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BI|분석

“데이터 레이크의 잠재력을 깨운다” 차세대 스토리지 포맷 ‘아파치 아이스버그’의 이해 - Tech Summary

하둡 생태계는 방대한 데이터를 좀 더 쉽고 효과적으로 저장할 수 있기 때문에 데이터 레이크의 표준 생태계로 자리잡고 있다. 하지만 데이터를 둘러싼 환경은 빠르게 변화하고 있다. 특히 ‘데이터 폭풍’이라고 불리는 현재의 데이터 환경은 성능과 용량, 가용성, 확장성, 활용 방안 등 모든 면에서 기존 데이터 레이크의 한계를 드러내고 있다. 아파치 아이스버그가 차세대 데이터 레이크가 해법으로 주목 받는 이유는 기존 생태계와의 호환성을 유지하면서 데이터 웨어하우스의 정합성, 퍼블릭 클라우드 환경을 위한 최적화 등 기존 하둡 기반 데이터 레이크의 단점을 보완할 수 있기 때문이다. 아파치 아이스버그가 부리는 테이블과 스냅샷의 마법에 대해 알아본다. 주요 내용 - 클라우드와 데이터 폭풍 시대 데이터 레이크의 조건 - 장점은 살리고 단점은 보완하는 해법 “아파치 아이스버그” - “데이터 정합성부터 시간여행까지” 스냅샷의 마법 - 진화하는 파티션과 극강의 호환성 - 아이스버그의 가치를 극대화하는 클라우데라 데이터 플랫폼

Cloudera 2022.06.28

BI|분석 / 데이터베이스 / 엔터프라이즈 애플리케이션

하둡 해결사, "쿠두"와 "임팔라"의 이해 - IDG Summary

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 등장했는데, 그 가운데 대표적인 것이 바로 쿠두와 임팔라다. 하둡의 문제점을 짚어보고 이를 해결할 수 있는 쿠두와 임팔라에 대해 알아본다. <주요 내용> - 하둡을 활용하는 3가지 방법 - 블록 스토리지 HDFS의 문제점 - HDFS와 HBase의 단점 극복 위한 ‘쿠두’ - 임팔라와의 통합으로 생성, 변경 및 삭제 지원  

Cloudera 2018.02.02

데이터센터

수익창출에 기여하는 비즈니스 통찰력으로써의 빅데이터 전환

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 방식이 필요합니다. Hewlett Packard Enterprise는 빅 데이터와 관련하여 새로운 기술을 찾고 현명한 파트너십 투자를 하는 몇 안 되는 진정한 혁신 업체 중 하나입니다. HPE는 처리, 스토리지, 네트워킹을 아우르는 모든 하드웨어 부문은 물론, Vertica, IDOL, Haven과 같은 주요 소프트웨어 요소를 모두 보유하고 있어 고객의 핵심 기능 및 분석 도구를 구현할 수 있습니다. 또한 Hadoop 및 오픈 소스 커뮤니티와 같은 ISV와의 협업을 통해 기술을 혁신하고 있습니다. 주요 내용 빅 데이터 이해 비즈니스 성과 개선을 위해 빅 데이터 활용 인프라 첨단화 모범 사례 활용 HPE의 빅 데이터 지원 방

HPE 2017.01.16

BI|분석 / 데이터베이스 / 엔터프라이즈 애플리케이션 / 오픈소스 / 클라우드 컴퓨팅

클라우드 시대의 빅데이터 구현 전략 - IDG Summary

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 시대에 동참했다. 하둡이 클라우드로 가는 이유는 무엇일까? 하둡의 클라우드 전환 전략과 클라우데라의 클라우드 서비스에 대해 알아보자. 주요 내용 클라우드 기반의 빅데이터 장점 클라우데라의 클라우드 전환 가이드 트랜션트 클러스터와 롱런닝 클러스터의 차이 클라우데라 디렉터의 특장점 클라우데라의 클라우드 6가지 전략

Cloudera 2016.10.20

BI|분석

빅 데이터 분석에 대한 이종 접근방식

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 개발하고 변화하는 시장 등에 적응하면서 끊임없이 변하고 있습니다. 또한 현명한 기업들은 점점 더 동일한 데이터의 분석에 그치지 않고, 빅 데이터가 제공하는 기회를 이용하기 위해 자사의 분석 역량을 지속적으로 향상시키고 있습니다. 본 백서를 다운로드 받으시는 분들 중, 50 명에게 스타벅스 카페라떼 기프티콘을,  방문 신청 하시는 모든 분들께는 CGV 3D영화 상품권 2매를 드립니다.  주요 내용 빅 데이터의 문제점 적절한 도구 유스 케이스의 중첩/실제 유스 케이스 전력 사용량 추이의 이해

HPE 2016.01.20

BI|분석 / 데이터베이스 / 스토리지 / 애플리케이션 개발 / 엔터프라이즈 애플리케이션 / 오픈소스 / 콘텐츠 관리

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

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 하둡에 데이터웨어하우스를 구축할 수 있다. 타조가 부각되는 이유는 대용량 데이터 처리와 실시간 분석 작업을 한번에 할 수 있으며, 표준 SQL 지원 등으로 분석가들은 별도의 빅데이터 기술을 배우지 않고 기존 DW 환경에서 하둡에 접근할 수 있도록 도와준다는 점이다. 그러나 타조는 아직 알 속에 있다. 2015년 6월 30일 릴리즈한 최신 버전이 0.10.1이다. 한국에서 태어난 타조가 전세계 빅데이터 초원을 누리게 될 지 관심을 갖고 지켜보자. 주요 내용 오픈소스 데이터웨어하우스 타조, 하둡을 DW 세계로 데려가다 타조의 아키텍처 타조를 이용해야 하는 4가지 이유 타조가 넘어야 할 과제

ITWorld 2015.07.22

데이터베이스

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

'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 가이드는 Hadoop 플랫폼 평가 시 RFP에 포함시킬 수 있도록 작성되었습니다. 이 가이드에서는 먼저 배경 지식으로 빅 데이터, MapReduce 및 Hadoop에 대해 살펴본 다음, Hadoop 플랫폼의 선택이 중요한 이유에 대해 알아보겠습니다. 주요 내용 빅 데이터, MapReduce 및 Hadoop Hadoop 인프라 선택의 중요성 Hadoop 플랫폼 선택 시 주요 고려 사항 주요 Hadoop 배포 프로그램 비교

MapR 2014.04.16

데이터베이스 / 서버|스토리지 / 엔터프라이즈 애플리케이션

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

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 빅데이터와의 조합은 이런 문제들을 해소하기에 충분한 솔루션을 제공한다. 하이브리드 DW를 알아보고, 이를 성공적으로 구축하기 위한 방안들을 살펴보자. 주요 내용 DW의 한계를 극복하려는 노력의 산물, ‘하이브리드 DW’ 빅데이터 시작 전, 꼭 필요한 질문 네 가지 하이브리드 DW, 데이터 르네상스 시대를 대비하는 기업의 필수 전략

ITWorld / KTNexR 2014.02.17

BI|분석 / 데이터베이스 / 엔터프라이즈 애플리케이션

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

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 최소 약 567억 원의 비용 절감 효과를 가져왔다는 점이 KT의 NDAP 도입 확산의 직접적인 이유이기도 하다. 그러나 빅 데이터의 진정한 위력은 예측 분석과 같은 획기적인 기능이 아니라 데이터와 데이터가 엮이면서 생기는 통찰력을 바탕으로 재고 비용을 줄이거나 고객 지원 시간을 단축하는 등의 업무 내 혁신에서 나온다.    주요내용  모든 정형, 비정형 데이터 통합으로 기업 업무 최적화 CDR 시스템에 NDAP 도입, 비용절감 효과 확실  KT의 빅 데이터 활용 확대 전략  빅 데이터의 진정한 위력, 현업에서의 통찰력

ITWorld / KTNexR 2013.02.19

BI|분석 / 데이터베이스 / 엔터프라이즈 애플리케이션 / 오픈소스

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

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 점인데, 하둡으로 해결의 실마리를 찾았다. 특히 최근에는 하둡을 통해 기존 DW의 한계를 극복하고 비용마저 획기적으로 절감한 사례가 이어지면서 데이터 관리와 활용에 대한 새로운 지평을 열고 있다. 하둡을 적용한 차세대 빅 데이터 통합 플랫폼 NDAP의 효과와 사례를 짚어본다.  주요 내용  빅 데이터가 기업 비즈니스를 바꾼다 - 도입의 전제조건 하둡으로 할 수 있는 것 KT 가입자 분석 시스템을 통해 본 하이브리드 DW 모델 검증 KT 유클라우드, 빅 데이터 분석으로 안정적인 IT 인프라 운영 빅 데이터 대항해 시대의 비용 효율적인 올인원 솔루션, NDAP

ITWorld / KTNexR 2012.11.09

BI|분석 / 가상화 / 서버 / 인프라 관리 / 클라우드 컴퓨팅

클라우드와 빅 데이터 - IDG Summary

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 요구사항을 하나씩 점검하고, 본격적인 클라우드 시대로 나아가는 4단계 방안과 IT 아젠다의 근본적인 변화에 대해 살펴본다. 특히 빅 데이터를 위한 클라우드 인프라의 조건과 구현 방안도 제시한다.   주요 내용 클라우드로의 IT 여행 : 경제학에서 실적으로 IT 아젠다의 근본적인 변화 장벽을 넘어서 변화하는 요구에 적응하는 IT 환경 빅 데이터를 위한 클라우드 인프라

Dell 2012.04.20

BI|분석 / 데이터베이스 / 오픈소스

빅 데이터 해결사, 2012년 하둡의 현주소 - IDG Deep Dive

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 적극적으로 검토하고 있다. 하지만 아직 하둡은 한창 성장하고 있는 기술인 만큼 장점 못지 않게 보완해야 할 점도 많고, 기업이 고려해야 할 점도 많다. 하둡의 특장점에서부터 기존 RDBMS와의 비용 분석, 하둡을 관리하기 위해 갖춰야 할 것, 하둡을 사용하는데 따르는 이익과 문제점, 주요 하둡 솔루션 등을 알아보면서 2012년 하둡의 현주소를 정리해 본다. 주요 내용 모든 산업을 바꿀 수 있는 잠재력, 빅 데이터의 힘 엔터프라이즈 IT를 설득한 하둡이 넘어야 할 벽  하둡과 RDBMS 비용 분석… '운영비용 3배 차이' 엔터프라이즈 하둡, 더 쉬워진 빅 데이터 처리 확장 가능한 프레임워크를 통한 빅 데이터 분석 과제 해결

Dell / ITWorld 2012.04.13

BI|분석 / 데이터베이스 / 데이터센터 / 서버 / 스토리지 / 엔터프라이즈 애플리케이션 / 오픈소스 / 인프라 관리 / 콘텐츠 관리 / 클라우드 컴퓨팅

빅 데이터를 위한 개방형 프레임워크, “하둡"의 이해 - IDG Tech Report

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 기본적인 개념을 이해하고, 이를 구성하는 요소와 하둡의 서브 프로젝트는 어떤 것들이 있는지, 그리고 하둡의 도입 효과는 어떠한지 알아보자.   주요 내용 - 하둡이란 무엇인가 - 하둡의 구성 요소와 하부 프로젝트 - 하둡의 효과 - 하둡의 향후 과제와 발전 방향 

ITWorld 2012.01.26

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