니다 뷰도 터치 기능이 사용

설정되어 있고 전체 터치 기능을 지원하도록 최적화되어 있으므로 필터 매개 변수 페이지

강조표시 및 끌어서 놓기 작성 작업을 손가락으로 제어할 수 있습니다 Tableau iPad 앱

및 Android 앱 사용자의 경우 터치에 최적화된 콘텐츠 검색 기능과 더불어 통합 문서를

검색하고 즐겨찾기 항목을 저장하고 최근 사용한 콘텐츠를 확인하는 기능 또한 제공됩니다

그림 10 휴대기기에서 사용할 수 있도록 터치 기능이 자동 사용 설정되는 Tableau 대시보드

휴대기기 보안은 많은 조직에게 핵심 우려사항입니다 Tableau Server는 데스크톱에

게재되든 휴대기기에 게재되든 관계없이 데이터 수준 및 사용자 수준 보안을 포함하여

모든 뷰에 동일한 보안을 적용합니다 데이터가 기기에 저장되지 않으므로 기기를

분실하거나 도난 당해도 데이터 보안이 위험에 노출될 가능성은 적습니다

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배포 모델

Tableau는 데이터 인프라 사용자 부하 및 사용 프로필 기기 전략 그리고 목표에 따라

다양한 방식으로 구성할 수 있습니다 또한 Tableau Server는 개수에 관계 없이 컴퓨터와

클러스터링할 수 있습니다 일반적인 구성에 대한 몇 가지 예는 다음과 같습니다

단순 구성

대부분의 경우 단일 서버를 권장 최소 하드웨어 구성(8 CPU 코어 및 32GB의 주 메모리)

으로 구축하기만 해도 좋은 성능을 발휘할 수 있습니다 이러한 유형의 구성은 규모가 더 큰

배포 또는 부서 서버의 개념을 입증하는 데 유용합니다 Tableau는 각 주요 프로세스를 두

번씩 실행하는 것을 권장합니다 더 나은 가용성을 위해 8-코어 단일 서버에 Tableau Server

배포 시 Data Server 응용 프로그램 서버 VizQL Server 및 백그라운더를 구축하십시오

3-서버(24-코어) 클러스터

사용자 부하가 심한 환경의 경우 추가 서버를 클러스터링해야 합니다

3-서버 구성의 경우 주 서버가 게이트웨이 라이선스 및 검색과 같은 관리 서비스를

호스트하며 다른 2개의 작업 노드에는 VizQLServer 응용 프로그램 서버 백그라운더

리포지토리 및 추출 호스트와 Data Server가 구축됩니다 관리자는 추출 작업량 및

기타 특성에 맞춰 시스템에서 실행하는 프로세스의 수와 유형을 구성할 수 있습니다

HT

TP(S) 서

버

검색

라이선스

게이트웨이

기본 Tableau Server

HT

TP(S) 서

버

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

활성 데이터 엔진

활성 리포지토리

작업 서버 작업 서버

HT

TP(S) 서

버

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

대기 데이터 엔진

대기 리포지토리

그림 11 단순 3-서버 클러스터 구성

HT

TP(S) 서

버

검색 | 라이선스

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

활성 데이터 엔진

활성 리포지토리

기본 Tableau Server

20

5-서버(40-코어) 클러스터데이터 사용량과 사용자 부하가 높은 경우 이를 지원하기 위해 작업용 컴퓨터를 클러스터에 추가할 수 있습니다 데이터 추출을 사용하는 크기가 더 큰 클러스터의 경우 리포지토리와 추출 호스트를 한 컴퓨터에 구축하고 백그라운더를 다른 컴퓨터에 구축하여 VIzQL과 응용 프로그램 서버를 한 작업용 컴퓨터에 구축하는 것이 좋을 수 있습니다 워크로드 프로필에 따라 다른 서버 구성을 사용하시기 바랍니다

게이트웨이VizQL Server x2

응용 프로그램 서버 x2

Data Server x1백그라운더x3

리포지토리

추출 호스트x8

그림 12 데이터 추출이 많은 경우에 최적화된 5-서버 클러스터 구성

High Availability 클러스터Tableau의 High Availability 기능은 IT 조직이 SLA 요구 사항을 준수하고 중단 시간을 최소화할 수 있도록 도와줍니다 Tableau의 High Availability 솔루션은 리포지토리 및 데이터 엔진 구성 요소를 위한 자동 장애 조치 기능을 제공합니다 기본 노드는 게이트웨이 검색 라이선스 및 부하 분산 장치를 지원하며 2개의 추가 노드는 진행 중인 프로세스를 호스트합니다 네 번째 컴퓨터를 백업 기본으로 추가하면 시스템의 안정성을 더 높일 수 있습니다 외부 부하 분산 장치를 구성한 경우 게이트웨이 장애 조치가 자동으로 실행됩니다 이렇게 하면 원활한 장애 조치 기능을 확보하고 데이터 엔진의 워크로드를 개선하여 확장성을 높일 수 있습니다

자세한 내용은 High Availability 백서를 참조하십시오

가상 컴퓨터 또는 클라우드 기반 배포가상 컴퓨터나 클라우드 배포에서 Tableau Server를 구동하는 경우 확장성이나 성능 측면에서 특별히 고려해야 하는 사항은 없습니다 단 각 가상화 플랫폼은 가상 컴퓨터를 확장 가능하고 성능이 높은 토폴로지에 배포하는 데 충분한 관리 인프라를 제공한다는 점을 유념하시기 바랍니다 Tableau Server 가 적절한 컴퓨터 메모리 및 데이터 리소스에 액세스할 수 있도록 가상화 인프라 공급자의 우수 사례를 따르십시오 가상 컴퓨터는 Tableau Server에서 사용할 수 있는 코어의 개수를 가상으로 제한하거나 가상 컴퓨터 자체를 통한 재해 복구 기능을 제공하는 데 사용할 수 있습니다 클라우드에서 Tableau를 구동하는 경우 Tableau Server는 고정 IP 주소가 필요하다는 점을 유념하십시오

21

보안

더 많은 사용자가 더 많은 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 조직이 많아짐에 따라 정보

보안이 핵심적인 우려사항으로 부각되고 있습니다 Tableau Server는 다양하고 복잡한

요구 사항을 충족하면서도 쉽게 구현하고 사용할 수 있는 포괄적인 보안 솔루션을

제공합니다

또한 Tableau는 인증 권한 부여 데이터 보안 및 네트워크 보안을 관리하는

엔터프라이즈급 보안 기능을 제공하고 있습니다 이 두 기능은 조직 내부 환경이든 조직

외부의 인터넷이든 관계없이 광범위하고 다양한 사용자 기반의 요구 사항을 충족할

수 있는 총체적인 솔루션을 제공합니다 Tableau Server는 금융 서비스 정부 및 의료

부문의 엄격한 보안 요구 사항을 모두 통과한 바 있습니다

인증 ndash 액세스 보안

보안의 첫 번째 단계는 바로 사용자의 ID를 구축하는 것입니다 ID는 무단 액세스를

방지하고 각 사용자의 환경을 개별 설정하기 위해 구축됩니다 이 단계는 일반적으로

인증으로 불립니다 인증을 다음 섹션인 권한 부여 - 개체 보안과 홍동하지 마시기

바랍니다

Tableau Server는 몇 가지 유형의 인증을 지원합니다

bull Microsoft Active Directory(SSPINTLM 및 Kerberos)

bull Tableau Server 사용자를 인증하기 위해 IdP(외부 ID 공급자)를 활용하는 SAML

bull 신뢰할 수 있는 인증 Tableau Server와 한 개 이상의 웹 서버 간의 관계를 신뢰할

수 있음

bull 일부 클라우드 기반 서비스 공급자에 대한 OAuth

bull Tableau Server에서 관리하는 기본 인증

Tableau는 관리자가 구성할 수 있는 자동 로그인 시간 제한 기능을 제공합니다

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SAML 인증

SAML은 Tableau Server가 이미 구입한 ID 관리 제품군을 활용할 수 있도록 하는 표준

기반 인증 프로토콜 메커니즘입니다 SAML을 사용하면 기존 ID 공급자가 직접 사용자를

인증하므로 사용자가 이미 동일한 IdP를 사용하여 다른 엔터프라이즈 응용 프로그램에

로그인한 경우 Tableau Server에서 또 다시 로그인 프로세스를 거칠 필요가 없습니다

OAuth 인증

클라우드 기반 솔루션을 사용 및 활용하기 시작하는 기업이 늘어남에 따라 클라우드

리소스에 원활하고 안전하게 액세스하는 방법의 중요성도 높아지고 있습니다 일부

클라우드 기반 데이터 원본의 경우 민감한 데이터베이스 자격 증명을 Tableau Server에

저장하는 대신 제한된 목적에 한하여 Tableau와 데이터 원본 공급자 간에 신뢰 관계를

구축하는 방법을 활용할 수 있습니다 이 신뢰 관계를 통해 사용자는 데이터에 액세스할

수 있게 되며 자격 증명은 데이터 원본 공급자에 의해 안전하게 보관됩니다

Tableau는 OAuth 20 공개-권한 부여 표준에 명시된 대로 이와 같은 보호 연결 방식을

활용하고 있습니다 OAuth 연결은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다

1 보안 민감한 데이터베이스 자격 증명이 Tableau Server에 공개되거나 저장되지

않으며 액세스 토큰을 Tableau만 사용할 수 있습니다

2 편이성 데이터 원본 ID 및 암호를 여러 군데에 삽입할 필요 없이 특정 데이터

공급자에 액세스하는 게시된 모든 통합 문서 및 데이터 원본에 대해 이 데이터

공급자를 대상으로 제공된 토큰을 사용할 수 있습니다

Tableau Server의 OAuth 인증은 Google BigQuery Google 웹 로그 분석 및

Salesforcecom 데이터 원본에서 사용할 수 있습니다

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인증(역할 및 사용 권한) - 개체 보안

권한 부여는 사용자가 인증된 후 이 사용자가 액세스하고 수행할 수 있는 항목을 정하는

것을 말합니다 권한 부여는 다음 항목을 통해 처리됩니다

1 역할 및 사용 권한

2 라이선스 및 사용자 권한

Tableau에서 역할은 사용자 및 그룹이 게시된 콘텐츠 및 프로젝트와 상호작용하는 방식을

관리하기 위해 콘텐츠에 적용되는 사용 권한의 집합을 의미합니다 데이터 원본 통합 문서

및 뷰와 같이 게시된 콘텐츠는 뷰 만들기 수정 및 삭제와 같은 일반적인 사용 권한 작업을

통해 관리할 수 있습니다 또한 관리자는 금융 사용자와 같은 그룹을 만들어 사용 권한을

더 쉽게 관리할 수 있습니다 프로젝트는 각 프로젝트에 게시된 모든 통합 문서 및 뷰에

대한 기본 사용 권한을 제어합니다 프로젝트는 여러 외부 당사자(다중 테넌트)에 대한

지원이 필요한 단일 서버에서도 사용할 수 있습니다

역할은 기본 사용 권한 구조를 제공하여 사용자를 구분합니다 예를 들어 사용자에게 특정

뷰에 대한 인터액터 권한을 부여하되 이 권한을 일부 콘텐츠로 제한할 수 있습니다 뷰어

역할이 부여된 사용자는 특정 뷰를 볼 수 있지만 뷰를 변경할 수 있는 권한은 없습니다

개체 보안 관리에 활용할 수 있는 매개 변수가 포함된 맞춤 설정은 총 20개가 넘습니다

참고로 이 역할 기반 사용 권한으로는 뷰에 표시되는 데이터를 제어할 수 없습니다

데이터 ndash 데이터 보안

규제 요구 사항을 충족해야 하거나 콘텐츠를 외부에 전달하는 조직을 중심으로 데이터

보안의 중요성이 더욱 강조되고 있습니다 Tableau는 다음 세 가지 방법을 통해 조직이

데이터 보안 요구 사항을 충족하는 데 필요한 유연성을 제공하고 있습니다 바로

데이터베이스에서 단독으로 보안 기능을 구현하거나 Tableau에서 단독으로 보안 기능을

구현하거나 Tableau Server의 사용자 정보에 해당하는 데이터 요소를 데이터베이스에

보관하는 혼합 방식을 만드는 것입니다

Tableau Server에 로그인 시 사용자는 데이터베이스에 로그인하는 것이 아닙니다 이는

다시 말해 데이터베이스에 보안 기능을 구현한 경우 Tableau Server 사용자가 뷰를

확인하려면 데이터베이스에 로그인하기 위한 자격 증명 또한 보유해야 한다는 것을

의미합니다 이 로그인 자격 증명은 뷰를 게시할 때 자격 증명을 삽입하거나 특정 사용자

자격 증명을 요구하는 방식으로 Windows 통합 보안(NT 인증)을 통해 전달할 수 있습니다

Tableau는 사용자 이름 그룹 또는 현재 사용자의 기타 특성을 통해 행 수준의 데이터

보안 기능을 활용할 수 있게 해주는 사용자 필터 기능 또한 제공합니다 사용자 필터는

모든 쿼리에 where 절을 추가하여 데이터를 제한하며 모든 데이터 원본에서 사용할

수 있습니다

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네트워크 ndash 전송 보안

대다수 내부 배포의 경우 전체 네트워크에 액세스하는 것을 방지하면 네트워크를

안전하게 지킬 수 있습니다 하지만 이 경우에도 네트워크 전반에 걸쳐 자격 증명을

안전하게 전송하는 것은 매우 중요합니다 외부 배포의 경우 전송 보안은 민감한 데이터

및 자격 증명을 보호하고 Tableau Server가 악용되는 것을 방지하는 데 핵심적인

역할을 담당합니다

Tableau Server에는 다음 세 개지 기본 인터페이스가 있습니다 참고로 Tableau는

암호를 저장하고 전송하는 것과 관련하여 모든 레이어 및 인터페이스에 걸쳐 특별히

주의를 기울이고 있다는 점을 유념해 주시기 바랍니다

bull 클라이언트-Tableau Server 인터페이스는 표준 HTTP 요청 및 응답을 담당하도록

기본 설정되어 있지만 고객이 제공한 보안 인증서를 사용하면 HTTPS(SSL)용으로

구성할 수 있습니다

bull Tableau Server-데이터베이스는 가능한 경우 기본 드라이버를 사용하며 기본

드라이버를 사용할 수 없는 경우 일반 ODBC 어댑터를 사용합니다

bull Tableau Server 구성 요소 간의 보안 통신은 분산된 배포에 한해서만 사용할 수

있으며 각 서버가 클러스터 내 다른 서버로부터 유효한 요청만 수신할 수 있도록

엄격한 신뢰 모델을 사용합니다

네트워크 전송을 보호하는 것 외에도 모든 사용자 암호 및 자격 증명은 대기 및 전송 시

암호화되며 암호는 일반 텍스트로 저장되지 않습니다 모든 고객은 대기 중인 사용자

데이터를 안전하게 암호화할 수 있도록 고유의 전달 구를 만들어 비공개 키를 맞춤

설정할 수 있습니다

Tableau Server는 위 네트워크 인터페이스 보안 기능 외에도 별도의 추가 안전 장치를

제공합니다 SSL을 사용하지 않을 때에도 다양한 암호화 기술을 사용하여 브라우저에서

서버 계층 리포지토리를 오고가는 데이터를 보호할 수 있습니다 Tableau Server에는

스푸핑 하이재킹 및 SQL 삽입 공격을 방지하며 새로운 위협을 적극적으로 테스트하고

이에 대응할 수 있는 다양한 보안 메커니즘이 내장되어 있습니다

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확장성

Tableau Server는 최대 규모의 기업과 수만에 달하는 사용자를 지원할 수 있을 정도로

뛰어난 확장성을 자랑합니다 Tableau를 광범위하게 배포한 기업으로는 General

Motors Wells Fargo Bank of America eBay Facebook 및 Cisco 등이 있습니다

일례로 대형 부동상 기업인 Ray White는 Tableau를 통해 10000명에 달하는 부동상

중개인에게 보고서를 제공하고 있습니다

Tableau는 무료 온라인 공개 데이터 비주얼리제이션 서비스인 Tableau Public를

제공하기 위해 2009년부터 Tableau 데이터 센터에서 Tableau Server를 최대 규모로

확장하여 구동하고 있습니다 Tableau Public은 단독 노출로 게제된 횟수만 2억 건을

초과하며 지속적으로 성장하고 있습니다

2013년 여름에 출시된 Tableau Online은 Tableau에서 호스트하는 클라우드

분석 솔루션으로 Tableau Server와 동일한 엔터프라이즈급 아키텍처를 기반으로

구축되었습니다 현재 Tableau Online은 1000명이 넘는 고객에게 서비스를 제공하고

있습니다

그림 14 Tableau Public에 인프라를 제공하고자 높은 작업량을 감당할 수 있도록 확장된 Tableau Server

모든 환경은 고유하며 성능을 저해할 수 있는 요소는 매우 다양합니다 Tableau 배포의

확장성에 영향을 미치는 요소로는 다음을 들 수 있습니다

bull 하드웨어 고려 사항 서버 유형 디스크 속도 메모리 양 프로세서 속도 및

프로세스의 개수

bull 아키텍처 서버의 개수 아키텍처 설계 네트워크 속도트래픽 데이터 원본 유형

및 위치

bull 사용 방식 사용자 동시 접속 활동 상호작용 및 캐시 설정

bull 통합 문서 설계 뷰의 개수와 복잡도 혼합 및 계산의 사용 여부

bull 소프트웨어 구성 Tableau Server의 구성 설정

bull 데이터 데이터 구조 볼륨 집계 구체화 및 데이터베이스 성능

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확장성 성능 결과

Tableau의 주기 성능 방법론 및 내부 벤치마크 테스트에 따르면 복잡한 워크로드의

경우 Tableau Server가 거의 선형에 가깝게 확장되는 것을 증명할 수 있습니다 경험

법칙에 따르면 꼼꼼하게 설계된 보고서의 경우 Tableau Server에서 8코어 당 100명의

동시 접속 사용자를 지원할 수 있습니다

Tableau에서 진행한 테스트 및 시스템의 동시 접속 사용자 비율이 10로 추정된다는 고객

사용 예상치를 바탕으로 Tableau는 Tableau Server가 16코어의 단일 노드 클러스터로

1900명의 전체 사용자를 지원하는 수준에서 64코어 전반에 걸쳐 4-노드 클러스터로 5540

명의 전체 사용자를 지원하는 수준으로 확장할 수 있다는 것을 증명한 바 있습니다 이

결과는 사용자의 40가 상호작용을 하는 일반적인 워크로드 믹스에 해당됩니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 190 19002 노드 270 27003 노드 436 43604 노드 554 5540

사용자의 100가 보고서와 상호작용을 하는 활동이 더 많은 워크로드의 경우 동시

접속 사용자 비율이 10라 가정할 때 Tableau Server는 16코어 단일 기본 클러스터를

기준으로 최소 1190명의 전체 사용자에서 기본 클러스터와 64코어 3-노드 작업용

클러스터의 조합을 기준으로 최대 3470명의 전체 사용자를 지원할 수 있습니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 119 11902 노드 206 20603 노드 269 26904 노드 347 3470

Tableau는 Tableau Server의 확장성 테스트를 정기적으로 실시하고 있습니다 가장

최근의 확장성 테스트 결과를 확인하려면 Tableau 고객 담당자에게 문의하십시오

서버 및 프로세스 구성과 관련된 추가 Tableau Server 온라인 도움말 및 자습서 링크를

확인하려면 이 문서의 끝에 있는 참고자료 섹션을 확인하십시오

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성능

특정 보고서의 성능은 다양한 요소에 따라 좌우됩니다 기존 비즈니스 인텔리전스 보고서

개발 프로세스의 경우 일반적으로 개발팀에서 보고서의 구조를 구축하고 레이아웃 쿼리

및 뷰를 최적화하여 특정 성능 임계값을 산출하는 데 몇 주가 걸리곤 했습니다

쿼리를 사전 정의하고 최적화하는 기존 접근 방식과 달리 Tableau는 고유의 VizQL 기술을

통해 보고서 생성에 설명이 가능하고 신속하며 반복적인 접근 방식을 적용합니다 Tableau

는 사용자가 답을 얻으려는 질문을 바탕으로 사용자를 대신하여 최적화된 쿼리를 필요한

만큼 다시 생성하거나 쿼리를 다시 실행합니다

모든 서버 환경은 고유하며 성능에 영향을 미치는 다양한 변수가 있습니다 이러한

변수로는 다음을 들 수 있습니다

bull 디스크 속도 메모리 코어와 같은 하드웨어 세부정보 및 배포에 사용하는 서버의 개수

bull 네트워크 트래픽

bull 통합 문서의 복잡도 동시 접속 사용자의 활동 및 데이터 캐싱과 같은 사용 요소

bull 각 서버 프로세스에서 구동 중인 프로세스의 수와 같은 Tableau Server 구성 설정

데이터 볼륨 데이터베이스 유형 및 데이터베이스 구성과 같은 데이터 고려사항

64-비트 Tableau Server

규모가 큰 생산 배포에서 최상의 성능을 발휘하려면 64-비트 운영체제를 배포하고

Tableau Server 64-비트 버전을 설치하는 것이 좋습니다 64비트 환경에서 Tableau는

32비트 아키텍처에서 허용하는 것보다 훨씬 많은 메모리를 사용할 수 있습니다 8코어

컴퓨터의 경우 32GB 또는 RAM을 사용하는 것이 최소 권장 하드웨어 사양이지만 RAM

을 추가로 구입할 수 있는 경우 실제로는 경험 법칙에 따라 뛰어난 성능을 발휘할 수

있도록 컴퓨터에 코어 당 8GB를 설치하는 것이 좋습니다

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성능 기록기로 셀프 서비스 성능 심사

성능에 영향을 미치는 다양한 변수를 감안하면 관리자 및 사용자를 지원하는 Tableau

Server 관리 도구 중 하나인 Tableau 성능 기록기를 사용하는 것이 좋습니다 서버

또는 통합 문서의 성능 문제를 진단하는 것은 어려운 일입니다 대부분의 경우 통합

문서는 대부분 사용자의 조인 방식 통합 문서에 끌어다 놓은 필드 통합 문서의 데이터

바인딩과 같은 요소에 의해 성능이 저하됩니다 Tableau 성능 기록기를 사용하면 서버

관리자를 통해서든 데스크톱 웹 브라우저 또는 휴대기기 사용자를 통해서든 성능

메트릭을 수집하여 통합 문서의 성능을 프로파일링할 수 있습니다

그림 15 Tableau 성능 기록기 요약

성능 기록기는 통합 문서 데이터 연결 및 쿼리의 성능 문제를 신속하게 파악하는 데

도움이 됩니다 예를 들어 기록기는 데이터 원본에 연결하거나 쿼리를 실행하거나

비주얼리제이션을 만드는 데 걸린 시간을 기록합니다 이렇게 하면 시스템에 내장된

관리자 및 최종 사용자 도구를 통해 통합 문서 설계의 문제를 파악할 수 있습니다

사용자 대응 속도를 높여주는 최적화된 데이터 추출 기능

Tableau의 데이터 추출 기능은 원래 데이터 파일의 크기와 비교하여 차지하는 공간이

상대적으로 적은 데이터 파일을 생성합니다 Tableau는 특히 텍스트 값이 포함된 데이터의

파일 크기를 줄이는 데 최적화된 압축 기술을 활용합니다 이 기술은 쿼리 계산 필터링뿐만

아니라 궁극적으로는 렌더링을 수행할 때 높은 성능을 발휘할 수 있도록 해줍니다

또한 보고서에서 사용하지 않는 필드를 숨겨 데이터 추출을 최적화하면 데이터 추출이

최적화됨에 따라 성능도 향상됩니다

29

안전한 공유 세션을 통해 워크로드 절감

보고서를 읽는 사람이 주로 사용자뿐인 경우 Tableau는 적절한 사용 권한을 충족하는지

여부를 확인한 후 이 데이터를 모든 사용자와 안전하게 공유합니다 이렇게 하면 읽기 전용

데이터에 대한 응답 시간을 개선하고 서버의 워크로드를 최소화하고 사용자의 확장성을

제고할 수 있습니다 이와 같은 동적 프로세스를 활용하면 환경을 안전하게 유지하는 것과

동시에 요청에 따른 세션 확장을 한층 더 개선할 수 있습니다

실시간 데이터 상호작용을 가능하게 하는 로컬 렌더링

웹 및 모바일 작성 기능은 사용자의 컴퓨터 또는 기기에서 데이터를 렌더링하는 HTML5

기능을 활용합니다 이때 보고서나 Viz를 실행하기 위해 ActiveX Java 또는 Flash를

설치할 필요는 없으며 브라우저가 뷰를 렌더링하므로 서버와 데이터를 주고받는 횟수도

줄어듭니다 또 서버의 부하가 감소함에 따라 서버의 확장성이 개선되며 궁극적으로는

렌더링을 1초 미만 내로 제공할 수 있어 사용자가 자료를 더 쉽게 통찰할 수 있습니다

최적화된 뷰를 지원하는 대시보드 렌더링

대시보드의 뷰가 독립된 데이터 원본을 사용하는 경우 Tableau는 쿼리가 완료될 때마다

뷰를 로드하여 대시보드의 로드 시간을 최소화합니다 또 쿼리가 반환되면 Tableau

는 비주얼리제이션이 즉각적으로 렌더링될 수 있도록 데이터 레이아웃 및 기타 계산을

최적화합니다 물론 쿼리의 복잡도나 컴퓨터의 리소스가 원활하게 활용되지 못하는

경우와 같이 그 외에도 다양한 요소가 성능에 영향을 미칠 수 있습니다

시스템 관리

시스템 거버넌스 프로세스 및 Tableau Server 관리자의 역할은 대부분 다른 응용

프로그램과 유사합니다 단 Tableau Server의 경우 관리자에게 시스템 또는 콘텐츠

관리자 역할을 부여할 수 있습니다 시스템 관리자는 Tableau Server 내 모든

소프트웨어 및 기능에 액세스할 수 있는 권한을 보유합니다 시스템 관리자는 선택한

사용자에게 지정된 그룹의 사용자 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결을 관리하는

콘텐츠 관리자의 역할을 부여할 수 있습니다 이렇게 하면 각 그룹은 각자의 요구 사항에

따라 그룹을 더 효율적으로 관리할 수 있습니다

관리자가 담당해야 하는 핵심 영역은 다음과 같습니다

bull 소프트웨어 설치

bull 소프트웨어 업그레이드

bull 성능 서버 활용도 시스템 튜닝 모니터링

bull 보안 백업 복원 및 변경사항 관리를 지원하는 프로세스

bull 사용자 그룹 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결 관리

30

Tableau는 매우 뛰어난 유연성을 자랑하고 수만명에 달하는 사용자를 지원할 수 있지만

서버 관리자의 작업을 처리하는 데에는 많은 시간이 걸리지 않습니다 실제로 초기

설정 후 대부분의 조직은 Tableau Server 관리에 시간을 거의 할애하지 않습니다

서버 관리에 소요되는 시간은 사용자 수 사용자 변경 빈도 및 관리자가 사용자 지원을

제공하는지 여부에 따라 달라집니다

결론

Tableau Server는 IT 담당자 및 관리자의 보안 확장성 및 아키텍처 요구 사항을

충족하는 강력한 인프라를 제공하며 비즈니스 규모에 맞춰 확장할 수 있는 유연한 배포

옵션 또한 제공합니다 Tableau Server를 사용하면 다양한 데이터베이스 및 인메모리

분석에 라이브 연결하여 데이터 아키텍처를 더 쉽게 결정할 수 있습니다 무엇보다

Tableau Server를 사용하면 IT 관리자가 대시보드를 만들거나 업데이트 주기를 관리할

필요가 없어 전략적인 IT 작업에만 집중할 수 있도록 해줍니다

Tableau는 오늘날의 비즈니스가 요구하는 셀프 서비스가 가능하고 신속하고 빠르며

실제로 기업에서 바로 사용할 수 있는 비즈니스 분석 솔루션을 제공합니다

참고자료

이 백서의 주제와 관련된 더욱 자세한 내용은 다음을 참조하세요

온라인 도움말 Tableau Server 관리자 가이드

온라인 도움말 Tableau Server 컴퓨터 및 프로세스 구성 가이드

기술 자료 Tableau Server 성능 모니터링

기술 자료 Tableau Server 성능 최적화

백서 Rapid-Fire 비즈니스 인텔리전스

백서 Tableau Server 보안 버전 8

백서 인메모리 또는 실제 데이터 중 무엇을 선택해야 하나요

백서 Tableau 메타데이터 모델

백서 Tableau Server의 확장성 설명

백서 클라우드에서의 Tableau Online 보안

Tableau Drive ndash 분석 문화를 확장하는 방법

Gartner Tableau를 2014 Magic Quadrant의 리더로 선정

15

사용자에게 더 많은 구독 제어 권한 제공

구독 기능을 사용하면 관심 있는 콘텐츠를 구독하여 일정에 따라 관련 콘텐츠가 자신의

이메일 받은 편지함에 전송되도록 할 수 있습니다 사용자는 클릭 한 번으로 워크시트

또는 통합 문서를 구독하고 이를 관리할 수 있습니다

그림 7 구독 사용자 인터페이스

변경사항 관리

Tableau는 통합 문서에서 변경사항을 관리할 수 있는 몇 가지 옵션을 제공합니다 변경사항

관리 도구가 이미 있는 조직의 경우 Tableau 통합 문서에서 변경사항을 추적할 때 기존

변경사항 관리 도구를 사용해 주시기 바랍니다 변경사항 관리 도구가 없는 조직의 경우

네트워크에 사용자 폴더를 만들거나 백업 서버에서 별도로 저장되는 야간 백업을 수행하여

수동 변경사항 관리 프로세스를 설정하십시오 위에 언급된 폴더 및 백업은 필요에 따라

복원할 수 있습니다

여느 개발 프로세스와 마찬가지로 작업을 개발 단계에서 생산 단계로 전환하는 과정을

진행할 때에는 테스트 및 승인이 포함된 엄격한 지침을 준수해야 합니다 생산 단계로

전환할 때 사용할 수 있는 가장 간편하고 좋은 방법은 각 생산 프로젝트와 동일한 준비

영역 프로젝트를 만드는 것입니다 준비 프로젝트는 개발 서버 또는 생산 서버에서

직접 설정할 수 있습니다 준비 프로젝트 단계에서 사용자는 새로운 작업을 적절한

준비 영역에 게시하고 인증 및 생산 단계로의 전환을 담당하는 팀에게 후속 조치를

요청합니다 개발 단계에서 Tableau 뷰에 사용된 데이터 원본이 생산 단계에 사용된

데이터 원본과 다를 경우 연결 정보를 변경해야 합니다

16

메타데이터 관리

대다수의 비즈니스 인텔리전스 플랫폼은 메타데이터 기능을 제공한다고 주장하지만

실제로는 엔터프라이즈 전체 모델링 단계부터 시작하거나 메타데이터 기능 자체를

제공하지 않는 경우가 많습니다 Tableau는 IT 부서가 풍부한 메타데이터 계층을

제공하여 더 많은 가치를 이끌어 내고 비즈니스 사용자가 이를 수정 및 확장할 수 있도록

지원하는 혼합식 접근 방식을 지향하고 있습니다 이는 다시 말해 과도한 계층 모델링

없이도 메타데이터를 사용할 수 있다는 것을 의미합니다 Tableau는 대부분의 고객이

Tableau에서 메타데이터 계층을 제공한다는 사실을 모를 정도로 원할성 접근 용이성

투명성 측면에서 뛰어난 메타데이터를 제공하고 있습니다

추출

VizQL 모델

데이터 모델

연결

필터 집계 혼합 역할 테이블 계산

기본 의견설명 계산 별칭 사용자 생성 필드

서버 연결 특성 테이블 조인

그림 8 풍부하면서도 유연한 메타데이터를 구축할 수 있도록 지원하는 Tableau의 유연한 메타데이터 관리 시스템

Tableau의 메타데이터 시스템은 총 3층으로 구성되며 이 중 2개의 계층은 추상화 및

런타임 모델(VizQL 모델)로 구성됩니다 첫 번째 계층인 추상화 계층은 데이터 액세스

방식과 Tableau에서 사용할 데이터에 대한 정보를 저장하는 연결 계층입니다 여기에는

데이터베이스 테이블 뷰 열 조인 또는 데이터 액세스에 사용되는 맞춤 SQL의 특성이

포함됩니다

두 번째 계층은 데이터 모델 계층으로 필드를 수치 및 측정값으로 자동 지정합니다

큐브에 연결 시 큐브 내 메타데이터는 이 필드를 자동으로 읽습니다 관계형 데이터의

경우 Tableau는 지능적인 추론 기능을 활용하여 필드가 수치인지 아니면 측정값인지

파악합니다 데이터 모델은 데이터 집합이나 계산과 같이 사용자가 생성한 필드 또한

추적합니다 Tableau에서 데이터 원본으로 통칭하는 데이터 모델은 독립적으로

운영되며 연결 상태에서 이루어지는 변경사항이 적용되지 않습니다

세 번째 계층은 Tableau 고유의 계층인 VizQL 모델로 구성됩니다 사용자는 VizQL

모델을 사용하여 런타임 중에도 필드 역할 및 집계를 조정할 수 있습니다 예를 들어

사용자는 측정값을 수치로 변경한 다음 한 시나리오에서는 직원의 나이를 측정값으로

사용하여 직원의 평균 나이를 계산하고 다른 시나리오에서는 수치로 변경하여 직원이

연령대에 걸쳐 어떻게 분포되어 있는 확인할 수 있습니다 VizQL 모델을 사용하면 일반

데이터 모델에서는 정의하기 어려운 계산 및 비교 작업을 손쉽게 정의할 수 있습니다

17

Tableau는 추가적인 메타데이터 유연성 또한 제공합니다 사용자는 연결 또는 데이터

모델을 변경하지 않고도 서로 다른 데이터 원본의 데이터를 하나의 혼합 모델에 결합할

수 있습니다 또는 데이터 모델이 다른 데이터 모델의 영향을 받도록 설정할 수도 있으며

특정 연결을 여러 데이터 모델에 사용하거나 특정 데이터 모델을 여러 뷰에 사용하거나

대시보드에서 여러 개의 뷰를 사용할 수도 있습니다

메타데이터의 진정한 가치는 구성 요소를 공유하고 재사용할 수 있는 데 있습니다

사용자는 데이터 원본(연결 및 데이터 모델)을 Tableau Server에 게시하여 통합 문서와

연결할 수 있습니다 이는 다시 말해 마스터 데이터 원본이 데이터 원본을 사용하는 통합

문서에 전파된다는 것을 의미합니다 또한 다른 사용자가 특정 데이터 원본을 토대로

분석을 시작할 수 있으며 데이터 원본을 내보낸 다음 파일로 공유할 수도 있습니다

데이터 모델은 연결과 달리 계산을 재정의하는 등 변경해야 하는 범위가 더 넓으므로

명시적인 변경사항이 있을 때에는 Tableau Desktop에서 이를 변경해야 합니다 항목을

변경하면 Tableau Desktop은 변경사항을 통합 문서의 모든 시트에 자동으로 적용합니다

VizQL 모델은 특정 열의 멤버 이름을 변경하는 등 데이터베이스를 변경해도 아무런

영향이 없지만 Tableau Server는 뷰에 사용된 열을 삭제하거나 이 열의 이름을 변경할

경우 영향을 받습니다 표시되어야 하는 열이 표시되지 않는 경우 VizQL 모델은 이 열을

뷰에서 일시적으로 삭제합니다

모바일 배포

휴대기기를 도입하는 기업이 급격히 늘어나고 있습니다 비즈니스 인텔리전스의 궁극적인

목표는 결정이 내려지고 토론이 이루어지는 곳에서 비즈니스 인텔리전스를 활용할 수

있도록 하는 것입니다 사용자는 노트북 및 컴퓨터가 제공하는 환경을 휴대기기에서도

똑같이 활용할 수 있기를 기대하고 있으며 여기에는 비즈니스 인텔리전스 기능도 포함되어

있습니다

Tableau는 다른 Tableau 솔루션에서 제공하는 강력한 성능과 단순함을 모바일 비즈니스

인텔리전스 분야에서도 제공합니다 Tableau는 모바일 비즈니스 인텔리전스 분야에서

승인 한 번으로 모든 것을 해결할 수 있도록 하는 Author-once 접근 방식을 취하고

있습니다 이는 다시 말해 Tableau Server의 대시보드를 휴대기기뿐만 아니라 컴퓨터의

웹 브라우저에서도 자동으로 사용할 수 있다는 것을 의미합니다 Tableau가 자동으로

기기를 탐지하고 이에 따라 시각적인 결과물과 기능을 최적화하므로 맞춤 대시보드를

개발할 필요가 없으며 기본 iPad 앱 모바일 Safari 모바일 Chrome 및 Android 앱에는

터치에 최적화된 뷰가 표시됩니다

18

그림 9 iPad 및 Android 기기에서 기능 수정 및 게시

Tableau 모바일 앱은 Tableau Desktop 없이도 새로운 뷰를 확인하고 수정하고 만들

수 있는 기능을 제공합니다 사용자는 뷰에서 바로 필드와 필터를 추가하고 뷰 유형을

변경하고 기타 애드혹 분석 작업을 수행할 수 있습니다 수정이 완료되면 사용 권한이

있는 경우에 한해 원본 Tableau 통합 문서에 변경사항을 저장할 수 있습니다

Tableau 모바일 앱은 모든 Tableau Server에 연결이 가능하며 손가락 스크롤 손가락

모으기 및 확대와 같은 기본 터치 제어 기능을 그대로 제공합니다 뷰도 터치 기능이 사용

설정되어 있고 전체 터치 기능을 지원하도록 최적화되어 있으므로 필터 매개 변수 페이지

강조표시 및 끌어서 놓기 작성 작업을 손가락으로 제어할 수 있습니다 Tableau iPad 앱

및 Android 앱 사용자의 경우 터치에 최적화된 콘텐츠 검색 기능과 더불어 통합 문서를

검색하고 즐겨찾기 항목을 저장하고 최근 사용한 콘텐츠를 확인하는 기능 또한 제공됩니다

그림 10 휴대기기에서 사용할 수 있도록 터치 기능이 자동 사용 설정되는 Tableau 대시보드

휴대기기 보안은 많은 조직에게 핵심 우려사항입니다 Tableau Server는 데스크톱에

게재되든 휴대기기에 게재되든 관계없이 데이터 수준 및 사용자 수준 보안을 포함하여

모든 뷰에 동일한 보안을 적용합니다 데이터가 기기에 저장되지 않으므로 기기를

분실하거나 도난 당해도 데이터 보안이 위험에 노출될 가능성은 적습니다

19

배포 모델

Tableau는 데이터 인프라 사용자 부하 및 사용 프로필 기기 전략 그리고 목표에 따라

다양한 방식으로 구성할 수 있습니다 또한 Tableau Server는 개수에 관계 없이 컴퓨터와

클러스터링할 수 있습니다 일반적인 구성에 대한 몇 가지 예는 다음과 같습니다

단순 구성

대부분의 경우 단일 서버를 권장 최소 하드웨어 구성(8 CPU 코어 및 32GB의 주 메모리)

으로 구축하기만 해도 좋은 성능을 발휘할 수 있습니다 이러한 유형의 구성은 규모가 더 큰

배포 또는 부서 서버의 개념을 입증하는 데 유용합니다 Tableau는 각 주요 프로세스를 두

번씩 실행하는 것을 권장합니다 더 나은 가용성을 위해 8-코어 단일 서버에 Tableau Server

배포 시 Data Server 응용 프로그램 서버 VizQL Server 및 백그라운더를 구축하십시오

3-서버(24-코어) 클러스터

사용자 부하가 심한 환경의 경우 추가 서버를 클러스터링해야 합니다

3-서버 구성의 경우 주 서버가 게이트웨이 라이선스 및 검색과 같은 관리 서비스를

호스트하며 다른 2개의 작업 노드에는 VizQLServer 응용 프로그램 서버 백그라운더

리포지토리 및 추출 호스트와 Data Server가 구축됩니다 관리자는 추출 작업량 및

기타 특성에 맞춰 시스템에서 실행하는 프로세스의 수와 유형을 구성할 수 있습니다

HT

TP(S) 서

버

검색

라이선스

게이트웨이

기본 Tableau Server

HT

TP(S) 서

버

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

활성 데이터 엔진

활성 리포지토리

작업 서버 작업 서버

HT

TP(S) 서

버

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

대기 데이터 엔진

대기 리포지토리

그림 11 단순 3-서버 클러스터 구성

HT

TP(S) 서

버

검색 | 라이선스

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

활성 데이터 엔진

활성 리포지토리

기본 Tableau Server

20

5-서버(40-코어) 클러스터데이터 사용량과 사용자 부하가 높은 경우 이를 지원하기 위해 작업용 컴퓨터를 클러스터에 추가할 수 있습니다 데이터 추출을 사용하는 크기가 더 큰 클러스터의 경우 리포지토리와 추출 호스트를 한 컴퓨터에 구축하고 백그라운더를 다른 컴퓨터에 구축하여 VIzQL과 응용 프로그램 서버를 한 작업용 컴퓨터에 구축하는 것이 좋을 수 있습니다 워크로드 프로필에 따라 다른 서버 구성을 사용하시기 바랍니다

게이트웨이VizQL Server x2

응용 프로그램 서버 x2

Data Server x1백그라운더x3

리포지토리

추출 호스트x8

그림 12 데이터 추출이 많은 경우에 최적화된 5-서버 클러스터 구성

High Availability 클러스터Tableau의 High Availability 기능은 IT 조직이 SLA 요구 사항을 준수하고 중단 시간을 최소화할 수 있도록 도와줍니다 Tableau의 High Availability 솔루션은 리포지토리 및 데이터 엔진 구성 요소를 위한 자동 장애 조치 기능을 제공합니다 기본 노드는 게이트웨이 검색 라이선스 및 부하 분산 장치를 지원하며 2개의 추가 노드는 진행 중인 프로세스를 호스트합니다 네 번째 컴퓨터를 백업 기본으로 추가하면 시스템의 안정성을 더 높일 수 있습니다 외부 부하 분산 장치를 구성한 경우 게이트웨이 장애 조치가 자동으로 실행됩니다 이렇게 하면 원활한 장애 조치 기능을 확보하고 데이터 엔진의 워크로드를 개선하여 확장성을 높일 수 있습니다

자세한 내용은 High Availability 백서를 참조하십시오

가상 컴퓨터 또는 클라우드 기반 배포가상 컴퓨터나 클라우드 배포에서 Tableau Server를 구동하는 경우 확장성이나 성능 측면에서 특별히 고려해야 하는 사항은 없습니다 단 각 가상화 플랫폼은 가상 컴퓨터를 확장 가능하고 성능이 높은 토폴로지에 배포하는 데 충분한 관리 인프라를 제공한다는 점을 유념하시기 바랍니다 Tableau Server 가 적절한 컴퓨터 메모리 및 데이터 리소스에 액세스할 수 있도록 가상화 인프라 공급자의 우수 사례를 따르십시오 가상 컴퓨터는 Tableau Server에서 사용할 수 있는 코어의 개수를 가상으로 제한하거나 가상 컴퓨터 자체를 통한 재해 복구 기능을 제공하는 데 사용할 수 있습니다 클라우드에서 Tableau를 구동하는 경우 Tableau Server는 고정 IP 주소가 필요하다는 점을 유념하십시오

21

보안

더 많은 사용자가 더 많은 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 조직이 많아짐에 따라 정보

보안이 핵심적인 우려사항으로 부각되고 있습니다 Tableau Server는 다양하고 복잡한

요구 사항을 충족하면서도 쉽게 구현하고 사용할 수 있는 포괄적인 보안 솔루션을

제공합니다

또한 Tableau는 인증 권한 부여 데이터 보안 및 네트워크 보안을 관리하는

엔터프라이즈급 보안 기능을 제공하고 있습니다 이 두 기능은 조직 내부 환경이든 조직

외부의 인터넷이든 관계없이 광범위하고 다양한 사용자 기반의 요구 사항을 충족할

수 있는 총체적인 솔루션을 제공합니다 Tableau Server는 금융 서비스 정부 및 의료

부문의 엄격한 보안 요구 사항을 모두 통과한 바 있습니다

인증 ndash 액세스 보안

보안의 첫 번째 단계는 바로 사용자의 ID를 구축하는 것입니다 ID는 무단 액세스를

방지하고 각 사용자의 환경을 개별 설정하기 위해 구축됩니다 이 단계는 일반적으로

인증으로 불립니다 인증을 다음 섹션인 권한 부여 - 개체 보안과 홍동하지 마시기

바랍니다

Tableau Server는 몇 가지 유형의 인증을 지원합니다

bull Microsoft Active Directory(SSPINTLM 및 Kerberos)

bull Tableau Server 사용자를 인증하기 위해 IdP(외부 ID 공급자)를 활용하는 SAML

bull 신뢰할 수 있는 인증 Tableau Server와 한 개 이상의 웹 서버 간의 관계를 신뢰할

수 있음

bull 일부 클라우드 기반 서비스 공급자에 대한 OAuth

bull Tableau Server에서 관리하는 기본 인증

Tableau는 관리자가 구성할 수 있는 자동 로그인 시간 제한 기능을 제공합니다

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SAML 인증

SAML은 Tableau Server가 이미 구입한 ID 관리 제품군을 활용할 수 있도록 하는 표준

기반 인증 프로토콜 메커니즘입니다 SAML을 사용하면 기존 ID 공급자가 직접 사용자를

인증하므로 사용자가 이미 동일한 IdP를 사용하여 다른 엔터프라이즈 응용 프로그램에

로그인한 경우 Tableau Server에서 또 다시 로그인 프로세스를 거칠 필요가 없습니다

OAuth 인증

클라우드 기반 솔루션을 사용 및 활용하기 시작하는 기업이 늘어남에 따라 클라우드

리소스에 원활하고 안전하게 액세스하는 방법의 중요성도 높아지고 있습니다 일부

클라우드 기반 데이터 원본의 경우 민감한 데이터베이스 자격 증명을 Tableau Server에

저장하는 대신 제한된 목적에 한하여 Tableau와 데이터 원본 공급자 간에 신뢰 관계를

구축하는 방법을 활용할 수 있습니다 이 신뢰 관계를 통해 사용자는 데이터에 액세스할

수 있게 되며 자격 증명은 데이터 원본 공급자에 의해 안전하게 보관됩니다

Tableau는 OAuth 20 공개-권한 부여 표준에 명시된 대로 이와 같은 보호 연결 방식을

활용하고 있습니다 OAuth 연결은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다

1 보안 민감한 데이터베이스 자격 증명이 Tableau Server에 공개되거나 저장되지

않으며 액세스 토큰을 Tableau만 사용할 수 있습니다

2 편이성 데이터 원본 ID 및 암호를 여러 군데에 삽입할 필요 없이 특정 데이터

공급자에 액세스하는 게시된 모든 통합 문서 및 데이터 원본에 대해 이 데이터

공급자를 대상으로 제공된 토큰을 사용할 수 있습니다

Tableau Server의 OAuth 인증은 Google BigQuery Google 웹 로그 분석 및

Salesforcecom 데이터 원본에서 사용할 수 있습니다

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인증(역할 및 사용 권한) - 개체 보안

권한 부여는 사용자가 인증된 후 이 사용자가 액세스하고 수행할 수 있는 항목을 정하는

것을 말합니다 권한 부여는 다음 항목을 통해 처리됩니다

1 역할 및 사용 권한

2 라이선스 및 사용자 권한

Tableau에서 역할은 사용자 및 그룹이 게시된 콘텐츠 및 프로젝트와 상호작용하는 방식을

관리하기 위해 콘텐츠에 적용되는 사용 권한의 집합을 의미합니다 데이터 원본 통합 문서

및 뷰와 같이 게시된 콘텐츠는 뷰 만들기 수정 및 삭제와 같은 일반적인 사용 권한 작업을

통해 관리할 수 있습니다 또한 관리자는 금융 사용자와 같은 그룹을 만들어 사용 권한을

더 쉽게 관리할 수 있습니다 프로젝트는 각 프로젝트에 게시된 모든 통합 문서 및 뷰에

대한 기본 사용 권한을 제어합니다 프로젝트는 여러 외부 당사자(다중 테넌트)에 대한

지원이 필요한 단일 서버에서도 사용할 수 있습니다

역할은 기본 사용 권한 구조를 제공하여 사용자를 구분합니다 예를 들어 사용자에게 특정

뷰에 대한 인터액터 권한을 부여하되 이 권한을 일부 콘텐츠로 제한할 수 있습니다 뷰어

역할이 부여된 사용자는 특정 뷰를 볼 수 있지만 뷰를 변경할 수 있는 권한은 없습니다

개체 보안 관리에 활용할 수 있는 매개 변수가 포함된 맞춤 설정은 총 20개가 넘습니다

참고로 이 역할 기반 사용 권한으로는 뷰에 표시되는 데이터를 제어할 수 없습니다

데이터 ndash 데이터 보안

규제 요구 사항을 충족해야 하거나 콘텐츠를 외부에 전달하는 조직을 중심으로 데이터

보안의 중요성이 더욱 강조되고 있습니다 Tableau는 다음 세 가지 방법을 통해 조직이

데이터 보안 요구 사항을 충족하는 데 필요한 유연성을 제공하고 있습니다 바로

데이터베이스에서 단독으로 보안 기능을 구현하거나 Tableau에서 단독으로 보안 기능을

구현하거나 Tableau Server의 사용자 정보에 해당하는 데이터 요소를 데이터베이스에

보관하는 혼합 방식을 만드는 것입니다

Tableau Server에 로그인 시 사용자는 데이터베이스에 로그인하는 것이 아닙니다 이는

다시 말해 데이터베이스에 보안 기능을 구현한 경우 Tableau Server 사용자가 뷰를

확인하려면 데이터베이스에 로그인하기 위한 자격 증명 또한 보유해야 한다는 것을

의미합니다 이 로그인 자격 증명은 뷰를 게시할 때 자격 증명을 삽입하거나 특정 사용자

자격 증명을 요구하는 방식으로 Windows 통합 보안(NT 인증)을 통해 전달할 수 있습니다

Tableau는 사용자 이름 그룹 또는 현재 사용자의 기타 특성을 통해 행 수준의 데이터

보안 기능을 활용할 수 있게 해주는 사용자 필터 기능 또한 제공합니다 사용자 필터는

모든 쿼리에 where 절을 추가하여 데이터를 제한하며 모든 데이터 원본에서 사용할

수 있습니다

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네트워크 ndash 전송 보안

대다수 내부 배포의 경우 전체 네트워크에 액세스하는 것을 방지하면 네트워크를

안전하게 지킬 수 있습니다 하지만 이 경우에도 네트워크 전반에 걸쳐 자격 증명을

안전하게 전송하는 것은 매우 중요합니다 외부 배포의 경우 전송 보안은 민감한 데이터

및 자격 증명을 보호하고 Tableau Server가 악용되는 것을 방지하는 데 핵심적인

역할을 담당합니다

Tableau Server에는 다음 세 개지 기본 인터페이스가 있습니다 참고로 Tableau는

암호를 저장하고 전송하는 것과 관련하여 모든 레이어 및 인터페이스에 걸쳐 특별히

주의를 기울이고 있다는 점을 유념해 주시기 바랍니다

bull 클라이언트-Tableau Server 인터페이스는 표준 HTTP 요청 및 응답을 담당하도록

기본 설정되어 있지만 고객이 제공한 보안 인증서를 사용하면 HTTPS(SSL)용으로

구성할 수 있습니다

bull Tableau Server-데이터베이스는 가능한 경우 기본 드라이버를 사용하며 기본

드라이버를 사용할 수 없는 경우 일반 ODBC 어댑터를 사용합니다

bull Tableau Server 구성 요소 간의 보안 통신은 분산된 배포에 한해서만 사용할 수

있으며 각 서버가 클러스터 내 다른 서버로부터 유효한 요청만 수신할 수 있도록

엄격한 신뢰 모델을 사용합니다

네트워크 전송을 보호하는 것 외에도 모든 사용자 암호 및 자격 증명은 대기 및 전송 시

암호화되며 암호는 일반 텍스트로 저장되지 않습니다 모든 고객은 대기 중인 사용자

데이터를 안전하게 암호화할 수 있도록 고유의 전달 구를 만들어 비공개 키를 맞춤

설정할 수 있습니다

Tableau Server는 위 네트워크 인터페이스 보안 기능 외에도 별도의 추가 안전 장치를

제공합니다 SSL을 사용하지 않을 때에도 다양한 암호화 기술을 사용하여 브라우저에서

서버 계층 리포지토리를 오고가는 데이터를 보호할 수 있습니다 Tableau Server에는

스푸핑 하이재킹 및 SQL 삽입 공격을 방지하며 새로운 위협을 적극적으로 테스트하고

이에 대응할 수 있는 다양한 보안 메커니즘이 내장되어 있습니다

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확장성

Tableau Server는 최대 규모의 기업과 수만에 달하는 사용자를 지원할 수 있을 정도로

뛰어난 확장성을 자랑합니다 Tableau를 광범위하게 배포한 기업으로는 General

Motors Wells Fargo Bank of America eBay Facebook 및 Cisco 등이 있습니다

일례로 대형 부동상 기업인 Ray White는 Tableau를 통해 10000명에 달하는 부동상

중개인에게 보고서를 제공하고 있습니다

Tableau는 무료 온라인 공개 데이터 비주얼리제이션 서비스인 Tableau Public를

제공하기 위해 2009년부터 Tableau 데이터 센터에서 Tableau Server를 최대 규모로

확장하여 구동하고 있습니다 Tableau Public은 단독 노출로 게제된 횟수만 2억 건을

초과하며 지속적으로 성장하고 있습니다

2013년 여름에 출시된 Tableau Online은 Tableau에서 호스트하는 클라우드

분석 솔루션으로 Tableau Server와 동일한 엔터프라이즈급 아키텍처를 기반으로

구축되었습니다 현재 Tableau Online은 1000명이 넘는 고객에게 서비스를 제공하고

있습니다

그림 14 Tableau Public에 인프라를 제공하고자 높은 작업량을 감당할 수 있도록 확장된 Tableau Server

모든 환경은 고유하며 성능을 저해할 수 있는 요소는 매우 다양합니다 Tableau 배포의

확장성에 영향을 미치는 요소로는 다음을 들 수 있습니다

bull 하드웨어 고려 사항 서버 유형 디스크 속도 메모리 양 프로세서 속도 및

프로세스의 개수

bull 아키텍처 서버의 개수 아키텍처 설계 네트워크 속도트래픽 데이터 원본 유형

및 위치

bull 사용 방식 사용자 동시 접속 활동 상호작용 및 캐시 설정

bull 통합 문서 설계 뷰의 개수와 복잡도 혼합 및 계산의 사용 여부

bull 소프트웨어 구성 Tableau Server의 구성 설정

bull 데이터 데이터 구조 볼륨 집계 구체화 및 데이터베이스 성능

26

확장성 성능 결과

Tableau의 주기 성능 방법론 및 내부 벤치마크 테스트에 따르면 복잡한 워크로드의

경우 Tableau Server가 거의 선형에 가깝게 확장되는 것을 증명할 수 있습니다 경험

법칙에 따르면 꼼꼼하게 설계된 보고서의 경우 Tableau Server에서 8코어 당 100명의

동시 접속 사용자를 지원할 수 있습니다

Tableau에서 진행한 테스트 및 시스템의 동시 접속 사용자 비율이 10로 추정된다는 고객

사용 예상치를 바탕으로 Tableau는 Tableau Server가 16코어의 단일 노드 클러스터로

1900명의 전체 사용자를 지원하는 수준에서 64코어 전반에 걸쳐 4-노드 클러스터로 5540

명의 전체 사용자를 지원하는 수준으로 확장할 수 있다는 것을 증명한 바 있습니다 이

결과는 사용자의 40가 상호작용을 하는 일반적인 워크로드 믹스에 해당됩니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 190 19002 노드 270 27003 노드 436 43604 노드 554 5540

사용자의 100가 보고서와 상호작용을 하는 활동이 더 많은 워크로드의 경우 동시

접속 사용자 비율이 10라 가정할 때 Tableau Server는 16코어 단일 기본 클러스터를

기준으로 최소 1190명의 전체 사용자에서 기본 클러스터와 64코어 3-노드 작업용

클러스터의 조합을 기준으로 최대 3470명의 전체 사용자를 지원할 수 있습니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 119 11902 노드 206 20603 노드 269 26904 노드 347 3470

Tableau는 Tableau Server의 확장성 테스트를 정기적으로 실시하고 있습니다 가장

최근의 확장성 테스트 결과를 확인하려면 Tableau 고객 담당자에게 문의하십시오

서버 및 프로세스 구성과 관련된 추가 Tableau Server 온라인 도움말 및 자습서 링크를

확인하려면 이 문서의 끝에 있는 참고자료 섹션을 확인하십시오

27

성능

특정 보고서의 성능은 다양한 요소에 따라 좌우됩니다 기존 비즈니스 인텔리전스 보고서

개발 프로세스의 경우 일반적으로 개발팀에서 보고서의 구조를 구축하고 레이아웃 쿼리

및 뷰를 최적화하여 특정 성능 임계값을 산출하는 데 몇 주가 걸리곤 했습니다

쿼리를 사전 정의하고 최적화하는 기존 접근 방식과 달리 Tableau는 고유의 VizQL 기술을

통해 보고서 생성에 설명이 가능하고 신속하며 반복적인 접근 방식을 적용합니다 Tableau

는 사용자가 답을 얻으려는 질문을 바탕으로 사용자를 대신하여 최적화된 쿼리를 필요한

만큼 다시 생성하거나 쿼리를 다시 실행합니다

모든 서버 환경은 고유하며 성능에 영향을 미치는 다양한 변수가 있습니다 이러한

변수로는 다음을 들 수 있습니다

bull 디스크 속도 메모리 코어와 같은 하드웨어 세부정보 및 배포에 사용하는 서버의 개수

bull 네트워크 트래픽

bull 통합 문서의 복잡도 동시 접속 사용자의 활동 및 데이터 캐싱과 같은 사용 요소

bull 각 서버 프로세스에서 구동 중인 프로세스의 수와 같은 Tableau Server 구성 설정

데이터 볼륨 데이터베이스 유형 및 데이터베이스 구성과 같은 데이터 고려사항

64-비트 Tableau Server

규모가 큰 생산 배포에서 최상의 성능을 발휘하려면 64-비트 운영체제를 배포하고

Tableau Server 64-비트 버전을 설치하는 것이 좋습니다 64비트 환경에서 Tableau는

32비트 아키텍처에서 허용하는 것보다 훨씬 많은 메모리를 사용할 수 있습니다 8코어

컴퓨터의 경우 32GB 또는 RAM을 사용하는 것이 최소 권장 하드웨어 사양이지만 RAM

을 추가로 구입할 수 있는 경우 실제로는 경험 법칙에 따라 뛰어난 성능을 발휘할 수

있도록 컴퓨터에 코어 당 8GB를 설치하는 것이 좋습니다

28

성능 기록기로 셀프 서비스 성능 심사

성능에 영향을 미치는 다양한 변수를 감안하면 관리자 및 사용자를 지원하는 Tableau

Server 관리 도구 중 하나인 Tableau 성능 기록기를 사용하는 것이 좋습니다 서버

또는 통합 문서의 성능 문제를 진단하는 것은 어려운 일입니다 대부분의 경우 통합

문서는 대부분 사용자의 조인 방식 통합 문서에 끌어다 놓은 필드 통합 문서의 데이터

바인딩과 같은 요소에 의해 성능이 저하됩니다 Tableau 성능 기록기를 사용하면 서버

관리자를 통해서든 데스크톱 웹 브라우저 또는 휴대기기 사용자를 통해서든 성능

메트릭을 수집하여 통합 문서의 성능을 프로파일링할 수 있습니다

그림 15 Tableau 성능 기록기 요약

성능 기록기는 통합 문서 데이터 연결 및 쿼리의 성능 문제를 신속하게 파악하는 데

도움이 됩니다 예를 들어 기록기는 데이터 원본에 연결하거나 쿼리를 실행하거나

비주얼리제이션을 만드는 데 걸린 시간을 기록합니다 이렇게 하면 시스템에 내장된

관리자 및 최종 사용자 도구를 통해 통합 문서 설계의 문제를 파악할 수 있습니다

사용자 대응 속도를 높여주는 최적화된 데이터 추출 기능

Tableau의 데이터 추출 기능은 원래 데이터 파일의 크기와 비교하여 차지하는 공간이

상대적으로 적은 데이터 파일을 생성합니다 Tableau는 특히 텍스트 값이 포함된 데이터의

파일 크기를 줄이는 데 최적화된 압축 기술을 활용합니다 이 기술은 쿼리 계산 필터링뿐만

아니라 궁극적으로는 렌더링을 수행할 때 높은 성능을 발휘할 수 있도록 해줍니다

또한 보고서에서 사용하지 않는 필드를 숨겨 데이터 추출을 최적화하면 데이터 추출이

최적화됨에 따라 성능도 향상됩니다

29

안전한 공유 세션을 통해 워크로드 절감

보고서를 읽는 사람이 주로 사용자뿐인 경우 Tableau는 적절한 사용 권한을 충족하는지

여부를 확인한 후 이 데이터를 모든 사용자와 안전하게 공유합니다 이렇게 하면 읽기 전용

데이터에 대한 응답 시간을 개선하고 서버의 워크로드를 최소화하고 사용자의 확장성을

제고할 수 있습니다 이와 같은 동적 프로세스를 활용하면 환경을 안전하게 유지하는 것과

동시에 요청에 따른 세션 확장을 한층 더 개선할 수 있습니다

실시간 데이터 상호작용을 가능하게 하는 로컬 렌더링

웹 및 모바일 작성 기능은 사용자의 컴퓨터 또는 기기에서 데이터를 렌더링하는 HTML5

기능을 활용합니다 이때 보고서나 Viz를 실행하기 위해 ActiveX Java 또는 Flash를

설치할 필요는 없으며 브라우저가 뷰를 렌더링하므로 서버와 데이터를 주고받는 횟수도

줄어듭니다 또 서버의 부하가 감소함에 따라 서버의 확장성이 개선되며 궁극적으로는

렌더링을 1초 미만 내로 제공할 수 있어 사용자가 자료를 더 쉽게 통찰할 수 있습니다

최적화된 뷰를 지원하는 대시보드 렌더링

대시보드의 뷰가 독립된 데이터 원본을 사용하는 경우 Tableau는 쿼리가 완료될 때마다

뷰를 로드하여 대시보드의 로드 시간을 최소화합니다 또 쿼리가 반환되면 Tableau

는 비주얼리제이션이 즉각적으로 렌더링될 수 있도록 데이터 레이아웃 및 기타 계산을

최적화합니다 물론 쿼리의 복잡도나 컴퓨터의 리소스가 원활하게 활용되지 못하는

경우와 같이 그 외에도 다양한 요소가 성능에 영향을 미칠 수 있습니다

시스템 관리

시스템 거버넌스 프로세스 및 Tableau Server 관리자의 역할은 대부분 다른 응용

프로그램과 유사합니다 단 Tableau Server의 경우 관리자에게 시스템 또는 콘텐츠

관리자 역할을 부여할 수 있습니다 시스템 관리자는 Tableau Server 내 모든

소프트웨어 및 기능에 액세스할 수 있는 권한을 보유합니다 시스템 관리자는 선택한

사용자에게 지정된 그룹의 사용자 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결을 관리하는

콘텐츠 관리자의 역할을 부여할 수 있습니다 이렇게 하면 각 그룹은 각자의 요구 사항에

따라 그룹을 더 효율적으로 관리할 수 있습니다

관리자가 담당해야 하는 핵심 영역은 다음과 같습니다

bull 소프트웨어 설치

bull 소프트웨어 업그레이드

bull 성능 서버 활용도 시스템 튜닝 모니터링

bull 보안 백업 복원 및 변경사항 관리를 지원하는 프로세스

bull 사용자 그룹 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결 관리

30

Tableau는 매우 뛰어난 유연성을 자랑하고 수만명에 달하는 사용자를 지원할 수 있지만

서버 관리자의 작업을 처리하는 데에는 많은 시간이 걸리지 않습니다 실제로 초기

설정 후 대부분의 조직은 Tableau Server 관리에 시간을 거의 할애하지 않습니다

서버 관리에 소요되는 시간은 사용자 수 사용자 변경 빈도 및 관리자가 사용자 지원을

제공하는지 여부에 따라 달라집니다

결론

Tableau Server는 IT 담당자 및 관리자의 보안 확장성 및 아키텍처 요구 사항을

충족하는 강력한 인프라를 제공하며 비즈니스 규모에 맞춰 확장할 수 있는 유연한 배포

옵션 또한 제공합니다 Tableau Server를 사용하면 다양한 데이터베이스 및 인메모리

분석에 라이브 연결하여 데이터 아키텍처를 더 쉽게 결정할 수 있습니다 무엇보다

Tableau Server를 사용하면 IT 관리자가 대시보드를 만들거나 업데이트 주기를 관리할

필요가 없어 전략적인 IT 작업에만 집중할 수 있도록 해줍니다

Tableau는 오늘날의 비즈니스가 요구하는 셀프 서비스가 가능하고 신속하고 빠르며

실제로 기업에서 바로 사용할 수 있는 비즈니스 분석 솔루션을 제공합니다

참고자료

이 백서의 주제와 관련된 더욱 자세한 내용은 다음을 참조하세요

온라인 도움말 Tableau Server 관리자 가이드

온라인 도움말 Tableau Server 컴퓨터 및 프로세스 구성 가이드

기술 자료 Tableau Server 성능 모니터링

기술 자료 Tableau Server 성능 최적화

백서 Rapid-Fire 비즈니스 인텔리전스

백서 Tableau Server 보안 버전 8

백서 인메모리 또는 실제 데이터 중 무엇을 선택해야 하나요

백서 Tableau 메타데이터 모델

백서 Tableau Server의 확장성 설명

백서 클라우드에서의 Tableau Online 보안

Tableau Drive ndash 분석 문화를 확장하는 방법

Gartner Tableau를 2014 Magic Quadrant의 리더로 선정

16

메타데이터 관리

대다수의 비즈니스 인텔리전스 플랫폼은 메타데이터 기능을 제공한다고 주장하지만

실제로는 엔터프라이즈 전체 모델링 단계부터 시작하거나 메타데이터 기능 자체를

제공하지 않는 경우가 많습니다 Tableau는 IT 부서가 풍부한 메타데이터 계층을

제공하여 더 많은 가치를 이끌어 내고 비즈니스 사용자가 이를 수정 및 확장할 수 있도록

지원하는 혼합식 접근 방식을 지향하고 있습니다 이는 다시 말해 과도한 계층 모델링

없이도 메타데이터를 사용할 수 있다는 것을 의미합니다 Tableau는 대부분의 고객이

Tableau에서 메타데이터 계층을 제공한다는 사실을 모를 정도로 원할성 접근 용이성

투명성 측면에서 뛰어난 메타데이터를 제공하고 있습니다

추출

VizQL 모델

데이터 모델

연결

필터 집계 혼합 역할 테이블 계산

기본 의견설명 계산 별칭 사용자 생성 필드

서버 연결 특성 테이블 조인

그림 8 풍부하면서도 유연한 메타데이터를 구축할 수 있도록 지원하는 Tableau의 유연한 메타데이터 관리 시스템

Tableau의 메타데이터 시스템은 총 3층으로 구성되며 이 중 2개의 계층은 추상화 및

런타임 모델(VizQL 모델)로 구성됩니다 첫 번째 계층인 추상화 계층은 데이터 액세스

방식과 Tableau에서 사용할 데이터에 대한 정보를 저장하는 연결 계층입니다 여기에는

데이터베이스 테이블 뷰 열 조인 또는 데이터 액세스에 사용되는 맞춤 SQL의 특성이

포함됩니다

두 번째 계층은 데이터 모델 계층으로 필드를 수치 및 측정값으로 자동 지정합니다

큐브에 연결 시 큐브 내 메타데이터는 이 필드를 자동으로 읽습니다 관계형 데이터의

경우 Tableau는 지능적인 추론 기능을 활용하여 필드가 수치인지 아니면 측정값인지

파악합니다 데이터 모델은 데이터 집합이나 계산과 같이 사용자가 생성한 필드 또한

추적합니다 Tableau에서 데이터 원본으로 통칭하는 데이터 모델은 독립적으로

운영되며 연결 상태에서 이루어지는 변경사항이 적용되지 않습니다

세 번째 계층은 Tableau 고유의 계층인 VizQL 모델로 구성됩니다 사용자는 VizQL

모델을 사용하여 런타임 중에도 필드 역할 및 집계를 조정할 수 있습니다 예를 들어

사용자는 측정값을 수치로 변경한 다음 한 시나리오에서는 직원의 나이를 측정값으로

사용하여 직원의 평균 나이를 계산하고 다른 시나리오에서는 수치로 변경하여 직원이

연령대에 걸쳐 어떻게 분포되어 있는 확인할 수 있습니다 VizQL 모델을 사용하면 일반

데이터 모델에서는 정의하기 어려운 계산 및 비교 작업을 손쉽게 정의할 수 있습니다

17

Tableau는 추가적인 메타데이터 유연성 또한 제공합니다 사용자는 연결 또는 데이터

모델을 변경하지 않고도 서로 다른 데이터 원본의 데이터를 하나의 혼합 모델에 결합할

수 있습니다 또는 데이터 모델이 다른 데이터 모델의 영향을 받도록 설정할 수도 있으며

특정 연결을 여러 데이터 모델에 사용하거나 특정 데이터 모델을 여러 뷰에 사용하거나

대시보드에서 여러 개의 뷰를 사용할 수도 있습니다

메타데이터의 진정한 가치는 구성 요소를 공유하고 재사용할 수 있는 데 있습니다

사용자는 데이터 원본(연결 및 데이터 모델)을 Tableau Server에 게시하여 통합 문서와

연결할 수 있습니다 이는 다시 말해 마스터 데이터 원본이 데이터 원본을 사용하는 통합

문서에 전파된다는 것을 의미합니다 또한 다른 사용자가 특정 데이터 원본을 토대로

분석을 시작할 수 있으며 데이터 원본을 내보낸 다음 파일로 공유할 수도 있습니다

데이터 모델은 연결과 달리 계산을 재정의하는 등 변경해야 하는 범위가 더 넓으므로

명시적인 변경사항이 있을 때에는 Tableau Desktop에서 이를 변경해야 합니다 항목을

변경하면 Tableau Desktop은 변경사항을 통합 문서의 모든 시트에 자동으로 적용합니다

VizQL 모델은 특정 열의 멤버 이름을 변경하는 등 데이터베이스를 변경해도 아무런

영향이 없지만 Tableau Server는 뷰에 사용된 열을 삭제하거나 이 열의 이름을 변경할

경우 영향을 받습니다 표시되어야 하는 열이 표시되지 않는 경우 VizQL 모델은 이 열을

뷰에서 일시적으로 삭제합니다

모바일 배포

휴대기기를 도입하는 기업이 급격히 늘어나고 있습니다 비즈니스 인텔리전스의 궁극적인

목표는 결정이 내려지고 토론이 이루어지는 곳에서 비즈니스 인텔리전스를 활용할 수

있도록 하는 것입니다 사용자는 노트북 및 컴퓨터가 제공하는 환경을 휴대기기에서도

똑같이 활용할 수 있기를 기대하고 있으며 여기에는 비즈니스 인텔리전스 기능도 포함되어

있습니다

Tableau는 다른 Tableau 솔루션에서 제공하는 강력한 성능과 단순함을 모바일 비즈니스

인텔리전스 분야에서도 제공합니다 Tableau는 모바일 비즈니스 인텔리전스 분야에서

승인 한 번으로 모든 것을 해결할 수 있도록 하는 Author-once 접근 방식을 취하고

있습니다 이는 다시 말해 Tableau Server의 대시보드를 휴대기기뿐만 아니라 컴퓨터의

웹 브라우저에서도 자동으로 사용할 수 있다는 것을 의미합니다 Tableau가 자동으로

기기를 탐지하고 이에 따라 시각적인 결과물과 기능을 최적화하므로 맞춤 대시보드를

개발할 필요가 없으며 기본 iPad 앱 모바일 Safari 모바일 Chrome 및 Android 앱에는

터치에 최적화된 뷰가 표시됩니다

18

그림 9 iPad 및 Android 기기에서 기능 수정 및 게시

Tableau 모바일 앱은 Tableau Desktop 없이도 새로운 뷰를 확인하고 수정하고 만들

수 있는 기능을 제공합니다 사용자는 뷰에서 바로 필드와 필터를 추가하고 뷰 유형을

변경하고 기타 애드혹 분석 작업을 수행할 수 있습니다 수정이 완료되면 사용 권한이

있는 경우에 한해 원본 Tableau 통합 문서에 변경사항을 저장할 수 있습니다

Tableau 모바일 앱은 모든 Tableau Server에 연결이 가능하며 손가락 스크롤 손가락

모으기 및 확대와 같은 기본 터치 제어 기능을 그대로 제공합니다 뷰도 터치 기능이 사용

설정되어 있고 전체 터치 기능을 지원하도록 최적화되어 있으므로 필터 매개 변수 페이지

강조표시 및 끌어서 놓기 작성 작업을 손가락으로 제어할 수 있습니다 Tableau iPad 앱

및 Android 앱 사용자의 경우 터치에 최적화된 콘텐츠 검색 기능과 더불어 통합 문서를

검색하고 즐겨찾기 항목을 저장하고 최근 사용한 콘텐츠를 확인하는 기능 또한 제공됩니다

그림 10 휴대기기에서 사용할 수 있도록 터치 기능이 자동 사용 설정되는 Tableau 대시보드

휴대기기 보안은 많은 조직에게 핵심 우려사항입니다 Tableau Server는 데스크톱에

게재되든 휴대기기에 게재되든 관계없이 데이터 수준 및 사용자 수준 보안을 포함하여

모든 뷰에 동일한 보안을 적용합니다 데이터가 기기에 저장되지 않으므로 기기를

분실하거나 도난 당해도 데이터 보안이 위험에 노출될 가능성은 적습니다

19

배포 모델

Tableau는 데이터 인프라 사용자 부하 및 사용 프로필 기기 전략 그리고 목표에 따라

다양한 방식으로 구성할 수 있습니다 또한 Tableau Server는 개수에 관계 없이 컴퓨터와

클러스터링할 수 있습니다 일반적인 구성에 대한 몇 가지 예는 다음과 같습니다

단순 구성

대부분의 경우 단일 서버를 권장 최소 하드웨어 구성(8 CPU 코어 및 32GB의 주 메모리)

으로 구축하기만 해도 좋은 성능을 발휘할 수 있습니다 이러한 유형의 구성은 규모가 더 큰

배포 또는 부서 서버의 개념을 입증하는 데 유용합니다 Tableau는 각 주요 프로세스를 두

번씩 실행하는 것을 권장합니다 더 나은 가용성을 위해 8-코어 단일 서버에 Tableau Server

배포 시 Data Server 응용 프로그램 서버 VizQL Server 및 백그라운더를 구축하십시오

3-서버(24-코어) 클러스터

사용자 부하가 심한 환경의 경우 추가 서버를 클러스터링해야 합니다

3-서버 구성의 경우 주 서버가 게이트웨이 라이선스 및 검색과 같은 관리 서비스를

호스트하며 다른 2개의 작업 노드에는 VizQLServer 응용 프로그램 서버 백그라운더

리포지토리 및 추출 호스트와 Data Server가 구축됩니다 관리자는 추출 작업량 및

기타 특성에 맞춰 시스템에서 실행하는 프로세스의 수와 유형을 구성할 수 있습니다

HT

TP(S) 서

버

검색

라이선스

게이트웨이

기본 Tableau Server

HT

TP(S) 서

버

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

활성 데이터 엔진

활성 리포지토리

작업 서버 작업 서버

HT

TP(S) 서

버

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

대기 데이터 엔진

대기 리포지토리

그림 11 단순 3-서버 클러스터 구성

HT

TP(S) 서

버

검색 | 라이선스

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

활성 데이터 엔진

활성 리포지토리

기본 Tableau Server

20

5-서버(40-코어) 클러스터데이터 사용량과 사용자 부하가 높은 경우 이를 지원하기 위해 작업용 컴퓨터를 클러스터에 추가할 수 있습니다 데이터 추출을 사용하는 크기가 더 큰 클러스터의 경우 리포지토리와 추출 호스트를 한 컴퓨터에 구축하고 백그라운더를 다른 컴퓨터에 구축하여 VIzQL과 응용 프로그램 서버를 한 작업용 컴퓨터에 구축하는 것이 좋을 수 있습니다 워크로드 프로필에 따라 다른 서버 구성을 사용하시기 바랍니다

게이트웨이VizQL Server x2

응용 프로그램 서버 x2

Data Server x1백그라운더x3

리포지토리

추출 호스트x8

그림 12 데이터 추출이 많은 경우에 최적화된 5-서버 클러스터 구성

High Availability 클러스터Tableau의 High Availability 기능은 IT 조직이 SLA 요구 사항을 준수하고 중단 시간을 최소화할 수 있도록 도와줍니다 Tableau의 High Availability 솔루션은 리포지토리 및 데이터 엔진 구성 요소를 위한 자동 장애 조치 기능을 제공합니다 기본 노드는 게이트웨이 검색 라이선스 및 부하 분산 장치를 지원하며 2개의 추가 노드는 진행 중인 프로세스를 호스트합니다 네 번째 컴퓨터를 백업 기본으로 추가하면 시스템의 안정성을 더 높일 수 있습니다 외부 부하 분산 장치를 구성한 경우 게이트웨이 장애 조치가 자동으로 실행됩니다 이렇게 하면 원활한 장애 조치 기능을 확보하고 데이터 엔진의 워크로드를 개선하여 확장성을 높일 수 있습니다

자세한 내용은 High Availability 백서를 참조하십시오

가상 컴퓨터 또는 클라우드 기반 배포가상 컴퓨터나 클라우드 배포에서 Tableau Server를 구동하는 경우 확장성이나 성능 측면에서 특별히 고려해야 하는 사항은 없습니다 단 각 가상화 플랫폼은 가상 컴퓨터를 확장 가능하고 성능이 높은 토폴로지에 배포하는 데 충분한 관리 인프라를 제공한다는 점을 유념하시기 바랍니다 Tableau Server 가 적절한 컴퓨터 메모리 및 데이터 리소스에 액세스할 수 있도록 가상화 인프라 공급자의 우수 사례를 따르십시오 가상 컴퓨터는 Tableau Server에서 사용할 수 있는 코어의 개수를 가상으로 제한하거나 가상 컴퓨터 자체를 통한 재해 복구 기능을 제공하는 데 사용할 수 있습니다 클라우드에서 Tableau를 구동하는 경우 Tableau Server는 고정 IP 주소가 필요하다는 점을 유념하십시오

21

보안

더 많은 사용자가 더 많은 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 조직이 많아짐에 따라 정보

보안이 핵심적인 우려사항으로 부각되고 있습니다 Tableau Server는 다양하고 복잡한

요구 사항을 충족하면서도 쉽게 구현하고 사용할 수 있는 포괄적인 보안 솔루션을

제공합니다

또한 Tableau는 인증 권한 부여 데이터 보안 및 네트워크 보안을 관리하는

엔터프라이즈급 보안 기능을 제공하고 있습니다 이 두 기능은 조직 내부 환경이든 조직

외부의 인터넷이든 관계없이 광범위하고 다양한 사용자 기반의 요구 사항을 충족할

수 있는 총체적인 솔루션을 제공합니다 Tableau Server는 금융 서비스 정부 및 의료

부문의 엄격한 보안 요구 사항을 모두 통과한 바 있습니다

인증 ndash 액세스 보안

보안의 첫 번째 단계는 바로 사용자의 ID를 구축하는 것입니다 ID는 무단 액세스를

방지하고 각 사용자의 환경을 개별 설정하기 위해 구축됩니다 이 단계는 일반적으로

인증으로 불립니다 인증을 다음 섹션인 권한 부여 - 개체 보안과 홍동하지 마시기

바랍니다

Tableau Server는 몇 가지 유형의 인증을 지원합니다

bull Microsoft Active Directory(SSPINTLM 및 Kerberos)

bull Tableau Server 사용자를 인증하기 위해 IdP(외부 ID 공급자)를 활용하는 SAML

bull 신뢰할 수 있는 인증 Tableau Server와 한 개 이상의 웹 서버 간의 관계를 신뢰할

수 있음

bull 일부 클라우드 기반 서비스 공급자에 대한 OAuth

bull Tableau Server에서 관리하는 기본 인증

Tableau는 관리자가 구성할 수 있는 자동 로그인 시간 제한 기능을 제공합니다

22

SAML 인증

SAML은 Tableau Server가 이미 구입한 ID 관리 제품군을 활용할 수 있도록 하는 표준

기반 인증 프로토콜 메커니즘입니다 SAML을 사용하면 기존 ID 공급자가 직접 사용자를

인증하므로 사용자가 이미 동일한 IdP를 사용하여 다른 엔터프라이즈 응용 프로그램에

로그인한 경우 Tableau Server에서 또 다시 로그인 프로세스를 거칠 필요가 없습니다

OAuth 인증

클라우드 기반 솔루션을 사용 및 활용하기 시작하는 기업이 늘어남에 따라 클라우드

리소스에 원활하고 안전하게 액세스하는 방법의 중요성도 높아지고 있습니다 일부

클라우드 기반 데이터 원본의 경우 민감한 데이터베이스 자격 증명을 Tableau Server에

저장하는 대신 제한된 목적에 한하여 Tableau와 데이터 원본 공급자 간에 신뢰 관계를

구축하는 방법을 활용할 수 있습니다 이 신뢰 관계를 통해 사용자는 데이터에 액세스할

수 있게 되며 자격 증명은 데이터 원본 공급자에 의해 안전하게 보관됩니다

Tableau는 OAuth 20 공개-권한 부여 표준에 명시된 대로 이와 같은 보호 연결 방식을

활용하고 있습니다 OAuth 연결은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다

1 보안 민감한 데이터베이스 자격 증명이 Tableau Server에 공개되거나 저장되지

않으며 액세스 토큰을 Tableau만 사용할 수 있습니다

2 편이성 데이터 원본 ID 및 암호를 여러 군데에 삽입할 필요 없이 특정 데이터

공급자에 액세스하는 게시된 모든 통합 문서 및 데이터 원본에 대해 이 데이터

공급자를 대상으로 제공된 토큰을 사용할 수 있습니다

Tableau Server의 OAuth 인증은 Google BigQuery Google 웹 로그 분석 및

Salesforcecom 데이터 원본에서 사용할 수 있습니다

23

인증(역할 및 사용 권한) - 개체 보안

권한 부여는 사용자가 인증된 후 이 사용자가 액세스하고 수행할 수 있는 항목을 정하는

것을 말합니다 권한 부여는 다음 항목을 통해 처리됩니다

1 역할 및 사용 권한

2 라이선스 및 사용자 권한

Tableau에서 역할은 사용자 및 그룹이 게시된 콘텐츠 및 프로젝트와 상호작용하는 방식을

관리하기 위해 콘텐츠에 적용되는 사용 권한의 집합을 의미합니다 데이터 원본 통합 문서

및 뷰와 같이 게시된 콘텐츠는 뷰 만들기 수정 및 삭제와 같은 일반적인 사용 권한 작업을

통해 관리할 수 있습니다 또한 관리자는 금융 사용자와 같은 그룹을 만들어 사용 권한을

더 쉽게 관리할 수 있습니다 프로젝트는 각 프로젝트에 게시된 모든 통합 문서 및 뷰에

대한 기본 사용 권한을 제어합니다 프로젝트는 여러 외부 당사자(다중 테넌트)에 대한

지원이 필요한 단일 서버에서도 사용할 수 있습니다

역할은 기본 사용 권한 구조를 제공하여 사용자를 구분합니다 예를 들어 사용자에게 특정

뷰에 대한 인터액터 권한을 부여하되 이 권한을 일부 콘텐츠로 제한할 수 있습니다 뷰어

역할이 부여된 사용자는 특정 뷰를 볼 수 있지만 뷰를 변경할 수 있는 권한은 없습니다

개체 보안 관리에 활용할 수 있는 매개 변수가 포함된 맞춤 설정은 총 20개가 넘습니다

참고로 이 역할 기반 사용 권한으로는 뷰에 표시되는 데이터를 제어할 수 없습니다

데이터 ndash 데이터 보안

규제 요구 사항을 충족해야 하거나 콘텐츠를 외부에 전달하는 조직을 중심으로 데이터

보안의 중요성이 더욱 강조되고 있습니다 Tableau는 다음 세 가지 방법을 통해 조직이

데이터 보안 요구 사항을 충족하는 데 필요한 유연성을 제공하고 있습니다 바로

데이터베이스에서 단독으로 보안 기능을 구현하거나 Tableau에서 단독으로 보안 기능을

구현하거나 Tableau Server의 사용자 정보에 해당하는 데이터 요소를 데이터베이스에

보관하는 혼합 방식을 만드는 것입니다

Tableau Server에 로그인 시 사용자는 데이터베이스에 로그인하는 것이 아닙니다 이는

다시 말해 데이터베이스에 보안 기능을 구현한 경우 Tableau Server 사용자가 뷰를

확인하려면 데이터베이스에 로그인하기 위한 자격 증명 또한 보유해야 한다는 것을

의미합니다 이 로그인 자격 증명은 뷰를 게시할 때 자격 증명을 삽입하거나 특정 사용자

자격 증명을 요구하는 방식으로 Windows 통합 보안(NT 인증)을 통해 전달할 수 있습니다

Tableau는 사용자 이름 그룹 또는 현재 사용자의 기타 특성을 통해 행 수준의 데이터

보안 기능을 활용할 수 있게 해주는 사용자 필터 기능 또한 제공합니다 사용자 필터는

모든 쿼리에 where 절을 추가하여 데이터를 제한하며 모든 데이터 원본에서 사용할

수 있습니다

24

네트워크 ndash 전송 보안

대다수 내부 배포의 경우 전체 네트워크에 액세스하는 것을 방지하면 네트워크를

안전하게 지킬 수 있습니다 하지만 이 경우에도 네트워크 전반에 걸쳐 자격 증명을

안전하게 전송하는 것은 매우 중요합니다 외부 배포의 경우 전송 보안은 민감한 데이터

및 자격 증명을 보호하고 Tableau Server가 악용되는 것을 방지하는 데 핵심적인

역할을 담당합니다

Tableau Server에는 다음 세 개지 기본 인터페이스가 있습니다 참고로 Tableau는

암호를 저장하고 전송하는 것과 관련하여 모든 레이어 및 인터페이스에 걸쳐 특별히

주의를 기울이고 있다는 점을 유념해 주시기 바랍니다

bull 클라이언트-Tableau Server 인터페이스는 표준 HTTP 요청 및 응답을 담당하도록

기본 설정되어 있지만 고객이 제공한 보안 인증서를 사용하면 HTTPS(SSL)용으로

구성할 수 있습니다

bull Tableau Server-데이터베이스는 가능한 경우 기본 드라이버를 사용하며 기본

드라이버를 사용할 수 없는 경우 일반 ODBC 어댑터를 사용합니다

bull Tableau Server 구성 요소 간의 보안 통신은 분산된 배포에 한해서만 사용할 수

있으며 각 서버가 클러스터 내 다른 서버로부터 유효한 요청만 수신할 수 있도록

엄격한 신뢰 모델을 사용합니다

네트워크 전송을 보호하는 것 외에도 모든 사용자 암호 및 자격 증명은 대기 및 전송 시

암호화되며 암호는 일반 텍스트로 저장되지 않습니다 모든 고객은 대기 중인 사용자

데이터를 안전하게 암호화할 수 있도록 고유의 전달 구를 만들어 비공개 키를 맞춤

설정할 수 있습니다

Tableau Server는 위 네트워크 인터페이스 보안 기능 외에도 별도의 추가 안전 장치를

제공합니다 SSL을 사용하지 않을 때에도 다양한 암호화 기술을 사용하여 브라우저에서

서버 계층 리포지토리를 오고가는 데이터를 보호할 수 있습니다 Tableau Server에는

스푸핑 하이재킹 및 SQL 삽입 공격을 방지하며 새로운 위협을 적극적으로 테스트하고

이에 대응할 수 있는 다양한 보안 메커니즘이 내장되어 있습니다

25

확장성

Tableau Server는 최대 규모의 기업과 수만에 달하는 사용자를 지원할 수 있을 정도로

뛰어난 확장성을 자랑합니다 Tableau를 광범위하게 배포한 기업으로는 General

Motors Wells Fargo Bank of America eBay Facebook 및 Cisco 등이 있습니다

일례로 대형 부동상 기업인 Ray White는 Tableau를 통해 10000명에 달하는 부동상

중개인에게 보고서를 제공하고 있습니다

Tableau는 무료 온라인 공개 데이터 비주얼리제이션 서비스인 Tableau Public를

제공하기 위해 2009년부터 Tableau 데이터 센터에서 Tableau Server를 최대 규모로

확장하여 구동하고 있습니다 Tableau Public은 단독 노출로 게제된 횟수만 2억 건을

초과하며 지속적으로 성장하고 있습니다

2013년 여름에 출시된 Tableau Online은 Tableau에서 호스트하는 클라우드

분석 솔루션으로 Tableau Server와 동일한 엔터프라이즈급 아키텍처를 기반으로

구축되었습니다 현재 Tableau Online은 1000명이 넘는 고객에게 서비스를 제공하고

있습니다

그림 14 Tableau Public에 인프라를 제공하고자 높은 작업량을 감당할 수 있도록 확장된 Tableau Server

모든 환경은 고유하며 성능을 저해할 수 있는 요소는 매우 다양합니다 Tableau 배포의

확장성에 영향을 미치는 요소로는 다음을 들 수 있습니다

bull 하드웨어 고려 사항 서버 유형 디스크 속도 메모리 양 프로세서 속도 및

프로세스의 개수

bull 아키텍처 서버의 개수 아키텍처 설계 네트워크 속도트래픽 데이터 원본 유형

및 위치

bull 사용 방식 사용자 동시 접속 활동 상호작용 및 캐시 설정

bull 통합 문서 설계 뷰의 개수와 복잡도 혼합 및 계산의 사용 여부

bull 소프트웨어 구성 Tableau Server의 구성 설정

bull 데이터 데이터 구조 볼륨 집계 구체화 및 데이터베이스 성능

26

확장성 성능 결과

Tableau의 주기 성능 방법론 및 내부 벤치마크 테스트에 따르면 복잡한 워크로드의

경우 Tableau Server가 거의 선형에 가깝게 확장되는 것을 증명할 수 있습니다 경험

법칙에 따르면 꼼꼼하게 설계된 보고서의 경우 Tableau Server에서 8코어 당 100명의

동시 접속 사용자를 지원할 수 있습니다

Tableau에서 진행한 테스트 및 시스템의 동시 접속 사용자 비율이 10로 추정된다는 고객

사용 예상치를 바탕으로 Tableau는 Tableau Server가 16코어의 단일 노드 클러스터로

1900명의 전체 사용자를 지원하는 수준에서 64코어 전반에 걸쳐 4-노드 클러스터로 5540

명의 전체 사용자를 지원하는 수준으로 확장할 수 있다는 것을 증명한 바 있습니다 이

결과는 사용자의 40가 상호작용을 하는 일반적인 워크로드 믹스에 해당됩니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 190 19002 노드 270 27003 노드 436 43604 노드 554 5540

사용자의 100가 보고서와 상호작용을 하는 활동이 더 많은 워크로드의 경우 동시

접속 사용자 비율이 10라 가정할 때 Tableau Server는 16코어 단일 기본 클러스터를

기준으로 최소 1190명의 전체 사용자에서 기본 클러스터와 64코어 3-노드 작업용

클러스터의 조합을 기준으로 최대 3470명의 전체 사용자를 지원할 수 있습니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 119 11902 노드 206 20603 노드 269 26904 노드 347 3470

Tableau는 Tableau Server의 확장성 테스트를 정기적으로 실시하고 있습니다 가장

최근의 확장성 테스트 결과를 확인하려면 Tableau 고객 담당자에게 문의하십시오

서버 및 프로세스 구성과 관련된 추가 Tableau Server 온라인 도움말 및 자습서 링크를

확인하려면 이 문서의 끝에 있는 참고자료 섹션을 확인하십시오

27

성능

특정 보고서의 성능은 다양한 요소에 따라 좌우됩니다 기존 비즈니스 인텔리전스 보고서

개발 프로세스의 경우 일반적으로 개발팀에서 보고서의 구조를 구축하고 레이아웃 쿼리

및 뷰를 최적화하여 특정 성능 임계값을 산출하는 데 몇 주가 걸리곤 했습니다

쿼리를 사전 정의하고 최적화하는 기존 접근 방식과 달리 Tableau는 고유의 VizQL 기술을

통해 보고서 생성에 설명이 가능하고 신속하며 반복적인 접근 방식을 적용합니다 Tableau

는 사용자가 답을 얻으려는 질문을 바탕으로 사용자를 대신하여 최적화된 쿼리를 필요한

만큼 다시 생성하거나 쿼리를 다시 실행합니다

모든 서버 환경은 고유하며 성능에 영향을 미치는 다양한 변수가 있습니다 이러한

변수로는 다음을 들 수 있습니다

bull 디스크 속도 메모리 코어와 같은 하드웨어 세부정보 및 배포에 사용하는 서버의 개수

bull 네트워크 트래픽

bull 통합 문서의 복잡도 동시 접속 사용자의 활동 및 데이터 캐싱과 같은 사용 요소

bull 각 서버 프로세스에서 구동 중인 프로세스의 수와 같은 Tableau Server 구성 설정

데이터 볼륨 데이터베이스 유형 및 데이터베이스 구성과 같은 데이터 고려사항

64-비트 Tableau Server

규모가 큰 생산 배포에서 최상의 성능을 발휘하려면 64-비트 운영체제를 배포하고

Tableau Server 64-비트 버전을 설치하는 것이 좋습니다 64비트 환경에서 Tableau는

32비트 아키텍처에서 허용하는 것보다 훨씬 많은 메모리를 사용할 수 있습니다 8코어

컴퓨터의 경우 32GB 또는 RAM을 사용하는 것이 최소 권장 하드웨어 사양이지만 RAM

을 추가로 구입할 수 있는 경우 실제로는 경험 법칙에 따라 뛰어난 성능을 발휘할 수

있도록 컴퓨터에 코어 당 8GB를 설치하는 것이 좋습니다

28

성능 기록기로 셀프 서비스 성능 심사

성능에 영향을 미치는 다양한 변수를 감안하면 관리자 및 사용자를 지원하는 Tableau

Server 관리 도구 중 하나인 Tableau 성능 기록기를 사용하는 것이 좋습니다 서버

또는 통합 문서의 성능 문제를 진단하는 것은 어려운 일입니다 대부분의 경우 통합

문서는 대부분 사용자의 조인 방식 통합 문서에 끌어다 놓은 필드 통합 문서의 데이터

바인딩과 같은 요소에 의해 성능이 저하됩니다 Tableau 성능 기록기를 사용하면 서버

관리자를 통해서든 데스크톱 웹 브라우저 또는 휴대기기 사용자를 통해서든 성능

메트릭을 수집하여 통합 문서의 성능을 프로파일링할 수 있습니다

그림 15 Tableau 성능 기록기 요약

성능 기록기는 통합 문서 데이터 연결 및 쿼리의 성능 문제를 신속하게 파악하는 데

도움이 됩니다 예를 들어 기록기는 데이터 원본에 연결하거나 쿼리를 실행하거나

비주얼리제이션을 만드는 데 걸린 시간을 기록합니다 이렇게 하면 시스템에 내장된

관리자 및 최종 사용자 도구를 통해 통합 문서 설계의 문제를 파악할 수 있습니다

사용자 대응 속도를 높여주는 최적화된 데이터 추출 기능

Tableau의 데이터 추출 기능은 원래 데이터 파일의 크기와 비교하여 차지하는 공간이

상대적으로 적은 데이터 파일을 생성합니다 Tableau는 특히 텍스트 값이 포함된 데이터의

파일 크기를 줄이는 데 최적화된 압축 기술을 활용합니다 이 기술은 쿼리 계산 필터링뿐만

아니라 궁극적으로는 렌더링을 수행할 때 높은 성능을 발휘할 수 있도록 해줍니다

또한 보고서에서 사용하지 않는 필드를 숨겨 데이터 추출을 최적화하면 데이터 추출이

최적화됨에 따라 성능도 향상됩니다

29

안전한 공유 세션을 통해 워크로드 절감

보고서를 읽는 사람이 주로 사용자뿐인 경우 Tableau는 적절한 사용 권한을 충족하는지

여부를 확인한 후 이 데이터를 모든 사용자와 안전하게 공유합니다 이렇게 하면 읽기 전용

데이터에 대한 응답 시간을 개선하고 서버의 워크로드를 최소화하고 사용자의 확장성을

제고할 수 있습니다 이와 같은 동적 프로세스를 활용하면 환경을 안전하게 유지하는 것과

동시에 요청에 따른 세션 확장을 한층 더 개선할 수 있습니다

실시간 데이터 상호작용을 가능하게 하는 로컬 렌더링

웹 및 모바일 작성 기능은 사용자의 컴퓨터 또는 기기에서 데이터를 렌더링하는 HTML5

기능을 활용합니다 이때 보고서나 Viz를 실행하기 위해 ActiveX Java 또는 Flash를

설치할 필요는 없으며 브라우저가 뷰를 렌더링하므로 서버와 데이터를 주고받는 횟수도

줄어듭니다 또 서버의 부하가 감소함에 따라 서버의 확장성이 개선되며 궁극적으로는

렌더링을 1초 미만 내로 제공할 수 있어 사용자가 자료를 더 쉽게 통찰할 수 있습니다

최적화된 뷰를 지원하는 대시보드 렌더링

대시보드의 뷰가 독립된 데이터 원본을 사용하는 경우 Tableau는 쿼리가 완료될 때마다

뷰를 로드하여 대시보드의 로드 시간을 최소화합니다 또 쿼리가 반환되면 Tableau

는 비주얼리제이션이 즉각적으로 렌더링될 수 있도록 데이터 레이아웃 및 기타 계산을

최적화합니다 물론 쿼리의 복잡도나 컴퓨터의 리소스가 원활하게 활용되지 못하는

경우와 같이 그 외에도 다양한 요소가 성능에 영향을 미칠 수 있습니다

시스템 관리

시스템 거버넌스 프로세스 및 Tableau Server 관리자의 역할은 대부분 다른 응용

프로그램과 유사합니다 단 Tableau Server의 경우 관리자에게 시스템 또는 콘텐츠

관리자 역할을 부여할 수 있습니다 시스템 관리자는 Tableau Server 내 모든

소프트웨어 및 기능에 액세스할 수 있는 권한을 보유합니다 시스템 관리자는 선택한

사용자에게 지정된 그룹의 사용자 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결을 관리하는

콘텐츠 관리자의 역할을 부여할 수 있습니다 이렇게 하면 각 그룹은 각자의 요구 사항에

따라 그룹을 더 효율적으로 관리할 수 있습니다

관리자가 담당해야 하는 핵심 영역은 다음과 같습니다

bull 소프트웨어 설치

bull 소프트웨어 업그레이드

bull 성능 서버 활용도 시스템 튜닝 모니터링

bull 보안 백업 복원 및 변경사항 관리를 지원하는 프로세스

bull 사용자 그룹 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결 관리

30

Tableau는 매우 뛰어난 유연성을 자랑하고 수만명에 달하는 사용자를 지원할 수 있지만

서버 관리자의 작업을 처리하는 데에는 많은 시간이 걸리지 않습니다 실제로 초기

설정 후 대부분의 조직은 Tableau Server 관리에 시간을 거의 할애하지 않습니다

서버 관리에 소요되는 시간은 사용자 수 사용자 변경 빈도 및 관리자가 사용자 지원을

제공하는지 여부에 따라 달라집니다

결론

Tableau Server는 IT 담당자 및 관리자의 보안 확장성 및 아키텍처 요구 사항을

충족하는 강력한 인프라를 제공하며 비즈니스 규모에 맞춰 확장할 수 있는 유연한 배포

옵션 또한 제공합니다 Tableau Server를 사용하면 다양한 데이터베이스 및 인메모리

분석에 라이브 연결하여 데이터 아키텍처를 더 쉽게 결정할 수 있습니다 무엇보다

Tableau Server를 사용하면 IT 관리자가 대시보드를 만들거나 업데이트 주기를 관리할

필요가 없어 전략적인 IT 작업에만 집중할 수 있도록 해줍니다

Tableau는 오늘날의 비즈니스가 요구하는 셀프 서비스가 가능하고 신속하고 빠르며

실제로 기업에서 바로 사용할 수 있는 비즈니스 분석 솔루션을 제공합니다

참고자료

이 백서의 주제와 관련된 더욱 자세한 내용은 다음을 참조하세요

온라인 도움말 Tableau Server 관리자 가이드

온라인 도움말 Tableau Server 컴퓨터 및 프로세스 구성 가이드

기술 자료 Tableau Server 성능 모니터링

기술 자료 Tableau Server 성능 최적화

백서 Rapid-Fire 비즈니스 인텔리전스

백서 Tableau Server 보안 버전 8

백서 인메모리 또는 실제 데이터 중 무엇을 선택해야 하나요

백서 Tableau 메타데이터 모델

백서 Tableau Server의 확장성 설명

백서 클라우드에서의 Tableau Online 보안

Tableau Drive ndash 분석 문화를 확장하는 방법

Gartner Tableau를 2014 Magic Quadrant의 리더로 선정

17

Tableau는 추가적인 메타데이터 유연성 또한 제공합니다 사용자는 연결 또는 데이터

모델을 변경하지 않고도 서로 다른 데이터 원본의 데이터를 하나의 혼합 모델에 결합할

수 있습니다 또는 데이터 모델이 다른 데이터 모델의 영향을 받도록 설정할 수도 있으며

특정 연결을 여러 데이터 모델에 사용하거나 특정 데이터 모델을 여러 뷰에 사용하거나

대시보드에서 여러 개의 뷰를 사용할 수도 있습니다

메타데이터의 진정한 가치는 구성 요소를 공유하고 재사용할 수 있는 데 있습니다

사용자는 데이터 원본(연결 및 데이터 모델)을 Tableau Server에 게시하여 통합 문서와

연결할 수 있습니다 이는 다시 말해 마스터 데이터 원본이 데이터 원본을 사용하는 통합

문서에 전파된다는 것을 의미합니다 또한 다른 사용자가 특정 데이터 원본을 토대로

분석을 시작할 수 있으며 데이터 원본을 내보낸 다음 파일로 공유할 수도 있습니다

데이터 모델은 연결과 달리 계산을 재정의하는 등 변경해야 하는 범위가 더 넓으므로

명시적인 변경사항이 있을 때에는 Tableau Desktop에서 이를 변경해야 합니다 항목을

변경하면 Tableau Desktop은 변경사항을 통합 문서의 모든 시트에 자동으로 적용합니다

VizQL 모델은 특정 열의 멤버 이름을 변경하는 등 데이터베이스를 변경해도 아무런

영향이 없지만 Tableau Server는 뷰에 사용된 열을 삭제하거나 이 열의 이름을 변경할

경우 영향을 받습니다 표시되어야 하는 열이 표시되지 않는 경우 VizQL 모델은 이 열을

뷰에서 일시적으로 삭제합니다

모바일 배포

휴대기기를 도입하는 기업이 급격히 늘어나고 있습니다 비즈니스 인텔리전스의 궁극적인

목표는 결정이 내려지고 토론이 이루어지는 곳에서 비즈니스 인텔리전스를 활용할 수

있도록 하는 것입니다 사용자는 노트북 및 컴퓨터가 제공하는 환경을 휴대기기에서도

똑같이 활용할 수 있기를 기대하고 있으며 여기에는 비즈니스 인텔리전스 기능도 포함되어

있습니다

Tableau는 다른 Tableau 솔루션에서 제공하는 강력한 성능과 단순함을 모바일 비즈니스

인텔리전스 분야에서도 제공합니다 Tableau는 모바일 비즈니스 인텔리전스 분야에서

승인 한 번으로 모든 것을 해결할 수 있도록 하는 Author-once 접근 방식을 취하고

있습니다 이는 다시 말해 Tableau Server의 대시보드를 휴대기기뿐만 아니라 컴퓨터의

웹 브라우저에서도 자동으로 사용할 수 있다는 것을 의미합니다 Tableau가 자동으로

기기를 탐지하고 이에 따라 시각적인 결과물과 기능을 최적화하므로 맞춤 대시보드를

개발할 필요가 없으며 기본 iPad 앱 모바일 Safari 모바일 Chrome 및 Android 앱에는

터치에 최적화된 뷰가 표시됩니다

18

그림 9 iPad 및 Android 기기에서 기능 수정 및 게시

Tableau 모바일 앱은 Tableau Desktop 없이도 새로운 뷰를 확인하고 수정하고 만들

수 있는 기능을 제공합니다 사용자는 뷰에서 바로 필드와 필터를 추가하고 뷰 유형을

변경하고 기타 애드혹 분석 작업을 수행할 수 있습니다 수정이 완료되면 사용 권한이

있는 경우에 한해 원본 Tableau 통합 문서에 변경사항을 저장할 수 있습니다

Tableau 모바일 앱은 모든 Tableau Server에 연결이 가능하며 손가락 스크롤 손가락

모으기 및 확대와 같은 기본 터치 제어 기능을 그대로 제공합니다 뷰도 터치 기능이 사용

설정되어 있고 전체 터치 기능을 지원하도록 최적화되어 있으므로 필터 매개 변수 페이지

강조표시 및 끌어서 놓기 작성 작업을 손가락으로 제어할 수 있습니다 Tableau iPad 앱

및 Android 앱 사용자의 경우 터치에 최적화된 콘텐츠 검색 기능과 더불어 통합 문서를

검색하고 즐겨찾기 항목을 저장하고 최근 사용한 콘텐츠를 확인하는 기능 또한 제공됩니다

그림 10 휴대기기에서 사용할 수 있도록 터치 기능이 자동 사용 설정되는 Tableau 대시보드

휴대기기 보안은 많은 조직에게 핵심 우려사항입니다 Tableau Server는 데스크톱에

게재되든 휴대기기에 게재되든 관계없이 데이터 수준 및 사용자 수준 보안을 포함하여

모든 뷰에 동일한 보안을 적용합니다 데이터가 기기에 저장되지 않으므로 기기를

분실하거나 도난 당해도 데이터 보안이 위험에 노출될 가능성은 적습니다

19

배포 모델

Tableau는 데이터 인프라 사용자 부하 및 사용 프로필 기기 전략 그리고 목표에 따라

다양한 방식으로 구성할 수 있습니다 또한 Tableau Server는 개수에 관계 없이 컴퓨터와

클러스터링할 수 있습니다 일반적인 구성에 대한 몇 가지 예는 다음과 같습니다

단순 구성

대부분의 경우 단일 서버를 권장 최소 하드웨어 구성(8 CPU 코어 및 32GB의 주 메모리)

으로 구축하기만 해도 좋은 성능을 발휘할 수 있습니다 이러한 유형의 구성은 규모가 더 큰

배포 또는 부서 서버의 개념을 입증하는 데 유용합니다 Tableau는 각 주요 프로세스를 두

번씩 실행하는 것을 권장합니다 더 나은 가용성을 위해 8-코어 단일 서버에 Tableau Server

배포 시 Data Server 응용 프로그램 서버 VizQL Server 및 백그라운더를 구축하십시오

3-서버(24-코어) 클러스터

사용자 부하가 심한 환경의 경우 추가 서버를 클러스터링해야 합니다

3-서버 구성의 경우 주 서버가 게이트웨이 라이선스 및 검색과 같은 관리 서비스를

호스트하며 다른 2개의 작업 노드에는 VizQLServer 응용 프로그램 서버 백그라운더

리포지토리 및 추출 호스트와 Data Server가 구축됩니다 관리자는 추출 작업량 및

기타 특성에 맞춰 시스템에서 실행하는 프로세스의 수와 유형을 구성할 수 있습니다

HT

TP(S) 서

버

검색

라이선스

게이트웨이

기본 Tableau Server

HT

TP(S) 서

버

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

활성 데이터 엔진

활성 리포지토리

작업 서버 작업 서버

HT

TP(S) 서

버

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

대기 데이터 엔진

대기 리포지토리

그림 11 단순 3-서버 클러스터 구성

HT

TP(S) 서

버

검색 | 라이선스

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

활성 데이터 엔진

활성 리포지토리

기본 Tableau Server

20

5-서버(40-코어) 클러스터데이터 사용량과 사용자 부하가 높은 경우 이를 지원하기 위해 작업용 컴퓨터를 클러스터에 추가할 수 있습니다 데이터 추출을 사용하는 크기가 더 큰 클러스터의 경우 리포지토리와 추출 호스트를 한 컴퓨터에 구축하고 백그라운더를 다른 컴퓨터에 구축하여 VIzQL과 응용 프로그램 서버를 한 작업용 컴퓨터에 구축하는 것이 좋을 수 있습니다 워크로드 프로필에 따라 다른 서버 구성을 사용하시기 바랍니다

게이트웨이VizQL Server x2

응용 프로그램 서버 x2

Data Server x1백그라운더x3

리포지토리

추출 호스트x8

그림 12 데이터 추출이 많은 경우에 최적화된 5-서버 클러스터 구성

High Availability 클러스터Tableau의 High Availability 기능은 IT 조직이 SLA 요구 사항을 준수하고 중단 시간을 최소화할 수 있도록 도와줍니다 Tableau의 High Availability 솔루션은 리포지토리 및 데이터 엔진 구성 요소를 위한 자동 장애 조치 기능을 제공합니다 기본 노드는 게이트웨이 검색 라이선스 및 부하 분산 장치를 지원하며 2개의 추가 노드는 진행 중인 프로세스를 호스트합니다 네 번째 컴퓨터를 백업 기본으로 추가하면 시스템의 안정성을 더 높일 수 있습니다 외부 부하 분산 장치를 구성한 경우 게이트웨이 장애 조치가 자동으로 실행됩니다 이렇게 하면 원활한 장애 조치 기능을 확보하고 데이터 엔진의 워크로드를 개선하여 확장성을 높일 수 있습니다

자세한 내용은 High Availability 백서를 참조하십시오

가상 컴퓨터 또는 클라우드 기반 배포가상 컴퓨터나 클라우드 배포에서 Tableau Server를 구동하는 경우 확장성이나 성능 측면에서 특별히 고려해야 하는 사항은 없습니다 단 각 가상화 플랫폼은 가상 컴퓨터를 확장 가능하고 성능이 높은 토폴로지에 배포하는 데 충분한 관리 인프라를 제공한다는 점을 유념하시기 바랍니다 Tableau Server 가 적절한 컴퓨터 메모리 및 데이터 리소스에 액세스할 수 있도록 가상화 인프라 공급자의 우수 사례를 따르십시오 가상 컴퓨터는 Tableau Server에서 사용할 수 있는 코어의 개수를 가상으로 제한하거나 가상 컴퓨터 자체를 통한 재해 복구 기능을 제공하는 데 사용할 수 있습니다 클라우드에서 Tableau를 구동하는 경우 Tableau Server는 고정 IP 주소가 필요하다는 점을 유념하십시오

21

보안

더 많은 사용자가 더 많은 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 조직이 많아짐에 따라 정보

보안이 핵심적인 우려사항으로 부각되고 있습니다 Tableau Server는 다양하고 복잡한

요구 사항을 충족하면서도 쉽게 구현하고 사용할 수 있는 포괄적인 보안 솔루션을

제공합니다

또한 Tableau는 인증 권한 부여 데이터 보안 및 네트워크 보안을 관리하는

엔터프라이즈급 보안 기능을 제공하고 있습니다 이 두 기능은 조직 내부 환경이든 조직

외부의 인터넷이든 관계없이 광범위하고 다양한 사용자 기반의 요구 사항을 충족할

수 있는 총체적인 솔루션을 제공합니다 Tableau Server는 금융 서비스 정부 및 의료

부문의 엄격한 보안 요구 사항을 모두 통과한 바 있습니다

인증 ndash 액세스 보안

보안의 첫 번째 단계는 바로 사용자의 ID를 구축하는 것입니다 ID는 무단 액세스를

방지하고 각 사용자의 환경을 개별 설정하기 위해 구축됩니다 이 단계는 일반적으로

인증으로 불립니다 인증을 다음 섹션인 권한 부여 - 개체 보안과 홍동하지 마시기

바랍니다

Tableau Server는 몇 가지 유형의 인증을 지원합니다

bull Microsoft Active Directory(SSPINTLM 및 Kerberos)

bull Tableau Server 사용자를 인증하기 위해 IdP(외부 ID 공급자)를 활용하는 SAML

bull 신뢰할 수 있는 인증 Tableau Server와 한 개 이상의 웹 서버 간의 관계를 신뢰할

수 있음

bull 일부 클라우드 기반 서비스 공급자에 대한 OAuth

bull Tableau Server에서 관리하는 기본 인증

Tableau는 관리자가 구성할 수 있는 자동 로그인 시간 제한 기능을 제공합니다

22

SAML 인증

SAML은 Tableau Server가 이미 구입한 ID 관리 제품군을 활용할 수 있도록 하는 표준

기반 인증 프로토콜 메커니즘입니다 SAML을 사용하면 기존 ID 공급자가 직접 사용자를

인증하므로 사용자가 이미 동일한 IdP를 사용하여 다른 엔터프라이즈 응용 프로그램에

로그인한 경우 Tableau Server에서 또 다시 로그인 프로세스를 거칠 필요가 없습니다

OAuth 인증

클라우드 기반 솔루션을 사용 및 활용하기 시작하는 기업이 늘어남에 따라 클라우드

리소스에 원활하고 안전하게 액세스하는 방법의 중요성도 높아지고 있습니다 일부

클라우드 기반 데이터 원본의 경우 민감한 데이터베이스 자격 증명을 Tableau Server에

저장하는 대신 제한된 목적에 한하여 Tableau와 데이터 원본 공급자 간에 신뢰 관계를

구축하는 방법을 활용할 수 있습니다 이 신뢰 관계를 통해 사용자는 데이터에 액세스할

수 있게 되며 자격 증명은 데이터 원본 공급자에 의해 안전하게 보관됩니다

Tableau는 OAuth 20 공개-권한 부여 표준에 명시된 대로 이와 같은 보호 연결 방식을

활용하고 있습니다 OAuth 연결은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다

1 보안 민감한 데이터베이스 자격 증명이 Tableau Server에 공개되거나 저장되지

않으며 액세스 토큰을 Tableau만 사용할 수 있습니다

2 편이성 데이터 원본 ID 및 암호를 여러 군데에 삽입할 필요 없이 특정 데이터

공급자에 액세스하는 게시된 모든 통합 문서 및 데이터 원본에 대해 이 데이터

공급자를 대상으로 제공된 토큰을 사용할 수 있습니다

Tableau Server의 OAuth 인증은 Google BigQuery Google 웹 로그 분석 및

Salesforcecom 데이터 원본에서 사용할 수 있습니다

23

인증(역할 및 사용 권한) - 개체 보안

권한 부여는 사용자가 인증된 후 이 사용자가 액세스하고 수행할 수 있는 항목을 정하는

것을 말합니다 권한 부여는 다음 항목을 통해 처리됩니다

1 역할 및 사용 권한

2 라이선스 및 사용자 권한

Tableau에서 역할은 사용자 및 그룹이 게시된 콘텐츠 및 프로젝트와 상호작용하는 방식을

관리하기 위해 콘텐츠에 적용되는 사용 권한의 집합을 의미합니다 데이터 원본 통합 문서

및 뷰와 같이 게시된 콘텐츠는 뷰 만들기 수정 및 삭제와 같은 일반적인 사용 권한 작업을

통해 관리할 수 있습니다 또한 관리자는 금융 사용자와 같은 그룹을 만들어 사용 권한을

더 쉽게 관리할 수 있습니다 프로젝트는 각 프로젝트에 게시된 모든 통합 문서 및 뷰에

대한 기본 사용 권한을 제어합니다 프로젝트는 여러 외부 당사자(다중 테넌트)에 대한

지원이 필요한 단일 서버에서도 사용할 수 있습니다

역할은 기본 사용 권한 구조를 제공하여 사용자를 구분합니다 예를 들어 사용자에게 특정

뷰에 대한 인터액터 권한을 부여하되 이 권한을 일부 콘텐츠로 제한할 수 있습니다 뷰어

역할이 부여된 사용자는 특정 뷰를 볼 수 있지만 뷰를 변경할 수 있는 권한은 없습니다

개체 보안 관리에 활용할 수 있는 매개 변수가 포함된 맞춤 설정은 총 20개가 넘습니다

참고로 이 역할 기반 사용 권한으로는 뷰에 표시되는 데이터를 제어할 수 없습니다

데이터 ndash 데이터 보안

규제 요구 사항을 충족해야 하거나 콘텐츠를 외부에 전달하는 조직을 중심으로 데이터

보안의 중요성이 더욱 강조되고 있습니다 Tableau는 다음 세 가지 방법을 통해 조직이

데이터 보안 요구 사항을 충족하는 데 필요한 유연성을 제공하고 있습니다 바로

데이터베이스에서 단독으로 보안 기능을 구현하거나 Tableau에서 단독으로 보안 기능을

구현하거나 Tableau Server의 사용자 정보에 해당하는 데이터 요소를 데이터베이스에

보관하는 혼합 방식을 만드는 것입니다

Tableau Server에 로그인 시 사용자는 데이터베이스에 로그인하는 것이 아닙니다 이는

다시 말해 데이터베이스에 보안 기능을 구현한 경우 Tableau Server 사용자가 뷰를

확인하려면 데이터베이스에 로그인하기 위한 자격 증명 또한 보유해야 한다는 것을

의미합니다 이 로그인 자격 증명은 뷰를 게시할 때 자격 증명을 삽입하거나 특정 사용자

자격 증명을 요구하는 방식으로 Windows 통합 보안(NT 인증)을 통해 전달할 수 있습니다

Tableau는 사용자 이름 그룹 또는 현재 사용자의 기타 특성을 통해 행 수준의 데이터

보안 기능을 활용할 수 있게 해주는 사용자 필터 기능 또한 제공합니다 사용자 필터는

모든 쿼리에 where 절을 추가하여 데이터를 제한하며 모든 데이터 원본에서 사용할

수 있습니다

24

네트워크 ndash 전송 보안

대다수 내부 배포의 경우 전체 네트워크에 액세스하는 것을 방지하면 네트워크를

안전하게 지킬 수 있습니다 하지만 이 경우에도 네트워크 전반에 걸쳐 자격 증명을

안전하게 전송하는 것은 매우 중요합니다 외부 배포의 경우 전송 보안은 민감한 데이터

및 자격 증명을 보호하고 Tableau Server가 악용되는 것을 방지하는 데 핵심적인

역할을 담당합니다

Tableau Server에는 다음 세 개지 기본 인터페이스가 있습니다 참고로 Tableau는

암호를 저장하고 전송하는 것과 관련하여 모든 레이어 및 인터페이스에 걸쳐 특별히

주의를 기울이고 있다는 점을 유념해 주시기 바랍니다

bull 클라이언트-Tableau Server 인터페이스는 표준 HTTP 요청 및 응답을 담당하도록

기본 설정되어 있지만 고객이 제공한 보안 인증서를 사용하면 HTTPS(SSL)용으로

구성할 수 있습니다

bull Tableau Server-데이터베이스는 가능한 경우 기본 드라이버를 사용하며 기본

드라이버를 사용할 수 없는 경우 일반 ODBC 어댑터를 사용합니다

bull Tableau Server 구성 요소 간의 보안 통신은 분산된 배포에 한해서만 사용할 수

있으며 각 서버가 클러스터 내 다른 서버로부터 유효한 요청만 수신할 수 있도록

엄격한 신뢰 모델을 사용합니다

네트워크 전송을 보호하는 것 외에도 모든 사용자 암호 및 자격 증명은 대기 및 전송 시

암호화되며 암호는 일반 텍스트로 저장되지 않습니다 모든 고객은 대기 중인 사용자

데이터를 안전하게 암호화할 수 있도록 고유의 전달 구를 만들어 비공개 키를 맞춤

설정할 수 있습니다

Tableau Server는 위 네트워크 인터페이스 보안 기능 외에도 별도의 추가 안전 장치를

제공합니다 SSL을 사용하지 않을 때에도 다양한 암호화 기술을 사용하여 브라우저에서

서버 계층 리포지토리를 오고가는 데이터를 보호할 수 있습니다 Tableau Server에는

스푸핑 하이재킹 및 SQL 삽입 공격을 방지하며 새로운 위협을 적극적으로 테스트하고

이에 대응할 수 있는 다양한 보안 메커니즘이 내장되어 있습니다

25

확장성

Tableau Server는 최대 규모의 기업과 수만에 달하는 사용자를 지원할 수 있을 정도로

뛰어난 확장성을 자랑합니다 Tableau를 광범위하게 배포한 기업으로는 General

Motors Wells Fargo Bank of America eBay Facebook 및 Cisco 등이 있습니다

일례로 대형 부동상 기업인 Ray White는 Tableau를 통해 10000명에 달하는 부동상

중개인에게 보고서를 제공하고 있습니다

Tableau는 무료 온라인 공개 데이터 비주얼리제이션 서비스인 Tableau Public를

제공하기 위해 2009년부터 Tableau 데이터 센터에서 Tableau Server를 최대 규모로

확장하여 구동하고 있습니다 Tableau Public은 단독 노출로 게제된 횟수만 2억 건을

초과하며 지속적으로 성장하고 있습니다

2013년 여름에 출시된 Tableau Online은 Tableau에서 호스트하는 클라우드

분석 솔루션으로 Tableau Server와 동일한 엔터프라이즈급 아키텍처를 기반으로

구축되었습니다 현재 Tableau Online은 1000명이 넘는 고객에게 서비스를 제공하고

있습니다

그림 14 Tableau Public에 인프라를 제공하고자 높은 작업량을 감당할 수 있도록 확장된 Tableau Server

모든 환경은 고유하며 성능을 저해할 수 있는 요소는 매우 다양합니다 Tableau 배포의

확장성에 영향을 미치는 요소로는 다음을 들 수 있습니다

bull 하드웨어 고려 사항 서버 유형 디스크 속도 메모리 양 프로세서 속도 및

프로세스의 개수

bull 아키텍처 서버의 개수 아키텍처 설계 네트워크 속도트래픽 데이터 원본 유형

및 위치

bull 사용 방식 사용자 동시 접속 활동 상호작용 및 캐시 설정

bull 통합 문서 설계 뷰의 개수와 복잡도 혼합 및 계산의 사용 여부

bull 소프트웨어 구성 Tableau Server의 구성 설정

bull 데이터 데이터 구조 볼륨 집계 구체화 및 데이터베이스 성능

26

확장성 성능 결과

Tableau의 주기 성능 방법론 및 내부 벤치마크 테스트에 따르면 복잡한 워크로드의

경우 Tableau Server가 거의 선형에 가깝게 확장되는 것을 증명할 수 있습니다 경험

법칙에 따르면 꼼꼼하게 설계된 보고서의 경우 Tableau Server에서 8코어 당 100명의

동시 접속 사용자를 지원할 수 있습니다

Tableau에서 진행한 테스트 및 시스템의 동시 접속 사용자 비율이 10로 추정된다는 고객

사용 예상치를 바탕으로 Tableau는 Tableau Server가 16코어의 단일 노드 클러스터로

1900명의 전체 사용자를 지원하는 수준에서 64코어 전반에 걸쳐 4-노드 클러스터로 5540

명의 전체 사용자를 지원하는 수준으로 확장할 수 있다는 것을 증명한 바 있습니다 이

결과는 사용자의 40가 상호작용을 하는 일반적인 워크로드 믹스에 해당됩니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 190 19002 노드 270 27003 노드 436 43604 노드 554 5540

사용자의 100가 보고서와 상호작용을 하는 활동이 더 많은 워크로드의 경우 동시

접속 사용자 비율이 10라 가정할 때 Tableau Server는 16코어 단일 기본 클러스터를

기준으로 최소 1190명의 전체 사용자에서 기본 클러스터와 64코어 3-노드 작업용

클러스터의 조합을 기준으로 최대 3470명의 전체 사용자를 지원할 수 있습니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 119 11902 노드 206 20603 노드 269 26904 노드 347 3470

Tableau는 Tableau Server의 확장성 테스트를 정기적으로 실시하고 있습니다 가장

최근의 확장성 테스트 결과를 확인하려면 Tableau 고객 담당자에게 문의하십시오

서버 및 프로세스 구성과 관련된 추가 Tableau Server 온라인 도움말 및 자습서 링크를

확인하려면 이 문서의 끝에 있는 참고자료 섹션을 확인하십시오

27

성능

특정 보고서의 성능은 다양한 요소에 따라 좌우됩니다 기존 비즈니스 인텔리전스 보고서

개발 프로세스의 경우 일반적으로 개발팀에서 보고서의 구조를 구축하고 레이아웃 쿼리

및 뷰를 최적화하여 특정 성능 임계값을 산출하는 데 몇 주가 걸리곤 했습니다

쿼리를 사전 정의하고 최적화하는 기존 접근 방식과 달리 Tableau는 고유의 VizQL 기술을

통해 보고서 생성에 설명이 가능하고 신속하며 반복적인 접근 방식을 적용합니다 Tableau

는 사용자가 답을 얻으려는 질문을 바탕으로 사용자를 대신하여 최적화된 쿼리를 필요한

만큼 다시 생성하거나 쿼리를 다시 실행합니다

모든 서버 환경은 고유하며 성능에 영향을 미치는 다양한 변수가 있습니다 이러한

변수로는 다음을 들 수 있습니다

bull 디스크 속도 메모리 코어와 같은 하드웨어 세부정보 및 배포에 사용하는 서버의 개수

bull 네트워크 트래픽

bull 통합 문서의 복잡도 동시 접속 사용자의 활동 및 데이터 캐싱과 같은 사용 요소

bull 각 서버 프로세스에서 구동 중인 프로세스의 수와 같은 Tableau Server 구성 설정

데이터 볼륨 데이터베이스 유형 및 데이터베이스 구성과 같은 데이터 고려사항

64-비트 Tableau Server

규모가 큰 생산 배포에서 최상의 성능을 발휘하려면 64-비트 운영체제를 배포하고

Tableau Server 64-비트 버전을 설치하는 것이 좋습니다 64비트 환경에서 Tableau는

32비트 아키텍처에서 허용하는 것보다 훨씬 많은 메모리를 사용할 수 있습니다 8코어

컴퓨터의 경우 32GB 또는 RAM을 사용하는 것이 최소 권장 하드웨어 사양이지만 RAM

을 추가로 구입할 수 있는 경우 실제로는 경험 법칙에 따라 뛰어난 성능을 발휘할 수

있도록 컴퓨터에 코어 당 8GB를 설치하는 것이 좋습니다

28

성능 기록기로 셀프 서비스 성능 심사

성능에 영향을 미치는 다양한 변수를 감안하면 관리자 및 사용자를 지원하는 Tableau

Server 관리 도구 중 하나인 Tableau 성능 기록기를 사용하는 것이 좋습니다 서버

또는 통합 문서의 성능 문제를 진단하는 것은 어려운 일입니다 대부분의 경우 통합

문서는 대부분 사용자의 조인 방식 통합 문서에 끌어다 놓은 필드 통합 문서의 데이터

바인딩과 같은 요소에 의해 성능이 저하됩니다 Tableau 성능 기록기를 사용하면 서버

관리자를 통해서든 데스크톱 웹 브라우저 또는 휴대기기 사용자를 통해서든 성능

메트릭을 수집하여 통합 문서의 성능을 프로파일링할 수 있습니다

그림 15 Tableau 성능 기록기 요약

성능 기록기는 통합 문서 데이터 연결 및 쿼리의 성능 문제를 신속하게 파악하는 데

도움이 됩니다 예를 들어 기록기는 데이터 원본에 연결하거나 쿼리를 실행하거나

비주얼리제이션을 만드는 데 걸린 시간을 기록합니다 이렇게 하면 시스템에 내장된

관리자 및 최종 사용자 도구를 통해 통합 문서 설계의 문제를 파악할 수 있습니다

사용자 대응 속도를 높여주는 최적화된 데이터 추출 기능

Tableau의 데이터 추출 기능은 원래 데이터 파일의 크기와 비교하여 차지하는 공간이

상대적으로 적은 데이터 파일을 생성합니다 Tableau는 특히 텍스트 값이 포함된 데이터의

파일 크기를 줄이는 데 최적화된 압축 기술을 활용합니다 이 기술은 쿼리 계산 필터링뿐만

아니라 궁극적으로는 렌더링을 수행할 때 높은 성능을 발휘할 수 있도록 해줍니다

또한 보고서에서 사용하지 않는 필드를 숨겨 데이터 추출을 최적화하면 데이터 추출이

최적화됨에 따라 성능도 향상됩니다

29

안전한 공유 세션을 통해 워크로드 절감

보고서를 읽는 사람이 주로 사용자뿐인 경우 Tableau는 적절한 사용 권한을 충족하는지

여부를 확인한 후 이 데이터를 모든 사용자와 안전하게 공유합니다 이렇게 하면 읽기 전용

데이터에 대한 응답 시간을 개선하고 서버의 워크로드를 최소화하고 사용자의 확장성을

제고할 수 있습니다 이와 같은 동적 프로세스를 활용하면 환경을 안전하게 유지하는 것과

동시에 요청에 따른 세션 확장을 한층 더 개선할 수 있습니다

실시간 데이터 상호작용을 가능하게 하는 로컬 렌더링

웹 및 모바일 작성 기능은 사용자의 컴퓨터 또는 기기에서 데이터를 렌더링하는 HTML5

기능을 활용합니다 이때 보고서나 Viz를 실행하기 위해 ActiveX Java 또는 Flash를

설치할 필요는 없으며 브라우저가 뷰를 렌더링하므로 서버와 데이터를 주고받는 횟수도

줄어듭니다 또 서버의 부하가 감소함에 따라 서버의 확장성이 개선되며 궁극적으로는

렌더링을 1초 미만 내로 제공할 수 있어 사용자가 자료를 더 쉽게 통찰할 수 있습니다

최적화된 뷰를 지원하는 대시보드 렌더링

대시보드의 뷰가 독립된 데이터 원본을 사용하는 경우 Tableau는 쿼리가 완료될 때마다

뷰를 로드하여 대시보드의 로드 시간을 최소화합니다 또 쿼리가 반환되면 Tableau

는 비주얼리제이션이 즉각적으로 렌더링될 수 있도록 데이터 레이아웃 및 기타 계산을

최적화합니다 물론 쿼리의 복잡도나 컴퓨터의 리소스가 원활하게 활용되지 못하는

경우와 같이 그 외에도 다양한 요소가 성능에 영향을 미칠 수 있습니다

시스템 관리

시스템 거버넌스 프로세스 및 Tableau Server 관리자의 역할은 대부분 다른 응용

프로그램과 유사합니다 단 Tableau Server의 경우 관리자에게 시스템 또는 콘텐츠

관리자 역할을 부여할 수 있습니다 시스템 관리자는 Tableau Server 내 모든

소프트웨어 및 기능에 액세스할 수 있는 권한을 보유합니다 시스템 관리자는 선택한

사용자에게 지정된 그룹의 사용자 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결을 관리하는

콘텐츠 관리자의 역할을 부여할 수 있습니다 이렇게 하면 각 그룹은 각자의 요구 사항에

따라 그룹을 더 효율적으로 관리할 수 있습니다

관리자가 담당해야 하는 핵심 영역은 다음과 같습니다

bull 소프트웨어 설치

bull 소프트웨어 업그레이드

bull 성능 서버 활용도 시스템 튜닝 모니터링

bull 보안 백업 복원 및 변경사항 관리를 지원하는 프로세스

bull 사용자 그룹 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결 관리

30

Tableau는 매우 뛰어난 유연성을 자랑하고 수만명에 달하는 사용자를 지원할 수 있지만

서버 관리자의 작업을 처리하는 데에는 많은 시간이 걸리지 않습니다 실제로 초기

설정 후 대부분의 조직은 Tableau Server 관리에 시간을 거의 할애하지 않습니다

서버 관리에 소요되는 시간은 사용자 수 사용자 변경 빈도 및 관리자가 사용자 지원을

제공하는지 여부에 따라 달라집니다

결론

Tableau Server는 IT 담당자 및 관리자의 보안 확장성 및 아키텍처 요구 사항을

충족하는 강력한 인프라를 제공하며 비즈니스 규모에 맞춰 확장할 수 있는 유연한 배포

옵션 또한 제공합니다 Tableau Server를 사용하면 다양한 데이터베이스 및 인메모리

분석에 라이브 연결하여 데이터 아키텍처를 더 쉽게 결정할 수 있습니다 무엇보다

Tableau Server를 사용하면 IT 관리자가 대시보드를 만들거나 업데이트 주기를 관리할

필요가 없어 전략적인 IT 작업에만 집중할 수 있도록 해줍니다

Tableau는 오늘날의 비즈니스가 요구하는 셀프 서비스가 가능하고 신속하고 빠르며

실제로 기업에서 바로 사용할 수 있는 비즈니스 분석 솔루션을 제공합니다

참고자료

이 백서의 주제와 관련된 더욱 자세한 내용은 다음을 참조하세요

온라인 도움말 Tableau Server 관리자 가이드

온라인 도움말 Tableau Server 컴퓨터 및 프로세스 구성 가이드

기술 자료 Tableau Server 성능 모니터링

기술 자료 Tableau Server 성능 최적화

백서 Rapid-Fire 비즈니스 인텔리전스

백서 Tableau Server 보안 버전 8

백서 인메모리 또는 실제 데이터 중 무엇을 선택해야 하나요

백서 Tableau 메타데이터 모델

백서 Tableau Server의 확장성 설명

백서 클라우드에서의 Tableau Online 보안

Tableau Drive ndash 분석 문화를 확장하는 방법

Gartner Tableau를 2014 Magic Quadrant의 리더로 선정

18

그림 9 iPad 및 Android 기기에서 기능 수정 및 게시

Tableau 모바일 앱은 Tableau Desktop 없이도 새로운 뷰를 확인하고 수정하고 만들

수 있는 기능을 제공합니다 사용자는 뷰에서 바로 필드와 필터를 추가하고 뷰 유형을

변경하고 기타 애드혹 분석 작업을 수행할 수 있습니다 수정이 완료되면 사용 권한이

있는 경우에 한해 원본 Tableau 통합 문서에 변경사항을 저장할 수 있습니다

Tableau 모바일 앱은 모든 Tableau Server에 연결이 가능하며 손가락 스크롤 손가락

모으기 및 확대와 같은 기본 터치 제어 기능을 그대로 제공합니다 뷰도 터치 기능이 사용

설정되어 있고 전체 터치 기능을 지원하도록 최적화되어 있으므로 필터 매개 변수 페이지

강조표시 및 끌어서 놓기 작성 작업을 손가락으로 제어할 수 있습니다 Tableau iPad 앱

및 Android 앱 사용자의 경우 터치에 최적화된 콘텐츠 검색 기능과 더불어 통합 문서를

검색하고 즐겨찾기 항목을 저장하고 최근 사용한 콘텐츠를 확인하는 기능 또한 제공됩니다

그림 10 휴대기기에서 사용할 수 있도록 터치 기능이 자동 사용 설정되는 Tableau 대시보드

휴대기기 보안은 많은 조직에게 핵심 우려사항입니다 Tableau Server는 데스크톱에

게재되든 휴대기기에 게재되든 관계없이 데이터 수준 및 사용자 수준 보안을 포함하여

모든 뷰에 동일한 보안을 적용합니다 데이터가 기기에 저장되지 않으므로 기기를

분실하거나 도난 당해도 데이터 보안이 위험에 노출될 가능성은 적습니다

19

배포 모델

Tableau는 데이터 인프라 사용자 부하 및 사용 프로필 기기 전략 그리고 목표에 따라

다양한 방식으로 구성할 수 있습니다 또한 Tableau Server는 개수에 관계 없이 컴퓨터와

클러스터링할 수 있습니다 일반적인 구성에 대한 몇 가지 예는 다음과 같습니다

단순 구성

대부분의 경우 단일 서버를 권장 최소 하드웨어 구성(8 CPU 코어 및 32GB의 주 메모리)

으로 구축하기만 해도 좋은 성능을 발휘할 수 있습니다 이러한 유형의 구성은 규모가 더 큰

배포 또는 부서 서버의 개념을 입증하는 데 유용합니다 Tableau는 각 주요 프로세스를 두

번씩 실행하는 것을 권장합니다 더 나은 가용성을 위해 8-코어 단일 서버에 Tableau Server

배포 시 Data Server 응용 프로그램 서버 VizQL Server 및 백그라운더를 구축하십시오

3-서버(24-코어) 클러스터

사용자 부하가 심한 환경의 경우 추가 서버를 클러스터링해야 합니다

3-서버 구성의 경우 주 서버가 게이트웨이 라이선스 및 검색과 같은 관리 서비스를

호스트하며 다른 2개의 작업 노드에는 VizQLServer 응용 프로그램 서버 백그라운더

리포지토리 및 추출 호스트와 Data Server가 구축됩니다 관리자는 추출 작업량 및

기타 특성에 맞춰 시스템에서 실행하는 프로세스의 수와 유형을 구성할 수 있습니다

HT

TP(S) 서

버

검색

라이선스

게이트웨이

기본 Tableau Server

HT

TP(S) 서

버

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

활성 데이터 엔진

활성 리포지토리

작업 서버 작업 서버

HT

TP(S) 서

버

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

대기 데이터 엔진

대기 리포지토리

그림 11 단순 3-서버 클러스터 구성

HT

TP(S) 서

버

검색 | 라이선스

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

활성 데이터 엔진

활성 리포지토리

기본 Tableau Server

20

5-서버(40-코어) 클러스터데이터 사용량과 사용자 부하가 높은 경우 이를 지원하기 위해 작업용 컴퓨터를 클러스터에 추가할 수 있습니다 데이터 추출을 사용하는 크기가 더 큰 클러스터의 경우 리포지토리와 추출 호스트를 한 컴퓨터에 구축하고 백그라운더를 다른 컴퓨터에 구축하여 VIzQL과 응용 프로그램 서버를 한 작업용 컴퓨터에 구축하는 것이 좋을 수 있습니다 워크로드 프로필에 따라 다른 서버 구성을 사용하시기 바랍니다

게이트웨이VizQL Server x2

응용 프로그램 서버 x2

Data Server x1백그라운더x3

리포지토리

추출 호스트x8

그림 12 데이터 추출이 많은 경우에 최적화된 5-서버 클러스터 구성

High Availability 클러스터Tableau의 High Availability 기능은 IT 조직이 SLA 요구 사항을 준수하고 중단 시간을 최소화할 수 있도록 도와줍니다 Tableau의 High Availability 솔루션은 리포지토리 및 데이터 엔진 구성 요소를 위한 자동 장애 조치 기능을 제공합니다 기본 노드는 게이트웨이 검색 라이선스 및 부하 분산 장치를 지원하며 2개의 추가 노드는 진행 중인 프로세스를 호스트합니다 네 번째 컴퓨터를 백업 기본으로 추가하면 시스템의 안정성을 더 높일 수 있습니다 외부 부하 분산 장치를 구성한 경우 게이트웨이 장애 조치가 자동으로 실행됩니다 이렇게 하면 원활한 장애 조치 기능을 확보하고 데이터 엔진의 워크로드를 개선하여 확장성을 높일 수 있습니다

자세한 내용은 High Availability 백서를 참조하십시오

가상 컴퓨터 또는 클라우드 기반 배포가상 컴퓨터나 클라우드 배포에서 Tableau Server를 구동하는 경우 확장성이나 성능 측면에서 특별히 고려해야 하는 사항은 없습니다 단 각 가상화 플랫폼은 가상 컴퓨터를 확장 가능하고 성능이 높은 토폴로지에 배포하는 데 충분한 관리 인프라를 제공한다는 점을 유념하시기 바랍니다 Tableau Server 가 적절한 컴퓨터 메모리 및 데이터 리소스에 액세스할 수 있도록 가상화 인프라 공급자의 우수 사례를 따르십시오 가상 컴퓨터는 Tableau Server에서 사용할 수 있는 코어의 개수를 가상으로 제한하거나 가상 컴퓨터 자체를 통한 재해 복구 기능을 제공하는 데 사용할 수 있습니다 클라우드에서 Tableau를 구동하는 경우 Tableau Server는 고정 IP 주소가 필요하다는 점을 유념하십시오

21

보안

더 많은 사용자가 더 많은 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 조직이 많아짐에 따라 정보

보안이 핵심적인 우려사항으로 부각되고 있습니다 Tableau Server는 다양하고 복잡한

요구 사항을 충족하면서도 쉽게 구현하고 사용할 수 있는 포괄적인 보안 솔루션을

제공합니다

또한 Tableau는 인증 권한 부여 데이터 보안 및 네트워크 보안을 관리하는

엔터프라이즈급 보안 기능을 제공하고 있습니다 이 두 기능은 조직 내부 환경이든 조직

외부의 인터넷이든 관계없이 광범위하고 다양한 사용자 기반의 요구 사항을 충족할

수 있는 총체적인 솔루션을 제공합니다 Tableau Server는 금융 서비스 정부 및 의료

부문의 엄격한 보안 요구 사항을 모두 통과한 바 있습니다

인증 ndash 액세스 보안

보안의 첫 번째 단계는 바로 사용자의 ID를 구축하는 것입니다 ID는 무단 액세스를

방지하고 각 사용자의 환경을 개별 설정하기 위해 구축됩니다 이 단계는 일반적으로

인증으로 불립니다 인증을 다음 섹션인 권한 부여 - 개체 보안과 홍동하지 마시기

바랍니다

Tableau Server는 몇 가지 유형의 인증을 지원합니다

bull Microsoft Active Directory(SSPINTLM 및 Kerberos)

bull Tableau Server 사용자를 인증하기 위해 IdP(외부 ID 공급자)를 활용하는 SAML

bull 신뢰할 수 있는 인증 Tableau Server와 한 개 이상의 웹 서버 간의 관계를 신뢰할

수 있음

bull 일부 클라우드 기반 서비스 공급자에 대한 OAuth

bull Tableau Server에서 관리하는 기본 인증

Tableau는 관리자가 구성할 수 있는 자동 로그인 시간 제한 기능을 제공합니다

22

SAML 인증

SAML은 Tableau Server가 이미 구입한 ID 관리 제품군을 활용할 수 있도록 하는 표준

기반 인증 프로토콜 메커니즘입니다 SAML을 사용하면 기존 ID 공급자가 직접 사용자를

인증하므로 사용자가 이미 동일한 IdP를 사용하여 다른 엔터프라이즈 응용 프로그램에

로그인한 경우 Tableau Server에서 또 다시 로그인 프로세스를 거칠 필요가 없습니다

OAuth 인증

클라우드 기반 솔루션을 사용 및 활용하기 시작하는 기업이 늘어남에 따라 클라우드

리소스에 원활하고 안전하게 액세스하는 방법의 중요성도 높아지고 있습니다 일부

클라우드 기반 데이터 원본의 경우 민감한 데이터베이스 자격 증명을 Tableau Server에

저장하는 대신 제한된 목적에 한하여 Tableau와 데이터 원본 공급자 간에 신뢰 관계를

구축하는 방법을 활용할 수 있습니다 이 신뢰 관계를 통해 사용자는 데이터에 액세스할

수 있게 되며 자격 증명은 데이터 원본 공급자에 의해 안전하게 보관됩니다

Tableau는 OAuth 20 공개-권한 부여 표준에 명시된 대로 이와 같은 보호 연결 방식을

활용하고 있습니다 OAuth 연결은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다

1 보안 민감한 데이터베이스 자격 증명이 Tableau Server에 공개되거나 저장되지

않으며 액세스 토큰을 Tableau만 사용할 수 있습니다

2 편이성 데이터 원본 ID 및 암호를 여러 군데에 삽입할 필요 없이 특정 데이터

공급자에 액세스하는 게시된 모든 통합 문서 및 데이터 원본에 대해 이 데이터

공급자를 대상으로 제공된 토큰을 사용할 수 있습니다

Tableau Server의 OAuth 인증은 Google BigQuery Google 웹 로그 분석 및

Salesforcecom 데이터 원본에서 사용할 수 있습니다

23

인증(역할 및 사용 권한) - 개체 보안

권한 부여는 사용자가 인증된 후 이 사용자가 액세스하고 수행할 수 있는 항목을 정하는

것을 말합니다 권한 부여는 다음 항목을 통해 처리됩니다

1 역할 및 사용 권한

2 라이선스 및 사용자 권한

Tableau에서 역할은 사용자 및 그룹이 게시된 콘텐츠 및 프로젝트와 상호작용하는 방식을

관리하기 위해 콘텐츠에 적용되는 사용 권한의 집합을 의미합니다 데이터 원본 통합 문서

및 뷰와 같이 게시된 콘텐츠는 뷰 만들기 수정 및 삭제와 같은 일반적인 사용 권한 작업을

통해 관리할 수 있습니다 또한 관리자는 금융 사용자와 같은 그룹을 만들어 사용 권한을

더 쉽게 관리할 수 있습니다 프로젝트는 각 프로젝트에 게시된 모든 통합 문서 및 뷰에

대한 기본 사용 권한을 제어합니다 프로젝트는 여러 외부 당사자(다중 테넌트)에 대한

지원이 필요한 단일 서버에서도 사용할 수 있습니다

역할은 기본 사용 권한 구조를 제공하여 사용자를 구분합니다 예를 들어 사용자에게 특정

뷰에 대한 인터액터 권한을 부여하되 이 권한을 일부 콘텐츠로 제한할 수 있습니다 뷰어

역할이 부여된 사용자는 특정 뷰를 볼 수 있지만 뷰를 변경할 수 있는 권한은 없습니다

개체 보안 관리에 활용할 수 있는 매개 변수가 포함된 맞춤 설정은 총 20개가 넘습니다

참고로 이 역할 기반 사용 권한으로는 뷰에 표시되는 데이터를 제어할 수 없습니다

데이터 ndash 데이터 보안

규제 요구 사항을 충족해야 하거나 콘텐츠를 외부에 전달하는 조직을 중심으로 데이터

보안의 중요성이 더욱 강조되고 있습니다 Tableau는 다음 세 가지 방법을 통해 조직이

데이터 보안 요구 사항을 충족하는 데 필요한 유연성을 제공하고 있습니다 바로

데이터베이스에서 단독으로 보안 기능을 구현하거나 Tableau에서 단독으로 보안 기능을

구현하거나 Tableau Server의 사용자 정보에 해당하는 데이터 요소를 데이터베이스에

보관하는 혼합 방식을 만드는 것입니다

Tableau Server에 로그인 시 사용자는 데이터베이스에 로그인하는 것이 아닙니다 이는

다시 말해 데이터베이스에 보안 기능을 구현한 경우 Tableau Server 사용자가 뷰를

확인하려면 데이터베이스에 로그인하기 위한 자격 증명 또한 보유해야 한다는 것을

의미합니다 이 로그인 자격 증명은 뷰를 게시할 때 자격 증명을 삽입하거나 특정 사용자

자격 증명을 요구하는 방식으로 Windows 통합 보안(NT 인증)을 통해 전달할 수 있습니다

Tableau는 사용자 이름 그룹 또는 현재 사용자의 기타 특성을 통해 행 수준의 데이터

보안 기능을 활용할 수 있게 해주는 사용자 필터 기능 또한 제공합니다 사용자 필터는

모든 쿼리에 where 절을 추가하여 데이터를 제한하며 모든 데이터 원본에서 사용할

수 있습니다

24

네트워크 ndash 전송 보안

대다수 내부 배포의 경우 전체 네트워크에 액세스하는 것을 방지하면 네트워크를

안전하게 지킬 수 있습니다 하지만 이 경우에도 네트워크 전반에 걸쳐 자격 증명을

안전하게 전송하는 것은 매우 중요합니다 외부 배포의 경우 전송 보안은 민감한 데이터

및 자격 증명을 보호하고 Tableau Server가 악용되는 것을 방지하는 데 핵심적인

역할을 담당합니다

Tableau Server에는 다음 세 개지 기본 인터페이스가 있습니다 참고로 Tableau는

암호를 저장하고 전송하는 것과 관련하여 모든 레이어 및 인터페이스에 걸쳐 특별히

주의를 기울이고 있다는 점을 유념해 주시기 바랍니다

bull 클라이언트-Tableau Server 인터페이스는 표준 HTTP 요청 및 응답을 담당하도록

기본 설정되어 있지만 고객이 제공한 보안 인증서를 사용하면 HTTPS(SSL)용으로

구성할 수 있습니다

bull Tableau Server-데이터베이스는 가능한 경우 기본 드라이버를 사용하며 기본

드라이버를 사용할 수 없는 경우 일반 ODBC 어댑터를 사용합니다

bull Tableau Server 구성 요소 간의 보안 통신은 분산된 배포에 한해서만 사용할 수

있으며 각 서버가 클러스터 내 다른 서버로부터 유효한 요청만 수신할 수 있도록

엄격한 신뢰 모델을 사용합니다

네트워크 전송을 보호하는 것 외에도 모든 사용자 암호 및 자격 증명은 대기 및 전송 시

암호화되며 암호는 일반 텍스트로 저장되지 않습니다 모든 고객은 대기 중인 사용자

데이터를 안전하게 암호화할 수 있도록 고유의 전달 구를 만들어 비공개 키를 맞춤

설정할 수 있습니다

Tableau Server는 위 네트워크 인터페이스 보안 기능 외에도 별도의 추가 안전 장치를

제공합니다 SSL을 사용하지 않을 때에도 다양한 암호화 기술을 사용하여 브라우저에서

서버 계층 리포지토리를 오고가는 데이터를 보호할 수 있습니다 Tableau Server에는

스푸핑 하이재킹 및 SQL 삽입 공격을 방지하며 새로운 위협을 적극적으로 테스트하고

이에 대응할 수 있는 다양한 보안 메커니즘이 내장되어 있습니다

25

확장성

Tableau Server는 최대 규모의 기업과 수만에 달하는 사용자를 지원할 수 있을 정도로

뛰어난 확장성을 자랑합니다 Tableau를 광범위하게 배포한 기업으로는 General

Motors Wells Fargo Bank of America eBay Facebook 및 Cisco 등이 있습니다

일례로 대형 부동상 기업인 Ray White는 Tableau를 통해 10000명에 달하는 부동상

중개인에게 보고서를 제공하고 있습니다

Tableau는 무료 온라인 공개 데이터 비주얼리제이션 서비스인 Tableau Public를

제공하기 위해 2009년부터 Tableau 데이터 센터에서 Tableau Server를 최대 규모로

확장하여 구동하고 있습니다 Tableau Public은 단독 노출로 게제된 횟수만 2억 건을

초과하며 지속적으로 성장하고 있습니다

2013년 여름에 출시된 Tableau Online은 Tableau에서 호스트하는 클라우드

분석 솔루션으로 Tableau Server와 동일한 엔터프라이즈급 아키텍처를 기반으로

구축되었습니다 현재 Tableau Online은 1000명이 넘는 고객에게 서비스를 제공하고

있습니다

그림 14 Tableau Public에 인프라를 제공하고자 높은 작업량을 감당할 수 있도록 확장된 Tableau Server

모든 환경은 고유하며 성능을 저해할 수 있는 요소는 매우 다양합니다 Tableau 배포의

확장성에 영향을 미치는 요소로는 다음을 들 수 있습니다

bull 하드웨어 고려 사항 서버 유형 디스크 속도 메모리 양 프로세서 속도 및

프로세스의 개수

bull 아키텍처 서버의 개수 아키텍처 설계 네트워크 속도트래픽 데이터 원본 유형

및 위치

bull 사용 방식 사용자 동시 접속 활동 상호작용 및 캐시 설정

bull 통합 문서 설계 뷰의 개수와 복잡도 혼합 및 계산의 사용 여부

bull 소프트웨어 구성 Tableau Server의 구성 설정

bull 데이터 데이터 구조 볼륨 집계 구체화 및 데이터베이스 성능

26

확장성 성능 결과

Tableau의 주기 성능 방법론 및 내부 벤치마크 테스트에 따르면 복잡한 워크로드의

경우 Tableau Server가 거의 선형에 가깝게 확장되는 것을 증명할 수 있습니다 경험

법칙에 따르면 꼼꼼하게 설계된 보고서의 경우 Tableau Server에서 8코어 당 100명의

동시 접속 사용자를 지원할 수 있습니다

Tableau에서 진행한 테스트 및 시스템의 동시 접속 사용자 비율이 10로 추정된다는 고객

사용 예상치를 바탕으로 Tableau는 Tableau Server가 16코어의 단일 노드 클러스터로

1900명의 전체 사용자를 지원하는 수준에서 64코어 전반에 걸쳐 4-노드 클러스터로 5540

명의 전체 사용자를 지원하는 수준으로 확장할 수 있다는 것을 증명한 바 있습니다 이

결과는 사용자의 40가 상호작용을 하는 일반적인 워크로드 믹스에 해당됩니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 190 19002 노드 270 27003 노드 436 43604 노드 554 5540

사용자의 100가 보고서와 상호작용을 하는 활동이 더 많은 워크로드의 경우 동시

접속 사용자 비율이 10라 가정할 때 Tableau Server는 16코어 단일 기본 클러스터를

기준으로 최소 1190명의 전체 사용자에서 기본 클러스터와 64코어 3-노드 작업용

클러스터의 조합을 기준으로 최대 3470명의 전체 사용자를 지원할 수 있습니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 119 11902 노드 206 20603 노드 269 26904 노드 347 3470

Tableau는 Tableau Server의 확장성 테스트를 정기적으로 실시하고 있습니다 가장

최근의 확장성 테스트 결과를 확인하려면 Tableau 고객 담당자에게 문의하십시오

서버 및 프로세스 구성과 관련된 추가 Tableau Server 온라인 도움말 및 자습서 링크를

확인하려면 이 문서의 끝에 있는 참고자료 섹션을 확인하십시오

27

성능

특정 보고서의 성능은 다양한 요소에 따라 좌우됩니다 기존 비즈니스 인텔리전스 보고서

개발 프로세스의 경우 일반적으로 개발팀에서 보고서의 구조를 구축하고 레이아웃 쿼리

및 뷰를 최적화하여 특정 성능 임계값을 산출하는 데 몇 주가 걸리곤 했습니다

쿼리를 사전 정의하고 최적화하는 기존 접근 방식과 달리 Tableau는 고유의 VizQL 기술을

통해 보고서 생성에 설명이 가능하고 신속하며 반복적인 접근 방식을 적용합니다 Tableau

는 사용자가 답을 얻으려는 질문을 바탕으로 사용자를 대신하여 최적화된 쿼리를 필요한

만큼 다시 생성하거나 쿼리를 다시 실행합니다

모든 서버 환경은 고유하며 성능에 영향을 미치는 다양한 변수가 있습니다 이러한

변수로는 다음을 들 수 있습니다

bull 디스크 속도 메모리 코어와 같은 하드웨어 세부정보 및 배포에 사용하는 서버의 개수

bull 네트워크 트래픽

bull 통합 문서의 복잡도 동시 접속 사용자의 활동 및 데이터 캐싱과 같은 사용 요소

bull 각 서버 프로세스에서 구동 중인 프로세스의 수와 같은 Tableau Server 구성 설정

데이터 볼륨 데이터베이스 유형 및 데이터베이스 구성과 같은 데이터 고려사항

64-비트 Tableau Server

규모가 큰 생산 배포에서 최상의 성능을 발휘하려면 64-비트 운영체제를 배포하고

Tableau Server 64-비트 버전을 설치하는 것이 좋습니다 64비트 환경에서 Tableau는

32비트 아키텍처에서 허용하는 것보다 훨씬 많은 메모리를 사용할 수 있습니다 8코어

컴퓨터의 경우 32GB 또는 RAM을 사용하는 것이 최소 권장 하드웨어 사양이지만 RAM

을 추가로 구입할 수 있는 경우 실제로는 경험 법칙에 따라 뛰어난 성능을 발휘할 수

있도록 컴퓨터에 코어 당 8GB를 설치하는 것이 좋습니다

28

성능 기록기로 셀프 서비스 성능 심사

성능에 영향을 미치는 다양한 변수를 감안하면 관리자 및 사용자를 지원하는 Tableau

Server 관리 도구 중 하나인 Tableau 성능 기록기를 사용하는 것이 좋습니다 서버

또는 통합 문서의 성능 문제를 진단하는 것은 어려운 일입니다 대부분의 경우 통합

문서는 대부분 사용자의 조인 방식 통합 문서에 끌어다 놓은 필드 통합 문서의 데이터

바인딩과 같은 요소에 의해 성능이 저하됩니다 Tableau 성능 기록기를 사용하면 서버

관리자를 통해서든 데스크톱 웹 브라우저 또는 휴대기기 사용자를 통해서든 성능

메트릭을 수집하여 통합 문서의 성능을 프로파일링할 수 있습니다

그림 15 Tableau 성능 기록기 요약

성능 기록기는 통합 문서 데이터 연결 및 쿼리의 성능 문제를 신속하게 파악하는 데

도움이 됩니다 예를 들어 기록기는 데이터 원본에 연결하거나 쿼리를 실행하거나

비주얼리제이션을 만드는 데 걸린 시간을 기록합니다 이렇게 하면 시스템에 내장된

관리자 및 최종 사용자 도구를 통해 통합 문서 설계의 문제를 파악할 수 있습니다

사용자 대응 속도를 높여주는 최적화된 데이터 추출 기능

Tableau의 데이터 추출 기능은 원래 데이터 파일의 크기와 비교하여 차지하는 공간이

상대적으로 적은 데이터 파일을 생성합니다 Tableau는 특히 텍스트 값이 포함된 데이터의

파일 크기를 줄이는 데 최적화된 압축 기술을 활용합니다 이 기술은 쿼리 계산 필터링뿐만

아니라 궁극적으로는 렌더링을 수행할 때 높은 성능을 발휘할 수 있도록 해줍니다

또한 보고서에서 사용하지 않는 필드를 숨겨 데이터 추출을 최적화하면 데이터 추출이

최적화됨에 따라 성능도 향상됩니다

29

안전한 공유 세션을 통해 워크로드 절감

보고서를 읽는 사람이 주로 사용자뿐인 경우 Tableau는 적절한 사용 권한을 충족하는지

여부를 확인한 후 이 데이터를 모든 사용자와 안전하게 공유합니다 이렇게 하면 읽기 전용

데이터에 대한 응답 시간을 개선하고 서버의 워크로드를 최소화하고 사용자의 확장성을

제고할 수 있습니다 이와 같은 동적 프로세스를 활용하면 환경을 안전하게 유지하는 것과

동시에 요청에 따른 세션 확장을 한층 더 개선할 수 있습니다

실시간 데이터 상호작용을 가능하게 하는 로컬 렌더링

웹 및 모바일 작성 기능은 사용자의 컴퓨터 또는 기기에서 데이터를 렌더링하는 HTML5

기능을 활용합니다 이때 보고서나 Viz를 실행하기 위해 ActiveX Java 또는 Flash를

설치할 필요는 없으며 브라우저가 뷰를 렌더링하므로 서버와 데이터를 주고받는 횟수도

줄어듭니다 또 서버의 부하가 감소함에 따라 서버의 확장성이 개선되며 궁극적으로는

렌더링을 1초 미만 내로 제공할 수 있어 사용자가 자료를 더 쉽게 통찰할 수 있습니다

최적화된 뷰를 지원하는 대시보드 렌더링

대시보드의 뷰가 독립된 데이터 원본을 사용하는 경우 Tableau는 쿼리가 완료될 때마다

뷰를 로드하여 대시보드의 로드 시간을 최소화합니다 또 쿼리가 반환되면 Tableau

는 비주얼리제이션이 즉각적으로 렌더링될 수 있도록 데이터 레이아웃 및 기타 계산을

최적화합니다 물론 쿼리의 복잡도나 컴퓨터의 리소스가 원활하게 활용되지 못하는

경우와 같이 그 외에도 다양한 요소가 성능에 영향을 미칠 수 있습니다

시스템 관리

시스템 거버넌스 프로세스 및 Tableau Server 관리자의 역할은 대부분 다른 응용

프로그램과 유사합니다 단 Tableau Server의 경우 관리자에게 시스템 또는 콘텐츠

관리자 역할을 부여할 수 있습니다 시스템 관리자는 Tableau Server 내 모든

소프트웨어 및 기능에 액세스할 수 있는 권한을 보유합니다 시스템 관리자는 선택한

사용자에게 지정된 그룹의 사용자 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결을 관리하는

콘텐츠 관리자의 역할을 부여할 수 있습니다 이렇게 하면 각 그룹은 각자의 요구 사항에

따라 그룹을 더 효율적으로 관리할 수 있습니다

관리자가 담당해야 하는 핵심 영역은 다음과 같습니다

bull 소프트웨어 설치

bull 소프트웨어 업그레이드

bull 성능 서버 활용도 시스템 튜닝 모니터링

bull 보안 백업 복원 및 변경사항 관리를 지원하는 프로세스

bull 사용자 그룹 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결 관리

30

Tableau는 매우 뛰어난 유연성을 자랑하고 수만명에 달하는 사용자를 지원할 수 있지만

서버 관리자의 작업을 처리하는 데에는 많은 시간이 걸리지 않습니다 실제로 초기

설정 후 대부분의 조직은 Tableau Server 관리에 시간을 거의 할애하지 않습니다

서버 관리에 소요되는 시간은 사용자 수 사용자 변경 빈도 및 관리자가 사용자 지원을

제공하는지 여부에 따라 달라집니다

결론

Tableau Server는 IT 담당자 및 관리자의 보안 확장성 및 아키텍처 요구 사항을

충족하는 강력한 인프라를 제공하며 비즈니스 규모에 맞춰 확장할 수 있는 유연한 배포

옵션 또한 제공합니다 Tableau Server를 사용하면 다양한 데이터베이스 및 인메모리

분석에 라이브 연결하여 데이터 아키텍처를 더 쉽게 결정할 수 있습니다 무엇보다

Tableau Server를 사용하면 IT 관리자가 대시보드를 만들거나 업데이트 주기를 관리할

필요가 없어 전략적인 IT 작업에만 집중할 수 있도록 해줍니다

Tableau는 오늘날의 비즈니스가 요구하는 셀프 서비스가 가능하고 신속하고 빠르며

실제로 기업에서 바로 사용할 수 있는 비즈니스 분석 솔루션을 제공합니다

참고자료

이 백서의 주제와 관련된 더욱 자세한 내용은 다음을 참조하세요

온라인 도움말 Tableau Server 관리자 가이드

온라인 도움말 Tableau Server 컴퓨터 및 프로세스 구성 가이드

기술 자료 Tableau Server 성능 모니터링

기술 자료 Tableau Server 성능 최적화

백서 Rapid-Fire 비즈니스 인텔리전스

백서 Tableau Server 보안 버전 8

백서 인메모리 또는 실제 데이터 중 무엇을 선택해야 하나요

백서 Tableau 메타데이터 모델

백서 Tableau Server의 확장성 설명

백서 클라우드에서의 Tableau Online 보안

Tableau Drive ndash 분석 문화를 확장하는 방법

Gartner Tableau를 2014 Magic Quadrant의 리더로 선정

19

배포 모델

Tableau는 데이터 인프라 사용자 부하 및 사용 프로필 기기 전략 그리고 목표에 따라

다양한 방식으로 구성할 수 있습니다 또한 Tableau Server는 개수에 관계 없이 컴퓨터와

클러스터링할 수 있습니다 일반적인 구성에 대한 몇 가지 예는 다음과 같습니다

단순 구성

대부분의 경우 단일 서버를 권장 최소 하드웨어 구성(8 CPU 코어 및 32GB의 주 메모리)

으로 구축하기만 해도 좋은 성능을 발휘할 수 있습니다 이러한 유형의 구성은 규모가 더 큰

배포 또는 부서 서버의 개념을 입증하는 데 유용합니다 Tableau는 각 주요 프로세스를 두

번씩 실행하는 것을 권장합니다 더 나은 가용성을 위해 8-코어 단일 서버에 Tableau Server

배포 시 Data Server 응용 프로그램 서버 VizQL Server 및 백그라운더를 구축하십시오

3-서버(24-코어) 클러스터

사용자 부하가 심한 환경의 경우 추가 서버를 클러스터링해야 합니다

3-서버 구성의 경우 주 서버가 게이트웨이 라이선스 및 검색과 같은 관리 서비스를

호스트하며 다른 2개의 작업 노드에는 VizQLServer 응용 프로그램 서버 백그라운더

리포지토리 및 추출 호스트와 Data Server가 구축됩니다 관리자는 추출 작업량 및

기타 특성에 맞춰 시스템에서 실행하는 프로세스의 수와 유형을 구성할 수 있습니다

HT

TP(S) 서

버

검색

라이선스

게이트웨이

기본 Tableau Server

HT

TP(S) 서

버

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

활성 데이터 엔진

활성 리포지토리

작업 서버 작업 서버

HT

TP(S) 서

버

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

대기 데이터 엔진

대기 리포지토리

그림 11 단순 3-서버 클러스터 구성

HT

TP(S) 서

버

검색 | 라이선스

VizQL Server

응용 프로그램 서버

백그라운더

Data Server

게이트웨이

활성 데이터 엔진

활성 리포지토리

기본 Tableau Server

20

5-서버(40-코어) 클러스터데이터 사용량과 사용자 부하가 높은 경우 이를 지원하기 위해 작업용 컴퓨터를 클러스터에 추가할 수 있습니다 데이터 추출을 사용하는 크기가 더 큰 클러스터의 경우 리포지토리와 추출 호스트를 한 컴퓨터에 구축하고 백그라운더를 다른 컴퓨터에 구축하여 VIzQL과 응용 프로그램 서버를 한 작업용 컴퓨터에 구축하는 것이 좋을 수 있습니다 워크로드 프로필에 따라 다른 서버 구성을 사용하시기 바랍니다

게이트웨이VizQL Server x2

응용 프로그램 서버 x2

Data Server x1백그라운더x3

리포지토리

추출 호스트x8

그림 12 데이터 추출이 많은 경우에 최적화된 5-서버 클러스터 구성

High Availability 클러스터Tableau의 High Availability 기능은 IT 조직이 SLA 요구 사항을 준수하고 중단 시간을 최소화할 수 있도록 도와줍니다 Tableau의 High Availability 솔루션은 리포지토리 및 데이터 엔진 구성 요소를 위한 자동 장애 조치 기능을 제공합니다 기본 노드는 게이트웨이 검색 라이선스 및 부하 분산 장치를 지원하며 2개의 추가 노드는 진행 중인 프로세스를 호스트합니다 네 번째 컴퓨터를 백업 기본으로 추가하면 시스템의 안정성을 더 높일 수 있습니다 외부 부하 분산 장치를 구성한 경우 게이트웨이 장애 조치가 자동으로 실행됩니다 이렇게 하면 원활한 장애 조치 기능을 확보하고 데이터 엔진의 워크로드를 개선하여 확장성을 높일 수 있습니다

자세한 내용은 High Availability 백서를 참조하십시오

가상 컴퓨터 또는 클라우드 기반 배포가상 컴퓨터나 클라우드 배포에서 Tableau Server를 구동하는 경우 확장성이나 성능 측면에서 특별히 고려해야 하는 사항은 없습니다 단 각 가상화 플랫폼은 가상 컴퓨터를 확장 가능하고 성능이 높은 토폴로지에 배포하는 데 충분한 관리 인프라를 제공한다는 점을 유념하시기 바랍니다 Tableau Server 가 적절한 컴퓨터 메모리 및 데이터 리소스에 액세스할 수 있도록 가상화 인프라 공급자의 우수 사례를 따르십시오 가상 컴퓨터는 Tableau Server에서 사용할 수 있는 코어의 개수를 가상으로 제한하거나 가상 컴퓨터 자체를 통한 재해 복구 기능을 제공하는 데 사용할 수 있습니다 클라우드에서 Tableau를 구동하는 경우 Tableau Server는 고정 IP 주소가 필요하다는 점을 유념하십시오

21

보안

더 많은 사용자가 더 많은 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 조직이 많아짐에 따라 정보

보안이 핵심적인 우려사항으로 부각되고 있습니다 Tableau Server는 다양하고 복잡한

요구 사항을 충족하면서도 쉽게 구현하고 사용할 수 있는 포괄적인 보안 솔루션을

제공합니다

또한 Tableau는 인증 권한 부여 데이터 보안 및 네트워크 보안을 관리하는

엔터프라이즈급 보안 기능을 제공하고 있습니다 이 두 기능은 조직 내부 환경이든 조직

외부의 인터넷이든 관계없이 광범위하고 다양한 사용자 기반의 요구 사항을 충족할

수 있는 총체적인 솔루션을 제공합니다 Tableau Server는 금융 서비스 정부 및 의료

부문의 엄격한 보안 요구 사항을 모두 통과한 바 있습니다

인증 ndash 액세스 보안

보안의 첫 번째 단계는 바로 사용자의 ID를 구축하는 것입니다 ID는 무단 액세스를

방지하고 각 사용자의 환경을 개별 설정하기 위해 구축됩니다 이 단계는 일반적으로

인증으로 불립니다 인증을 다음 섹션인 권한 부여 - 개체 보안과 홍동하지 마시기

바랍니다

Tableau Server는 몇 가지 유형의 인증을 지원합니다

bull Microsoft Active Directory(SSPINTLM 및 Kerberos)

bull Tableau Server 사용자를 인증하기 위해 IdP(외부 ID 공급자)를 활용하는 SAML

bull 신뢰할 수 있는 인증 Tableau Server와 한 개 이상의 웹 서버 간의 관계를 신뢰할

수 있음

bull 일부 클라우드 기반 서비스 공급자에 대한 OAuth

bull Tableau Server에서 관리하는 기본 인증

Tableau는 관리자가 구성할 수 있는 자동 로그인 시간 제한 기능을 제공합니다

22

SAML 인증

SAML은 Tableau Server가 이미 구입한 ID 관리 제품군을 활용할 수 있도록 하는 표준

기반 인증 프로토콜 메커니즘입니다 SAML을 사용하면 기존 ID 공급자가 직접 사용자를

인증하므로 사용자가 이미 동일한 IdP를 사용하여 다른 엔터프라이즈 응용 프로그램에

로그인한 경우 Tableau Server에서 또 다시 로그인 프로세스를 거칠 필요가 없습니다

OAuth 인증

클라우드 기반 솔루션을 사용 및 활용하기 시작하는 기업이 늘어남에 따라 클라우드

리소스에 원활하고 안전하게 액세스하는 방법의 중요성도 높아지고 있습니다 일부

클라우드 기반 데이터 원본의 경우 민감한 데이터베이스 자격 증명을 Tableau Server에

저장하는 대신 제한된 목적에 한하여 Tableau와 데이터 원본 공급자 간에 신뢰 관계를

구축하는 방법을 활용할 수 있습니다 이 신뢰 관계를 통해 사용자는 데이터에 액세스할

수 있게 되며 자격 증명은 데이터 원본 공급자에 의해 안전하게 보관됩니다

Tableau는 OAuth 20 공개-권한 부여 표준에 명시된 대로 이와 같은 보호 연결 방식을

활용하고 있습니다 OAuth 연결은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다

1 보안 민감한 데이터베이스 자격 증명이 Tableau Server에 공개되거나 저장되지

않으며 액세스 토큰을 Tableau만 사용할 수 있습니다

2 편이성 데이터 원본 ID 및 암호를 여러 군데에 삽입할 필요 없이 특정 데이터

공급자에 액세스하는 게시된 모든 통합 문서 및 데이터 원본에 대해 이 데이터

공급자를 대상으로 제공된 토큰을 사용할 수 있습니다

Tableau Server의 OAuth 인증은 Google BigQuery Google 웹 로그 분석 및

Salesforcecom 데이터 원본에서 사용할 수 있습니다

23

인증(역할 및 사용 권한) - 개체 보안

권한 부여는 사용자가 인증된 후 이 사용자가 액세스하고 수행할 수 있는 항목을 정하는

것을 말합니다 권한 부여는 다음 항목을 통해 처리됩니다

1 역할 및 사용 권한

2 라이선스 및 사용자 권한

Tableau에서 역할은 사용자 및 그룹이 게시된 콘텐츠 및 프로젝트와 상호작용하는 방식을

관리하기 위해 콘텐츠에 적용되는 사용 권한의 집합을 의미합니다 데이터 원본 통합 문서

및 뷰와 같이 게시된 콘텐츠는 뷰 만들기 수정 및 삭제와 같은 일반적인 사용 권한 작업을

통해 관리할 수 있습니다 또한 관리자는 금융 사용자와 같은 그룹을 만들어 사용 권한을

더 쉽게 관리할 수 있습니다 프로젝트는 각 프로젝트에 게시된 모든 통합 문서 및 뷰에

대한 기본 사용 권한을 제어합니다 프로젝트는 여러 외부 당사자(다중 테넌트)에 대한

지원이 필요한 단일 서버에서도 사용할 수 있습니다

역할은 기본 사용 권한 구조를 제공하여 사용자를 구분합니다 예를 들어 사용자에게 특정

뷰에 대한 인터액터 권한을 부여하되 이 권한을 일부 콘텐츠로 제한할 수 있습니다 뷰어

역할이 부여된 사용자는 특정 뷰를 볼 수 있지만 뷰를 변경할 수 있는 권한은 없습니다

개체 보안 관리에 활용할 수 있는 매개 변수가 포함된 맞춤 설정은 총 20개가 넘습니다

참고로 이 역할 기반 사용 권한으로는 뷰에 표시되는 데이터를 제어할 수 없습니다

데이터 ndash 데이터 보안

규제 요구 사항을 충족해야 하거나 콘텐츠를 외부에 전달하는 조직을 중심으로 데이터

보안의 중요성이 더욱 강조되고 있습니다 Tableau는 다음 세 가지 방법을 통해 조직이

데이터 보안 요구 사항을 충족하는 데 필요한 유연성을 제공하고 있습니다 바로

데이터베이스에서 단독으로 보안 기능을 구현하거나 Tableau에서 단독으로 보안 기능을

구현하거나 Tableau Server의 사용자 정보에 해당하는 데이터 요소를 데이터베이스에

보관하는 혼합 방식을 만드는 것입니다

Tableau Server에 로그인 시 사용자는 데이터베이스에 로그인하는 것이 아닙니다 이는

다시 말해 데이터베이스에 보안 기능을 구현한 경우 Tableau Server 사용자가 뷰를

확인하려면 데이터베이스에 로그인하기 위한 자격 증명 또한 보유해야 한다는 것을

의미합니다 이 로그인 자격 증명은 뷰를 게시할 때 자격 증명을 삽입하거나 특정 사용자

자격 증명을 요구하는 방식으로 Windows 통합 보안(NT 인증)을 통해 전달할 수 있습니다

Tableau는 사용자 이름 그룹 또는 현재 사용자의 기타 특성을 통해 행 수준의 데이터

보안 기능을 활용할 수 있게 해주는 사용자 필터 기능 또한 제공합니다 사용자 필터는

모든 쿼리에 where 절을 추가하여 데이터를 제한하며 모든 데이터 원본에서 사용할

수 있습니다

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네트워크 ndash 전송 보안

대다수 내부 배포의 경우 전체 네트워크에 액세스하는 것을 방지하면 네트워크를

안전하게 지킬 수 있습니다 하지만 이 경우에도 네트워크 전반에 걸쳐 자격 증명을

안전하게 전송하는 것은 매우 중요합니다 외부 배포의 경우 전송 보안은 민감한 데이터

및 자격 증명을 보호하고 Tableau Server가 악용되는 것을 방지하는 데 핵심적인

역할을 담당합니다

Tableau Server에는 다음 세 개지 기본 인터페이스가 있습니다 참고로 Tableau는

암호를 저장하고 전송하는 것과 관련하여 모든 레이어 및 인터페이스에 걸쳐 특별히

주의를 기울이고 있다는 점을 유념해 주시기 바랍니다

bull 클라이언트-Tableau Server 인터페이스는 표준 HTTP 요청 및 응답을 담당하도록

기본 설정되어 있지만 고객이 제공한 보안 인증서를 사용하면 HTTPS(SSL)용으로

구성할 수 있습니다

bull Tableau Server-데이터베이스는 가능한 경우 기본 드라이버를 사용하며 기본

드라이버를 사용할 수 없는 경우 일반 ODBC 어댑터를 사용합니다

bull Tableau Server 구성 요소 간의 보안 통신은 분산된 배포에 한해서만 사용할 수

있으며 각 서버가 클러스터 내 다른 서버로부터 유효한 요청만 수신할 수 있도록

엄격한 신뢰 모델을 사용합니다

네트워크 전송을 보호하는 것 외에도 모든 사용자 암호 및 자격 증명은 대기 및 전송 시

암호화되며 암호는 일반 텍스트로 저장되지 않습니다 모든 고객은 대기 중인 사용자

데이터를 안전하게 암호화할 수 있도록 고유의 전달 구를 만들어 비공개 키를 맞춤

설정할 수 있습니다

Tableau Server는 위 네트워크 인터페이스 보안 기능 외에도 별도의 추가 안전 장치를

제공합니다 SSL을 사용하지 않을 때에도 다양한 암호화 기술을 사용하여 브라우저에서

서버 계층 리포지토리를 오고가는 데이터를 보호할 수 있습니다 Tableau Server에는

스푸핑 하이재킹 및 SQL 삽입 공격을 방지하며 새로운 위협을 적극적으로 테스트하고

이에 대응할 수 있는 다양한 보안 메커니즘이 내장되어 있습니다

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확장성

Tableau Server는 최대 규모의 기업과 수만에 달하는 사용자를 지원할 수 있을 정도로

뛰어난 확장성을 자랑합니다 Tableau를 광범위하게 배포한 기업으로는 General

Motors Wells Fargo Bank of America eBay Facebook 및 Cisco 등이 있습니다

일례로 대형 부동상 기업인 Ray White는 Tableau를 통해 10000명에 달하는 부동상

중개인에게 보고서를 제공하고 있습니다

Tableau는 무료 온라인 공개 데이터 비주얼리제이션 서비스인 Tableau Public를

제공하기 위해 2009년부터 Tableau 데이터 센터에서 Tableau Server를 최대 규모로

확장하여 구동하고 있습니다 Tableau Public은 단독 노출로 게제된 횟수만 2억 건을

초과하며 지속적으로 성장하고 있습니다

2013년 여름에 출시된 Tableau Online은 Tableau에서 호스트하는 클라우드

분석 솔루션으로 Tableau Server와 동일한 엔터프라이즈급 아키텍처를 기반으로

구축되었습니다 현재 Tableau Online은 1000명이 넘는 고객에게 서비스를 제공하고

있습니다

그림 14 Tableau Public에 인프라를 제공하고자 높은 작업량을 감당할 수 있도록 확장된 Tableau Server

모든 환경은 고유하며 성능을 저해할 수 있는 요소는 매우 다양합니다 Tableau 배포의

확장성에 영향을 미치는 요소로는 다음을 들 수 있습니다

bull 하드웨어 고려 사항 서버 유형 디스크 속도 메모리 양 프로세서 속도 및

프로세스의 개수

bull 아키텍처 서버의 개수 아키텍처 설계 네트워크 속도트래픽 데이터 원본 유형

및 위치

bull 사용 방식 사용자 동시 접속 활동 상호작용 및 캐시 설정

bull 통합 문서 설계 뷰의 개수와 복잡도 혼합 및 계산의 사용 여부

bull 소프트웨어 구성 Tableau Server의 구성 설정

bull 데이터 데이터 구조 볼륨 집계 구체화 및 데이터베이스 성능

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확장성 성능 결과

Tableau의 주기 성능 방법론 및 내부 벤치마크 테스트에 따르면 복잡한 워크로드의

경우 Tableau Server가 거의 선형에 가깝게 확장되는 것을 증명할 수 있습니다 경험

법칙에 따르면 꼼꼼하게 설계된 보고서의 경우 Tableau Server에서 8코어 당 100명의

동시 접속 사용자를 지원할 수 있습니다

Tableau에서 진행한 테스트 및 시스템의 동시 접속 사용자 비율이 10로 추정된다는 고객

사용 예상치를 바탕으로 Tableau는 Tableau Server가 16코어의 단일 노드 클러스터로

1900명의 전체 사용자를 지원하는 수준에서 64코어 전반에 걸쳐 4-노드 클러스터로 5540

명의 전체 사용자를 지원하는 수준으로 확장할 수 있다는 것을 증명한 바 있습니다 이

결과는 사용자의 40가 상호작용을 하는 일반적인 워크로드 믹스에 해당됩니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 190 19002 노드 270 27003 노드 436 43604 노드 554 5540

사용자의 100가 보고서와 상호작용을 하는 활동이 더 많은 워크로드의 경우 동시

접속 사용자 비율이 10라 가정할 때 Tableau Server는 16코어 단일 기본 클러스터를

기준으로 최소 1190명의 전체 사용자에서 기본 클러스터와 64코어 3-노드 작업용

클러스터의 조합을 기준으로 최대 3470명의 전체 사용자를 지원할 수 있습니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 119 11902 노드 206 20603 노드 269 26904 노드 347 3470

Tableau는 Tableau Server의 확장성 테스트를 정기적으로 실시하고 있습니다 가장

최근의 확장성 테스트 결과를 확인하려면 Tableau 고객 담당자에게 문의하십시오

서버 및 프로세스 구성과 관련된 추가 Tableau Server 온라인 도움말 및 자습서 링크를

확인하려면 이 문서의 끝에 있는 참고자료 섹션을 확인하십시오

27

성능

특정 보고서의 성능은 다양한 요소에 따라 좌우됩니다 기존 비즈니스 인텔리전스 보고서

개발 프로세스의 경우 일반적으로 개발팀에서 보고서의 구조를 구축하고 레이아웃 쿼리

및 뷰를 최적화하여 특정 성능 임계값을 산출하는 데 몇 주가 걸리곤 했습니다

쿼리를 사전 정의하고 최적화하는 기존 접근 방식과 달리 Tableau는 고유의 VizQL 기술을

통해 보고서 생성에 설명이 가능하고 신속하며 반복적인 접근 방식을 적용합니다 Tableau

는 사용자가 답을 얻으려는 질문을 바탕으로 사용자를 대신하여 최적화된 쿼리를 필요한

만큼 다시 생성하거나 쿼리를 다시 실행합니다

모든 서버 환경은 고유하며 성능에 영향을 미치는 다양한 변수가 있습니다 이러한

변수로는 다음을 들 수 있습니다

bull 디스크 속도 메모리 코어와 같은 하드웨어 세부정보 및 배포에 사용하는 서버의 개수

bull 네트워크 트래픽

bull 통합 문서의 복잡도 동시 접속 사용자의 활동 및 데이터 캐싱과 같은 사용 요소

bull 각 서버 프로세스에서 구동 중인 프로세스의 수와 같은 Tableau Server 구성 설정

데이터 볼륨 데이터베이스 유형 및 데이터베이스 구성과 같은 데이터 고려사항

64-비트 Tableau Server

규모가 큰 생산 배포에서 최상의 성능을 발휘하려면 64-비트 운영체제를 배포하고

Tableau Server 64-비트 버전을 설치하는 것이 좋습니다 64비트 환경에서 Tableau는

32비트 아키텍처에서 허용하는 것보다 훨씬 많은 메모리를 사용할 수 있습니다 8코어

컴퓨터의 경우 32GB 또는 RAM을 사용하는 것이 최소 권장 하드웨어 사양이지만 RAM

을 추가로 구입할 수 있는 경우 실제로는 경험 법칙에 따라 뛰어난 성능을 발휘할 수

있도록 컴퓨터에 코어 당 8GB를 설치하는 것이 좋습니다

28

성능 기록기로 셀프 서비스 성능 심사

성능에 영향을 미치는 다양한 변수를 감안하면 관리자 및 사용자를 지원하는 Tableau

Server 관리 도구 중 하나인 Tableau 성능 기록기를 사용하는 것이 좋습니다 서버

또는 통합 문서의 성능 문제를 진단하는 것은 어려운 일입니다 대부분의 경우 통합

문서는 대부분 사용자의 조인 방식 통합 문서에 끌어다 놓은 필드 통합 문서의 데이터

바인딩과 같은 요소에 의해 성능이 저하됩니다 Tableau 성능 기록기를 사용하면 서버

관리자를 통해서든 데스크톱 웹 브라우저 또는 휴대기기 사용자를 통해서든 성능

메트릭을 수집하여 통합 문서의 성능을 프로파일링할 수 있습니다

그림 15 Tableau 성능 기록기 요약

성능 기록기는 통합 문서 데이터 연결 및 쿼리의 성능 문제를 신속하게 파악하는 데

도움이 됩니다 예를 들어 기록기는 데이터 원본에 연결하거나 쿼리를 실행하거나

비주얼리제이션을 만드는 데 걸린 시간을 기록합니다 이렇게 하면 시스템에 내장된

관리자 및 최종 사용자 도구를 통해 통합 문서 설계의 문제를 파악할 수 있습니다

사용자 대응 속도를 높여주는 최적화된 데이터 추출 기능

Tableau의 데이터 추출 기능은 원래 데이터 파일의 크기와 비교하여 차지하는 공간이

상대적으로 적은 데이터 파일을 생성합니다 Tableau는 특히 텍스트 값이 포함된 데이터의

파일 크기를 줄이는 데 최적화된 압축 기술을 활용합니다 이 기술은 쿼리 계산 필터링뿐만

아니라 궁극적으로는 렌더링을 수행할 때 높은 성능을 발휘할 수 있도록 해줍니다

또한 보고서에서 사용하지 않는 필드를 숨겨 데이터 추출을 최적화하면 데이터 추출이

최적화됨에 따라 성능도 향상됩니다

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안전한 공유 세션을 통해 워크로드 절감

보고서를 읽는 사람이 주로 사용자뿐인 경우 Tableau는 적절한 사용 권한을 충족하는지

여부를 확인한 후 이 데이터를 모든 사용자와 안전하게 공유합니다 이렇게 하면 읽기 전용

데이터에 대한 응답 시간을 개선하고 서버의 워크로드를 최소화하고 사용자의 확장성을

제고할 수 있습니다 이와 같은 동적 프로세스를 활용하면 환경을 안전하게 유지하는 것과

동시에 요청에 따른 세션 확장을 한층 더 개선할 수 있습니다

실시간 데이터 상호작용을 가능하게 하는 로컬 렌더링

웹 및 모바일 작성 기능은 사용자의 컴퓨터 또는 기기에서 데이터를 렌더링하는 HTML5

기능을 활용합니다 이때 보고서나 Viz를 실행하기 위해 ActiveX Java 또는 Flash를

설치할 필요는 없으며 브라우저가 뷰를 렌더링하므로 서버와 데이터를 주고받는 횟수도

줄어듭니다 또 서버의 부하가 감소함에 따라 서버의 확장성이 개선되며 궁극적으로는

렌더링을 1초 미만 내로 제공할 수 있어 사용자가 자료를 더 쉽게 통찰할 수 있습니다

최적화된 뷰를 지원하는 대시보드 렌더링

대시보드의 뷰가 독립된 데이터 원본을 사용하는 경우 Tableau는 쿼리가 완료될 때마다

뷰를 로드하여 대시보드의 로드 시간을 최소화합니다 또 쿼리가 반환되면 Tableau

는 비주얼리제이션이 즉각적으로 렌더링될 수 있도록 데이터 레이아웃 및 기타 계산을

최적화합니다 물론 쿼리의 복잡도나 컴퓨터의 리소스가 원활하게 활용되지 못하는

경우와 같이 그 외에도 다양한 요소가 성능에 영향을 미칠 수 있습니다

시스템 관리

시스템 거버넌스 프로세스 및 Tableau Server 관리자의 역할은 대부분 다른 응용

프로그램과 유사합니다 단 Tableau Server의 경우 관리자에게 시스템 또는 콘텐츠

관리자 역할을 부여할 수 있습니다 시스템 관리자는 Tableau Server 내 모든

소프트웨어 및 기능에 액세스할 수 있는 권한을 보유합니다 시스템 관리자는 선택한

사용자에게 지정된 그룹의 사용자 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결을 관리하는

콘텐츠 관리자의 역할을 부여할 수 있습니다 이렇게 하면 각 그룹은 각자의 요구 사항에

따라 그룹을 더 효율적으로 관리할 수 있습니다

관리자가 담당해야 하는 핵심 영역은 다음과 같습니다

bull 소프트웨어 설치

bull 소프트웨어 업그레이드

bull 성능 서버 활용도 시스템 튜닝 모니터링

bull 보안 백업 복원 및 변경사항 관리를 지원하는 프로세스

bull 사용자 그룹 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결 관리

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Tableau는 매우 뛰어난 유연성을 자랑하고 수만명에 달하는 사용자를 지원할 수 있지만

서버 관리자의 작업을 처리하는 데에는 많은 시간이 걸리지 않습니다 실제로 초기

설정 후 대부분의 조직은 Tableau Server 관리에 시간을 거의 할애하지 않습니다

서버 관리에 소요되는 시간은 사용자 수 사용자 변경 빈도 및 관리자가 사용자 지원을

제공하는지 여부에 따라 달라집니다

결론

Tableau Server는 IT 담당자 및 관리자의 보안 확장성 및 아키텍처 요구 사항을

충족하는 강력한 인프라를 제공하며 비즈니스 규모에 맞춰 확장할 수 있는 유연한 배포

옵션 또한 제공합니다 Tableau Server를 사용하면 다양한 데이터베이스 및 인메모리

분석에 라이브 연결하여 데이터 아키텍처를 더 쉽게 결정할 수 있습니다 무엇보다

Tableau Server를 사용하면 IT 관리자가 대시보드를 만들거나 업데이트 주기를 관리할

필요가 없어 전략적인 IT 작업에만 집중할 수 있도록 해줍니다

Tableau는 오늘날의 비즈니스가 요구하는 셀프 서비스가 가능하고 신속하고 빠르며

실제로 기업에서 바로 사용할 수 있는 비즈니스 분석 솔루션을 제공합니다

참고자료

이 백서의 주제와 관련된 더욱 자세한 내용은 다음을 참조하세요

온라인 도움말 Tableau Server 관리자 가이드

온라인 도움말 Tableau Server 컴퓨터 및 프로세스 구성 가이드

기술 자료 Tableau Server 성능 모니터링

기술 자료 Tableau Server 성능 최적화

백서 Rapid-Fire 비즈니스 인텔리전스

백서 Tableau Server 보안 버전 8

백서 인메모리 또는 실제 데이터 중 무엇을 선택해야 하나요

백서 Tableau 메타데이터 모델

백서 Tableau Server의 확장성 설명

백서 클라우드에서의 Tableau Online 보안

Tableau Drive ndash 분석 문화를 확장하는 방법

Gartner Tableau를 2014 Magic Quadrant의 리더로 선정

20

5-서버(40-코어) 클러스터데이터 사용량과 사용자 부하가 높은 경우 이를 지원하기 위해 작업용 컴퓨터를 클러스터에 추가할 수 있습니다 데이터 추출을 사용하는 크기가 더 큰 클러스터의 경우 리포지토리와 추출 호스트를 한 컴퓨터에 구축하고 백그라운더를 다른 컴퓨터에 구축하여 VIzQL과 응용 프로그램 서버를 한 작업용 컴퓨터에 구축하는 것이 좋을 수 있습니다 워크로드 프로필에 따라 다른 서버 구성을 사용하시기 바랍니다

게이트웨이VizQL Server x2

응용 프로그램 서버 x2

Data Server x1백그라운더x3

리포지토리

추출 호스트x8

그림 12 데이터 추출이 많은 경우에 최적화된 5-서버 클러스터 구성

High Availability 클러스터Tableau의 High Availability 기능은 IT 조직이 SLA 요구 사항을 준수하고 중단 시간을 최소화할 수 있도록 도와줍니다 Tableau의 High Availability 솔루션은 리포지토리 및 데이터 엔진 구성 요소를 위한 자동 장애 조치 기능을 제공합니다 기본 노드는 게이트웨이 검색 라이선스 및 부하 분산 장치를 지원하며 2개의 추가 노드는 진행 중인 프로세스를 호스트합니다 네 번째 컴퓨터를 백업 기본으로 추가하면 시스템의 안정성을 더 높일 수 있습니다 외부 부하 분산 장치를 구성한 경우 게이트웨이 장애 조치가 자동으로 실행됩니다 이렇게 하면 원활한 장애 조치 기능을 확보하고 데이터 엔진의 워크로드를 개선하여 확장성을 높일 수 있습니다

자세한 내용은 High Availability 백서를 참조하십시오

가상 컴퓨터 또는 클라우드 기반 배포가상 컴퓨터나 클라우드 배포에서 Tableau Server를 구동하는 경우 확장성이나 성능 측면에서 특별히 고려해야 하는 사항은 없습니다 단 각 가상화 플랫폼은 가상 컴퓨터를 확장 가능하고 성능이 높은 토폴로지에 배포하는 데 충분한 관리 인프라를 제공한다는 점을 유념하시기 바랍니다 Tableau Server 가 적절한 컴퓨터 메모리 및 데이터 리소스에 액세스할 수 있도록 가상화 인프라 공급자의 우수 사례를 따르십시오 가상 컴퓨터는 Tableau Server에서 사용할 수 있는 코어의 개수를 가상으로 제한하거나 가상 컴퓨터 자체를 통한 재해 복구 기능을 제공하는 데 사용할 수 있습니다 클라우드에서 Tableau를 구동하는 경우 Tableau Server는 고정 IP 주소가 필요하다는 점을 유념하십시오

21

보안

더 많은 사용자가 더 많은 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 조직이 많아짐에 따라 정보

보안이 핵심적인 우려사항으로 부각되고 있습니다 Tableau Server는 다양하고 복잡한

요구 사항을 충족하면서도 쉽게 구현하고 사용할 수 있는 포괄적인 보안 솔루션을

제공합니다

또한 Tableau는 인증 권한 부여 데이터 보안 및 네트워크 보안을 관리하는

엔터프라이즈급 보안 기능을 제공하고 있습니다 이 두 기능은 조직 내부 환경이든 조직

외부의 인터넷이든 관계없이 광범위하고 다양한 사용자 기반의 요구 사항을 충족할

수 있는 총체적인 솔루션을 제공합니다 Tableau Server는 금융 서비스 정부 및 의료

부문의 엄격한 보안 요구 사항을 모두 통과한 바 있습니다

인증 ndash 액세스 보안

보안의 첫 번째 단계는 바로 사용자의 ID를 구축하는 것입니다 ID는 무단 액세스를

방지하고 각 사용자의 환경을 개별 설정하기 위해 구축됩니다 이 단계는 일반적으로

인증으로 불립니다 인증을 다음 섹션인 권한 부여 - 개체 보안과 홍동하지 마시기

바랍니다

Tableau Server는 몇 가지 유형의 인증을 지원합니다

bull Microsoft Active Directory(SSPINTLM 및 Kerberos)

bull Tableau Server 사용자를 인증하기 위해 IdP(외부 ID 공급자)를 활용하는 SAML

bull 신뢰할 수 있는 인증 Tableau Server와 한 개 이상의 웹 서버 간의 관계를 신뢰할

수 있음

bull 일부 클라우드 기반 서비스 공급자에 대한 OAuth

bull Tableau Server에서 관리하는 기본 인증

Tableau는 관리자가 구성할 수 있는 자동 로그인 시간 제한 기능을 제공합니다

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SAML 인증

SAML은 Tableau Server가 이미 구입한 ID 관리 제품군을 활용할 수 있도록 하는 표준

기반 인증 프로토콜 메커니즘입니다 SAML을 사용하면 기존 ID 공급자가 직접 사용자를

인증하므로 사용자가 이미 동일한 IdP를 사용하여 다른 엔터프라이즈 응용 프로그램에

로그인한 경우 Tableau Server에서 또 다시 로그인 프로세스를 거칠 필요가 없습니다

OAuth 인증

클라우드 기반 솔루션을 사용 및 활용하기 시작하는 기업이 늘어남에 따라 클라우드

리소스에 원활하고 안전하게 액세스하는 방법의 중요성도 높아지고 있습니다 일부

클라우드 기반 데이터 원본의 경우 민감한 데이터베이스 자격 증명을 Tableau Server에

저장하는 대신 제한된 목적에 한하여 Tableau와 데이터 원본 공급자 간에 신뢰 관계를

구축하는 방법을 활용할 수 있습니다 이 신뢰 관계를 통해 사용자는 데이터에 액세스할

수 있게 되며 자격 증명은 데이터 원본 공급자에 의해 안전하게 보관됩니다

Tableau는 OAuth 20 공개-권한 부여 표준에 명시된 대로 이와 같은 보호 연결 방식을

활용하고 있습니다 OAuth 연결은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다

1 보안 민감한 데이터베이스 자격 증명이 Tableau Server에 공개되거나 저장되지

않으며 액세스 토큰을 Tableau만 사용할 수 있습니다

2 편이성 데이터 원본 ID 및 암호를 여러 군데에 삽입할 필요 없이 특정 데이터

공급자에 액세스하는 게시된 모든 통합 문서 및 데이터 원본에 대해 이 데이터

공급자를 대상으로 제공된 토큰을 사용할 수 있습니다

Tableau Server의 OAuth 인증은 Google BigQuery Google 웹 로그 분석 및

Salesforcecom 데이터 원본에서 사용할 수 있습니다

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인증(역할 및 사용 권한) - 개체 보안

권한 부여는 사용자가 인증된 후 이 사용자가 액세스하고 수행할 수 있는 항목을 정하는

것을 말합니다 권한 부여는 다음 항목을 통해 처리됩니다

1 역할 및 사용 권한

2 라이선스 및 사용자 권한

Tableau에서 역할은 사용자 및 그룹이 게시된 콘텐츠 및 프로젝트와 상호작용하는 방식을

관리하기 위해 콘텐츠에 적용되는 사용 권한의 집합을 의미합니다 데이터 원본 통합 문서

및 뷰와 같이 게시된 콘텐츠는 뷰 만들기 수정 및 삭제와 같은 일반적인 사용 권한 작업을

통해 관리할 수 있습니다 또한 관리자는 금융 사용자와 같은 그룹을 만들어 사용 권한을

더 쉽게 관리할 수 있습니다 프로젝트는 각 프로젝트에 게시된 모든 통합 문서 및 뷰에

대한 기본 사용 권한을 제어합니다 프로젝트는 여러 외부 당사자(다중 테넌트)에 대한

지원이 필요한 단일 서버에서도 사용할 수 있습니다

역할은 기본 사용 권한 구조를 제공하여 사용자를 구분합니다 예를 들어 사용자에게 특정

뷰에 대한 인터액터 권한을 부여하되 이 권한을 일부 콘텐츠로 제한할 수 있습니다 뷰어

역할이 부여된 사용자는 특정 뷰를 볼 수 있지만 뷰를 변경할 수 있는 권한은 없습니다

개체 보안 관리에 활용할 수 있는 매개 변수가 포함된 맞춤 설정은 총 20개가 넘습니다

참고로 이 역할 기반 사용 권한으로는 뷰에 표시되는 데이터를 제어할 수 없습니다

데이터 ndash 데이터 보안

규제 요구 사항을 충족해야 하거나 콘텐츠를 외부에 전달하는 조직을 중심으로 데이터

보안의 중요성이 더욱 강조되고 있습니다 Tableau는 다음 세 가지 방법을 통해 조직이

데이터 보안 요구 사항을 충족하는 데 필요한 유연성을 제공하고 있습니다 바로

데이터베이스에서 단독으로 보안 기능을 구현하거나 Tableau에서 단독으로 보안 기능을

구현하거나 Tableau Server의 사용자 정보에 해당하는 데이터 요소를 데이터베이스에

보관하는 혼합 방식을 만드는 것입니다

Tableau Server에 로그인 시 사용자는 데이터베이스에 로그인하는 것이 아닙니다 이는

다시 말해 데이터베이스에 보안 기능을 구현한 경우 Tableau Server 사용자가 뷰를

확인하려면 데이터베이스에 로그인하기 위한 자격 증명 또한 보유해야 한다는 것을

의미합니다 이 로그인 자격 증명은 뷰를 게시할 때 자격 증명을 삽입하거나 특정 사용자

자격 증명을 요구하는 방식으로 Windows 통합 보안(NT 인증)을 통해 전달할 수 있습니다

Tableau는 사용자 이름 그룹 또는 현재 사용자의 기타 특성을 통해 행 수준의 데이터

보안 기능을 활용할 수 있게 해주는 사용자 필터 기능 또한 제공합니다 사용자 필터는

모든 쿼리에 where 절을 추가하여 데이터를 제한하며 모든 데이터 원본에서 사용할

수 있습니다

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네트워크 ndash 전송 보안

대다수 내부 배포의 경우 전체 네트워크에 액세스하는 것을 방지하면 네트워크를

안전하게 지킬 수 있습니다 하지만 이 경우에도 네트워크 전반에 걸쳐 자격 증명을

안전하게 전송하는 것은 매우 중요합니다 외부 배포의 경우 전송 보안은 민감한 데이터

및 자격 증명을 보호하고 Tableau Server가 악용되는 것을 방지하는 데 핵심적인

역할을 담당합니다

Tableau Server에는 다음 세 개지 기본 인터페이스가 있습니다 참고로 Tableau는

암호를 저장하고 전송하는 것과 관련하여 모든 레이어 및 인터페이스에 걸쳐 특별히

주의를 기울이고 있다는 점을 유념해 주시기 바랍니다

bull 클라이언트-Tableau Server 인터페이스는 표준 HTTP 요청 및 응답을 담당하도록

기본 설정되어 있지만 고객이 제공한 보안 인증서를 사용하면 HTTPS(SSL)용으로

구성할 수 있습니다

bull Tableau Server-데이터베이스는 가능한 경우 기본 드라이버를 사용하며 기본

드라이버를 사용할 수 없는 경우 일반 ODBC 어댑터를 사용합니다

bull Tableau Server 구성 요소 간의 보안 통신은 분산된 배포에 한해서만 사용할 수

있으며 각 서버가 클러스터 내 다른 서버로부터 유효한 요청만 수신할 수 있도록

엄격한 신뢰 모델을 사용합니다

네트워크 전송을 보호하는 것 외에도 모든 사용자 암호 및 자격 증명은 대기 및 전송 시

암호화되며 암호는 일반 텍스트로 저장되지 않습니다 모든 고객은 대기 중인 사용자

데이터를 안전하게 암호화할 수 있도록 고유의 전달 구를 만들어 비공개 키를 맞춤

설정할 수 있습니다

Tableau Server는 위 네트워크 인터페이스 보안 기능 외에도 별도의 추가 안전 장치를

제공합니다 SSL을 사용하지 않을 때에도 다양한 암호화 기술을 사용하여 브라우저에서

서버 계층 리포지토리를 오고가는 데이터를 보호할 수 있습니다 Tableau Server에는

스푸핑 하이재킹 및 SQL 삽입 공격을 방지하며 새로운 위협을 적극적으로 테스트하고

이에 대응할 수 있는 다양한 보안 메커니즘이 내장되어 있습니다

25

확장성

Tableau Server는 최대 규모의 기업과 수만에 달하는 사용자를 지원할 수 있을 정도로

뛰어난 확장성을 자랑합니다 Tableau를 광범위하게 배포한 기업으로는 General

Motors Wells Fargo Bank of America eBay Facebook 및 Cisco 등이 있습니다

일례로 대형 부동상 기업인 Ray White는 Tableau를 통해 10000명에 달하는 부동상

중개인에게 보고서를 제공하고 있습니다

Tableau는 무료 온라인 공개 데이터 비주얼리제이션 서비스인 Tableau Public를

제공하기 위해 2009년부터 Tableau 데이터 센터에서 Tableau Server를 최대 규모로

확장하여 구동하고 있습니다 Tableau Public은 단독 노출로 게제된 횟수만 2억 건을

초과하며 지속적으로 성장하고 있습니다

2013년 여름에 출시된 Tableau Online은 Tableau에서 호스트하는 클라우드

분석 솔루션으로 Tableau Server와 동일한 엔터프라이즈급 아키텍처를 기반으로

구축되었습니다 현재 Tableau Online은 1000명이 넘는 고객에게 서비스를 제공하고

있습니다

그림 14 Tableau Public에 인프라를 제공하고자 높은 작업량을 감당할 수 있도록 확장된 Tableau Server

모든 환경은 고유하며 성능을 저해할 수 있는 요소는 매우 다양합니다 Tableau 배포의

확장성에 영향을 미치는 요소로는 다음을 들 수 있습니다

bull 하드웨어 고려 사항 서버 유형 디스크 속도 메모리 양 프로세서 속도 및

프로세스의 개수

bull 아키텍처 서버의 개수 아키텍처 설계 네트워크 속도트래픽 데이터 원본 유형

및 위치

bull 사용 방식 사용자 동시 접속 활동 상호작용 및 캐시 설정

bull 통합 문서 설계 뷰의 개수와 복잡도 혼합 및 계산의 사용 여부

bull 소프트웨어 구성 Tableau Server의 구성 설정

bull 데이터 데이터 구조 볼륨 집계 구체화 및 데이터베이스 성능

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확장성 성능 결과

Tableau의 주기 성능 방법론 및 내부 벤치마크 테스트에 따르면 복잡한 워크로드의

경우 Tableau Server가 거의 선형에 가깝게 확장되는 것을 증명할 수 있습니다 경험

법칙에 따르면 꼼꼼하게 설계된 보고서의 경우 Tableau Server에서 8코어 당 100명의

동시 접속 사용자를 지원할 수 있습니다

Tableau에서 진행한 테스트 및 시스템의 동시 접속 사용자 비율이 10로 추정된다는 고객

사용 예상치를 바탕으로 Tableau는 Tableau Server가 16코어의 단일 노드 클러스터로

1900명의 전체 사용자를 지원하는 수준에서 64코어 전반에 걸쳐 4-노드 클러스터로 5540

명의 전체 사용자를 지원하는 수준으로 확장할 수 있다는 것을 증명한 바 있습니다 이

결과는 사용자의 40가 상호작용을 하는 일반적인 워크로드 믹스에 해당됩니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 190 19002 노드 270 27003 노드 436 43604 노드 554 5540

사용자의 100가 보고서와 상호작용을 하는 활동이 더 많은 워크로드의 경우 동시

접속 사용자 비율이 10라 가정할 때 Tableau Server는 16코어 단일 기본 클러스터를

기준으로 최소 1190명의 전체 사용자에서 기본 클러스터와 64코어 3-노드 작업용

클러스터의 조합을 기준으로 최대 3470명의 전체 사용자를 지원할 수 있습니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 119 11902 노드 206 20603 노드 269 26904 노드 347 3470

Tableau는 Tableau Server의 확장성 테스트를 정기적으로 실시하고 있습니다 가장

최근의 확장성 테스트 결과를 확인하려면 Tableau 고객 담당자에게 문의하십시오

서버 및 프로세스 구성과 관련된 추가 Tableau Server 온라인 도움말 및 자습서 링크를

확인하려면 이 문서의 끝에 있는 참고자료 섹션을 확인하십시오

27

성능

특정 보고서의 성능은 다양한 요소에 따라 좌우됩니다 기존 비즈니스 인텔리전스 보고서

개발 프로세스의 경우 일반적으로 개발팀에서 보고서의 구조를 구축하고 레이아웃 쿼리

및 뷰를 최적화하여 특정 성능 임계값을 산출하는 데 몇 주가 걸리곤 했습니다

쿼리를 사전 정의하고 최적화하는 기존 접근 방식과 달리 Tableau는 고유의 VizQL 기술을

통해 보고서 생성에 설명이 가능하고 신속하며 반복적인 접근 방식을 적용합니다 Tableau

는 사용자가 답을 얻으려는 질문을 바탕으로 사용자를 대신하여 최적화된 쿼리를 필요한

만큼 다시 생성하거나 쿼리를 다시 실행합니다

모든 서버 환경은 고유하며 성능에 영향을 미치는 다양한 변수가 있습니다 이러한

변수로는 다음을 들 수 있습니다

bull 디스크 속도 메모리 코어와 같은 하드웨어 세부정보 및 배포에 사용하는 서버의 개수

bull 네트워크 트래픽

bull 통합 문서의 복잡도 동시 접속 사용자의 활동 및 데이터 캐싱과 같은 사용 요소

bull 각 서버 프로세스에서 구동 중인 프로세스의 수와 같은 Tableau Server 구성 설정

데이터 볼륨 데이터베이스 유형 및 데이터베이스 구성과 같은 데이터 고려사항

64-비트 Tableau Server

규모가 큰 생산 배포에서 최상의 성능을 발휘하려면 64-비트 운영체제를 배포하고

Tableau Server 64-비트 버전을 설치하는 것이 좋습니다 64비트 환경에서 Tableau는

32비트 아키텍처에서 허용하는 것보다 훨씬 많은 메모리를 사용할 수 있습니다 8코어

컴퓨터의 경우 32GB 또는 RAM을 사용하는 것이 최소 권장 하드웨어 사양이지만 RAM

을 추가로 구입할 수 있는 경우 실제로는 경험 법칙에 따라 뛰어난 성능을 발휘할 수

있도록 컴퓨터에 코어 당 8GB를 설치하는 것이 좋습니다

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성능 기록기로 셀프 서비스 성능 심사

성능에 영향을 미치는 다양한 변수를 감안하면 관리자 및 사용자를 지원하는 Tableau

Server 관리 도구 중 하나인 Tableau 성능 기록기를 사용하는 것이 좋습니다 서버

또는 통합 문서의 성능 문제를 진단하는 것은 어려운 일입니다 대부분의 경우 통합

문서는 대부분 사용자의 조인 방식 통합 문서에 끌어다 놓은 필드 통합 문서의 데이터

바인딩과 같은 요소에 의해 성능이 저하됩니다 Tableau 성능 기록기를 사용하면 서버

관리자를 통해서든 데스크톱 웹 브라우저 또는 휴대기기 사용자를 통해서든 성능

메트릭을 수집하여 통합 문서의 성능을 프로파일링할 수 있습니다

그림 15 Tableau 성능 기록기 요약

성능 기록기는 통합 문서 데이터 연결 및 쿼리의 성능 문제를 신속하게 파악하는 데

도움이 됩니다 예를 들어 기록기는 데이터 원본에 연결하거나 쿼리를 실행하거나

비주얼리제이션을 만드는 데 걸린 시간을 기록합니다 이렇게 하면 시스템에 내장된

관리자 및 최종 사용자 도구를 통해 통합 문서 설계의 문제를 파악할 수 있습니다

사용자 대응 속도를 높여주는 최적화된 데이터 추출 기능

Tableau의 데이터 추출 기능은 원래 데이터 파일의 크기와 비교하여 차지하는 공간이

상대적으로 적은 데이터 파일을 생성합니다 Tableau는 특히 텍스트 값이 포함된 데이터의

파일 크기를 줄이는 데 최적화된 압축 기술을 활용합니다 이 기술은 쿼리 계산 필터링뿐만

아니라 궁극적으로는 렌더링을 수행할 때 높은 성능을 발휘할 수 있도록 해줍니다

또한 보고서에서 사용하지 않는 필드를 숨겨 데이터 추출을 최적화하면 데이터 추출이

최적화됨에 따라 성능도 향상됩니다

29

안전한 공유 세션을 통해 워크로드 절감

보고서를 읽는 사람이 주로 사용자뿐인 경우 Tableau는 적절한 사용 권한을 충족하는지

여부를 확인한 후 이 데이터를 모든 사용자와 안전하게 공유합니다 이렇게 하면 읽기 전용

데이터에 대한 응답 시간을 개선하고 서버의 워크로드를 최소화하고 사용자의 확장성을

제고할 수 있습니다 이와 같은 동적 프로세스를 활용하면 환경을 안전하게 유지하는 것과

동시에 요청에 따른 세션 확장을 한층 더 개선할 수 있습니다

실시간 데이터 상호작용을 가능하게 하는 로컬 렌더링

웹 및 모바일 작성 기능은 사용자의 컴퓨터 또는 기기에서 데이터를 렌더링하는 HTML5

기능을 활용합니다 이때 보고서나 Viz를 실행하기 위해 ActiveX Java 또는 Flash를

설치할 필요는 없으며 브라우저가 뷰를 렌더링하므로 서버와 데이터를 주고받는 횟수도

줄어듭니다 또 서버의 부하가 감소함에 따라 서버의 확장성이 개선되며 궁극적으로는

렌더링을 1초 미만 내로 제공할 수 있어 사용자가 자료를 더 쉽게 통찰할 수 있습니다

최적화된 뷰를 지원하는 대시보드 렌더링

대시보드의 뷰가 독립된 데이터 원본을 사용하는 경우 Tableau는 쿼리가 완료될 때마다

뷰를 로드하여 대시보드의 로드 시간을 최소화합니다 또 쿼리가 반환되면 Tableau

는 비주얼리제이션이 즉각적으로 렌더링될 수 있도록 데이터 레이아웃 및 기타 계산을

최적화합니다 물론 쿼리의 복잡도나 컴퓨터의 리소스가 원활하게 활용되지 못하는

경우와 같이 그 외에도 다양한 요소가 성능에 영향을 미칠 수 있습니다

시스템 관리

시스템 거버넌스 프로세스 및 Tableau Server 관리자의 역할은 대부분 다른 응용

프로그램과 유사합니다 단 Tableau Server의 경우 관리자에게 시스템 또는 콘텐츠

관리자 역할을 부여할 수 있습니다 시스템 관리자는 Tableau Server 내 모든

소프트웨어 및 기능에 액세스할 수 있는 권한을 보유합니다 시스템 관리자는 선택한

사용자에게 지정된 그룹의 사용자 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결을 관리하는

콘텐츠 관리자의 역할을 부여할 수 있습니다 이렇게 하면 각 그룹은 각자의 요구 사항에

따라 그룹을 더 효율적으로 관리할 수 있습니다

관리자가 담당해야 하는 핵심 영역은 다음과 같습니다

bull 소프트웨어 설치

bull 소프트웨어 업그레이드

bull 성능 서버 활용도 시스템 튜닝 모니터링

bull 보안 백업 복원 및 변경사항 관리를 지원하는 프로세스

bull 사용자 그룹 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결 관리

30

Tableau는 매우 뛰어난 유연성을 자랑하고 수만명에 달하는 사용자를 지원할 수 있지만

서버 관리자의 작업을 처리하는 데에는 많은 시간이 걸리지 않습니다 실제로 초기

설정 후 대부분의 조직은 Tableau Server 관리에 시간을 거의 할애하지 않습니다

서버 관리에 소요되는 시간은 사용자 수 사용자 변경 빈도 및 관리자가 사용자 지원을

제공하는지 여부에 따라 달라집니다

결론

Tableau Server는 IT 담당자 및 관리자의 보안 확장성 및 아키텍처 요구 사항을

충족하는 강력한 인프라를 제공하며 비즈니스 규모에 맞춰 확장할 수 있는 유연한 배포

옵션 또한 제공합니다 Tableau Server를 사용하면 다양한 데이터베이스 및 인메모리

분석에 라이브 연결하여 데이터 아키텍처를 더 쉽게 결정할 수 있습니다 무엇보다

Tableau Server를 사용하면 IT 관리자가 대시보드를 만들거나 업데이트 주기를 관리할

필요가 없어 전략적인 IT 작업에만 집중할 수 있도록 해줍니다

Tableau는 오늘날의 비즈니스가 요구하는 셀프 서비스가 가능하고 신속하고 빠르며

실제로 기업에서 바로 사용할 수 있는 비즈니스 분석 솔루션을 제공합니다

참고자료

이 백서의 주제와 관련된 더욱 자세한 내용은 다음을 참조하세요

온라인 도움말 Tableau Server 관리자 가이드

온라인 도움말 Tableau Server 컴퓨터 및 프로세스 구성 가이드

기술 자료 Tableau Server 성능 모니터링

기술 자료 Tableau Server 성능 최적화

백서 Rapid-Fire 비즈니스 인텔리전스

백서 Tableau Server 보안 버전 8

백서 인메모리 또는 실제 데이터 중 무엇을 선택해야 하나요

백서 Tableau 메타데이터 모델

백서 Tableau Server의 확장성 설명

백서 클라우드에서의 Tableau Online 보안

Tableau Drive ndash 분석 문화를 확장하는 방법

Gartner Tableau를 2014 Magic Quadrant의 리더로 선정

21

보안

더 많은 사용자가 더 많은 데이터에 액세스할 수 있도록 하는 조직이 많아짐에 따라 정보

보안이 핵심적인 우려사항으로 부각되고 있습니다 Tableau Server는 다양하고 복잡한

요구 사항을 충족하면서도 쉽게 구현하고 사용할 수 있는 포괄적인 보안 솔루션을

제공합니다

또한 Tableau는 인증 권한 부여 데이터 보안 및 네트워크 보안을 관리하는

엔터프라이즈급 보안 기능을 제공하고 있습니다 이 두 기능은 조직 내부 환경이든 조직

외부의 인터넷이든 관계없이 광범위하고 다양한 사용자 기반의 요구 사항을 충족할

수 있는 총체적인 솔루션을 제공합니다 Tableau Server는 금융 서비스 정부 및 의료

부문의 엄격한 보안 요구 사항을 모두 통과한 바 있습니다

인증 ndash 액세스 보안

보안의 첫 번째 단계는 바로 사용자의 ID를 구축하는 것입니다 ID는 무단 액세스를

방지하고 각 사용자의 환경을 개별 설정하기 위해 구축됩니다 이 단계는 일반적으로

인증으로 불립니다 인증을 다음 섹션인 권한 부여 - 개체 보안과 홍동하지 마시기

바랍니다

Tableau Server는 몇 가지 유형의 인증을 지원합니다

bull Microsoft Active Directory(SSPINTLM 및 Kerberos)

bull Tableau Server 사용자를 인증하기 위해 IdP(외부 ID 공급자)를 활용하는 SAML

bull 신뢰할 수 있는 인증 Tableau Server와 한 개 이상의 웹 서버 간의 관계를 신뢰할

수 있음

bull 일부 클라우드 기반 서비스 공급자에 대한 OAuth

bull Tableau Server에서 관리하는 기본 인증

Tableau는 관리자가 구성할 수 있는 자동 로그인 시간 제한 기능을 제공합니다

22

SAML 인증

SAML은 Tableau Server가 이미 구입한 ID 관리 제품군을 활용할 수 있도록 하는 표준

기반 인증 프로토콜 메커니즘입니다 SAML을 사용하면 기존 ID 공급자가 직접 사용자를

인증하므로 사용자가 이미 동일한 IdP를 사용하여 다른 엔터프라이즈 응용 프로그램에

로그인한 경우 Tableau Server에서 또 다시 로그인 프로세스를 거칠 필요가 없습니다

OAuth 인증

클라우드 기반 솔루션을 사용 및 활용하기 시작하는 기업이 늘어남에 따라 클라우드

리소스에 원활하고 안전하게 액세스하는 방법의 중요성도 높아지고 있습니다 일부

클라우드 기반 데이터 원본의 경우 민감한 데이터베이스 자격 증명을 Tableau Server에

저장하는 대신 제한된 목적에 한하여 Tableau와 데이터 원본 공급자 간에 신뢰 관계를

구축하는 방법을 활용할 수 있습니다 이 신뢰 관계를 통해 사용자는 데이터에 액세스할

수 있게 되며 자격 증명은 데이터 원본 공급자에 의해 안전하게 보관됩니다

Tableau는 OAuth 20 공개-권한 부여 표준에 명시된 대로 이와 같은 보호 연결 방식을

활용하고 있습니다 OAuth 연결은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다

1 보안 민감한 데이터베이스 자격 증명이 Tableau Server에 공개되거나 저장되지

않으며 액세스 토큰을 Tableau만 사용할 수 있습니다

2 편이성 데이터 원본 ID 및 암호를 여러 군데에 삽입할 필요 없이 특정 데이터

공급자에 액세스하는 게시된 모든 통합 문서 및 데이터 원본에 대해 이 데이터

공급자를 대상으로 제공된 토큰을 사용할 수 있습니다

Tableau Server의 OAuth 인증은 Google BigQuery Google 웹 로그 분석 및

Salesforcecom 데이터 원본에서 사용할 수 있습니다

23

인증(역할 및 사용 권한) - 개체 보안

권한 부여는 사용자가 인증된 후 이 사용자가 액세스하고 수행할 수 있는 항목을 정하는

것을 말합니다 권한 부여는 다음 항목을 통해 처리됩니다

1 역할 및 사용 권한

2 라이선스 및 사용자 권한

Tableau에서 역할은 사용자 및 그룹이 게시된 콘텐츠 및 프로젝트와 상호작용하는 방식을

관리하기 위해 콘텐츠에 적용되는 사용 권한의 집합을 의미합니다 데이터 원본 통합 문서

및 뷰와 같이 게시된 콘텐츠는 뷰 만들기 수정 및 삭제와 같은 일반적인 사용 권한 작업을

통해 관리할 수 있습니다 또한 관리자는 금융 사용자와 같은 그룹을 만들어 사용 권한을

더 쉽게 관리할 수 있습니다 프로젝트는 각 프로젝트에 게시된 모든 통합 문서 및 뷰에

대한 기본 사용 권한을 제어합니다 프로젝트는 여러 외부 당사자(다중 테넌트)에 대한

지원이 필요한 단일 서버에서도 사용할 수 있습니다

역할은 기본 사용 권한 구조를 제공하여 사용자를 구분합니다 예를 들어 사용자에게 특정

뷰에 대한 인터액터 권한을 부여하되 이 권한을 일부 콘텐츠로 제한할 수 있습니다 뷰어

역할이 부여된 사용자는 특정 뷰를 볼 수 있지만 뷰를 변경할 수 있는 권한은 없습니다

개체 보안 관리에 활용할 수 있는 매개 변수가 포함된 맞춤 설정은 총 20개가 넘습니다

참고로 이 역할 기반 사용 권한으로는 뷰에 표시되는 데이터를 제어할 수 없습니다

데이터 ndash 데이터 보안

규제 요구 사항을 충족해야 하거나 콘텐츠를 외부에 전달하는 조직을 중심으로 데이터

보안의 중요성이 더욱 강조되고 있습니다 Tableau는 다음 세 가지 방법을 통해 조직이

데이터 보안 요구 사항을 충족하는 데 필요한 유연성을 제공하고 있습니다 바로

데이터베이스에서 단독으로 보안 기능을 구현하거나 Tableau에서 단독으로 보안 기능을

구현하거나 Tableau Server의 사용자 정보에 해당하는 데이터 요소를 데이터베이스에

보관하는 혼합 방식을 만드는 것입니다

Tableau Server에 로그인 시 사용자는 데이터베이스에 로그인하는 것이 아닙니다 이는

다시 말해 데이터베이스에 보안 기능을 구현한 경우 Tableau Server 사용자가 뷰를

확인하려면 데이터베이스에 로그인하기 위한 자격 증명 또한 보유해야 한다는 것을

의미합니다 이 로그인 자격 증명은 뷰를 게시할 때 자격 증명을 삽입하거나 특정 사용자

자격 증명을 요구하는 방식으로 Windows 통합 보안(NT 인증)을 통해 전달할 수 있습니다

Tableau는 사용자 이름 그룹 또는 현재 사용자의 기타 특성을 통해 행 수준의 데이터

보안 기능을 활용할 수 있게 해주는 사용자 필터 기능 또한 제공합니다 사용자 필터는

모든 쿼리에 where 절을 추가하여 데이터를 제한하며 모든 데이터 원본에서 사용할

수 있습니다

24

네트워크 ndash 전송 보안

대다수 내부 배포의 경우 전체 네트워크에 액세스하는 것을 방지하면 네트워크를

안전하게 지킬 수 있습니다 하지만 이 경우에도 네트워크 전반에 걸쳐 자격 증명을

안전하게 전송하는 것은 매우 중요합니다 외부 배포의 경우 전송 보안은 민감한 데이터

및 자격 증명을 보호하고 Tableau Server가 악용되는 것을 방지하는 데 핵심적인

역할을 담당합니다

Tableau Server에는 다음 세 개지 기본 인터페이스가 있습니다 참고로 Tableau는

암호를 저장하고 전송하는 것과 관련하여 모든 레이어 및 인터페이스에 걸쳐 특별히

주의를 기울이고 있다는 점을 유념해 주시기 바랍니다

bull 클라이언트-Tableau Server 인터페이스는 표준 HTTP 요청 및 응답을 담당하도록

기본 설정되어 있지만 고객이 제공한 보안 인증서를 사용하면 HTTPS(SSL)용으로

구성할 수 있습니다

bull Tableau Server-데이터베이스는 가능한 경우 기본 드라이버를 사용하며 기본

드라이버를 사용할 수 없는 경우 일반 ODBC 어댑터를 사용합니다

bull Tableau Server 구성 요소 간의 보안 통신은 분산된 배포에 한해서만 사용할 수

있으며 각 서버가 클러스터 내 다른 서버로부터 유효한 요청만 수신할 수 있도록

엄격한 신뢰 모델을 사용합니다

네트워크 전송을 보호하는 것 외에도 모든 사용자 암호 및 자격 증명은 대기 및 전송 시

암호화되며 암호는 일반 텍스트로 저장되지 않습니다 모든 고객은 대기 중인 사용자

데이터를 안전하게 암호화할 수 있도록 고유의 전달 구를 만들어 비공개 키를 맞춤

설정할 수 있습니다

Tableau Server는 위 네트워크 인터페이스 보안 기능 외에도 별도의 추가 안전 장치를

제공합니다 SSL을 사용하지 않을 때에도 다양한 암호화 기술을 사용하여 브라우저에서

서버 계층 리포지토리를 오고가는 데이터를 보호할 수 있습니다 Tableau Server에는

스푸핑 하이재킹 및 SQL 삽입 공격을 방지하며 새로운 위협을 적극적으로 테스트하고

이에 대응할 수 있는 다양한 보안 메커니즘이 내장되어 있습니다

25

확장성

Tableau Server는 최대 규모의 기업과 수만에 달하는 사용자를 지원할 수 있을 정도로

뛰어난 확장성을 자랑합니다 Tableau를 광범위하게 배포한 기업으로는 General

Motors Wells Fargo Bank of America eBay Facebook 및 Cisco 등이 있습니다

일례로 대형 부동상 기업인 Ray White는 Tableau를 통해 10000명에 달하는 부동상

중개인에게 보고서를 제공하고 있습니다

Tableau는 무료 온라인 공개 데이터 비주얼리제이션 서비스인 Tableau Public를

제공하기 위해 2009년부터 Tableau 데이터 센터에서 Tableau Server를 최대 규모로

확장하여 구동하고 있습니다 Tableau Public은 단독 노출로 게제된 횟수만 2억 건을

초과하며 지속적으로 성장하고 있습니다

2013년 여름에 출시된 Tableau Online은 Tableau에서 호스트하는 클라우드

분석 솔루션으로 Tableau Server와 동일한 엔터프라이즈급 아키텍처를 기반으로

구축되었습니다 현재 Tableau Online은 1000명이 넘는 고객에게 서비스를 제공하고

있습니다

그림 14 Tableau Public에 인프라를 제공하고자 높은 작업량을 감당할 수 있도록 확장된 Tableau Server

모든 환경은 고유하며 성능을 저해할 수 있는 요소는 매우 다양합니다 Tableau 배포의

확장성에 영향을 미치는 요소로는 다음을 들 수 있습니다

bull 하드웨어 고려 사항 서버 유형 디스크 속도 메모리 양 프로세서 속도 및

프로세스의 개수

bull 아키텍처 서버의 개수 아키텍처 설계 네트워크 속도트래픽 데이터 원본 유형

및 위치

bull 사용 방식 사용자 동시 접속 활동 상호작용 및 캐시 설정

bull 통합 문서 설계 뷰의 개수와 복잡도 혼합 및 계산의 사용 여부

bull 소프트웨어 구성 Tableau Server의 구성 설정

bull 데이터 데이터 구조 볼륨 집계 구체화 및 데이터베이스 성능

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확장성 성능 결과

Tableau의 주기 성능 방법론 및 내부 벤치마크 테스트에 따르면 복잡한 워크로드의

경우 Tableau Server가 거의 선형에 가깝게 확장되는 것을 증명할 수 있습니다 경험

법칙에 따르면 꼼꼼하게 설계된 보고서의 경우 Tableau Server에서 8코어 당 100명의

동시 접속 사용자를 지원할 수 있습니다

Tableau에서 진행한 테스트 및 시스템의 동시 접속 사용자 비율이 10로 추정된다는 고객

사용 예상치를 바탕으로 Tableau는 Tableau Server가 16코어의 단일 노드 클러스터로

1900명의 전체 사용자를 지원하는 수준에서 64코어 전반에 걸쳐 4-노드 클러스터로 5540

명의 전체 사용자를 지원하는 수준으로 확장할 수 있다는 것을 증명한 바 있습니다 이

결과는 사용자의 40가 상호작용을 하는 일반적인 워크로드 믹스에 해당됩니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 190 19002 노드 270 27003 노드 436 43604 노드 554 5540

사용자의 100가 보고서와 상호작용을 하는 활동이 더 많은 워크로드의 경우 동시

접속 사용자 비율이 10라 가정할 때 Tableau Server는 16코어 단일 기본 클러스터를

기준으로 최소 1190명의 전체 사용자에서 기본 클러스터와 64코어 3-노드 작업용

클러스터의 조합을 기준으로 최대 3470명의 전체 사용자를 지원할 수 있습니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 119 11902 노드 206 20603 노드 269 26904 노드 347 3470

Tableau는 Tableau Server의 확장성 테스트를 정기적으로 실시하고 있습니다 가장

최근의 확장성 테스트 결과를 확인하려면 Tableau 고객 담당자에게 문의하십시오

서버 및 프로세스 구성과 관련된 추가 Tableau Server 온라인 도움말 및 자습서 링크를

확인하려면 이 문서의 끝에 있는 참고자료 섹션을 확인하십시오

27

성능

특정 보고서의 성능은 다양한 요소에 따라 좌우됩니다 기존 비즈니스 인텔리전스 보고서

개발 프로세스의 경우 일반적으로 개발팀에서 보고서의 구조를 구축하고 레이아웃 쿼리

및 뷰를 최적화하여 특정 성능 임계값을 산출하는 데 몇 주가 걸리곤 했습니다

쿼리를 사전 정의하고 최적화하는 기존 접근 방식과 달리 Tableau는 고유의 VizQL 기술을

통해 보고서 생성에 설명이 가능하고 신속하며 반복적인 접근 방식을 적용합니다 Tableau

는 사용자가 답을 얻으려는 질문을 바탕으로 사용자를 대신하여 최적화된 쿼리를 필요한

만큼 다시 생성하거나 쿼리를 다시 실행합니다

모든 서버 환경은 고유하며 성능에 영향을 미치는 다양한 변수가 있습니다 이러한

변수로는 다음을 들 수 있습니다

bull 디스크 속도 메모리 코어와 같은 하드웨어 세부정보 및 배포에 사용하는 서버의 개수

bull 네트워크 트래픽

bull 통합 문서의 복잡도 동시 접속 사용자의 활동 및 데이터 캐싱과 같은 사용 요소

bull 각 서버 프로세스에서 구동 중인 프로세스의 수와 같은 Tableau Server 구성 설정

데이터 볼륨 데이터베이스 유형 및 데이터베이스 구성과 같은 데이터 고려사항

64-비트 Tableau Server

규모가 큰 생산 배포에서 최상의 성능을 발휘하려면 64-비트 운영체제를 배포하고

Tableau Server 64-비트 버전을 설치하는 것이 좋습니다 64비트 환경에서 Tableau는

32비트 아키텍처에서 허용하는 것보다 훨씬 많은 메모리를 사용할 수 있습니다 8코어

컴퓨터의 경우 32GB 또는 RAM을 사용하는 것이 최소 권장 하드웨어 사양이지만 RAM

을 추가로 구입할 수 있는 경우 실제로는 경험 법칙에 따라 뛰어난 성능을 발휘할 수

있도록 컴퓨터에 코어 당 8GB를 설치하는 것이 좋습니다

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성능 기록기로 셀프 서비스 성능 심사

성능에 영향을 미치는 다양한 변수를 감안하면 관리자 및 사용자를 지원하는 Tableau

Server 관리 도구 중 하나인 Tableau 성능 기록기를 사용하는 것이 좋습니다 서버

또는 통합 문서의 성능 문제를 진단하는 것은 어려운 일입니다 대부분의 경우 통합

문서는 대부분 사용자의 조인 방식 통합 문서에 끌어다 놓은 필드 통합 문서의 데이터

바인딩과 같은 요소에 의해 성능이 저하됩니다 Tableau 성능 기록기를 사용하면 서버

관리자를 통해서든 데스크톱 웹 브라우저 또는 휴대기기 사용자를 통해서든 성능

메트릭을 수집하여 통합 문서의 성능을 프로파일링할 수 있습니다

그림 15 Tableau 성능 기록기 요약

성능 기록기는 통합 문서 데이터 연결 및 쿼리의 성능 문제를 신속하게 파악하는 데

도움이 됩니다 예를 들어 기록기는 데이터 원본에 연결하거나 쿼리를 실행하거나

비주얼리제이션을 만드는 데 걸린 시간을 기록합니다 이렇게 하면 시스템에 내장된

관리자 및 최종 사용자 도구를 통해 통합 문서 설계의 문제를 파악할 수 있습니다

사용자 대응 속도를 높여주는 최적화된 데이터 추출 기능

Tableau의 데이터 추출 기능은 원래 데이터 파일의 크기와 비교하여 차지하는 공간이

상대적으로 적은 데이터 파일을 생성합니다 Tableau는 특히 텍스트 값이 포함된 데이터의

파일 크기를 줄이는 데 최적화된 압축 기술을 활용합니다 이 기술은 쿼리 계산 필터링뿐만

아니라 궁극적으로는 렌더링을 수행할 때 높은 성능을 발휘할 수 있도록 해줍니다

또한 보고서에서 사용하지 않는 필드를 숨겨 데이터 추출을 최적화하면 데이터 추출이

최적화됨에 따라 성능도 향상됩니다

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안전한 공유 세션을 통해 워크로드 절감

보고서를 읽는 사람이 주로 사용자뿐인 경우 Tableau는 적절한 사용 권한을 충족하는지

여부를 확인한 후 이 데이터를 모든 사용자와 안전하게 공유합니다 이렇게 하면 읽기 전용

데이터에 대한 응답 시간을 개선하고 서버의 워크로드를 최소화하고 사용자의 확장성을

제고할 수 있습니다 이와 같은 동적 프로세스를 활용하면 환경을 안전하게 유지하는 것과

동시에 요청에 따른 세션 확장을 한층 더 개선할 수 있습니다

실시간 데이터 상호작용을 가능하게 하는 로컬 렌더링

웹 및 모바일 작성 기능은 사용자의 컴퓨터 또는 기기에서 데이터를 렌더링하는 HTML5

기능을 활용합니다 이때 보고서나 Viz를 실행하기 위해 ActiveX Java 또는 Flash를

설치할 필요는 없으며 브라우저가 뷰를 렌더링하므로 서버와 데이터를 주고받는 횟수도

줄어듭니다 또 서버의 부하가 감소함에 따라 서버의 확장성이 개선되며 궁극적으로는

렌더링을 1초 미만 내로 제공할 수 있어 사용자가 자료를 더 쉽게 통찰할 수 있습니다

최적화된 뷰를 지원하는 대시보드 렌더링

대시보드의 뷰가 독립된 데이터 원본을 사용하는 경우 Tableau는 쿼리가 완료될 때마다

뷰를 로드하여 대시보드의 로드 시간을 최소화합니다 또 쿼리가 반환되면 Tableau

는 비주얼리제이션이 즉각적으로 렌더링될 수 있도록 데이터 레이아웃 및 기타 계산을

최적화합니다 물론 쿼리의 복잡도나 컴퓨터의 리소스가 원활하게 활용되지 못하는

경우와 같이 그 외에도 다양한 요소가 성능에 영향을 미칠 수 있습니다

시스템 관리

시스템 거버넌스 프로세스 및 Tableau Server 관리자의 역할은 대부분 다른 응용

프로그램과 유사합니다 단 Tableau Server의 경우 관리자에게 시스템 또는 콘텐츠

관리자 역할을 부여할 수 있습니다 시스템 관리자는 Tableau Server 내 모든

소프트웨어 및 기능에 액세스할 수 있는 권한을 보유합니다 시스템 관리자는 선택한

사용자에게 지정된 그룹의 사용자 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결을 관리하는

콘텐츠 관리자의 역할을 부여할 수 있습니다 이렇게 하면 각 그룹은 각자의 요구 사항에

따라 그룹을 더 효율적으로 관리할 수 있습니다

관리자가 담당해야 하는 핵심 영역은 다음과 같습니다

bull 소프트웨어 설치

bull 소프트웨어 업그레이드

bull 성능 서버 활용도 시스템 튜닝 모니터링

bull 보안 백업 복원 및 변경사항 관리를 지원하는 프로세스

bull 사용자 그룹 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결 관리

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Tableau는 매우 뛰어난 유연성을 자랑하고 수만명에 달하는 사용자를 지원할 수 있지만

서버 관리자의 작업을 처리하는 데에는 많은 시간이 걸리지 않습니다 실제로 초기

설정 후 대부분의 조직은 Tableau Server 관리에 시간을 거의 할애하지 않습니다

서버 관리에 소요되는 시간은 사용자 수 사용자 변경 빈도 및 관리자가 사용자 지원을

제공하는지 여부에 따라 달라집니다

결론

Tableau Server는 IT 담당자 및 관리자의 보안 확장성 및 아키텍처 요구 사항을

충족하는 강력한 인프라를 제공하며 비즈니스 규모에 맞춰 확장할 수 있는 유연한 배포

옵션 또한 제공합니다 Tableau Server를 사용하면 다양한 데이터베이스 및 인메모리

분석에 라이브 연결하여 데이터 아키텍처를 더 쉽게 결정할 수 있습니다 무엇보다

Tableau Server를 사용하면 IT 관리자가 대시보드를 만들거나 업데이트 주기를 관리할

필요가 없어 전략적인 IT 작업에만 집중할 수 있도록 해줍니다

Tableau는 오늘날의 비즈니스가 요구하는 셀프 서비스가 가능하고 신속하고 빠르며

실제로 기업에서 바로 사용할 수 있는 비즈니스 분석 솔루션을 제공합니다

참고자료

이 백서의 주제와 관련된 더욱 자세한 내용은 다음을 참조하세요

온라인 도움말 Tableau Server 관리자 가이드

온라인 도움말 Tableau Server 컴퓨터 및 프로세스 구성 가이드

기술 자료 Tableau Server 성능 모니터링

기술 자료 Tableau Server 성능 최적화

백서 Rapid-Fire 비즈니스 인텔리전스

백서 Tableau Server 보안 버전 8

백서 인메모리 또는 실제 데이터 중 무엇을 선택해야 하나요

백서 Tableau 메타데이터 모델

백서 Tableau Server의 확장성 설명

백서 클라우드에서의 Tableau Online 보안

Tableau Drive ndash 분석 문화를 확장하는 방법

Gartner Tableau를 2014 Magic Quadrant의 리더로 선정

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SAML 인증

SAML은 Tableau Server가 이미 구입한 ID 관리 제품군을 활용할 수 있도록 하는 표준

기반 인증 프로토콜 메커니즘입니다 SAML을 사용하면 기존 ID 공급자가 직접 사용자를

인증하므로 사용자가 이미 동일한 IdP를 사용하여 다른 엔터프라이즈 응용 프로그램에

로그인한 경우 Tableau Server에서 또 다시 로그인 프로세스를 거칠 필요가 없습니다

OAuth 인증

클라우드 기반 솔루션을 사용 및 활용하기 시작하는 기업이 늘어남에 따라 클라우드

리소스에 원활하고 안전하게 액세스하는 방법의 중요성도 높아지고 있습니다 일부

클라우드 기반 데이터 원본의 경우 민감한 데이터베이스 자격 증명을 Tableau Server에

저장하는 대신 제한된 목적에 한하여 Tableau와 데이터 원본 공급자 간에 신뢰 관계를

구축하는 방법을 활용할 수 있습니다 이 신뢰 관계를 통해 사용자는 데이터에 액세스할

수 있게 되며 자격 증명은 데이터 원본 공급자에 의해 안전하게 보관됩니다

Tableau는 OAuth 20 공개-권한 부여 표준에 명시된 대로 이와 같은 보호 연결 방식을

활용하고 있습니다 OAuth 연결은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다

1 보안 민감한 데이터베이스 자격 증명이 Tableau Server에 공개되거나 저장되지

않으며 액세스 토큰을 Tableau만 사용할 수 있습니다

2 편이성 데이터 원본 ID 및 암호를 여러 군데에 삽입할 필요 없이 특정 데이터

공급자에 액세스하는 게시된 모든 통합 문서 및 데이터 원본에 대해 이 데이터

공급자를 대상으로 제공된 토큰을 사용할 수 있습니다

Tableau Server의 OAuth 인증은 Google BigQuery Google 웹 로그 분석 및

Salesforcecom 데이터 원본에서 사용할 수 있습니다

23

인증(역할 및 사용 권한) - 개체 보안

권한 부여는 사용자가 인증된 후 이 사용자가 액세스하고 수행할 수 있는 항목을 정하는

것을 말합니다 권한 부여는 다음 항목을 통해 처리됩니다

1 역할 및 사용 권한

2 라이선스 및 사용자 권한

Tableau에서 역할은 사용자 및 그룹이 게시된 콘텐츠 및 프로젝트와 상호작용하는 방식을

관리하기 위해 콘텐츠에 적용되는 사용 권한의 집합을 의미합니다 데이터 원본 통합 문서

및 뷰와 같이 게시된 콘텐츠는 뷰 만들기 수정 및 삭제와 같은 일반적인 사용 권한 작업을

통해 관리할 수 있습니다 또한 관리자는 금융 사용자와 같은 그룹을 만들어 사용 권한을

더 쉽게 관리할 수 있습니다 프로젝트는 각 프로젝트에 게시된 모든 통합 문서 및 뷰에

대한 기본 사용 권한을 제어합니다 프로젝트는 여러 외부 당사자(다중 테넌트)에 대한

지원이 필요한 단일 서버에서도 사용할 수 있습니다

역할은 기본 사용 권한 구조를 제공하여 사용자를 구분합니다 예를 들어 사용자에게 특정

뷰에 대한 인터액터 권한을 부여하되 이 권한을 일부 콘텐츠로 제한할 수 있습니다 뷰어

역할이 부여된 사용자는 특정 뷰를 볼 수 있지만 뷰를 변경할 수 있는 권한은 없습니다

개체 보안 관리에 활용할 수 있는 매개 변수가 포함된 맞춤 설정은 총 20개가 넘습니다

참고로 이 역할 기반 사용 권한으로는 뷰에 표시되는 데이터를 제어할 수 없습니다

데이터 ndash 데이터 보안

규제 요구 사항을 충족해야 하거나 콘텐츠를 외부에 전달하는 조직을 중심으로 데이터

보안의 중요성이 더욱 강조되고 있습니다 Tableau는 다음 세 가지 방법을 통해 조직이

데이터 보안 요구 사항을 충족하는 데 필요한 유연성을 제공하고 있습니다 바로

데이터베이스에서 단독으로 보안 기능을 구현하거나 Tableau에서 단독으로 보안 기능을

구현하거나 Tableau Server의 사용자 정보에 해당하는 데이터 요소를 데이터베이스에

보관하는 혼합 방식을 만드는 것입니다

Tableau Server에 로그인 시 사용자는 데이터베이스에 로그인하는 것이 아닙니다 이는

다시 말해 데이터베이스에 보안 기능을 구현한 경우 Tableau Server 사용자가 뷰를

확인하려면 데이터베이스에 로그인하기 위한 자격 증명 또한 보유해야 한다는 것을

의미합니다 이 로그인 자격 증명은 뷰를 게시할 때 자격 증명을 삽입하거나 특정 사용자

자격 증명을 요구하는 방식으로 Windows 통합 보안(NT 인증)을 통해 전달할 수 있습니다

Tableau는 사용자 이름 그룹 또는 현재 사용자의 기타 특성을 통해 행 수준의 데이터

보안 기능을 활용할 수 있게 해주는 사용자 필터 기능 또한 제공합니다 사용자 필터는

모든 쿼리에 where 절을 추가하여 데이터를 제한하며 모든 데이터 원본에서 사용할

수 있습니다

24

네트워크 ndash 전송 보안

대다수 내부 배포의 경우 전체 네트워크에 액세스하는 것을 방지하면 네트워크를

안전하게 지킬 수 있습니다 하지만 이 경우에도 네트워크 전반에 걸쳐 자격 증명을

안전하게 전송하는 것은 매우 중요합니다 외부 배포의 경우 전송 보안은 민감한 데이터

및 자격 증명을 보호하고 Tableau Server가 악용되는 것을 방지하는 데 핵심적인

역할을 담당합니다

Tableau Server에는 다음 세 개지 기본 인터페이스가 있습니다 참고로 Tableau는

암호를 저장하고 전송하는 것과 관련하여 모든 레이어 및 인터페이스에 걸쳐 특별히

주의를 기울이고 있다는 점을 유념해 주시기 바랍니다

bull 클라이언트-Tableau Server 인터페이스는 표준 HTTP 요청 및 응답을 담당하도록

기본 설정되어 있지만 고객이 제공한 보안 인증서를 사용하면 HTTPS(SSL)용으로

구성할 수 있습니다

bull Tableau Server-데이터베이스는 가능한 경우 기본 드라이버를 사용하며 기본

드라이버를 사용할 수 없는 경우 일반 ODBC 어댑터를 사용합니다

bull Tableau Server 구성 요소 간의 보안 통신은 분산된 배포에 한해서만 사용할 수

있으며 각 서버가 클러스터 내 다른 서버로부터 유효한 요청만 수신할 수 있도록

엄격한 신뢰 모델을 사용합니다

네트워크 전송을 보호하는 것 외에도 모든 사용자 암호 및 자격 증명은 대기 및 전송 시

암호화되며 암호는 일반 텍스트로 저장되지 않습니다 모든 고객은 대기 중인 사용자

데이터를 안전하게 암호화할 수 있도록 고유의 전달 구를 만들어 비공개 키를 맞춤

설정할 수 있습니다

Tableau Server는 위 네트워크 인터페이스 보안 기능 외에도 별도의 추가 안전 장치를

제공합니다 SSL을 사용하지 않을 때에도 다양한 암호화 기술을 사용하여 브라우저에서

서버 계층 리포지토리를 오고가는 데이터를 보호할 수 있습니다 Tableau Server에는

스푸핑 하이재킹 및 SQL 삽입 공격을 방지하며 새로운 위협을 적극적으로 테스트하고

이에 대응할 수 있는 다양한 보안 메커니즘이 내장되어 있습니다

25

확장성

Tableau Server는 최대 규모의 기업과 수만에 달하는 사용자를 지원할 수 있을 정도로

뛰어난 확장성을 자랑합니다 Tableau를 광범위하게 배포한 기업으로는 General

Motors Wells Fargo Bank of America eBay Facebook 및 Cisco 등이 있습니다

일례로 대형 부동상 기업인 Ray White는 Tableau를 통해 10000명에 달하는 부동상

중개인에게 보고서를 제공하고 있습니다

Tableau는 무료 온라인 공개 데이터 비주얼리제이션 서비스인 Tableau Public를

제공하기 위해 2009년부터 Tableau 데이터 센터에서 Tableau Server를 최대 규모로

확장하여 구동하고 있습니다 Tableau Public은 단독 노출로 게제된 횟수만 2억 건을

초과하며 지속적으로 성장하고 있습니다

2013년 여름에 출시된 Tableau Online은 Tableau에서 호스트하는 클라우드

분석 솔루션으로 Tableau Server와 동일한 엔터프라이즈급 아키텍처를 기반으로

구축되었습니다 현재 Tableau Online은 1000명이 넘는 고객에게 서비스를 제공하고

있습니다

그림 14 Tableau Public에 인프라를 제공하고자 높은 작업량을 감당할 수 있도록 확장된 Tableau Server

모든 환경은 고유하며 성능을 저해할 수 있는 요소는 매우 다양합니다 Tableau 배포의

확장성에 영향을 미치는 요소로는 다음을 들 수 있습니다

bull 하드웨어 고려 사항 서버 유형 디스크 속도 메모리 양 프로세서 속도 및

프로세스의 개수

bull 아키텍처 서버의 개수 아키텍처 설계 네트워크 속도트래픽 데이터 원본 유형

및 위치

bull 사용 방식 사용자 동시 접속 활동 상호작용 및 캐시 설정

bull 통합 문서 설계 뷰의 개수와 복잡도 혼합 및 계산의 사용 여부

bull 소프트웨어 구성 Tableau Server의 구성 설정

bull 데이터 데이터 구조 볼륨 집계 구체화 및 데이터베이스 성능

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확장성 성능 결과

Tableau의 주기 성능 방법론 및 내부 벤치마크 테스트에 따르면 복잡한 워크로드의

경우 Tableau Server가 거의 선형에 가깝게 확장되는 것을 증명할 수 있습니다 경험

법칙에 따르면 꼼꼼하게 설계된 보고서의 경우 Tableau Server에서 8코어 당 100명의

동시 접속 사용자를 지원할 수 있습니다

Tableau에서 진행한 테스트 및 시스템의 동시 접속 사용자 비율이 10로 추정된다는 고객

사용 예상치를 바탕으로 Tableau는 Tableau Server가 16코어의 단일 노드 클러스터로

1900명의 전체 사용자를 지원하는 수준에서 64코어 전반에 걸쳐 4-노드 클러스터로 5540

명의 전체 사용자를 지원하는 수준으로 확장할 수 있다는 것을 증명한 바 있습니다 이

결과는 사용자의 40가 상호작용을 하는 일반적인 워크로드 믹스에 해당됩니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 190 19002 노드 270 27003 노드 436 43604 노드 554 5540

사용자의 100가 보고서와 상호작용을 하는 활동이 더 많은 워크로드의 경우 동시

접속 사용자 비율이 10라 가정할 때 Tableau Server는 16코어 단일 기본 클러스터를

기준으로 최소 1190명의 전체 사용자에서 기본 클러스터와 64코어 3-노드 작업용

클러스터의 조합을 기준으로 최대 3470명의 전체 사용자를 지원할 수 있습니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 119 11902 노드 206 20603 노드 269 26904 노드 347 3470

Tableau는 Tableau Server의 확장성 테스트를 정기적으로 실시하고 있습니다 가장

최근의 확장성 테스트 결과를 확인하려면 Tableau 고객 담당자에게 문의하십시오

서버 및 프로세스 구성과 관련된 추가 Tableau Server 온라인 도움말 및 자습서 링크를

확인하려면 이 문서의 끝에 있는 참고자료 섹션을 확인하십시오

27

성능

특정 보고서의 성능은 다양한 요소에 따라 좌우됩니다 기존 비즈니스 인텔리전스 보고서

개발 프로세스의 경우 일반적으로 개발팀에서 보고서의 구조를 구축하고 레이아웃 쿼리

및 뷰를 최적화하여 특정 성능 임계값을 산출하는 데 몇 주가 걸리곤 했습니다

쿼리를 사전 정의하고 최적화하는 기존 접근 방식과 달리 Tableau는 고유의 VizQL 기술을

통해 보고서 생성에 설명이 가능하고 신속하며 반복적인 접근 방식을 적용합니다 Tableau

는 사용자가 답을 얻으려는 질문을 바탕으로 사용자를 대신하여 최적화된 쿼리를 필요한

만큼 다시 생성하거나 쿼리를 다시 실행합니다

모든 서버 환경은 고유하며 성능에 영향을 미치는 다양한 변수가 있습니다 이러한

변수로는 다음을 들 수 있습니다

bull 디스크 속도 메모리 코어와 같은 하드웨어 세부정보 및 배포에 사용하는 서버의 개수

bull 네트워크 트래픽

bull 통합 문서의 복잡도 동시 접속 사용자의 활동 및 데이터 캐싱과 같은 사용 요소

bull 각 서버 프로세스에서 구동 중인 프로세스의 수와 같은 Tableau Server 구성 설정

데이터 볼륨 데이터베이스 유형 및 데이터베이스 구성과 같은 데이터 고려사항

64-비트 Tableau Server

규모가 큰 생산 배포에서 최상의 성능을 발휘하려면 64-비트 운영체제를 배포하고

Tableau Server 64-비트 버전을 설치하는 것이 좋습니다 64비트 환경에서 Tableau는

32비트 아키텍처에서 허용하는 것보다 훨씬 많은 메모리를 사용할 수 있습니다 8코어

컴퓨터의 경우 32GB 또는 RAM을 사용하는 것이 최소 권장 하드웨어 사양이지만 RAM

을 추가로 구입할 수 있는 경우 실제로는 경험 법칙에 따라 뛰어난 성능을 발휘할 수

있도록 컴퓨터에 코어 당 8GB를 설치하는 것이 좋습니다

28

성능 기록기로 셀프 서비스 성능 심사

성능에 영향을 미치는 다양한 변수를 감안하면 관리자 및 사용자를 지원하는 Tableau

Server 관리 도구 중 하나인 Tableau 성능 기록기를 사용하는 것이 좋습니다 서버

또는 통합 문서의 성능 문제를 진단하는 것은 어려운 일입니다 대부분의 경우 통합

문서는 대부분 사용자의 조인 방식 통합 문서에 끌어다 놓은 필드 통합 문서의 데이터

바인딩과 같은 요소에 의해 성능이 저하됩니다 Tableau 성능 기록기를 사용하면 서버

관리자를 통해서든 데스크톱 웹 브라우저 또는 휴대기기 사용자를 통해서든 성능

메트릭을 수집하여 통합 문서의 성능을 프로파일링할 수 있습니다

그림 15 Tableau 성능 기록기 요약

성능 기록기는 통합 문서 데이터 연결 및 쿼리의 성능 문제를 신속하게 파악하는 데

도움이 됩니다 예를 들어 기록기는 데이터 원본에 연결하거나 쿼리를 실행하거나

비주얼리제이션을 만드는 데 걸린 시간을 기록합니다 이렇게 하면 시스템에 내장된

관리자 및 최종 사용자 도구를 통해 통합 문서 설계의 문제를 파악할 수 있습니다

사용자 대응 속도를 높여주는 최적화된 데이터 추출 기능

Tableau의 데이터 추출 기능은 원래 데이터 파일의 크기와 비교하여 차지하는 공간이

상대적으로 적은 데이터 파일을 생성합니다 Tableau는 특히 텍스트 값이 포함된 데이터의

파일 크기를 줄이는 데 최적화된 압축 기술을 활용합니다 이 기술은 쿼리 계산 필터링뿐만

아니라 궁극적으로는 렌더링을 수행할 때 높은 성능을 발휘할 수 있도록 해줍니다

또한 보고서에서 사용하지 않는 필드를 숨겨 데이터 추출을 최적화하면 데이터 추출이

최적화됨에 따라 성능도 향상됩니다

29

안전한 공유 세션을 통해 워크로드 절감

보고서를 읽는 사람이 주로 사용자뿐인 경우 Tableau는 적절한 사용 권한을 충족하는지

여부를 확인한 후 이 데이터를 모든 사용자와 안전하게 공유합니다 이렇게 하면 읽기 전용

데이터에 대한 응답 시간을 개선하고 서버의 워크로드를 최소화하고 사용자의 확장성을

제고할 수 있습니다 이와 같은 동적 프로세스를 활용하면 환경을 안전하게 유지하는 것과

동시에 요청에 따른 세션 확장을 한층 더 개선할 수 있습니다

실시간 데이터 상호작용을 가능하게 하는 로컬 렌더링

웹 및 모바일 작성 기능은 사용자의 컴퓨터 또는 기기에서 데이터를 렌더링하는 HTML5

기능을 활용합니다 이때 보고서나 Viz를 실행하기 위해 ActiveX Java 또는 Flash를

설치할 필요는 없으며 브라우저가 뷰를 렌더링하므로 서버와 데이터를 주고받는 횟수도

줄어듭니다 또 서버의 부하가 감소함에 따라 서버의 확장성이 개선되며 궁극적으로는

렌더링을 1초 미만 내로 제공할 수 있어 사용자가 자료를 더 쉽게 통찰할 수 있습니다

최적화된 뷰를 지원하는 대시보드 렌더링

대시보드의 뷰가 독립된 데이터 원본을 사용하는 경우 Tableau는 쿼리가 완료될 때마다

뷰를 로드하여 대시보드의 로드 시간을 최소화합니다 또 쿼리가 반환되면 Tableau

는 비주얼리제이션이 즉각적으로 렌더링될 수 있도록 데이터 레이아웃 및 기타 계산을

최적화합니다 물론 쿼리의 복잡도나 컴퓨터의 리소스가 원활하게 활용되지 못하는

경우와 같이 그 외에도 다양한 요소가 성능에 영향을 미칠 수 있습니다

시스템 관리

시스템 거버넌스 프로세스 및 Tableau Server 관리자의 역할은 대부분 다른 응용

프로그램과 유사합니다 단 Tableau Server의 경우 관리자에게 시스템 또는 콘텐츠

관리자 역할을 부여할 수 있습니다 시스템 관리자는 Tableau Server 내 모든

소프트웨어 및 기능에 액세스할 수 있는 권한을 보유합니다 시스템 관리자는 선택한

사용자에게 지정된 그룹의 사용자 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결을 관리하는

콘텐츠 관리자의 역할을 부여할 수 있습니다 이렇게 하면 각 그룹은 각자의 요구 사항에

따라 그룹을 더 효율적으로 관리할 수 있습니다

관리자가 담당해야 하는 핵심 영역은 다음과 같습니다

bull 소프트웨어 설치

bull 소프트웨어 업그레이드

bull 성능 서버 활용도 시스템 튜닝 모니터링

bull 보안 백업 복원 및 변경사항 관리를 지원하는 프로세스

bull 사용자 그룹 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결 관리

30

Tableau는 매우 뛰어난 유연성을 자랑하고 수만명에 달하는 사용자를 지원할 수 있지만

서버 관리자의 작업을 처리하는 데에는 많은 시간이 걸리지 않습니다 실제로 초기

설정 후 대부분의 조직은 Tableau Server 관리에 시간을 거의 할애하지 않습니다

서버 관리에 소요되는 시간은 사용자 수 사용자 변경 빈도 및 관리자가 사용자 지원을

제공하는지 여부에 따라 달라집니다

결론

Tableau Server는 IT 담당자 및 관리자의 보안 확장성 및 아키텍처 요구 사항을

충족하는 강력한 인프라를 제공하며 비즈니스 규모에 맞춰 확장할 수 있는 유연한 배포

옵션 또한 제공합니다 Tableau Server를 사용하면 다양한 데이터베이스 및 인메모리

분석에 라이브 연결하여 데이터 아키텍처를 더 쉽게 결정할 수 있습니다 무엇보다

Tableau Server를 사용하면 IT 관리자가 대시보드를 만들거나 업데이트 주기를 관리할

필요가 없어 전략적인 IT 작업에만 집중할 수 있도록 해줍니다

Tableau는 오늘날의 비즈니스가 요구하는 셀프 서비스가 가능하고 신속하고 빠르며

실제로 기업에서 바로 사용할 수 있는 비즈니스 분석 솔루션을 제공합니다

참고자료

이 백서의 주제와 관련된 더욱 자세한 내용은 다음을 참조하세요

온라인 도움말 Tableau Server 관리자 가이드

온라인 도움말 Tableau Server 컴퓨터 및 프로세스 구성 가이드

기술 자료 Tableau Server 성능 모니터링

기술 자료 Tableau Server 성능 최적화

백서 Rapid-Fire 비즈니스 인텔리전스

백서 Tableau Server 보안 버전 8

백서 인메모리 또는 실제 데이터 중 무엇을 선택해야 하나요

백서 Tableau 메타데이터 모델

백서 Tableau Server의 확장성 설명

백서 클라우드에서의 Tableau Online 보안

Tableau Drive ndash 분석 문화를 확장하는 방법

Gartner Tableau를 2014 Magic Quadrant의 리더로 선정

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인증(역할 및 사용 권한) - 개체 보안

권한 부여는 사용자가 인증된 후 이 사용자가 액세스하고 수행할 수 있는 항목을 정하는

것을 말합니다 권한 부여는 다음 항목을 통해 처리됩니다

1 역할 및 사용 권한

2 라이선스 및 사용자 권한

Tableau에서 역할은 사용자 및 그룹이 게시된 콘텐츠 및 프로젝트와 상호작용하는 방식을

관리하기 위해 콘텐츠에 적용되는 사용 권한의 집합을 의미합니다 데이터 원본 통합 문서

및 뷰와 같이 게시된 콘텐츠는 뷰 만들기 수정 및 삭제와 같은 일반적인 사용 권한 작업을

통해 관리할 수 있습니다 또한 관리자는 금융 사용자와 같은 그룹을 만들어 사용 권한을

더 쉽게 관리할 수 있습니다 프로젝트는 각 프로젝트에 게시된 모든 통합 문서 및 뷰에

대한 기본 사용 권한을 제어합니다 프로젝트는 여러 외부 당사자(다중 테넌트)에 대한

지원이 필요한 단일 서버에서도 사용할 수 있습니다

역할은 기본 사용 권한 구조를 제공하여 사용자를 구분합니다 예를 들어 사용자에게 특정

뷰에 대한 인터액터 권한을 부여하되 이 권한을 일부 콘텐츠로 제한할 수 있습니다 뷰어

역할이 부여된 사용자는 특정 뷰를 볼 수 있지만 뷰를 변경할 수 있는 권한은 없습니다

개체 보안 관리에 활용할 수 있는 매개 변수가 포함된 맞춤 설정은 총 20개가 넘습니다

참고로 이 역할 기반 사용 권한으로는 뷰에 표시되는 데이터를 제어할 수 없습니다

데이터 ndash 데이터 보안

규제 요구 사항을 충족해야 하거나 콘텐츠를 외부에 전달하는 조직을 중심으로 데이터

보안의 중요성이 더욱 강조되고 있습니다 Tableau는 다음 세 가지 방법을 통해 조직이

데이터 보안 요구 사항을 충족하는 데 필요한 유연성을 제공하고 있습니다 바로

데이터베이스에서 단독으로 보안 기능을 구현하거나 Tableau에서 단독으로 보안 기능을

구현하거나 Tableau Server의 사용자 정보에 해당하는 데이터 요소를 데이터베이스에

보관하는 혼합 방식을 만드는 것입니다

Tableau Server에 로그인 시 사용자는 데이터베이스에 로그인하는 것이 아닙니다 이는

다시 말해 데이터베이스에 보안 기능을 구현한 경우 Tableau Server 사용자가 뷰를

확인하려면 데이터베이스에 로그인하기 위한 자격 증명 또한 보유해야 한다는 것을

의미합니다 이 로그인 자격 증명은 뷰를 게시할 때 자격 증명을 삽입하거나 특정 사용자

자격 증명을 요구하는 방식으로 Windows 통합 보안(NT 인증)을 통해 전달할 수 있습니다

Tableau는 사용자 이름 그룹 또는 현재 사용자의 기타 특성을 통해 행 수준의 데이터

보안 기능을 활용할 수 있게 해주는 사용자 필터 기능 또한 제공합니다 사용자 필터는

모든 쿼리에 where 절을 추가하여 데이터를 제한하며 모든 데이터 원본에서 사용할

수 있습니다

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네트워크 ndash 전송 보안

대다수 내부 배포의 경우 전체 네트워크에 액세스하는 것을 방지하면 네트워크를

안전하게 지킬 수 있습니다 하지만 이 경우에도 네트워크 전반에 걸쳐 자격 증명을

안전하게 전송하는 것은 매우 중요합니다 외부 배포의 경우 전송 보안은 민감한 데이터

및 자격 증명을 보호하고 Tableau Server가 악용되는 것을 방지하는 데 핵심적인

역할을 담당합니다

Tableau Server에는 다음 세 개지 기본 인터페이스가 있습니다 참고로 Tableau는

암호를 저장하고 전송하는 것과 관련하여 모든 레이어 및 인터페이스에 걸쳐 특별히

주의를 기울이고 있다는 점을 유념해 주시기 바랍니다

bull 클라이언트-Tableau Server 인터페이스는 표준 HTTP 요청 및 응답을 담당하도록

기본 설정되어 있지만 고객이 제공한 보안 인증서를 사용하면 HTTPS(SSL)용으로

구성할 수 있습니다

bull Tableau Server-데이터베이스는 가능한 경우 기본 드라이버를 사용하며 기본

드라이버를 사용할 수 없는 경우 일반 ODBC 어댑터를 사용합니다

bull Tableau Server 구성 요소 간의 보안 통신은 분산된 배포에 한해서만 사용할 수

있으며 각 서버가 클러스터 내 다른 서버로부터 유효한 요청만 수신할 수 있도록

엄격한 신뢰 모델을 사용합니다

네트워크 전송을 보호하는 것 외에도 모든 사용자 암호 및 자격 증명은 대기 및 전송 시

암호화되며 암호는 일반 텍스트로 저장되지 않습니다 모든 고객은 대기 중인 사용자

데이터를 안전하게 암호화할 수 있도록 고유의 전달 구를 만들어 비공개 키를 맞춤

설정할 수 있습니다

Tableau Server는 위 네트워크 인터페이스 보안 기능 외에도 별도의 추가 안전 장치를

제공합니다 SSL을 사용하지 않을 때에도 다양한 암호화 기술을 사용하여 브라우저에서

서버 계층 리포지토리를 오고가는 데이터를 보호할 수 있습니다 Tableau Server에는

스푸핑 하이재킹 및 SQL 삽입 공격을 방지하며 새로운 위협을 적극적으로 테스트하고

이에 대응할 수 있는 다양한 보안 메커니즘이 내장되어 있습니다

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확장성

Tableau Server는 최대 규모의 기업과 수만에 달하는 사용자를 지원할 수 있을 정도로

뛰어난 확장성을 자랑합니다 Tableau를 광범위하게 배포한 기업으로는 General

Motors Wells Fargo Bank of America eBay Facebook 및 Cisco 등이 있습니다

일례로 대형 부동상 기업인 Ray White는 Tableau를 통해 10000명에 달하는 부동상

중개인에게 보고서를 제공하고 있습니다

Tableau는 무료 온라인 공개 데이터 비주얼리제이션 서비스인 Tableau Public를

제공하기 위해 2009년부터 Tableau 데이터 센터에서 Tableau Server를 최대 규모로

확장하여 구동하고 있습니다 Tableau Public은 단독 노출로 게제된 횟수만 2억 건을

초과하며 지속적으로 성장하고 있습니다

2013년 여름에 출시된 Tableau Online은 Tableau에서 호스트하는 클라우드

분석 솔루션으로 Tableau Server와 동일한 엔터프라이즈급 아키텍처를 기반으로

구축되었습니다 현재 Tableau Online은 1000명이 넘는 고객에게 서비스를 제공하고

있습니다

그림 14 Tableau Public에 인프라를 제공하고자 높은 작업량을 감당할 수 있도록 확장된 Tableau Server

모든 환경은 고유하며 성능을 저해할 수 있는 요소는 매우 다양합니다 Tableau 배포의

확장성에 영향을 미치는 요소로는 다음을 들 수 있습니다

bull 하드웨어 고려 사항 서버 유형 디스크 속도 메모리 양 프로세서 속도 및

프로세스의 개수

bull 아키텍처 서버의 개수 아키텍처 설계 네트워크 속도트래픽 데이터 원본 유형

및 위치

bull 사용 방식 사용자 동시 접속 활동 상호작용 및 캐시 설정

bull 통합 문서 설계 뷰의 개수와 복잡도 혼합 및 계산의 사용 여부

bull 소프트웨어 구성 Tableau Server의 구성 설정

bull 데이터 데이터 구조 볼륨 집계 구체화 및 데이터베이스 성능

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확장성 성능 결과

Tableau의 주기 성능 방법론 및 내부 벤치마크 테스트에 따르면 복잡한 워크로드의

경우 Tableau Server가 거의 선형에 가깝게 확장되는 것을 증명할 수 있습니다 경험

법칙에 따르면 꼼꼼하게 설계된 보고서의 경우 Tableau Server에서 8코어 당 100명의

동시 접속 사용자를 지원할 수 있습니다

Tableau에서 진행한 테스트 및 시스템의 동시 접속 사용자 비율이 10로 추정된다는 고객

사용 예상치를 바탕으로 Tableau는 Tableau Server가 16코어의 단일 노드 클러스터로

1900명의 전체 사용자를 지원하는 수준에서 64코어 전반에 걸쳐 4-노드 클러스터로 5540

명의 전체 사용자를 지원하는 수준으로 확장할 수 있다는 것을 증명한 바 있습니다 이

결과는 사용자의 40가 상호작용을 하는 일반적인 워크로드 믹스에 해당됩니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 190 19002 노드 270 27003 노드 436 43604 노드 554 5540

사용자의 100가 보고서와 상호작용을 하는 활동이 더 많은 워크로드의 경우 동시

접속 사용자 비율이 10라 가정할 때 Tableau Server는 16코어 단일 기본 클러스터를

기준으로 최소 1190명의 전체 사용자에서 기본 클러스터와 64코어 3-노드 작업용

클러스터의 조합을 기준으로 최대 3470명의 전체 사용자를 지원할 수 있습니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 119 11902 노드 206 20603 노드 269 26904 노드 347 3470

Tableau는 Tableau Server의 확장성 테스트를 정기적으로 실시하고 있습니다 가장

최근의 확장성 테스트 결과를 확인하려면 Tableau 고객 담당자에게 문의하십시오

서버 및 프로세스 구성과 관련된 추가 Tableau Server 온라인 도움말 및 자습서 링크를

확인하려면 이 문서의 끝에 있는 참고자료 섹션을 확인하십시오

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성능

특정 보고서의 성능은 다양한 요소에 따라 좌우됩니다 기존 비즈니스 인텔리전스 보고서

개발 프로세스의 경우 일반적으로 개발팀에서 보고서의 구조를 구축하고 레이아웃 쿼리

및 뷰를 최적화하여 특정 성능 임계값을 산출하는 데 몇 주가 걸리곤 했습니다

쿼리를 사전 정의하고 최적화하는 기존 접근 방식과 달리 Tableau는 고유의 VizQL 기술을

통해 보고서 생성에 설명이 가능하고 신속하며 반복적인 접근 방식을 적용합니다 Tableau

는 사용자가 답을 얻으려는 질문을 바탕으로 사용자를 대신하여 최적화된 쿼리를 필요한

만큼 다시 생성하거나 쿼리를 다시 실행합니다

모든 서버 환경은 고유하며 성능에 영향을 미치는 다양한 변수가 있습니다 이러한

변수로는 다음을 들 수 있습니다

bull 디스크 속도 메모리 코어와 같은 하드웨어 세부정보 및 배포에 사용하는 서버의 개수

bull 네트워크 트래픽

bull 통합 문서의 복잡도 동시 접속 사용자의 활동 및 데이터 캐싱과 같은 사용 요소

bull 각 서버 프로세스에서 구동 중인 프로세스의 수와 같은 Tableau Server 구성 설정

데이터 볼륨 데이터베이스 유형 및 데이터베이스 구성과 같은 데이터 고려사항

64-비트 Tableau Server

규모가 큰 생산 배포에서 최상의 성능을 발휘하려면 64-비트 운영체제를 배포하고

Tableau Server 64-비트 버전을 설치하는 것이 좋습니다 64비트 환경에서 Tableau는

32비트 아키텍처에서 허용하는 것보다 훨씬 많은 메모리를 사용할 수 있습니다 8코어

컴퓨터의 경우 32GB 또는 RAM을 사용하는 것이 최소 권장 하드웨어 사양이지만 RAM

을 추가로 구입할 수 있는 경우 실제로는 경험 법칙에 따라 뛰어난 성능을 발휘할 수

있도록 컴퓨터에 코어 당 8GB를 설치하는 것이 좋습니다

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성능 기록기로 셀프 서비스 성능 심사

성능에 영향을 미치는 다양한 변수를 감안하면 관리자 및 사용자를 지원하는 Tableau

Server 관리 도구 중 하나인 Tableau 성능 기록기를 사용하는 것이 좋습니다 서버

또는 통합 문서의 성능 문제를 진단하는 것은 어려운 일입니다 대부분의 경우 통합

문서는 대부분 사용자의 조인 방식 통합 문서에 끌어다 놓은 필드 통합 문서의 데이터

바인딩과 같은 요소에 의해 성능이 저하됩니다 Tableau 성능 기록기를 사용하면 서버

관리자를 통해서든 데스크톱 웹 브라우저 또는 휴대기기 사용자를 통해서든 성능

메트릭을 수집하여 통합 문서의 성능을 프로파일링할 수 있습니다

그림 15 Tableau 성능 기록기 요약

성능 기록기는 통합 문서 데이터 연결 및 쿼리의 성능 문제를 신속하게 파악하는 데

도움이 됩니다 예를 들어 기록기는 데이터 원본에 연결하거나 쿼리를 실행하거나

비주얼리제이션을 만드는 데 걸린 시간을 기록합니다 이렇게 하면 시스템에 내장된

관리자 및 최종 사용자 도구를 통해 통합 문서 설계의 문제를 파악할 수 있습니다

사용자 대응 속도를 높여주는 최적화된 데이터 추출 기능

Tableau의 데이터 추출 기능은 원래 데이터 파일의 크기와 비교하여 차지하는 공간이

상대적으로 적은 데이터 파일을 생성합니다 Tableau는 특히 텍스트 값이 포함된 데이터의

파일 크기를 줄이는 데 최적화된 압축 기술을 활용합니다 이 기술은 쿼리 계산 필터링뿐만

아니라 궁극적으로는 렌더링을 수행할 때 높은 성능을 발휘할 수 있도록 해줍니다

또한 보고서에서 사용하지 않는 필드를 숨겨 데이터 추출을 최적화하면 데이터 추출이

최적화됨에 따라 성능도 향상됩니다

29

안전한 공유 세션을 통해 워크로드 절감

보고서를 읽는 사람이 주로 사용자뿐인 경우 Tableau는 적절한 사용 권한을 충족하는지

여부를 확인한 후 이 데이터를 모든 사용자와 안전하게 공유합니다 이렇게 하면 읽기 전용

데이터에 대한 응답 시간을 개선하고 서버의 워크로드를 최소화하고 사용자의 확장성을

제고할 수 있습니다 이와 같은 동적 프로세스를 활용하면 환경을 안전하게 유지하는 것과

동시에 요청에 따른 세션 확장을 한층 더 개선할 수 있습니다

실시간 데이터 상호작용을 가능하게 하는 로컬 렌더링

웹 및 모바일 작성 기능은 사용자의 컴퓨터 또는 기기에서 데이터를 렌더링하는 HTML5

기능을 활용합니다 이때 보고서나 Viz를 실행하기 위해 ActiveX Java 또는 Flash를

설치할 필요는 없으며 브라우저가 뷰를 렌더링하므로 서버와 데이터를 주고받는 횟수도

줄어듭니다 또 서버의 부하가 감소함에 따라 서버의 확장성이 개선되며 궁극적으로는

렌더링을 1초 미만 내로 제공할 수 있어 사용자가 자료를 더 쉽게 통찰할 수 있습니다

최적화된 뷰를 지원하는 대시보드 렌더링

대시보드의 뷰가 독립된 데이터 원본을 사용하는 경우 Tableau는 쿼리가 완료될 때마다

뷰를 로드하여 대시보드의 로드 시간을 최소화합니다 또 쿼리가 반환되면 Tableau

는 비주얼리제이션이 즉각적으로 렌더링될 수 있도록 데이터 레이아웃 및 기타 계산을

최적화합니다 물론 쿼리의 복잡도나 컴퓨터의 리소스가 원활하게 활용되지 못하는

경우와 같이 그 외에도 다양한 요소가 성능에 영향을 미칠 수 있습니다

시스템 관리

시스템 거버넌스 프로세스 및 Tableau Server 관리자의 역할은 대부분 다른 응용

프로그램과 유사합니다 단 Tableau Server의 경우 관리자에게 시스템 또는 콘텐츠

관리자 역할을 부여할 수 있습니다 시스템 관리자는 Tableau Server 내 모든

소프트웨어 및 기능에 액세스할 수 있는 권한을 보유합니다 시스템 관리자는 선택한

사용자에게 지정된 그룹의 사용자 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결을 관리하는

콘텐츠 관리자의 역할을 부여할 수 있습니다 이렇게 하면 각 그룹은 각자의 요구 사항에

따라 그룹을 더 효율적으로 관리할 수 있습니다

관리자가 담당해야 하는 핵심 영역은 다음과 같습니다

bull 소프트웨어 설치

bull 소프트웨어 업그레이드

bull 성능 서버 활용도 시스템 튜닝 모니터링

bull 보안 백업 복원 및 변경사항 관리를 지원하는 프로세스

bull 사용자 그룹 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결 관리

30

Tableau는 매우 뛰어난 유연성을 자랑하고 수만명에 달하는 사용자를 지원할 수 있지만

서버 관리자의 작업을 처리하는 데에는 많은 시간이 걸리지 않습니다 실제로 초기

설정 후 대부분의 조직은 Tableau Server 관리에 시간을 거의 할애하지 않습니다

서버 관리에 소요되는 시간은 사용자 수 사용자 변경 빈도 및 관리자가 사용자 지원을

제공하는지 여부에 따라 달라집니다

결론

Tableau Server는 IT 담당자 및 관리자의 보안 확장성 및 아키텍처 요구 사항을

충족하는 강력한 인프라를 제공하며 비즈니스 규모에 맞춰 확장할 수 있는 유연한 배포

옵션 또한 제공합니다 Tableau Server를 사용하면 다양한 데이터베이스 및 인메모리

분석에 라이브 연결하여 데이터 아키텍처를 더 쉽게 결정할 수 있습니다 무엇보다

Tableau Server를 사용하면 IT 관리자가 대시보드를 만들거나 업데이트 주기를 관리할

필요가 없어 전략적인 IT 작업에만 집중할 수 있도록 해줍니다

Tableau는 오늘날의 비즈니스가 요구하는 셀프 서비스가 가능하고 신속하고 빠르며

실제로 기업에서 바로 사용할 수 있는 비즈니스 분석 솔루션을 제공합니다

참고자료

이 백서의 주제와 관련된 더욱 자세한 내용은 다음을 참조하세요

온라인 도움말 Tableau Server 관리자 가이드

온라인 도움말 Tableau Server 컴퓨터 및 프로세스 구성 가이드

기술 자료 Tableau Server 성능 모니터링

기술 자료 Tableau Server 성능 최적화

백서 Rapid-Fire 비즈니스 인텔리전스

백서 Tableau Server 보안 버전 8

백서 인메모리 또는 실제 데이터 중 무엇을 선택해야 하나요

백서 Tableau 메타데이터 모델

백서 Tableau Server의 확장성 설명

백서 클라우드에서의 Tableau Online 보안

Tableau Drive ndash 분석 문화를 확장하는 방법

Gartner Tableau를 2014 Magic Quadrant의 리더로 선정

24

네트워크 ndash 전송 보안

대다수 내부 배포의 경우 전체 네트워크에 액세스하는 것을 방지하면 네트워크를

안전하게 지킬 수 있습니다 하지만 이 경우에도 네트워크 전반에 걸쳐 자격 증명을

안전하게 전송하는 것은 매우 중요합니다 외부 배포의 경우 전송 보안은 민감한 데이터

및 자격 증명을 보호하고 Tableau Server가 악용되는 것을 방지하는 데 핵심적인

역할을 담당합니다

Tableau Server에는 다음 세 개지 기본 인터페이스가 있습니다 참고로 Tableau는

암호를 저장하고 전송하는 것과 관련하여 모든 레이어 및 인터페이스에 걸쳐 특별히

주의를 기울이고 있다는 점을 유념해 주시기 바랍니다

bull 클라이언트-Tableau Server 인터페이스는 표준 HTTP 요청 및 응답을 담당하도록

기본 설정되어 있지만 고객이 제공한 보안 인증서를 사용하면 HTTPS(SSL)용으로

구성할 수 있습니다

bull Tableau Server-데이터베이스는 가능한 경우 기본 드라이버를 사용하며 기본

드라이버를 사용할 수 없는 경우 일반 ODBC 어댑터를 사용합니다

bull Tableau Server 구성 요소 간의 보안 통신은 분산된 배포에 한해서만 사용할 수

있으며 각 서버가 클러스터 내 다른 서버로부터 유효한 요청만 수신할 수 있도록

엄격한 신뢰 모델을 사용합니다

네트워크 전송을 보호하는 것 외에도 모든 사용자 암호 및 자격 증명은 대기 및 전송 시

암호화되며 암호는 일반 텍스트로 저장되지 않습니다 모든 고객은 대기 중인 사용자

데이터를 안전하게 암호화할 수 있도록 고유의 전달 구를 만들어 비공개 키를 맞춤

설정할 수 있습니다

Tableau Server는 위 네트워크 인터페이스 보안 기능 외에도 별도의 추가 안전 장치를

제공합니다 SSL을 사용하지 않을 때에도 다양한 암호화 기술을 사용하여 브라우저에서

서버 계층 리포지토리를 오고가는 데이터를 보호할 수 있습니다 Tableau Server에는

스푸핑 하이재킹 및 SQL 삽입 공격을 방지하며 새로운 위협을 적극적으로 테스트하고

이에 대응할 수 있는 다양한 보안 메커니즘이 내장되어 있습니다

25

확장성

Tableau Server는 최대 규모의 기업과 수만에 달하는 사용자를 지원할 수 있을 정도로

뛰어난 확장성을 자랑합니다 Tableau를 광범위하게 배포한 기업으로는 General

Motors Wells Fargo Bank of America eBay Facebook 및 Cisco 등이 있습니다

일례로 대형 부동상 기업인 Ray White는 Tableau를 통해 10000명에 달하는 부동상

중개인에게 보고서를 제공하고 있습니다

Tableau는 무료 온라인 공개 데이터 비주얼리제이션 서비스인 Tableau Public를

제공하기 위해 2009년부터 Tableau 데이터 센터에서 Tableau Server를 최대 규모로

확장하여 구동하고 있습니다 Tableau Public은 단독 노출로 게제된 횟수만 2억 건을

초과하며 지속적으로 성장하고 있습니다

2013년 여름에 출시된 Tableau Online은 Tableau에서 호스트하는 클라우드

분석 솔루션으로 Tableau Server와 동일한 엔터프라이즈급 아키텍처를 기반으로

구축되었습니다 현재 Tableau Online은 1000명이 넘는 고객에게 서비스를 제공하고

있습니다

그림 14 Tableau Public에 인프라를 제공하고자 높은 작업량을 감당할 수 있도록 확장된 Tableau Server

모든 환경은 고유하며 성능을 저해할 수 있는 요소는 매우 다양합니다 Tableau 배포의

확장성에 영향을 미치는 요소로는 다음을 들 수 있습니다

bull 하드웨어 고려 사항 서버 유형 디스크 속도 메모리 양 프로세서 속도 및

프로세스의 개수

bull 아키텍처 서버의 개수 아키텍처 설계 네트워크 속도트래픽 데이터 원본 유형

및 위치

bull 사용 방식 사용자 동시 접속 활동 상호작용 및 캐시 설정

bull 통합 문서 설계 뷰의 개수와 복잡도 혼합 및 계산의 사용 여부

bull 소프트웨어 구성 Tableau Server의 구성 설정

bull 데이터 데이터 구조 볼륨 집계 구체화 및 데이터베이스 성능

26

확장성 성능 결과

Tableau의 주기 성능 방법론 및 내부 벤치마크 테스트에 따르면 복잡한 워크로드의

경우 Tableau Server가 거의 선형에 가깝게 확장되는 것을 증명할 수 있습니다 경험

법칙에 따르면 꼼꼼하게 설계된 보고서의 경우 Tableau Server에서 8코어 당 100명의

동시 접속 사용자를 지원할 수 있습니다

Tableau에서 진행한 테스트 및 시스템의 동시 접속 사용자 비율이 10로 추정된다는 고객

사용 예상치를 바탕으로 Tableau는 Tableau Server가 16코어의 단일 노드 클러스터로

1900명의 전체 사용자를 지원하는 수준에서 64코어 전반에 걸쳐 4-노드 클러스터로 5540

명의 전체 사용자를 지원하는 수준으로 확장할 수 있다는 것을 증명한 바 있습니다 이

결과는 사용자의 40가 상호작용을 하는 일반적인 워크로드 믹스에 해당됩니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 190 19002 노드 270 27003 노드 436 43604 노드 554 5540

사용자의 100가 보고서와 상호작용을 하는 활동이 더 많은 워크로드의 경우 동시

접속 사용자 비율이 10라 가정할 때 Tableau Server는 16코어 단일 기본 클러스터를

기준으로 최소 1190명의 전체 사용자에서 기본 클러스터와 64코어 3-노드 작업용

클러스터의 조합을 기준으로 최대 3470명의 전체 사용자를 지원할 수 있습니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 119 11902 노드 206 20603 노드 269 26904 노드 347 3470

Tableau는 Tableau Server의 확장성 테스트를 정기적으로 실시하고 있습니다 가장

최근의 확장성 테스트 결과를 확인하려면 Tableau 고객 담당자에게 문의하십시오

서버 및 프로세스 구성과 관련된 추가 Tableau Server 온라인 도움말 및 자습서 링크를

확인하려면 이 문서의 끝에 있는 참고자료 섹션을 확인하십시오

27

성능

특정 보고서의 성능은 다양한 요소에 따라 좌우됩니다 기존 비즈니스 인텔리전스 보고서

개발 프로세스의 경우 일반적으로 개발팀에서 보고서의 구조를 구축하고 레이아웃 쿼리

및 뷰를 최적화하여 특정 성능 임계값을 산출하는 데 몇 주가 걸리곤 했습니다

쿼리를 사전 정의하고 최적화하는 기존 접근 방식과 달리 Tableau는 고유의 VizQL 기술을

통해 보고서 생성에 설명이 가능하고 신속하며 반복적인 접근 방식을 적용합니다 Tableau

는 사용자가 답을 얻으려는 질문을 바탕으로 사용자를 대신하여 최적화된 쿼리를 필요한

만큼 다시 생성하거나 쿼리를 다시 실행합니다

모든 서버 환경은 고유하며 성능에 영향을 미치는 다양한 변수가 있습니다 이러한

변수로는 다음을 들 수 있습니다

bull 디스크 속도 메모리 코어와 같은 하드웨어 세부정보 및 배포에 사용하는 서버의 개수

bull 네트워크 트래픽

bull 통합 문서의 복잡도 동시 접속 사용자의 활동 및 데이터 캐싱과 같은 사용 요소

bull 각 서버 프로세스에서 구동 중인 프로세스의 수와 같은 Tableau Server 구성 설정

데이터 볼륨 데이터베이스 유형 및 데이터베이스 구성과 같은 데이터 고려사항

64-비트 Tableau Server

규모가 큰 생산 배포에서 최상의 성능을 발휘하려면 64-비트 운영체제를 배포하고

Tableau Server 64-비트 버전을 설치하는 것이 좋습니다 64비트 환경에서 Tableau는

32비트 아키텍처에서 허용하는 것보다 훨씬 많은 메모리를 사용할 수 있습니다 8코어

컴퓨터의 경우 32GB 또는 RAM을 사용하는 것이 최소 권장 하드웨어 사양이지만 RAM

을 추가로 구입할 수 있는 경우 실제로는 경험 법칙에 따라 뛰어난 성능을 발휘할 수

있도록 컴퓨터에 코어 당 8GB를 설치하는 것이 좋습니다

28

성능 기록기로 셀프 서비스 성능 심사

성능에 영향을 미치는 다양한 변수를 감안하면 관리자 및 사용자를 지원하는 Tableau

Server 관리 도구 중 하나인 Tableau 성능 기록기를 사용하는 것이 좋습니다 서버

또는 통합 문서의 성능 문제를 진단하는 것은 어려운 일입니다 대부분의 경우 통합

문서는 대부분 사용자의 조인 방식 통합 문서에 끌어다 놓은 필드 통합 문서의 데이터

바인딩과 같은 요소에 의해 성능이 저하됩니다 Tableau 성능 기록기를 사용하면 서버

관리자를 통해서든 데스크톱 웹 브라우저 또는 휴대기기 사용자를 통해서든 성능

메트릭을 수집하여 통합 문서의 성능을 프로파일링할 수 있습니다

그림 15 Tableau 성능 기록기 요약

성능 기록기는 통합 문서 데이터 연결 및 쿼리의 성능 문제를 신속하게 파악하는 데

도움이 됩니다 예를 들어 기록기는 데이터 원본에 연결하거나 쿼리를 실행하거나

비주얼리제이션을 만드는 데 걸린 시간을 기록합니다 이렇게 하면 시스템에 내장된

관리자 및 최종 사용자 도구를 통해 통합 문서 설계의 문제를 파악할 수 있습니다

사용자 대응 속도를 높여주는 최적화된 데이터 추출 기능

Tableau의 데이터 추출 기능은 원래 데이터 파일의 크기와 비교하여 차지하는 공간이

상대적으로 적은 데이터 파일을 생성합니다 Tableau는 특히 텍스트 값이 포함된 데이터의

파일 크기를 줄이는 데 최적화된 압축 기술을 활용합니다 이 기술은 쿼리 계산 필터링뿐만

아니라 궁극적으로는 렌더링을 수행할 때 높은 성능을 발휘할 수 있도록 해줍니다

또한 보고서에서 사용하지 않는 필드를 숨겨 데이터 추출을 최적화하면 데이터 추출이

최적화됨에 따라 성능도 향상됩니다

29

안전한 공유 세션을 통해 워크로드 절감

보고서를 읽는 사람이 주로 사용자뿐인 경우 Tableau는 적절한 사용 권한을 충족하는지

여부를 확인한 후 이 데이터를 모든 사용자와 안전하게 공유합니다 이렇게 하면 읽기 전용

데이터에 대한 응답 시간을 개선하고 서버의 워크로드를 최소화하고 사용자의 확장성을

제고할 수 있습니다 이와 같은 동적 프로세스를 활용하면 환경을 안전하게 유지하는 것과

동시에 요청에 따른 세션 확장을 한층 더 개선할 수 있습니다

실시간 데이터 상호작용을 가능하게 하는 로컬 렌더링

웹 및 모바일 작성 기능은 사용자의 컴퓨터 또는 기기에서 데이터를 렌더링하는 HTML5

기능을 활용합니다 이때 보고서나 Viz를 실행하기 위해 ActiveX Java 또는 Flash를

설치할 필요는 없으며 브라우저가 뷰를 렌더링하므로 서버와 데이터를 주고받는 횟수도

줄어듭니다 또 서버의 부하가 감소함에 따라 서버의 확장성이 개선되며 궁극적으로는

렌더링을 1초 미만 내로 제공할 수 있어 사용자가 자료를 더 쉽게 통찰할 수 있습니다

최적화된 뷰를 지원하는 대시보드 렌더링

대시보드의 뷰가 독립된 데이터 원본을 사용하는 경우 Tableau는 쿼리가 완료될 때마다

뷰를 로드하여 대시보드의 로드 시간을 최소화합니다 또 쿼리가 반환되면 Tableau

는 비주얼리제이션이 즉각적으로 렌더링될 수 있도록 데이터 레이아웃 및 기타 계산을

최적화합니다 물론 쿼리의 복잡도나 컴퓨터의 리소스가 원활하게 활용되지 못하는

경우와 같이 그 외에도 다양한 요소가 성능에 영향을 미칠 수 있습니다

시스템 관리

시스템 거버넌스 프로세스 및 Tableau Server 관리자의 역할은 대부분 다른 응용

프로그램과 유사합니다 단 Tableau Server의 경우 관리자에게 시스템 또는 콘텐츠

관리자 역할을 부여할 수 있습니다 시스템 관리자는 Tableau Server 내 모든

소프트웨어 및 기능에 액세스할 수 있는 권한을 보유합니다 시스템 관리자는 선택한

사용자에게 지정된 그룹의 사용자 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결을 관리하는

콘텐츠 관리자의 역할을 부여할 수 있습니다 이렇게 하면 각 그룹은 각자의 요구 사항에

따라 그룹을 더 효율적으로 관리할 수 있습니다

관리자가 담당해야 하는 핵심 영역은 다음과 같습니다

bull 소프트웨어 설치

bull 소프트웨어 업그레이드

bull 성능 서버 활용도 시스템 튜닝 모니터링

bull 보안 백업 복원 및 변경사항 관리를 지원하는 프로세스

bull 사용자 그룹 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결 관리

30

Tableau는 매우 뛰어난 유연성을 자랑하고 수만명에 달하는 사용자를 지원할 수 있지만

서버 관리자의 작업을 처리하는 데에는 많은 시간이 걸리지 않습니다 실제로 초기

설정 후 대부분의 조직은 Tableau Server 관리에 시간을 거의 할애하지 않습니다

서버 관리에 소요되는 시간은 사용자 수 사용자 변경 빈도 및 관리자가 사용자 지원을

제공하는지 여부에 따라 달라집니다

결론

Tableau Server는 IT 담당자 및 관리자의 보안 확장성 및 아키텍처 요구 사항을

충족하는 강력한 인프라를 제공하며 비즈니스 규모에 맞춰 확장할 수 있는 유연한 배포

옵션 또한 제공합니다 Tableau Server를 사용하면 다양한 데이터베이스 및 인메모리

분석에 라이브 연결하여 데이터 아키텍처를 더 쉽게 결정할 수 있습니다 무엇보다

Tableau Server를 사용하면 IT 관리자가 대시보드를 만들거나 업데이트 주기를 관리할

필요가 없어 전략적인 IT 작업에만 집중할 수 있도록 해줍니다

Tableau는 오늘날의 비즈니스가 요구하는 셀프 서비스가 가능하고 신속하고 빠르며

실제로 기업에서 바로 사용할 수 있는 비즈니스 분석 솔루션을 제공합니다

참고자료

이 백서의 주제와 관련된 더욱 자세한 내용은 다음을 참조하세요

온라인 도움말 Tableau Server 관리자 가이드

온라인 도움말 Tableau Server 컴퓨터 및 프로세스 구성 가이드

기술 자료 Tableau Server 성능 모니터링

기술 자료 Tableau Server 성능 최적화

백서 Rapid-Fire 비즈니스 인텔리전스

백서 Tableau Server 보안 버전 8

백서 인메모리 또는 실제 데이터 중 무엇을 선택해야 하나요

백서 Tableau 메타데이터 모델

백서 Tableau Server의 확장성 설명

백서 클라우드에서의 Tableau Online 보안

Tableau Drive ndash 분석 문화를 확장하는 방법

Gartner Tableau를 2014 Magic Quadrant의 리더로 선정

25

확장성

Tableau Server는 최대 규모의 기업과 수만에 달하는 사용자를 지원할 수 있을 정도로

뛰어난 확장성을 자랑합니다 Tableau를 광범위하게 배포한 기업으로는 General

Motors Wells Fargo Bank of America eBay Facebook 및 Cisco 등이 있습니다

일례로 대형 부동상 기업인 Ray White는 Tableau를 통해 10000명에 달하는 부동상

중개인에게 보고서를 제공하고 있습니다

Tableau는 무료 온라인 공개 데이터 비주얼리제이션 서비스인 Tableau Public를

제공하기 위해 2009년부터 Tableau 데이터 센터에서 Tableau Server를 최대 규모로

확장하여 구동하고 있습니다 Tableau Public은 단독 노출로 게제된 횟수만 2억 건을

초과하며 지속적으로 성장하고 있습니다

2013년 여름에 출시된 Tableau Online은 Tableau에서 호스트하는 클라우드

분석 솔루션으로 Tableau Server와 동일한 엔터프라이즈급 아키텍처를 기반으로

구축되었습니다 현재 Tableau Online은 1000명이 넘는 고객에게 서비스를 제공하고

있습니다

그림 14 Tableau Public에 인프라를 제공하고자 높은 작업량을 감당할 수 있도록 확장된 Tableau Server

모든 환경은 고유하며 성능을 저해할 수 있는 요소는 매우 다양합니다 Tableau 배포의

확장성에 영향을 미치는 요소로는 다음을 들 수 있습니다

bull 하드웨어 고려 사항 서버 유형 디스크 속도 메모리 양 프로세서 속도 및

프로세스의 개수

bull 아키텍처 서버의 개수 아키텍처 설계 네트워크 속도트래픽 데이터 원본 유형

및 위치

bull 사용 방식 사용자 동시 접속 활동 상호작용 및 캐시 설정

bull 통합 문서 설계 뷰의 개수와 복잡도 혼합 및 계산의 사용 여부

bull 소프트웨어 구성 Tableau Server의 구성 설정

bull 데이터 데이터 구조 볼륨 집계 구체화 및 데이터베이스 성능

26

확장성 성능 결과

Tableau의 주기 성능 방법론 및 내부 벤치마크 테스트에 따르면 복잡한 워크로드의

경우 Tableau Server가 거의 선형에 가깝게 확장되는 것을 증명할 수 있습니다 경험

법칙에 따르면 꼼꼼하게 설계된 보고서의 경우 Tableau Server에서 8코어 당 100명의

동시 접속 사용자를 지원할 수 있습니다

Tableau에서 진행한 테스트 및 시스템의 동시 접속 사용자 비율이 10로 추정된다는 고객

사용 예상치를 바탕으로 Tableau는 Tableau Server가 16코어의 단일 노드 클러스터로

1900명의 전체 사용자를 지원하는 수준에서 64코어 전반에 걸쳐 4-노드 클러스터로 5540

명의 전체 사용자를 지원하는 수준으로 확장할 수 있다는 것을 증명한 바 있습니다 이

결과는 사용자의 40가 상호작용을 하는 일반적인 워크로드 믹스에 해당됩니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 190 19002 노드 270 27003 노드 436 43604 노드 554 5540

사용자의 100가 보고서와 상호작용을 하는 활동이 더 많은 워크로드의 경우 동시

접속 사용자 비율이 10라 가정할 때 Tableau Server는 16코어 단일 기본 클러스터를

기준으로 최소 1190명의 전체 사용자에서 기본 클러스터와 64코어 3-노드 작업용

클러스터의 조합을 기준으로 최대 3470명의 전체 사용자를 지원할 수 있습니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 119 11902 노드 206 20603 노드 269 26904 노드 347 3470

Tableau는 Tableau Server의 확장성 테스트를 정기적으로 실시하고 있습니다 가장

최근의 확장성 테스트 결과를 확인하려면 Tableau 고객 담당자에게 문의하십시오

서버 및 프로세스 구성과 관련된 추가 Tableau Server 온라인 도움말 및 자습서 링크를

확인하려면 이 문서의 끝에 있는 참고자료 섹션을 확인하십시오

27

성능

특정 보고서의 성능은 다양한 요소에 따라 좌우됩니다 기존 비즈니스 인텔리전스 보고서

개발 프로세스의 경우 일반적으로 개발팀에서 보고서의 구조를 구축하고 레이아웃 쿼리

및 뷰를 최적화하여 특정 성능 임계값을 산출하는 데 몇 주가 걸리곤 했습니다

쿼리를 사전 정의하고 최적화하는 기존 접근 방식과 달리 Tableau는 고유의 VizQL 기술을

통해 보고서 생성에 설명이 가능하고 신속하며 반복적인 접근 방식을 적용합니다 Tableau

는 사용자가 답을 얻으려는 질문을 바탕으로 사용자를 대신하여 최적화된 쿼리를 필요한

만큼 다시 생성하거나 쿼리를 다시 실행합니다

모든 서버 환경은 고유하며 성능에 영향을 미치는 다양한 변수가 있습니다 이러한

변수로는 다음을 들 수 있습니다

bull 디스크 속도 메모리 코어와 같은 하드웨어 세부정보 및 배포에 사용하는 서버의 개수

bull 네트워크 트래픽

bull 통합 문서의 복잡도 동시 접속 사용자의 활동 및 데이터 캐싱과 같은 사용 요소

bull 각 서버 프로세스에서 구동 중인 프로세스의 수와 같은 Tableau Server 구성 설정

데이터 볼륨 데이터베이스 유형 및 데이터베이스 구성과 같은 데이터 고려사항

64-비트 Tableau Server

규모가 큰 생산 배포에서 최상의 성능을 발휘하려면 64-비트 운영체제를 배포하고

Tableau Server 64-비트 버전을 설치하는 것이 좋습니다 64비트 환경에서 Tableau는

32비트 아키텍처에서 허용하는 것보다 훨씬 많은 메모리를 사용할 수 있습니다 8코어

컴퓨터의 경우 32GB 또는 RAM을 사용하는 것이 최소 권장 하드웨어 사양이지만 RAM

을 추가로 구입할 수 있는 경우 실제로는 경험 법칙에 따라 뛰어난 성능을 발휘할 수

있도록 컴퓨터에 코어 당 8GB를 설치하는 것이 좋습니다

28

성능 기록기로 셀프 서비스 성능 심사

성능에 영향을 미치는 다양한 변수를 감안하면 관리자 및 사용자를 지원하는 Tableau

Server 관리 도구 중 하나인 Tableau 성능 기록기를 사용하는 것이 좋습니다 서버

또는 통합 문서의 성능 문제를 진단하는 것은 어려운 일입니다 대부분의 경우 통합

문서는 대부분 사용자의 조인 방식 통합 문서에 끌어다 놓은 필드 통합 문서의 데이터

바인딩과 같은 요소에 의해 성능이 저하됩니다 Tableau 성능 기록기를 사용하면 서버

관리자를 통해서든 데스크톱 웹 브라우저 또는 휴대기기 사용자를 통해서든 성능

메트릭을 수집하여 통합 문서의 성능을 프로파일링할 수 있습니다

그림 15 Tableau 성능 기록기 요약

성능 기록기는 통합 문서 데이터 연결 및 쿼리의 성능 문제를 신속하게 파악하는 데

도움이 됩니다 예를 들어 기록기는 데이터 원본에 연결하거나 쿼리를 실행하거나

비주얼리제이션을 만드는 데 걸린 시간을 기록합니다 이렇게 하면 시스템에 내장된

관리자 및 최종 사용자 도구를 통해 통합 문서 설계의 문제를 파악할 수 있습니다

사용자 대응 속도를 높여주는 최적화된 데이터 추출 기능

Tableau의 데이터 추출 기능은 원래 데이터 파일의 크기와 비교하여 차지하는 공간이

상대적으로 적은 데이터 파일을 생성합니다 Tableau는 특히 텍스트 값이 포함된 데이터의

파일 크기를 줄이는 데 최적화된 압축 기술을 활용합니다 이 기술은 쿼리 계산 필터링뿐만

아니라 궁극적으로는 렌더링을 수행할 때 높은 성능을 발휘할 수 있도록 해줍니다

또한 보고서에서 사용하지 않는 필드를 숨겨 데이터 추출을 최적화하면 데이터 추출이

최적화됨에 따라 성능도 향상됩니다

29

안전한 공유 세션을 통해 워크로드 절감

보고서를 읽는 사람이 주로 사용자뿐인 경우 Tableau는 적절한 사용 권한을 충족하는지

여부를 확인한 후 이 데이터를 모든 사용자와 안전하게 공유합니다 이렇게 하면 읽기 전용

데이터에 대한 응답 시간을 개선하고 서버의 워크로드를 최소화하고 사용자의 확장성을

제고할 수 있습니다 이와 같은 동적 프로세스를 활용하면 환경을 안전하게 유지하는 것과

동시에 요청에 따른 세션 확장을 한층 더 개선할 수 있습니다

실시간 데이터 상호작용을 가능하게 하는 로컬 렌더링

웹 및 모바일 작성 기능은 사용자의 컴퓨터 또는 기기에서 데이터를 렌더링하는 HTML5

기능을 활용합니다 이때 보고서나 Viz를 실행하기 위해 ActiveX Java 또는 Flash를

설치할 필요는 없으며 브라우저가 뷰를 렌더링하므로 서버와 데이터를 주고받는 횟수도

줄어듭니다 또 서버의 부하가 감소함에 따라 서버의 확장성이 개선되며 궁극적으로는

렌더링을 1초 미만 내로 제공할 수 있어 사용자가 자료를 더 쉽게 통찰할 수 있습니다

최적화된 뷰를 지원하는 대시보드 렌더링

대시보드의 뷰가 독립된 데이터 원본을 사용하는 경우 Tableau는 쿼리가 완료될 때마다

뷰를 로드하여 대시보드의 로드 시간을 최소화합니다 또 쿼리가 반환되면 Tableau

는 비주얼리제이션이 즉각적으로 렌더링될 수 있도록 데이터 레이아웃 및 기타 계산을

최적화합니다 물론 쿼리의 복잡도나 컴퓨터의 리소스가 원활하게 활용되지 못하는

경우와 같이 그 외에도 다양한 요소가 성능에 영향을 미칠 수 있습니다

시스템 관리

시스템 거버넌스 프로세스 및 Tableau Server 관리자의 역할은 대부분 다른 응용

프로그램과 유사합니다 단 Tableau Server의 경우 관리자에게 시스템 또는 콘텐츠

관리자 역할을 부여할 수 있습니다 시스템 관리자는 Tableau Server 내 모든

소프트웨어 및 기능에 액세스할 수 있는 권한을 보유합니다 시스템 관리자는 선택한

사용자에게 지정된 그룹의 사용자 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결을 관리하는

콘텐츠 관리자의 역할을 부여할 수 있습니다 이렇게 하면 각 그룹은 각자의 요구 사항에

따라 그룹을 더 효율적으로 관리할 수 있습니다

관리자가 담당해야 하는 핵심 영역은 다음과 같습니다

bull 소프트웨어 설치

bull 소프트웨어 업그레이드

bull 성능 서버 활용도 시스템 튜닝 모니터링

bull 보안 백업 복원 및 변경사항 관리를 지원하는 프로세스

bull 사용자 그룹 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결 관리

30

Tableau는 매우 뛰어난 유연성을 자랑하고 수만명에 달하는 사용자를 지원할 수 있지만

서버 관리자의 작업을 처리하는 데에는 많은 시간이 걸리지 않습니다 실제로 초기

설정 후 대부분의 조직은 Tableau Server 관리에 시간을 거의 할애하지 않습니다

서버 관리에 소요되는 시간은 사용자 수 사용자 변경 빈도 및 관리자가 사용자 지원을

제공하는지 여부에 따라 달라집니다

결론

Tableau Server는 IT 담당자 및 관리자의 보안 확장성 및 아키텍처 요구 사항을

충족하는 강력한 인프라를 제공하며 비즈니스 규모에 맞춰 확장할 수 있는 유연한 배포

옵션 또한 제공합니다 Tableau Server를 사용하면 다양한 데이터베이스 및 인메모리

분석에 라이브 연결하여 데이터 아키텍처를 더 쉽게 결정할 수 있습니다 무엇보다

Tableau Server를 사용하면 IT 관리자가 대시보드를 만들거나 업데이트 주기를 관리할

필요가 없어 전략적인 IT 작업에만 집중할 수 있도록 해줍니다

Tableau는 오늘날의 비즈니스가 요구하는 셀프 서비스가 가능하고 신속하고 빠르며

실제로 기업에서 바로 사용할 수 있는 비즈니스 분석 솔루션을 제공합니다

참고자료

이 백서의 주제와 관련된 더욱 자세한 내용은 다음을 참조하세요

온라인 도움말 Tableau Server 관리자 가이드

온라인 도움말 Tableau Server 컴퓨터 및 프로세스 구성 가이드

기술 자료 Tableau Server 성능 모니터링

기술 자료 Tableau Server 성능 최적화

백서 Rapid-Fire 비즈니스 인텔리전스

백서 Tableau Server 보안 버전 8

백서 인메모리 또는 실제 데이터 중 무엇을 선택해야 하나요

백서 Tableau 메타데이터 모델

백서 Tableau Server의 확장성 설명

백서 클라우드에서의 Tableau Online 보안

Tableau Drive ndash 분석 문화를 확장하는 방법

Gartner Tableau를 2014 Magic Quadrant의 리더로 선정

26

확장성 성능 결과

Tableau의 주기 성능 방법론 및 내부 벤치마크 테스트에 따르면 복잡한 워크로드의

경우 Tableau Server가 거의 선형에 가깝게 확장되는 것을 증명할 수 있습니다 경험

법칙에 따르면 꼼꼼하게 설계된 보고서의 경우 Tableau Server에서 8코어 당 100명의

동시 접속 사용자를 지원할 수 있습니다

Tableau에서 진행한 테스트 및 시스템의 동시 접속 사용자 비율이 10로 추정된다는 고객

사용 예상치를 바탕으로 Tableau는 Tableau Server가 16코어의 단일 노드 클러스터로

1900명의 전체 사용자를 지원하는 수준에서 64코어 전반에 걸쳐 4-노드 클러스터로 5540

명의 전체 사용자를 지원하는 수준으로 확장할 수 있다는 것을 증명한 바 있습니다 이

결과는 사용자의 40가 상호작용을 하는 일반적인 워크로드 믹스에 해당됩니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 190 19002 노드 270 27003 노드 436 43604 노드 554 5540

사용자의 100가 보고서와 상호작용을 하는 활동이 더 많은 워크로드의 경우 동시

접속 사용자 비율이 10라 가정할 때 Tableau Server는 16코어 단일 기본 클러스터를

기준으로 최소 1190명의 전체 사용자에서 기본 클러스터와 64코어 3-노드 작업용

클러스터의 조합을 기준으로 최대 3470명의 전체 사용자를 지원할 수 있습니다

클러스터 노드 동시 사용자 총 사용자 수1 노드 119 11902 노드 206 20603 노드 269 26904 노드 347 3470

Tableau는 Tableau Server의 확장성 테스트를 정기적으로 실시하고 있습니다 가장

최근의 확장성 테스트 결과를 확인하려면 Tableau 고객 담당자에게 문의하십시오

서버 및 프로세스 구성과 관련된 추가 Tableau Server 온라인 도움말 및 자습서 링크를

확인하려면 이 문서의 끝에 있는 참고자료 섹션을 확인하십시오

27

성능

특정 보고서의 성능은 다양한 요소에 따라 좌우됩니다 기존 비즈니스 인텔리전스 보고서

개발 프로세스의 경우 일반적으로 개발팀에서 보고서의 구조를 구축하고 레이아웃 쿼리

및 뷰를 최적화하여 특정 성능 임계값을 산출하는 데 몇 주가 걸리곤 했습니다

쿼리를 사전 정의하고 최적화하는 기존 접근 방식과 달리 Tableau는 고유의 VizQL 기술을

통해 보고서 생성에 설명이 가능하고 신속하며 반복적인 접근 방식을 적용합니다 Tableau

는 사용자가 답을 얻으려는 질문을 바탕으로 사용자를 대신하여 최적화된 쿼리를 필요한

만큼 다시 생성하거나 쿼리를 다시 실행합니다

모든 서버 환경은 고유하며 성능에 영향을 미치는 다양한 변수가 있습니다 이러한

변수로는 다음을 들 수 있습니다

bull 디스크 속도 메모리 코어와 같은 하드웨어 세부정보 및 배포에 사용하는 서버의 개수

bull 네트워크 트래픽

bull 통합 문서의 복잡도 동시 접속 사용자의 활동 및 데이터 캐싱과 같은 사용 요소

bull 각 서버 프로세스에서 구동 중인 프로세스의 수와 같은 Tableau Server 구성 설정

데이터 볼륨 데이터베이스 유형 및 데이터베이스 구성과 같은 데이터 고려사항

64-비트 Tableau Server

규모가 큰 생산 배포에서 최상의 성능을 발휘하려면 64-비트 운영체제를 배포하고

Tableau Server 64-비트 버전을 설치하는 것이 좋습니다 64비트 환경에서 Tableau는

32비트 아키텍처에서 허용하는 것보다 훨씬 많은 메모리를 사용할 수 있습니다 8코어

컴퓨터의 경우 32GB 또는 RAM을 사용하는 것이 최소 권장 하드웨어 사양이지만 RAM

을 추가로 구입할 수 있는 경우 실제로는 경험 법칙에 따라 뛰어난 성능을 발휘할 수

있도록 컴퓨터에 코어 당 8GB를 설치하는 것이 좋습니다

28

성능 기록기로 셀프 서비스 성능 심사

성능에 영향을 미치는 다양한 변수를 감안하면 관리자 및 사용자를 지원하는 Tableau

Server 관리 도구 중 하나인 Tableau 성능 기록기를 사용하는 것이 좋습니다 서버

또는 통합 문서의 성능 문제를 진단하는 것은 어려운 일입니다 대부분의 경우 통합

문서는 대부분 사용자의 조인 방식 통합 문서에 끌어다 놓은 필드 통합 문서의 데이터

바인딩과 같은 요소에 의해 성능이 저하됩니다 Tableau 성능 기록기를 사용하면 서버

관리자를 통해서든 데스크톱 웹 브라우저 또는 휴대기기 사용자를 통해서든 성능

메트릭을 수집하여 통합 문서의 성능을 프로파일링할 수 있습니다

그림 15 Tableau 성능 기록기 요약

성능 기록기는 통합 문서 데이터 연결 및 쿼리의 성능 문제를 신속하게 파악하는 데

도움이 됩니다 예를 들어 기록기는 데이터 원본에 연결하거나 쿼리를 실행하거나

비주얼리제이션을 만드는 데 걸린 시간을 기록합니다 이렇게 하면 시스템에 내장된

관리자 및 최종 사용자 도구를 통해 통합 문서 설계의 문제를 파악할 수 있습니다

사용자 대응 속도를 높여주는 최적화된 데이터 추출 기능

Tableau의 데이터 추출 기능은 원래 데이터 파일의 크기와 비교하여 차지하는 공간이

상대적으로 적은 데이터 파일을 생성합니다 Tableau는 특히 텍스트 값이 포함된 데이터의

파일 크기를 줄이는 데 최적화된 압축 기술을 활용합니다 이 기술은 쿼리 계산 필터링뿐만

아니라 궁극적으로는 렌더링을 수행할 때 높은 성능을 발휘할 수 있도록 해줍니다

또한 보고서에서 사용하지 않는 필드를 숨겨 데이터 추출을 최적화하면 데이터 추출이

최적화됨에 따라 성능도 향상됩니다

29

안전한 공유 세션을 통해 워크로드 절감

보고서를 읽는 사람이 주로 사용자뿐인 경우 Tableau는 적절한 사용 권한을 충족하는지

여부를 확인한 후 이 데이터를 모든 사용자와 안전하게 공유합니다 이렇게 하면 읽기 전용

데이터에 대한 응답 시간을 개선하고 서버의 워크로드를 최소화하고 사용자의 확장성을

제고할 수 있습니다 이와 같은 동적 프로세스를 활용하면 환경을 안전하게 유지하는 것과

동시에 요청에 따른 세션 확장을 한층 더 개선할 수 있습니다

실시간 데이터 상호작용을 가능하게 하는 로컬 렌더링

웹 및 모바일 작성 기능은 사용자의 컴퓨터 또는 기기에서 데이터를 렌더링하는 HTML5

기능을 활용합니다 이때 보고서나 Viz를 실행하기 위해 ActiveX Java 또는 Flash를

설치할 필요는 없으며 브라우저가 뷰를 렌더링하므로 서버와 데이터를 주고받는 횟수도

줄어듭니다 또 서버의 부하가 감소함에 따라 서버의 확장성이 개선되며 궁극적으로는

렌더링을 1초 미만 내로 제공할 수 있어 사용자가 자료를 더 쉽게 통찰할 수 있습니다

최적화된 뷰를 지원하는 대시보드 렌더링

대시보드의 뷰가 독립된 데이터 원본을 사용하는 경우 Tableau는 쿼리가 완료될 때마다

뷰를 로드하여 대시보드의 로드 시간을 최소화합니다 또 쿼리가 반환되면 Tableau

는 비주얼리제이션이 즉각적으로 렌더링될 수 있도록 데이터 레이아웃 및 기타 계산을

최적화합니다 물론 쿼리의 복잡도나 컴퓨터의 리소스가 원활하게 활용되지 못하는

경우와 같이 그 외에도 다양한 요소가 성능에 영향을 미칠 수 있습니다

시스템 관리

시스템 거버넌스 프로세스 및 Tableau Server 관리자의 역할은 대부분 다른 응용

프로그램과 유사합니다 단 Tableau Server의 경우 관리자에게 시스템 또는 콘텐츠

관리자 역할을 부여할 수 있습니다 시스템 관리자는 Tableau Server 내 모든

소프트웨어 및 기능에 액세스할 수 있는 권한을 보유합니다 시스템 관리자는 선택한

사용자에게 지정된 그룹의 사용자 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결을 관리하는

콘텐츠 관리자의 역할을 부여할 수 있습니다 이렇게 하면 각 그룹은 각자의 요구 사항에

따라 그룹을 더 효율적으로 관리할 수 있습니다

관리자가 담당해야 하는 핵심 영역은 다음과 같습니다

bull 소프트웨어 설치

bull 소프트웨어 업그레이드

bull 성능 서버 활용도 시스템 튜닝 모니터링

bull 보안 백업 복원 및 변경사항 관리를 지원하는 프로세스

bull 사용자 그룹 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결 관리

30

Tableau는 매우 뛰어난 유연성을 자랑하고 수만명에 달하는 사용자를 지원할 수 있지만

서버 관리자의 작업을 처리하는 데에는 많은 시간이 걸리지 않습니다 실제로 초기

설정 후 대부분의 조직은 Tableau Server 관리에 시간을 거의 할애하지 않습니다

서버 관리에 소요되는 시간은 사용자 수 사용자 변경 빈도 및 관리자가 사용자 지원을

제공하는지 여부에 따라 달라집니다

결론

Tableau Server는 IT 담당자 및 관리자의 보안 확장성 및 아키텍처 요구 사항을

충족하는 강력한 인프라를 제공하며 비즈니스 규모에 맞춰 확장할 수 있는 유연한 배포

옵션 또한 제공합니다 Tableau Server를 사용하면 다양한 데이터베이스 및 인메모리

분석에 라이브 연결하여 데이터 아키텍처를 더 쉽게 결정할 수 있습니다 무엇보다

Tableau Server를 사용하면 IT 관리자가 대시보드를 만들거나 업데이트 주기를 관리할

필요가 없어 전략적인 IT 작업에만 집중할 수 있도록 해줍니다

Tableau는 오늘날의 비즈니스가 요구하는 셀프 서비스가 가능하고 신속하고 빠르며

실제로 기업에서 바로 사용할 수 있는 비즈니스 분석 솔루션을 제공합니다

참고자료

이 백서의 주제와 관련된 더욱 자세한 내용은 다음을 참조하세요

온라인 도움말 Tableau Server 관리자 가이드

온라인 도움말 Tableau Server 컴퓨터 및 프로세스 구성 가이드

기술 자료 Tableau Server 성능 모니터링

기술 자료 Tableau Server 성능 최적화

백서 Rapid-Fire 비즈니스 인텔리전스

백서 Tableau Server 보안 버전 8

백서 인메모리 또는 실제 데이터 중 무엇을 선택해야 하나요

백서 Tableau 메타데이터 모델

백서 Tableau Server의 확장성 설명

백서 클라우드에서의 Tableau Online 보안

Tableau Drive ndash 분석 문화를 확장하는 방법

Gartner Tableau를 2014 Magic Quadrant의 리더로 선정

27

성능

특정 보고서의 성능은 다양한 요소에 따라 좌우됩니다 기존 비즈니스 인텔리전스 보고서

개발 프로세스의 경우 일반적으로 개발팀에서 보고서의 구조를 구축하고 레이아웃 쿼리

및 뷰를 최적화하여 특정 성능 임계값을 산출하는 데 몇 주가 걸리곤 했습니다

쿼리를 사전 정의하고 최적화하는 기존 접근 방식과 달리 Tableau는 고유의 VizQL 기술을

통해 보고서 생성에 설명이 가능하고 신속하며 반복적인 접근 방식을 적용합니다 Tableau

는 사용자가 답을 얻으려는 질문을 바탕으로 사용자를 대신하여 최적화된 쿼리를 필요한

만큼 다시 생성하거나 쿼리를 다시 실행합니다

모든 서버 환경은 고유하며 성능에 영향을 미치는 다양한 변수가 있습니다 이러한

변수로는 다음을 들 수 있습니다

bull 디스크 속도 메모리 코어와 같은 하드웨어 세부정보 및 배포에 사용하는 서버의 개수

bull 네트워크 트래픽

bull 통합 문서의 복잡도 동시 접속 사용자의 활동 및 데이터 캐싱과 같은 사용 요소

bull 각 서버 프로세스에서 구동 중인 프로세스의 수와 같은 Tableau Server 구성 설정

데이터 볼륨 데이터베이스 유형 및 데이터베이스 구성과 같은 데이터 고려사항

64-비트 Tableau Server

규모가 큰 생산 배포에서 최상의 성능을 발휘하려면 64-비트 운영체제를 배포하고

Tableau Server 64-비트 버전을 설치하는 것이 좋습니다 64비트 환경에서 Tableau는

32비트 아키텍처에서 허용하는 것보다 훨씬 많은 메모리를 사용할 수 있습니다 8코어

컴퓨터의 경우 32GB 또는 RAM을 사용하는 것이 최소 권장 하드웨어 사양이지만 RAM

을 추가로 구입할 수 있는 경우 실제로는 경험 법칙에 따라 뛰어난 성능을 발휘할 수

있도록 컴퓨터에 코어 당 8GB를 설치하는 것이 좋습니다

28

성능 기록기로 셀프 서비스 성능 심사

성능에 영향을 미치는 다양한 변수를 감안하면 관리자 및 사용자를 지원하는 Tableau

Server 관리 도구 중 하나인 Tableau 성능 기록기를 사용하는 것이 좋습니다 서버

또는 통합 문서의 성능 문제를 진단하는 것은 어려운 일입니다 대부분의 경우 통합

문서는 대부분 사용자의 조인 방식 통합 문서에 끌어다 놓은 필드 통합 문서의 데이터

바인딩과 같은 요소에 의해 성능이 저하됩니다 Tableau 성능 기록기를 사용하면 서버

관리자를 통해서든 데스크톱 웹 브라우저 또는 휴대기기 사용자를 통해서든 성능

메트릭을 수집하여 통합 문서의 성능을 프로파일링할 수 있습니다

그림 15 Tableau 성능 기록기 요약

성능 기록기는 통합 문서 데이터 연결 및 쿼리의 성능 문제를 신속하게 파악하는 데

도움이 됩니다 예를 들어 기록기는 데이터 원본에 연결하거나 쿼리를 실행하거나

비주얼리제이션을 만드는 데 걸린 시간을 기록합니다 이렇게 하면 시스템에 내장된

관리자 및 최종 사용자 도구를 통해 통합 문서 설계의 문제를 파악할 수 있습니다

사용자 대응 속도를 높여주는 최적화된 데이터 추출 기능

Tableau의 데이터 추출 기능은 원래 데이터 파일의 크기와 비교하여 차지하는 공간이

상대적으로 적은 데이터 파일을 생성합니다 Tableau는 특히 텍스트 값이 포함된 데이터의

파일 크기를 줄이는 데 최적화된 압축 기술을 활용합니다 이 기술은 쿼리 계산 필터링뿐만

아니라 궁극적으로는 렌더링을 수행할 때 높은 성능을 발휘할 수 있도록 해줍니다

또한 보고서에서 사용하지 않는 필드를 숨겨 데이터 추출을 최적화하면 데이터 추출이

최적화됨에 따라 성능도 향상됩니다

29

안전한 공유 세션을 통해 워크로드 절감

보고서를 읽는 사람이 주로 사용자뿐인 경우 Tableau는 적절한 사용 권한을 충족하는지

여부를 확인한 후 이 데이터를 모든 사용자와 안전하게 공유합니다 이렇게 하면 읽기 전용

데이터에 대한 응답 시간을 개선하고 서버의 워크로드를 최소화하고 사용자의 확장성을

제고할 수 있습니다 이와 같은 동적 프로세스를 활용하면 환경을 안전하게 유지하는 것과

동시에 요청에 따른 세션 확장을 한층 더 개선할 수 있습니다

실시간 데이터 상호작용을 가능하게 하는 로컬 렌더링

웹 및 모바일 작성 기능은 사용자의 컴퓨터 또는 기기에서 데이터를 렌더링하는 HTML5

기능을 활용합니다 이때 보고서나 Viz를 실행하기 위해 ActiveX Java 또는 Flash를

설치할 필요는 없으며 브라우저가 뷰를 렌더링하므로 서버와 데이터를 주고받는 횟수도

줄어듭니다 또 서버의 부하가 감소함에 따라 서버의 확장성이 개선되며 궁극적으로는

렌더링을 1초 미만 내로 제공할 수 있어 사용자가 자료를 더 쉽게 통찰할 수 있습니다

최적화된 뷰를 지원하는 대시보드 렌더링

대시보드의 뷰가 독립된 데이터 원본을 사용하는 경우 Tableau는 쿼리가 완료될 때마다

뷰를 로드하여 대시보드의 로드 시간을 최소화합니다 또 쿼리가 반환되면 Tableau

는 비주얼리제이션이 즉각적으로 렌더링될 수 있도록 데이터 레이아웃 및 기타 계산을

최적화합니다 물론 쿼리의 복잡도나 컴퓨터의 리소스가 원활하게 활용되지 못하는

경우와 같이 그 외에도 다양한 요소가 성능에 영향을 미칠 수 있습니다

시스템 관리

시스템 거버넌스 프로세스 및 Tableau Server 관리자의 역할은 대부분 다른 응용

프로그램과 유사합니다 단 Tableau Server의 경우 관리자에게 시스템 또는 콘텐츠

관리자 역할을 부여할 수 있습니다 시스템 관리자는 Tableau Server 내 모든

소프트웨어 및 기능에 액세스할 수 있는 권한을 보유합니다 시스템 관리자는 선택한

사용자에게 지정된 그룹의 사용자 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결을 관리하는

콘텐츠 관리자의 역할을 부여할 수 있습니다 이렇게 하면 각 그룹은 각자의 요구 사항에

따라 그룹을 더 효율적으로 관리할 수 있습니다

관리자가 담당해야 하는 핵심 영역은 다음과 같습니다

bull 소프트웨어 설치

bull 소프트웨어 업그레이드

bull 성능 서버 활용도 시스템 튜닝 모니터링

bull 보안 백업 복원 및 변경사항 관리를 지원하는 프로세스

bull 사용자 그룹 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결 관리

30

Tableau는 매우 뛰어난 유연성을 자랑하고 수만명에 달하는 사용자를 지원할 수 있지만

서버 관리자의 작업을 처리하는 데에는 많은 시간이 걸리지 않습니다 실제로 초기

설정 후 대부분의 조직은 Tableau Server 관리에 시간을 거의 할애하지 않습니다

서버 관리에 소요되는 시간은 사용자 수 사용자 변경 빈도 및 관리자가 사용자 지원을

제공하는지 여부에 따라 달라집니다

결론

Tableau Server는 IT 담당자 및 관리자의 보안 확장성 및 아키텍처 요구 사항을

충족하는 강력한 인프라를 제공하며 비즈니스 규모에 맞춰 확장할 수 있는 유연한 배포

옵션 또한 제공합니다 Tableau Server를 사용하면 다양한 데이터베이스 및 인메모리

분석에 라이브 연결하여 데이터 아키텍처를 더 쉽게 결정할 수 있습니다 무엇보다

Tableau Server를 사용하면 IT 관리자가 대시보드를 만들거나 업데이트 주기를 관리할

필요가 없어 전략적인 IT 작업에만 집중할 수 있도록 해줍니다

Tableau는 오늘날의 비즈니스가 요구하는 셀프 서비스가 가능하고 신속하고 빠르며

실제로 기업에서 바로 사용할 수 있는 비즈니스 분석 솔루션을 제공합니다

참고자료

이 백서의 주제와 관련된 더욱 자세한 내용은 다음을 참조하세요

온라인 도움말 Tableau Server 관리자 가이드

온라인 도움말 Tableau Server 컴퓨터 및 프로세스 구성 가이드

기술 자료 Tableau Server 성능 모니터링

기술 자료 Tableau Server 성능 최적화

백서 Rapid-Fire 비즈니스 인텔리전스

백서 Tableau Server 보안 버전 8

백서 인메모리 또는 실제 데이터 중 무엇을 선택해야 하나요

백서 Tableau 메타데이터 모델

백서 Tableau Server의 확장성 설명

백서 클라우드에서의 Tableau Online 보안

Tableau Drive ndash 분석 문화를 확장하는 방법

Gartner Tableau를 2014 Magic Quadrant의 리더로 선정

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성능 기록기로 셀프 서비스 성능 심사

성능에 영향을 미치는 다양한 변수를 감안하면 관리자 및 사용자를 지원하는 Tableau

Server 관리 도구 중 하나인 Tableau 성능 기록기를 사용하는 것이 좋습니다 서버

또는 통합 문서의 성능 문제를 진단하는 것은 어려운 일입니다 대부분의 경우 통합

문서는 대부분 사용자의 조인 방식 통합 문서에 끌어다 놓은 필드 통합 문서의 데이터

바인딩과 같은 요소에 의해 성능이 저하됩니다 Tableau 성능 기록기를 사용하면 서버

관리자를 통해서든 데스크톱 웹 브라우저 또는 휴대기기 사용자를 통해서든 성능

메트릭을 수집하여 통합 문서의 성능을 프로파일링할 수 있습니다

그림 15 Tableau 성능 기록기 요약

성능 기록기는 통합 문서 데이터 연결 및 쿼리의 성능 문제를 신속하게 파악하는 데

도움이 됩니다 예를 들어 기록기는 데이터 원본에 연결하거나 쿼리를 실행하거나

비주얼리제이션을 만드는 데 걸린 시간을 기록합니다 이렇게 하면 시스템에 내장된

관리자 및 최종 사용자 도구를 통해 통합 문서 설계의 문제를 파악할 수 있습니다

사용자 대응 속도를 높여주는 최적화된 데이터 추출 기능

Tableau의 데이터 추출 기능은 원래 데이터 파일의 크기와 비교하여 차지하는 공간이

상대적으로 적은 데이터 파일을 생성합니다 Tableau는 특히 텍스트 값이 포함된 데이터의

파일 크기를 줄이는 데 최적화된 압축 기술을 활용합니다 이 기술은 쿼리 계산 필터링뿐만

아니라 궁극적으로는 렌더링을 수행할 때 높은 성능을 발휘할 수 있도록 해줍니다

또한 보고서에서 사용하지 않는 필드를 숨겨 데이터 추출을 최적화하면 데이터 추출이

최적화됨에 따라 성능도 향상됩니다

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안전한 공유 세션을 통해 워크로드 절감

보고서를 읽는 사람이 주로 사용자뿐인 경우 Tableau는 적절한 사용 권한을 충족하는지

여부를 확인한 후 이 데이터를 모든 사용자와 안전하게 공유합니다 이렇게 하면 읽기 전용

데이터에 대한 응답 시간을 개선하고 서버의 워크로드를 최소화하고 사용자의 확장성을

제고할 수 있습니다 이와 같은 동적 프로세스를 활용하면 환경을 안전하게 유지하는 것과

동시에 요청에 따른 세션 확장을 한층 더 개선할 수 있습니다

실시간 데이터 상호작용을 가능하게 하는 로컬 렌더링

웹 및 모바일 작성 기능은 사용자의 컴퓨터 또는 기기에서 데이터를 렌더링하는 HTML5

기능을 활용합니다 이때 보고서나 Viz를 실행하기 위해 ActiveX Java 또는 Flash를

설치할 필요는 없으며 브라우저가 뷰를 렌더링하므로 서버와 데이터를 주고받는 횟수도

줄어듭니다 또 서버의 부하가 감소함에 따라 서버의 확장성이 개선되며 궁극적으로는

렌더링을 1초 미만 내로 제공할 수 있어 사용자가 자료를 더 쉽게 통찰할 수 있습니다

최적화된 뷰를 지원하는 대시보드 렌더링

대시보드의 뷰가 독립된 데이터 원본을 사용하는 경우 Tableau는 쿼리가 완료될 때마다

뷰를 로드하여 대시보드의 로드 시간을 최소화합니다 또 쿼리가 반환되면 Tableau

는 비주얼리제이션이 즉각적으로 렌더링될 수 있도록 데이터 레이아웃 및 기타 계산을

최적화합니다 물론 쿼리의 복잡도나 컴퓨터의 리소스가 원활하게 활용되지 못하는

경우와 같이 그 외에도 다양한 요소가 성능에 영향을 미칠 수 있습니다

시스템 관리

시스템 거버넌스 프로세스 및 Tableau Server 관리자의 역할은 대부분 다른 응용

프로그램과 유사합니다 단 Tableau Server의 경우 관리자에게 시스템 또는 콘텐츠

관리자 역할을 부여할 수 있습니다 시스템 관리자는 Tableau Server 내 모든

소프트웨어 및 기능에 액세스할 수 있는 권한을 보유합니다 시스템 관리자는 선택한

사용자에게 지정된 그룹의 사용자 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결을 관리하는

콘텐츠 관리자의 역할을 부여할 수 있습니다 이렇게 하면 각 그룹은 각자의 요구 사항에

따라 그룹을 더 효율적으로 관리할 수 있습니다

관리자가 담당해야 하는 핵심 영역은 다음과 같습니다

bull 소프트웨어 설치

bull 소프트웨어 업그레이드

bull 성능 서버 활용도 시스템 튜닝 모니터링

bull 보안 백업 복원 및 변경사항 관리를 지원하는 프로세스

bull 사용자 그룹 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결 관리

30

Tableau는 매우 뛰어난 유연성을 자랑하고 수만명에 달하는 사용자를 지원할 수 있지만

서버 관리자의 작업을 처리하는 데에는 많은 시간이 걸리지 않습니다 실제로 초기

설정 후 대부분의 조직은 Tableau Server 관리에 시간을 거의 할애하지 않습니다

서버 관리에 소요되는 시간은 사용자 수 사용자 변경 빈도 및 관리자가 사용자 지원을

제공하는지 여부에 따라 달라집니다

결론

Tableau Server는 IT 담당자 및 관리자의 보안 확장성 및 아키텍처 요구 사항을

충족하는 강력한 인프라를 제공하며 비즈니스 규모에 맞춰 확장할 수 있는 유연한 배포

옵션 또한 제공합니다 Tableau Server를 사용하면 다양한 데이터베이스 및 인메모리

분석에 라이브 연결하여 데이터 아키텍처를 더 쉽게 결정할 수 있습니다 무엇보다

Tableau Server를 사용하면 IT 관리자가 대시보드를 만들거나 업데이트 주기를 관리할

필요가 없어 전략적인 IT 작업에만 집중할 수 있도록 해줍니다

Tableau는 오늘날의 비즈니스가 요구하는 셀프 서비스가 가능하고 신속하고 빠르며

실제로 기업에서 바로 사용할 수 있는 비즈니스 분석 솔루션을 제공합니다

참고자료

이 백서의 주제와 관련된 더욱 자세한 내용은 다음을 참조하세요

온라인 도움말 Tableau Server 관리자 가이드

온라인 도움말 Tableau Server 컴퓨터 및 프로세스 구성 가이드

기술 자료 Tableau Server 성능 모니터링

기술 자료 Tableau Server 성능 최적화

백서 Rapid-Fire 비즈니스 인텔리전스

백서 Tableau Server 보안 버전 8

백서 인메모리 또는 실제 데이터 중 무엇을 선택해야 하나요

백서 Tableau 메타데이터 모델

백서 Tableau Server의 확장성 설명

백서 클라우드에서의 Tableau Online 보안

Tableau Drive ndash 분석 문화를 확장하는 방법

Gartner Tableau를 2014 Magic Quadrant의 리더로 선정

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안전한 공유 세션을 통해 워크로드 절감

보고서를 읽는 사람이 주로 사용자뿐인 경우 Tableau는 적절한 사용 권한을 충족하는지

여부를 확인한 후 이 데이터를 모든 사용자와 안전하게 공유합니다 이렇게 하면 읽기 전용

데이터에 대한 응답 시간을 개선하고 서버의 워크로드를 최소화하고 사용자의 확장성을

제고할 수 있습니다 이와 같은 동적 프로세스를 활용하면 환경을 안전하게 유지하는 것과

동시에 요청에 따른 세션 확장을 한층 더 개선할 수 있습니다

실시간 데이터 상호작용을 가능하게 하는 로컬 렌더링

웹 및 모바일 작성 기능은 사용자의 컴퓨터 또는 기기에서 데이터를 렌더링하는 HTML5

기능을 활용합니다 이때 보고서나 Viz를 실행하기 위해 ActiveX Java 또는 Flash를

설치할 필요는 없으며 브라우저가 뷰를 렌더링하므로 서버와 데이터를 주고받는 횟수도

줄어듭니다 또 서버의 부하가 감소함에 따라 서버의 확장성이 개선되며 궁극적으로는

렌더링을 1초 미만 내로 제공할 수 있어 사용자가 자료를 더 쉽게 통찰할 수 있습니다

최적화된 뷰를 지원하는 대시보드 렌더링

대시보드의 뷰가 독립된 데이터 원본을 사용하는 경우 Tableau는 쿼리가 완료될 때마다

뷰를 로드하여 대시보드의 로드 시간을 최소화합니다 또 쿼리가 반환되면 Tableau

는 비주얼리제이션이 즉각적으로 렌더링될 수 있도록 데이터 레이아웃 및 기타 계산을

최적화합니다 물론 쿼리의 복잡도나 컴퓨터의 리소스가 원활하게 활용되지 못하는

경우와 같이 그 외에도 다양한 요소가 성능에 영향을 미칠 수 있습니다

시스템 관리

시스템 거버넌스 프로세스 및 Tableau Server 관리자의 역할은 대부분 다른 응용

프로그램과 유사합니다 단 Tableau Server의 경우 관리자에게 시스템 또는 콘텐츠

관리자 역할을 부여할 수 있습니다 시스템 관리자는 Tableau Server 내 모든

소프트웨어 및 기능에 액세스할 수 있는 권한을 보유합니다 시스템 관리자는 선택한

사용자에게 지정된 그룹의 사용자 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결을 관리하는

콘텐츠 관리자의 역할을 부여할 수 있습니다 이렇게 하면 각 그룹은 각자의 요구 사항에

따라 그룹을 더 효율적으로 관리할 수 있습니다

관리자가 담당해야 하는 핵심 영역은 다음과 같습니다

bull 소프트웨어 설치

bull 소프트웨어 업그레이드

bull 성능 서버 활용도 시스템 튜닝 모니터링

bull 보안 백업 복원 및 변경사항 관리를 지원하는 프로세스

bull 사용자 그룹 프로젝트 통합 문서 및 데이터 연결 관리

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Tableau는 매우 뛰어난 유연성을 자랑하고 수만명에 달하는 사용자를 지원할 수 있지만

서버 관리자의 작업을 처리하는 데에는 많은 시간이 걸리지 않습니다 실제로 초기

설정 후 대부분의 조직은 Tableau Server 관리에 시간을 거의 할애하지 않습니다

서버 관리에 소요되는 시간은 사용자 수 사용자 변경 빈도 및 관리자가 사용자 지원을

제공하는지 여부에 따라 달라집니다

결론

Tableau Server는 IT 담당자 및 관리자의 보안 확장성 및 아키텍처 요구 사항을

충족하는 강력한 인프라를 제공하며 비즈니스 규모에 맞춰 확장할 수 있는 유연한 배포

옵션 또한 제공합니다 Tableau Server를 사용하면 다양한 데이터베이스 및 인메모리

분석에 라이브 연결하여 데이터 아키텍처를 더 쉽게 결정할 수 있습니다 무엇보다

Tableau Server를 사용하면 IT 관리자가 대시보드를 만들거나 업데이트 주기를 관리할

필요가 없어 전략적인 IT 작업에만 집중할 수 있도록 해줍니다

Tableau는 오늘날의 비즈니스가 요구하는 셀프 서비스가 가능하고 신속하고 빠르며

실제로 기업에서 바로 사용할 수 있는 비즈니스 분석 솔루션을 제공합니다

참고자료

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온라인 도움말 Tableau Server 관리자 가이드

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Tableau는 매우 뛰어난 유연성을 자랑하고 수만명에 달하는 사용자를 지원할 수 있지만

서버 관리자의 작업을 처리하는 데에는 많은 시간이 걸리지 않습니다 실제로 초기

설정 후 대부분의 조직은 Tableau Server 관리에 시간을 거의 할애하지 않습니다

서버 관리에 소요되는 시간은 사용자 수 사용자 변경 빈도 및 관리자가 사용자 지원을

제공하는지 여부에 따라 달라집니다

결론

Tableau Server는 IT 담당자 및 관리자의 보안 확장성 및 아키텍처 요구 사항을

충족하는 강력한 인프라를 제공하며 비즈니스 규모에 맞춰 확장할 수 있는 유연한 배포

옵션 또한 제공합니다 Tableau Server를 사용하면 다양한 데이터베이스 및 인메모리

분석에 라이브 연결하여 데이터 아키텍처를 더 쉽게 결정할 수 있습니다 무엇보다

Tableau Server를 사용하면 IT 관리자가 대시보드를 만들거나 업데이트 주기를 관리할

필요가 없어 전략적인 IT 작업에만 집중할 수 있도록 해줍니다

Tableau는 오늘날의 비즈니스가 요구하는 셀프 서비스가 가능하고 신속하고 빠르며

실제로 기업에서 바로 사용할 수 있는 비즈니스 분석 솔루션을 제공합니다

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Tableau 정보

Tableau Software(NYSE DATA)는 사람들이 데이터를 보고 이해할 수 있도록 돕고 있습니다 Tableau는 사용자가 정보를 신속하게 분석하고 시각화하고 공유할 수 있도록 도와드립니다 2만1천 개 이상의 고객 계정에서 사무실 및 이동 중에 Tableau를 통해 빠른 결과를 받아보고 있습니다 또한 수만 명의 사람들이 Tableau Public을 이용해 블로그와 웹 사이트에 데이터를 공유하고 있습니다 wwwtableausoftwarecomtrial에서 무료 평가판을 다운로드하여 Tableau가 어떠한 방식으로 도움이 될 수 있는지 확인해 보십시오

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