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컴스코어 CTO가 전하는 빅데이터 교훈

2015.07.01 Thor Olavsrud  |  CIO


맵알에 데이터 올리기
아파치 하둡을 실험한 이후 이 회사는 맵알 기술을 선택하기로 결정했다.

“우리가 첫 맵알 클라이언트가 아니었나 생각한다”고 브라운은 말했다. “우리의 클러스터는 상당한 규모로 성장했다. 우리는 프로덕션 클러스터에 450개 노드가 있고, 활용 디스크 공간은 10페타바이트, 램은 40테라바이트, 그리고 1만 8,000개 이상의 CPU를 가지고 있다”고 그는 설명했다.

맵알 배포판으로 선택이 기운 가장 큰 요인은 NFS 지원이었다.

“HDFS는 내부적으로는 훌륭하지만 하둡에서 데이터를 넣고 빼려면 일종의 HDFS 내보내기를 해야 한다”고 브라운은 말했다. “맵알에서는 그냥 [HDFS를] NFS로 마운트하고 윈도우, 유닉스, 리눅스 그 어떤 것이라도 네이티브 툴로 활용하면 된다. NFS는 우리 기업 시스템이 손쉽게 클러스터내 데이터에 접속할 수 있게 했다”고 브라운은 밝혔다.

“CIO는 빅데이터를 처음에는 작게 생각해야 한다”
그러므로 하둡에 대한 오랜 경험을 통해 브라운은 이제 막 빅데이터 기술을 이행하려고 착수한 CIO들에게 어떤 조언을 해줄까? 우선 작게 시작하라는 것이다.

“모두가 빅데이터에 흥분해 있지만, 시작은 작게 해야 한다”고 브라운은 당부했다. “이 기술은 규모 확장을 가능케 해주지만 당신의 데이터 서브셋을 취해서 이를 한동안 다루고 작업해보면 비즈니스에 대한 가치 입증이 훨씬 빨라질 것이다”라고 그는 설명을 이었다.

정말 중요한 부분은 개념 증명을 거쳐 프로젝트를 산출물로 이어가는데 있다고 그는 말했다.

“이게 작동한다는 것을 보여주기 위해 가치를 제공하기 위해 한가지를 선택하라”고 그는 말했다. “그리고 그 한가지를 산출물로 이어가 보라. 어떤 곳에서는 자신들의 빅데이터 프로젝트를 언제까지 개념증명 단계에만 머물러 있게 하는데, 이는 걱정스러운 부분이다. 산출물로 이어지기 전까지는 현실을 알 수 없다. 어려울 수 있지만 그게 큰 해결 과제다. 그 단계를 넘어서면 진행 속도를 내기 쉬워진다”고 그는 설명을 이었다.

브라운은 당신이 선택한 하드웨어에 대해 반드시 깊이 고민해야 한다고 강조했다. 그에 다르면, 상용 하드웨어로 확장시킬 수 있다는 점이 하둡이 인기를 얻는데 도움을 준 이유 중 하나다. 하지만 인색해져도 된다는 의미는 아니다. “우리가 처음 시작했을 때 하둡에 대한 일반적인 인식은 고밀도 저속 드라이브를 선택하라는 것이었다”고 그는 말했다. “하지만 분석으로 들어가면 느린 드라이브는 셔플을 어느 정도 느리게 만든다”고 브라운은 밝혔다.

컴스코어는 처음 하둡 작업을 시작하면서 그 문제로 바로 뛰어들었다. 맵리듀스 작업에서는 ‘맵(Map)’ 단계 이후 ‘리듀스(Reduce)’ 단계 이전에 발생하는 ‘셔플 앤 소트(shuffle and sort)’ 핸드오프 프로세스가 존재한다. 매퍼로부터의 데이터는 키로 분류된 후 (여러 리듀서가 있다는 가정하에) 디스크로 적히는 리듀서 작업을 실행할 노드로 이동된다. 바로 이 부분이 저속 드라이브가 큰 병목이 될 수 있는 곳이라고 브라운은 말했다.

“당신의 드라이브가 무엇을 할 수 있는지에 대해 전통적인 IOPS 테스트를 해보는 게 좋다”고 그는 전했다.

“IOPS는 정말로 이걸 아주 많이 주도하고 있다”고 그는 덧붙였다. 어떤 IT부서에서는 현재 모든 SSD에 올린다는 이야기도 들었다고 브라운은 밝혔다.

주목해야 할 또다른 중요 부분에 대해 브라운은 데이터의 품질 보증이라고 강조했다.

알고리즘을 따르다
“특히 데이터 영역에서의 큰 무언가가 있는데 이는 실제로 데이터 QA를 필요로 한다는 점이라 생각한다”고 그는 말했다. 이어서 브라운은 “알고리즘이 하기로 했던 일을 했나? 알고리즘도 소프트웨어처럼 유지관리가 필요하다”라고 덧붙였다.

마지막으로 길게 보고 접근하는 게 중요하다고 그는 전했다.

“현재 기술분야에서 가장 큰 관건은 당신이 어디에 가고자 하는지를 단기가 아닌 장기적 관점에서 아는 것과 당신이 선택한 기술이 그 길을 가는데 도움이 되도록 하는데 있다”고 그는 강조했다. “주기적으로 기업 스스로를 변신시키는 게 필요할 수 있다. 이게 중요하다. 데이터 용량이 10배 혹은 100배로 늘어나면 어떻게 될까? 그런 점들이 결정 단계에서 도움을 줄 것이다”라고 브라운은 견해를 피력했다. ciokr@idg.co.kr
 

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