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데이터 관리

"3년 간 10만 달러 절감 예상"··· 美 의료기관의 '데이터 관리' 접근법

미 디스트릭트 메디컬 그룹(District Medical Group, DMG)의 CIO 케빈 로드는 데이터 관리 인프라를 현대화하고, 인수합병에 따른 전자의료기록(EMR) 통합을 관리감독하고 있다.  지난 2020년 5월, DMG(District Medical Group)의 CIO로 취임하자마자 로드는 여러 어려움에 직면했다. 코로나19 팬데믹이 시작됐던 데다가 DMG가 기존 조직에 통합해야 하는 1차 클리닉 5곳을 인수했기 때문이다. DMG는 450병상 규모의 급성 환자 전문 병원(Acute care hospital), 3개의 입원 환자 행동 건강 센터, 외래 환자 전문 센터, 11개의 가족 건강 센터, 응급실, 화상 센터로 구성돼 있으며, 모두 연간 45만 명 이상의 환자를 치료하고 있다.   로드의 첫 번째 계획은 재해 복구, 비즈니스 연속성, 백업 및 데이터 관리 기능을 평가하는 것이었다. 아직 인수합병된 클리닉의 데이터를 통합하지도 않았는데 DMG의 데이터 량은 빠르게 쌓였고, 백업은 느리고 비효율적이어서 작업을 완료하는데 평균 36시간이 걸렸다. “전임자는 애플리케이션에 중점을 뒀다. 그 결과, DMG의 애플리케이션 팀은 최고 수준이다. 하지만 인프라 측면은 약한 편이었기 때문에 지난 2년 동안 인프라를 재구축하고, 네트워크를 개편하며, 구성 방식, 네트워크 작동 방식 및 개별 클리닉과 여러 사이트를 연결하는 방법 등을 살펴봤다”라고 로드는 말했다.    ‘콜드 스토리지’ 도입 데이터 관리 및 백업 문제를 해결하기 위해, 자주 액세스하지 않는 ‘콜드 데이터’를 신속하게 식별하고 오프사이트 스토리지에 푸시할 수 있지만 누군가 액세스해야 한다면 IT 환경으로 쉽게 되돌릴 수 있어야 했다고 로드는 언급했다. 로드는 ‘컴프라이즈 지능형 데이터 관리(Komprise Intelligent Data Management)’를 도입해 모든 데이터를 식별하여 계층화했고, 지난 2년 이상 액세스하지 않은 모든 데이터는 와사비...

데이터 관리 데이터 통합 EMR 2022.08.01

"이러려고 데이터 과학자 됐나" 데이터 관리의 11가지 어두운 비밀

누군가는 데이터를 새로운 석유라 부르고, 누군가는 새로운 금이라고도 부른다. 철학자와 경제학자들은 비유의 적절성 대해 논쟁할 수 있겠지만, 데이터 기반 의사 결정을 도모하는 기업에 데이터 구성 및 분석이 필수적이라는 점은 의심의 여지가 없다. 일단은 견고한 데이터 관리 전략이 핵심이다. 데이터 거버넌스, 데이터 운영, 데이터 웨어하우징, 데이터 엔지니어링, 데이터 분석, 데이터 과학 등을 포괄하는 데이터 관리는 올바르게 수행될 경우 각종 비즈니스에서 경쟁 우위를 가져다줄 수 있다. 좋은 소식은 데이터 관리의 많은 측면이 잘 정립돼 있으며, 수십 년 동안 발전해 온 원칙이 존재한다는 점이다. 예를 들어, 적용하기 어렵거나 이해하기에 간단하지 않을 수 있지만, 많은 과학자와 수학자 덕분에 기업은 이제 데이터를 분석하고 결론을 내리기 위한 다양한 프레임워크를 갖게 됐다. 분석 한계를 나타내는 오차 막대를 그리는 통계 모델도 있다. 그러나 데이터 과학과 이를 뒷받침하는 다양한 학문에 대한 연구에서 얻은 모든 장점에도 불구하고 우리는 머리를 긁적거릴 때가 있다. 현장에서 벽에 부딪히는 경우가 많기 때문이다. 때로는 너무 많은 데이터를 수집하고 구성하는 역설적인 문제도 있다. 일부는 철학적이며 우리의 추상적 역량을 시험한다. 그리고 처음 데이터를 수집하는 데서는 개인 정보 보호 문제가 대두되고 있다. 다음은 수많은 기업에서 데이터 관리를 어려운 과제로 만드는 몇 가지 어두운 비밀들이다.   애물단지 비정형 데이터 기업 아카이브에 저장되어 있는 데이터의 대부분은 구조화되어 있지 않다. 은행의 콜센터 직원이 작성한 문자 메모를 검색하기 위한 인공 지능(AI) 사용을 원하는 경우가 있다. 이 문장에는 은행의 대출 및 서비스를 개선하는 데 도움이 될 수 있는 통찰이 담겨 있을 수 있다. 그러나 메모 데이터는 기록할 내용에 관해 서로 다른 생각을 가진 수백 명의 사람들이 작성한 것이다. 또한, 직원들은 서로 다른 작문 스타일과 능력을 가지고 있고, 일부는 전...

데이터 관리 데이터 과학 데이터 웨어하우징 2022.07.04

아파치 카프카에서 ‘주키퍼’ 빠진다…"내부 메타데이터 프로토콜로 대체"

분산 이벤트 스트리밍 플랫폼 ‘아파치 카프카(Apache Kafka)’의 메타데이터 관리 도구 ‘주키퍼(ZooKeeper)’가 단계적으로 제거될 예정이다.    아파치 카프카 프로젝트 관리 위원회(Apache Kafka project Management Committee)의 멤버이자 컨플루언트(Confluent)의 엔지니어 콜린 맥케이브는 “주키퍼를 사용하면 클러스터 메타데이터를 저장하고 동적 구성, 토픽, 토픽 내 파티션을 관리할 수 있지만 관리 계층을 추가하는 문제점이 있다. 오히려 카프카 내부에 메타데이터를 저장하면 더 쉽게 관리할 수 있고, 버전 관리 등의 문제를 해결할 수 있다”라고 말했다.  이에 따라 주키퍼는 내부적으로 관리되는 메타데이터용 프토로콜인 ‘카프카 라프트(Kafka Raft)' 또는 '크라프트(KRaft)’로 대체된다. 크라프트 모드에서 카프카 메타데이터는 분산 로그에 저장된다. 맥케이브는 “확장성이 주된 이점이다. 아울러 관리도 개선될 것이다. 카프카 사용자는 카프카 클러스터를 관리하기 위해 별도의 시스템을 구축할 필요가 없다"라고 말했다. 주키퍼 지원이 정확히 언제 중단될지는 발표되지 않았다. 현재는 카프카 3.3 릴리즈에서 크라프트를 GA 버전으로 제공하고, 카프카 4.0에서 주키퍼를 제거할 계획이다. 오는 8월에 출시될 카프카 3.3에는 주키퍼와 크라프트 옵션이 모두 포함된다. 맥케이브는 “크라프트 모드가 곧 프로덕션으로 전환될 예정이다. 이는 해당 프로젝트의 큰 발전이다”라고 말했다.  크라프트 모드는 지난 2021년 4월 릴리즈된 카프카 2.8부터 사용할 수 있었지만 프로덕션 준비 상태는 아니었다. 이는 카프카 3.3에서 프로덕션 준비 릴리즈로 제공될 예정이다. 맥케이브는 “주키퍼를 사용해왔던 개발자의 학습 곡선이 가파르지는 않을 것이다. 개발자를 위해 동일한 API가 지원된다. 운영자는 몇 가지 학습해야 할 것이 있을 수 있다. 새로운 관리자가 이를 더 쉽게 찾을 수 있고, 기존...

아파치 카프카 데이터 관리 소프트웨어 개발 2022.05.11

데이터 기반 의사결정의 출발점 ‘어윈 데이터 모델러·데이터 인텔리전스 스위트’ 안내서 - IDG Summary

데이터는 흔히 21세기의 원유라고 비유된다. 하지만 온통 데이터투성이라고 해도 정작 비즈니스 의사결정에 쓸 만한 데이터를 확보하기란 쉽지 않다. 어윈(erwin)의 자체 조사 결과에 따르면 IT 및 비즈니스 리더들은 조직 내 데이터의 55%가 암흑 속에 있다고 말했다. 데이터가 사용되지 않고 있으며(unused), 캡처되지도 않고(uncaptured), 있는지조차 모른다는 것(unknown)이다. 이러한 가운데 성공적인 데이터 기반 디지털 트랜스포메이션을 달성한 기업들이 이미 잘 쓰고 있는 솔루션이 있다. 바로 어윈의 ‘데이터 모델러(erwin Data Modeler)’와 ‘데이터 인텔리전스 스위트(erwin Data Intelligence Suite)’다. 30년 이상 데이터 모델링 솔루션을 고도화해온 소프트웨어 기업이자 포춘 250대 기업의 80%가 사용하고 있을 정도로 업계에서 신뢰받고 있는 어윈의 데이터 솔루션을 살펴본다.  주요 내용 - 데이터 활용의 기초 '데이터 모델링 - IT-비즈니스 간 효율적 협업을 지원하는 ‘데이터 인텔리전스’ - 데이터를 ‘비즈니스 언어’로 이해하고 활용하라

퀘스트 어윈 데이터 모델링 2021.09.07

퀀텀, ‘2015 기업 데이터 관리 시장 전망’ 발표

퀀텀(www.quantum.com/kr)은 ‘2015년 글로벌 데이터 관리 시장 전망’을 발표했다. 퀀텀은 2015년 기업 데이터 관리 시장에서 주목해야 할 사항으로 ▲전사 데이터 운영 현황에 대한 보다 시각화되고 단순화된 리포팅 툴 제공 필요 ▲기업 내부 데이터는 물론 클라우드 기반 데이터까지 데이터 관리 자동화 확산 ▲고객 맞춤화된 소프트웨어-정의 스토리지(SDS) 솔루션 제공을 제공해야하며 ▲데이터 활용도를 높일 수 있는 고객 맞춤형 컨버지드 스토리지 구축 컨설팅 서비스 필요하다고 꼽았다. 또한 ▲퍼블릭 클라우드 기반 스토리지 서비스 제공 기업에 대한 검증 이뤄져 ▲오브젝트 스토리지, 아카이빙 데이터 활용도를 높이는데 큰 역할 ▲대용량 영상 데이터 관리를 위한 영상 컨텐츠 관리 솔루션 도입 늘어나 ▲체프(CEPH), SDS 방식의 분산 파일 시스템으로 주목 받아 등을 덧붙였다. IDC의 조사에 따르면 오는 2020년까지 전세계 모바일과 센서 디바이스는 200억 개가 이를 것이며, 이와 함께 생성되는 데이터도 크게 증가할 것으로 예상된다. 이러한 기기들을 통해 수집되는 데이터가 증가하는 만큼, 그 데이터의 가용성을 확보하기 위해서는 데이터의 주요 정보를 담은 더 많은 용량의 오브젝트가 생성될 것이다. 또한, 지속적으로 영상과 음성의 스트리밍 데이터는 성능 및 가용성에 대한 새로운 문제를 야기하고 있다. 모든 데이터는 장기간 안전하게 보관돼야 하며 향후 활용을 위해 사용도 용이해야 한다. 이렇게 데이터는 폭발적으로 증가하지만 관리 예산은 늘어나지 않았다. 또한 유려한 디자인과 사용자 인터페이스를 제공하는 최신 스마트 기기에 익숙한 사용자들은 사내 데이터 운영 현황을 확인하기 쉽고 보다 시각화된 모니터링 리포트를 제공하는 관리 툴을 요구하게 될 것이다. 또한 2015년에는 데이터 소스, 유형, 사용자나 조직의 특성, 비즈니스 프로세스 관리를 기준으로 데이터 배치 및 이동이 가능해지는 등 스토리지 프로세스의 ...

퀀텀 데이터 관리 2015.01.05

아태 기업 78%, 데이터 관리 '복잡성과 폭발적 증가'에 고민

컴볼트의 조사에 따르면, 아시아태평양 기업 72%가 데이터 관리에 대한 가장 큰 고민으로 데이터의 복잡성과 기하급수적인 성장을 꼽았다. 임원의 70%는 재무나 운영 부문이 대부분의 데이터 손실로 가장 위태로워질 것이라고 답했다. 트랜잭션 데이터의 84%는 현재 아시아 태평양 지역의 모든 기업에서 발생하고 있으며, 이 가운데 73%만이 효과적으로 분석되는 것으로 조사됐다. 응답자의 38%는 하나의 플랫폼에서 모든 데이터에 접근하고, 보호하며 관리할 수 있는 엔드-투-엔드 솔루션을 선호하는 것으로 나타났다. IDC에서 빅 데이터와 분석, 데이터 관리 및 기업용 애플리케이션을 담당하는 수석 프로그램 관리자인 다니엘-조 지메네즈는 "진짜 기회는 고객 데이터와 같은 내부 자료와 소셜 네트워킹과 위치 정보 같은 외부 정보를 조합하는 데 있다"라고 밝혔다. "이는 기업이 고객의 선호도, 습관, 미래 요구사항을 모든 맥락으로 이해하도록 하며 고객 거래와 상황에 대한 전체적인 시각을 얻는데 도움이 된다"라고 그는 전했다. 중국 기업 데이터의 두드러진 증가세 컴볼트는 메리 미커의 2013 인터넷 동향 보고서에서 기업의 26%가 50TB 이상의 데이터를 관리하고 있다고 언급했다. 특히 중국에 있는 기업의 39%는 데이터가 2014년 20~50%까지 늘어날 것으로 전망했다. 컴볼트 아시아태평양 담당 부사장인 릭 타일러는 "중국 산업정보기술부의 통계에 따르면, 중국 휴대전화 사용자는 12억 3,000만 명에 이르며 이는 주요 기업 IT부서에 새로운 문제를 안겨줬다"라고 말했다. 중국 기업 데이터의 58%는 온 프레미스 데이터센터 내 데이터베이스에, 11%는 다양한 사이트에서 온프레미스로 저장돼 있다고 컴볼트는 덧붙였다. ciokr@idg.co.kr

복잡성 데이터 관리 2014.05.16

빅 데이터 시대, 데이터 운용의 강자 되기 - IDG Tech Focus

바야흐로 빅 데이터의 시대다. 기하급수적으로 증가하는 데이터의 홍수 속에서 이를 어떻게 저장, 처리, 분석할 것인지, 어떻게 하면 엄청난 양의 데이터 속에서 비즈니스의 경쟁력을 뽑아낼 것인지는 이 시대 기업의 최대 관심사가 아닐 수 없다. 그러나 빅 데이터의 분석과 비즈니스에 유의미한 정보 전략 도출을 고민하기 이전에 반드시 짚고 넘어가야 할 문제가 있다. 바로, 이들 데이터가 저장되어 있는 공간이 어떻게 하면 항상 최상의 컨디션을 유지할 것인가 하는 문제다. 빅 데이터 시대에 DB의 최적화는 어떤 의미를 갖는가? 24시간 무중단, 고성능 서비스로 빅 데이터 전략에 힘을 불어넣어 줄 DB 최적화의 가이드를 제시한다.    주요 내용  빅 데이터 운영 전략의 ‘깨진 유리창’  빅 데이터 시대, DBMS 튜닝이 경쟁력이다  신한은행, 퀘스트 DB 최적화 솔루션 ‘스페이스 매니저’ 도입하여 중단 없는 고객 서비스 제공 

데이터 관리 빅 데이터 데이터 운영 2012.08.07

“스마트폰은 하나” 업무와 개인 데이터를 효율적으로 관리하는 방법

스마트폰은 이제 전체 스마트폰 판매량의 절반을 차지하고 있으며, 수백만 명의 사람들이 개인 커뮤니케이션 용도뿐만 아니라, 업무용으로도 사용하고 있다. 그러나, 업무와 개인용 두 개의 휴대폰을 들고 다니고 싶어하는 사람은 거의 없다. 휴대폰을 두 대 들고 다니지 않아도, 업무와 개인 계정에 접근할 수 있는 방법을 살펴보도록 하자.   1. 가상 머신 개인용 휴대폰에 업무 데이터를 안전하게 저장할 수 있는 방법 중 하나는 개인 휴대폰에 소프트웨어를 설치하는 것이다. 마이크로소프트의 시스템 센터(System Center)와 같은 MDM(Mobile Device Management) 소프트웨어는 휴대폰의 설정을 제어하고, 업무용 데이터를 위한 보안 설정이 제대로 되어 있는지 확실히 할 수 있다. 또 다른 옵션은 VM웨어의 MVP같은 가상 머신 소프트웨어를 이용하는 것이다. 올해 CES에서 안드로이드가 탑재된 LG 폰에서 첫 선을 보인 이 가상 머신 소프트웨어는 휴대폰 속에 또 다른 휴대폰이 있는 것처럼 별도의 업무용 환경을 자체 앱 및 설정으로 구성하고 유지하도록 하기 때문에, 업무 데이터와 개인 데이터를 분명히 구별할 수 있다. 이런 솔루션은 아직 상당히 새로운 것이기 때문에, 앞으로 발전될 모습이 기대된다.   2. 원격 데스크톱 가상 머신과 비슷하게, 스마트폰으로 맥이나 PC에 원격 접근해서 프로그램을 구동할 수 있는 앱이 시중에 많이 나와있다. iOS와 안드로이드에서 사용할 수 있는 팀뷰어(TeamViewer)나 로그미인(LogMeIn) 같은 앱이 그런 예. 이런 앱을 통해서 업무 데이터와 개인 데이터의 경계를 확실히 할 수 있지만, 많은 데이터 연결이 필요하다는 점은 단점이다. 인터넷 연결이 되어 있지 않으면 원격으로 컴퓨터를 볼 수 없다.   3. 프록시 계정 활용 특정 목적을 위해서 한 계정에서 다른 계정의 데이터에 접근할 수 있는 방법도 있다. 예를 들어서, 전달...

스마트폰 가상머신 MDM 2012.02.01

컴볼트코리아, 데이터 관리 SW ‘심파나9’ 출시

컴볼트코리아(www.comvault.com/kr)가 차세대 데이터 관리 소프트웨어 심파나9(Simpana 9)를 출시한다고 밝혔다. 기업은 심파나9을 통해 물리적 스토리지와 가상화 스토리지를 연결하는 데이터 관리를 구축할 수 있다.   최근 기업들이 운용 효율성 향상과 비용 절감 등 IT 환경을 변화시키려한다. 하지만 기존 데이터 관리 제품은 이에 걸맞은 인텔리전스, 자동화 및 확장성 기능을 제공하지 못해 물리적 및 가상화 클라우드 컴퓨팅 환경 내의 급증하는 방대한 양의 데이터를 보호, 보관, 재생하는 데에 어려움을 안고 있다.   이같은 기업 요구에 부응하고자, 심파나 소프트웨어는 ▲향상된 가상화 확장성과 성능 ▲통합된 자원 및 타깃 데이터 디듀플리케이션 ▲하드웨어 어레이 기반 스냅샷과 자동으로 통합하는 기능을 제공한다. 또한 컴볼트 차세대 심파나9 플랫폼으로 용이하게 마이그레이션 할 수 있도록 돕는다.   컴볼트 관계자는 “심파나 소프트웨어는 하드웨어 및 스토리지 어플라이언스와 독립되어 데이터센터로서의 확장성을 제공하고 가상화 환경을 확장하여 다운타임을 줄이고 향상된 SLA를 제공하는 등 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에 알맞은 해결책을 제시한다”고 설명했다. editor@idg.co.kr    

매니지먼트 컴볼트 데이터 관리 2010.10.12

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