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2015.05.14

"실시간 빅데이터를 위해 태어났다", 스톰의 현장 평가와 경쟁 솔루션 비교 - IDG Tech Review

스톰(Storm)은 실시간 데이터 처리 하둡(Hadoop)으로 지칭할만큼 실시간 분산형 데이터 처리에 있어 대표적인 오픈소스 플랫폼으로 자리잡고 있다. 2014년 9월, 아파치 재단의 최상위 프로젝트로 자리잡은 스톰은 이미 트위터 등에서 그 안정성을 검증받았다. 특히 사물인터넷 관련 기술이 발전함에 따라 다양한 센서 데이터나 모바일 기기에서 지속적으로 발생하는 스트림 데이터를 처리하기 위한 솔루션으로 각광받고 있다. 그러나 스톰을 사용해 본 전문가들은 스톰의 장점과 함께 부족한 점, 한계를 거론하면서 아직 갈 길이 먼 솔루션이라고 설명한다. 그리고 스톰에게는 너무나 많은 경쟁 솔루션이 포진해있다. 스톰이 실시간 하둡으로 자리잡을 수 있을지 다같이 판단하는 시간을 가져보자.

주요 내용
실시간 분산형 데이터 처리 플랫폼, 스톰 설명과 스파크와의 비교
리뷰 | 스톰의 실시간 처리에는 대가가 따른다
스톰과 스트리밍 데이터 애플리케이션과의 비교
스톰이 해결해주는 것과 그렇지 못한 것

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2015.05.14

"실시간 빅데이터를 위해 태어났다", 스톰의 현장 평가와 경쟁 솔루션 비교 - IDG Tech Review

스톰(Storm)은 실시간 데이터 처리 하둡(Hadoop)으로 지칭할만큼 실시간 분산형 데이터 처리에 있어 대표적인 오픈소스 플랫폼으로 자리잡고 있다. 2014년 9월, 아파치 재단의 최상위 프로젝트로 자리잡은 스톰은 이미 트위터 등에서 그 안정성을 검증받았다. 특히 사물인터넷 관련 기술이 발전함에 따라 다양한 센서 데이터나 모바일 기기에서 지속적으로 발생하는 스트림 데이터를 처리하기 위한 솔루션으로 각광받고 있다. 그러나 스톰을 사용해 본 전문가들은 스톰의 장점과 함께 부족한 점, 한계를 거론하면서 아직 갈 길이 먼 솔루션이라고 설명한다. 그리고 스톰에게는 너무나 많은 경쟁 솔루션이 포진해있다. 스톰이 실시간 하둡으로 자리잡을 수 있을지 다같이 판단하는 시간을 가져보자.

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실시간 분산형 데이터 처리 플랫폼, 스톰 설명과 스파크와의 비교
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스톰과 스트리밍 데이터 애플리케이션과의 비교
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