대규모 기업의 데이터 및 AI 팀은 새로운 데이터 분석 도구를 실험하고 데이터 제품을 운영에 배포하기 위해 자체 서비스형 데이터 및 컴퓨팅 인프라를 신속하게 구축 및 해체하는 효율적이고 효과적인 방법이 부족합니다. 본 논문은 중앙 집중식 템플릿, 정책 및 거버넌스를 기반으로 분산된 데이터 팀이 데이터 제품을 구축할 수 있도록 지원하는 주문형 자체 서비스 데이터 플랫폼 인프라라는 형태의 솔루션을 제안합니다. 핵심 혁신은 불변의 컨테이너 운영 체제와 인프라 코드 방식을 활용하여 온프레미스 및 모든 클라우드 환경에서 공급업체에 종속되지 않고 수명이 짧은 Kubernetes 클러스터를 처음부터 효율적으로 생성하는 방법입니다. 제안된 접근 방식은 상용 Platform-as-a-Service(PaaS) 제품에 대한 반복 가능하고, 이식 가능하며, 비용 효율적인 대안 또는 보완책으로 사용될 수 있으며, 특히 최신 및 레거시 컴퓨팅 인프라가 혼합된 복잡한 데이터 메시 환경에서 상호 운용성을 지원하는 데 중요합니다.