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빅데이터 솔루션의 대표격인 하둡은 빠르게 확산되고 있으나 기대만큼의 혁신적인 결과를 얻지 못하고 있다. 그동안 하둡은 스몰 파일 문제부터 업데이트와 삭제가 되지 않고, 속도가 느린 점 등의 많은 문제점이 드러났다. 이를 해결하기 위한 새로운 솔루션들이...
2018.02.02
오늘날의 빅 데이터 기술을 통해 기업은 빠르게 증가하는 데이터로부터 가치 있는 통찰력을 구할 수 있습니다. 그러나 데이터 리소스를 최대한 효과적으로 활용하기 위해서는 기업이 데이터를 수집, 처리, 저장, 관리 및 분석하는 방식에 대한 새로운 사고 방식...
HPE
2017.01.16
많은 기업이 클라우드로 이동하고 있다. 빅데이터 또한 클라우드 시대를 대비한 전환 움직임이 활발하다. 빅데이터의 대표격인 하둡은 사실 설계 당시 클라우드를 고려하지 않았다. 빅데이터 선도업체인 클라우데라는 하둡의 클라우드 전략을 제시하면서 클라우드 시...
2016.10.20
만약 빅 데이터 분석이 단지 어느 기술에 대한 습득을 의미하고 그 구현을 위한 단일 아키텍처 블루프린트가 있다면 용이하겠지만, 현실은 그렇게 간단하지 않습니다. 빅 데이터 분석은 조직의 요구사항에 대하여 구축되어 있을 뿐만 아니라, 조직은 신제품을 개...
HPE
2016.01.20
아파치 타조(Apache Tajo)는 데이터웨어하우스(DataWarehouse) 시스템이다. 타조는 오픈소스 기반의 아파치 톱 레벨 프로젝트이기도 하다. 스파크, 스톰 등 여러 톱 레벨 프로젝트보다 상대적으로 덜 알려져 있긴 하지만 타조를 이용하면 하...
2015.07.22
'Hadoop for Dummies'의 저자 Robert D. Schneider가 작성한 이 구매자 가이드는 향후 몇 년간 조직을 지탱해 줄 Hadoop 인프라를 선택할 때 참조할 수 있는 일련의 가이드라인을 제시합니다. 실제로 이 가이...
2014.04.16
최근 비정형 데이터뿐만 아니라 기존 관리하던 데이터 역시 폭발적으로 증가하고 있다. 이에 기존 DW의 용량 및 성능 이슈가 발생하고 기간계, 정보계 데이터마저 처리하기에 비용측면에서 곤란한 상황에 이르렀다. 하이브리드 DW라 불리는 기존 DW와 빅데이...
2014.02.17
KT의 CDR 시스템에 구축된 하둡 기반의 빅 데이터 플랫폼 NDAP은 대용량 비정형 데이터 수용을 통한 운영효율의 극대화를 이뤘다. 또한 기존 방식의 고성능 서버/스토리지, RDBMS 기반의 아키텍처와 비교했을 시 NDAP은 5년 TCO 기준으로 최...
2013.02.19
오늘날 빅 데이터 시대에서 기업의 경쟁력은 새로운 통찰력을 통해 급증하는 대량의 데이터로부터 다양한 비즈니스 관점에서 새로운 비즈니스 기회를 창출하는 것에서 나온다. 문제는 빅 데이터를 기존 데이터 저장, 처리, 분석 방식으로는 감당하기 힘들다는 점인...
2012.11.09
클라우드 시대에 IT는 여러 가지 과제에 직면해 있으며, 이런 과제를 해결하기 위해서는 접근 방법이 달라져야 한다. 이제 클라우드를 기술적인 관점이 아니라 비즈니스 관점에서 고민해야 하는 것이다. 이를 위해 IT 인프라의 주요 이해 관계자들의 요구사항...
2012.04.20
빅 데이터의 부상과 함께 하둡은 빅 데이터 처리의 핵심 엔진으로 초미의 관심사가 되고 있다. 기존 데이터베이스와 비교하면 그저 새싹에 불과한 하둡이지만, 가능성을 알아 본 많은 업체들이 하둡 지원에 발 벗고 나섰으며, 기업들 역시 하둡 도입을 적극적으...
2012.04.13
이제 하둡(Hadoop)이라는 단어를 처음 접하는IT 전문가는 없을 것이다. 하지만, HDFS, 맵 리듀스, H베이스, 너치, 피그, 하이브 등의 단어가 쏟아져 나오면, DB 전문가가 아닌 이상 갈피를 잡지 못할 것이다. 하둡이란 도대체 무엇인지 기본...
2012.01.26

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  7. 클라우드 시대의 빅데이터 구현 전략 - IDG Summary

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  10. 빅 데이터 분석에 대한 이종 접근방식

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  13. "하둡에 가까이 갈 수 있도록 달려라" 아파치 타조의 이해 - IDG Tech Report

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  16. 하둡 바이어스 가이드 : 운영 환경을 위한 최적의 Hadoop 배포 프로그램을 선택하는 방법

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  18. 'Hadoop for Dummies'의 저자 Robert D. Schneider가 작성한 이 구매자 가이드는 향후 몇 년간 조직을 지탱해 줄 Hadoop 인프라를 선택할 때 참조할 수 있는 일련의 가이드라인을 제시합니다. 실제로 이 가이...

  19. 빅데이터와 DW의 조합, 하이브리드 DW 성공 가이드 - IDG Tech Focus

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  21. 최근 비정형 데이터뿐만 아니라 기존 관리하던 데이터 역시 폭발적으로 증가하고 있다. 이에 기존 DW의 용량 및 성능 이슈가 발생하고 기간계, 정보계 데이터마저 처리하기에 비용측면에서 곤란한 상황에 이르렀다. 하이브리드 DW라 불리는 기존 DW와 빅데이...

  22. KT, 하둡 기반의 빅 데이터 플랫폼 구축으로 비용 절감 'olleh' - IDG Case Study

  23. 2013.02.19
  24. KT의 CDR 시스템에 구축된 하둡 기반의 빅 데이터 플랫폼 NDAP은 대용량 비정형 데이터 수용을 통한 운영효율의 극대화를 이뤘다. 또한 기존 방식의 고성능 서버/스토리지, RDBMS 기반의 아키텍처와 비교했을 시 NDAP은 5년 TCO 기준으로 최...

  25. 빠름, 빠름. 데이터 저장, 처리, 그리고 분석...하둡의 효과와 사례 - IDG Tech Focus

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  27. 오늘날 빅 데이터 시대에서 기업의 경쟁력은 새로운 통찰력을 통해 급증하는 대량의 데이터로부터 다양한 비즈니스 관점에서 새로운 비즈니스 기회를 창출하는 것에서 나온다. 문제는 빅 데이터를 기존 데이터 저장, 처리, 분석 방식으로는 감당하기 힘들다는 점인...

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  30. 클라우드 시대에 IT는 여러 가지 과제에 직면해 있으며, 이런 과제를 해결하기 위해서는 접근 방법이 달라져야 한다. 이제 클라우드를 기술적인 관점이 아니라 비즈니스 관점에서 고민해야 하는 것이다. 이를 위해 IT 인프라의 주요 이해 관계자들의 요구사항...

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  33. 빅 데이터의 부상과 함께 하둡은 빅 데이터 처리의 핵심 엔진으로 초미의 관심사가 되고 있다. 기존 데이터베이스와 비교하면 그저 새싹에 불과한 하둡이지만, 가능성을 알아 본 많은 업체들이 하둡 지원에 발 벗고 나섰으며, 기업들 역시 하둡 도입을 적극적으...

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  36. 이제 하둡(Hadoop)이라는 단어를 처음 접하는IT 전문가는 없을 것이다. 하지만, HDFS, 맵 리듀스, H베이스, 너치, 피그, 하이브 등의 단어가 쏟아져 나오면, DB 전문가가 아닌 이상 갈피를 잡지 못할 것이다. 하둡이란 도대체 무엇인지 기본...

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