온프레미스 데이터를 클라우드로 이전하는 것이 대유행이다. 그런데 클라우드 네이티브 데이터베이스와 클라우드와 온프레미스를 모두 지원하는 데이터베이스 중 어느 것을 사용해야 할지 고민이다. 클라우드 네이티브, 즉 클라우즈 전용 데이터베이스와 ...
2018.04.23
아마존 웹 서비스(Amazon Web Services)가 그다지 유명하지 않은 데이터베이스 마이그레이션 업체인 오픈SCG(OpenSCG)를 인수했다. 오픈SCG는 포스트그레SQL(PostgreSQL) 베테랑인 데니스 루시어가 만든 업체로, 포스트그레S ...
키 값, 문서 지향, 컬럼 패밀리, 그래프, 관계형… 오늘날 데이터베이스의 종류는 데이터의 종류만큼 다양한 듯하다. 덕분에 데이터베이스를 선택하기는 더 어려울지 몰라도 적절한 데이터베이스를 선택하기는 더 쉽다. 물론 숙제가 필요하다. 데이 ...
2018.03.23
이 3가지 클라우드 영역을 놓치지 않는다면, 클라우드의 성과를 높일 수 있을 것이다. 필자 역시 새해의 개인적인 목표를 세우는 데 시간을 들이는 사람 중 하나이고, 지난 해 세운 목표 중 몇몇은 실제로 이루기도 했다. 기업 IT 부서 역시 클라우 ...
2018.01.02
데이터베이스 관리자(DBA)에게 데이터베이스 실행 성능을 최상으로 유지하는 일은 접시 돌리기와 비슷하다. 민첩성, 집중력, 빠른 대응, 냉철한 두뇌가 필요하고 가끔은 위기 상황을 알리는 구경꾼의 외침도 필요하다. 데이터베이스는 거의 모든 애플리케이션의 ...
포스트그레SQL(PostgreSQL)은 백골이 진토될 만큼 오래됐지만, 지난 5년 동안 순금으로 재탄생했다. 몽고DB가 10억 달러 규모의 IPO를 하고 AWS가 굴복하고 싶을 만큼 멋진 오로라 서버리스(Aurora Serverless)를 출시했지만, ...
지난 10년 동안 대규모 분산 시스템이 폭발적으로 증가했다. 이 추세에 따라 데이터베이스 분야에서는 소프트웨어 산업 역사상 전례 없을 만큼의 창의적 기술이 쏟아져 나왔다. 그 결과는 소비자의 선택을 기다리는 방대한 플랫폼이 존재하는 건강하고 경쟁적인 ...
하나의 데이터만으로 모든 질문에 답을 얻기 어려울 때가 있습니다. 새로운 인사이트를 얻기 위해서는 교차 데이터베이스 조인이나 데이터 블랜딩을 통해 여러 데이터 셋을 혼합할 필요가 있습니다. 본 웨비나에서는 드레그 앤 드랍만으로 필요한 모든 데이터를 ...
2017.10.27
지난 몇 년 간 수많은 NoSQL 데이터베이스가 최고의 오픈소스 목록을 지나갔다. 이제 SQL은 충분하다. 2017년도에는 스케일아웃 SQL 데이터베이스가 두 가지 포함되어 있지만, 아파치 소프트웨어 재단에서 흔히 볼 수 있는 일군의 분석 지향 프로젝 ...
데이터베이스란 무엇인가? 옛날 옛적에는 아주 간단한 것이었다. 데이터베이스는 항목당 한 개의 행으로 채워진 여러 개의 아주 깔끔한 열로 구성된 테이블에 데이터를 넣고 있는 현대판 밥 그래칫(스쿠루지에 나오는 박봉의 직원)이었다. 길고, 끝이 없는 정보 ...
오늘날 구조화 쿼리 언어(Structured Query Language)는 비록 제품들 간에 자사 고유의 확장 기능을 가지고 있기는 하지만, 관계형 데이터베이스에서 데이터를 조작하고 쿼리하는 표준 수단이다. SQL의 편의성과 보편성은 하둡(Hadoop ...
아주 오래 전에 개발자들은 빠르고 가벼운 어셈블리 언어로 개발했다. 코드를 입력하기 위해 기계 전면의 스위치를 조작해 줄 사람을 고용할 수 있을 정도로 예산이 많은 적도 있었고, 상황이 좋지 않을 때는 개발자가 직접 그 일을 했다. 복잡할 것이 전혀 ...
온프레미스 환경에서 절름발이 데이터베이스가 있다면, 클라우드로 이전하면 안된다. 클라우드에서도 절름발이 데이터베이스가 될 것이기 때문이다. 수많은 기업이 자사 애플리케이션 워크로드와 데이터를 클라우드로 이전하는데, 너무나 많은 기업이 어떤 상태인 ...
2017.08.07
누구나 더 빠른 데이터베이스 쿼리를 원하며, SQL 개발자와 DBA 모두 이런 목표를 달성하기 위해 오랜 사용으로 효과가 입증된 여러 가지 방법에 의지한다. 하지만 안타깝게도 그 어떤 방법이라도 하나만으로는 완벽하거나 확실하지 않다. 이처럼 모든 쿼리 ...
데이터의 양과 속도, 다양성이 계속 증가하면서 기업으로서는 빅 데이터에 숨겨진 통찰력을 발견하여 경쟁업체와 차별화하고 수익을 증대하는 것이 더욱 중요해졌습니다. 본 백서는 데이터베이스 내 머신 러닝이 어떻게 소규모 분석의 한계를 뛰어넘어 극단적으로 큰 ...
  1. IDG 블로그 | 클라우드 데이터베이스를 고르는 옳은 방법

  2. 2018.04.23
  3. 온프레미스 데이터를 클라우드로 이전하는 것이 대유행이다. 그런데 클라우드 네이티브 데이터베이스와 클라우드와 온프레미스를 모두 지원하는 데이터베이스 중 어느 것을 사용해야 할지 고민이다. 클라우드 네이티브, 즉 클라우즈 전용 데이터베이스와 ...

  4. 데이터베이스 시장 판도를 바꾸는 아마존 웹 서비스

  5. 2018.04.11
  6. 아마존 웹 서비스(Amazon Web Services)가 그다지 유명하지 않은 데이터베이스 마이그레이션 업체인 오픈SCG(OpenSCG)를 인수했다. 오픈SCG는 포스트그레SQL(PostgreSQL) 베테랑인 데니스 루시어가 만든 업체로, 포스트그레S...

  7. 연결된 데이터베이스 저장에 유용한 ‘그래프 데이터베이스’의 이해

  8. 2018.03.23
  9. 키 값, 문서 지향, 컬럼 패밀리, 그래프, 관계형… 오늘날 데이터베이스의 종류는 데이터의 종류만큼 다양한 듯하다. 덕분에 데이터베이스를 선택하기는 더 어려울지 몰라도 적절한 데이터베이스를 선택하기는 더 쉽다. 물론 숙제가 필요하다. 데이...

  10. IDG 블로그 | 2018년 클라우드의 새해 결심 3가지

  11. 2018.01.02
  12. 이 3가지 클라우드 영역을 놓치지 않는다면, 클라우드의 성과를 높일 수 있을 것이다. 필자 역시 새해의 개인적인 목표를 세우는 데 시간을 들이는 사람 중 하나이고, 지난 해 세운 목표 중 몇몇은 실제로 이루기도 했다. 기업 IT 부서 역시 클라우...

  13. MySQL 관리자를 위한 5가지 추천 오픈소스 툴

  14. 2017.12.15
  15. 데이터베이스 관리자(DBA)에게 데이터베이스 실행 성능을 최상으로 유지하는 일은 접시 돌리기와 비슷하다. 민첩성, 집중력, 빠른 대응, 냉철한 두뇌가 필요하고 가끔은 위기 상황을 알리는 구경꾼의 외침도 필요하다. 데이터베이스는 거의 모든 애플리케이션의...

  16. 구식 포스트그레SQL이 다시 유행하는 이유

  17. 2017.12.08
  18. 포스트그레SQL(PostgreSQL)은 백골이 진토될 만큼 오래됐지만, 지난 5년 동안 순금으로 재탄생했다. 몽고DB가 10억 달러 규모의 IPO를 하고 AWS가 굴복하고 싶을 만큼 멋진 오로라 서버리스(Aurora Serverless)를 출시했지만,...

  19. 마이크로서비스를 위한 데이터베이스 선택 방법

  20. 2017.11.13
  21. 지난 10년 동안 대규모 분산 시스템이 폭발적으로 증가했다. 이 추세에 따라 데이터베이스 분야에서는 소프트웨어 산업 역사상 전례 없을 만큼의 창의적 기술이 쏟아져 나왔다. 그 결과는 소비자의 선택을 기다리는 방대한 플랫폼이 존재하는 건강하고 경쟁적인 ...

  22. Talk Data to Me: 데이터 통합의 기술

  23. 2017.10.27
  24. 하나의 데이터만으로 모든 질문에 답을 얻기 어려울 때가 있습니다. 새로운 인사이트를 얻기 위해서는 교차 데이터베이스 조인이나 데이터 블랜딩을 통해 여러 데이터 셋을 혼합할 필요가 있습니다. 본 웨비나에서는 드레그 앤 드랍만으로 필요한 모든 데이터를 ...

  25. 2017년 최고의 오픈소스 소프트웨어 : 데이터베이스와 분석 툴

  26. 2017.10.11
  27. 지난 몇 년 간 수많은 NoSQL 데이터베이스가 최고의 오픈소스 목록을 지나갔다. 이제 SQL은 충분하다. 2017년도에는 스케일아웃 SQL 데이터베이스가 두 가지 포함되어 있지만, 아파치 소프트웨어 재단에서 흔히 볼 수 있는 일군의 분석 지향 프로젝...

  28. “데이터베이스의 재탄생” 데이터를 저장하는 새로운 기술 8가지

  29. 2017.09.21
  30. 데이터베이스란 무엇인가? 옛날 옛적에는 아주 간단한 것이었다. 데이터베이스는 항목당 한 개의 행으로 채워진 여러 개의 아주 깔끔한 열로 구성된 테이블에 데이터를 넣고 있는 현대판 밥 그래칫(스쿠루지에 나오는 박봉의 직원)이었다. 길고, 끝이 없는 정보...

  31. “데이터베이스의 언어” SQL이란 무엇인가

  32. 2017.08.30
  33. 오늘날 구조화 쿼리 언어(Structured Query Language)는 비록 제품들 간에 자사 고유의 확장 기능을 가지고 있기는 하지만, 관계형 데이터베이스에서 데이터를 조작하고 쿼리하는 표준 수단이다. SQL의 편의성과 보편성은 하둡(Hadoop...

  34. “과거는 잊어라” 소프트웨어 개발의 본질을 바꾸는 21가지 기술

  35. 2017.08.07
  36. 아주 오래 전에 개발자들은 빠르고 가벼운 어셈블리 언어로 개발했다. 코드를 입력하기 위해 기계 전면의 스위치를 조작해 줄 사람을 고용할 수 있을 정도로 예산이 많은 적도 있었고, 상황이 좋지 않을 때는 개발자가 직접 그 일을 했다. 복잡할 것이 전혀 ...

  37. IDG 블로그 | 클라우드로 이전하려면 당장 데이터베이스부터 고쳐라

  38. 2017.08.07
  39. 온프레미스 환경에서 절름발이 데이터베이스가 있다면, 클라우드로 이전하면 안된다. 클라우드에서도 절름발이 데이터베이스가 될 것이기 때문이다. 수많은 기업이 자사 애플리케이션 워크로드와 데이터를 클라우드로 이전하는데, 너무나 많은 기업이 어떤 상태인...

  40. 더 빠른 SQL 쿼리를 위한 21가지 데이터베이스 튜닝 규칙

  41. 2017.07.28
  42. 누구나 더 빠른 데이터베이스 쿼리를 원하며, SQL 개발자와 DBA 모두 이런 목표를 달성하기 위해 오랜 사용으로 효과가 입증된 여러 가지 방법에 의지한다. 하지만 안타깝게도 그 어떤 방법이라도 하나만으로는 완벽하거나 확실하지 않다. 이처럼 모든 쿼리...

  43. 비즈니스의 속도와 규모에 맞는 머신 러닝 실현

  44. 2017.07.18
  45. 데이터의 양과 속도, 다양성이 계속 증가하면서 기업으로서는 빅 데이터에 숨겨진 통찰력을 발견하여 경쟁업체와 차별화하고 수익을 증대하는 것이 더욱 중요해졌습니다. 본 백서는 데이터베이스 내 머신 러닝이 어떻게 소규모 분석의 한계를 뛰어넘어 극단적으로 큰...

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