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김진철의 How-to-Big Data | 빅데이터의 미래 (13)

지난 서른다섯 번째 글에서 빅데이터 현상이 왜 일어나는지 같이 생각해본 바 있다. 빅데이터 현상은 사실 컴퓨터의 컴퓨팅 능력의 한계가 데이터 처리의 수요와 요구사항을 따라잡지 못하기 때문에 나타나는 현상이며, 결국 컴퓨터 기술 발전의 역사는 빅데이터 문제를 극복하는 과정의 역사라고 볼 수 있다고 설명하였다. 최근의 빅데이터 붐을 일으킨 것은 아파치 하둡(Apache Hadoop)으로 대표되는 빅데이터 병렬 처리 소프트웨어 기술들이 중심이기는 했지만, 사실 빅데이터 비즈니스에 관련된 기술과 비즈니스 요소들은 생각보다 광범위하고 다양하다는 것도 지금까지 How-to-Big Data 시리즈를 통해서 설명해왔다. 지난 서른여섯 번째 글에서 빅데이터 트렌드의 미래로서 사이버 물리 시스템(Cyber-Physical System)으로 표현할 수 있는 지능형 인프라와 서비스를 제시하였고, 이 사이버 물리 시스템을 구성하는 다양한 기술들의 역할과 미래의 가능성에 대해 지금까지 열두 편의 글을 통해 소개하였다.    그렇지만 지금까지 사이버 물리 시스템과 클라우드 컴퓨팅, 5G를 비롯한 미래 통신 기술과 사물인터넷(IoT), 인공지능 기술과의 관계를 살펴보는 과정에서 정작 좁은 의미의 빅데이터 기술과 사이버 물리 시스템의 관계에 대해서는 깊게 언급하지 않았다. 이번 글에서는 사이버 물리 시스템을 위한 빅데이터 소프트웨어 기술이 어떻게 발전하게 될지 같이 생각해보았으면 한다. 아파치 하둡(Apache Hadoop)과 아파치 스파크(Apache Spark)의 뒤를 잇는 기술로 어떤 기술이 나타날 것인지 예측하지는 못하겠지만 이들 아파치 하둡(Apache Hadoop)과 아파치 스파크(Apache Spark)의 뒤를 잇는 빅데이터 기술이 어떤 기술과 트렌드의 영향을 받아 변화할 수 있을 것인지는 간단하게 살펴볼 수 있다. 이런 관점에서 빅데이터 소프트웨어 기술의 발전에 직접적인 영향을 줄 수 있는 주요 트렌드가 빅데이터 소프트웨어 기술에 어떤 변화를 줄...

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2020.11.27

지난 서른다섯 번째 글에서 빅데이터 현상이 왜 일어나는지 같이 생각해본 바 있다. 빅데이터 현상은 사실 컴퓨터의 컴퓨팅 능력의 한계가 데이터 처리의 수요와 요구사항을 따라잡지 못하기 때문에 나타나는 현상이며, 결국 컴퓨터 기술 발전의 역사는 빅데이터 문제를 극복하는 과정의 역사라고 볼 수 있다고 설명하였다. 최근의 빅데이터 붐을 일으킨 것은 아파치 하둡(Apache Hadoop)으로 대표되는 빅데이터 병렬 처리 소프트웨어 기술들이 중심이기는 했지만, 사실 빅데이터 비즈니스에 관련된 기술과 비즈니스 요소들은 생각보다 광범위하고 다양하다는 것도 지금까지 How-to-Big Data 시리즈를 통해서 설명해왔다. 지난 서른여섯 번째 글에서 빅데이터 트렌드의 미래로서 사이버 물리 시스템(Cyber-Physical System)으로 표현할 수 있는 지능형 인프라와 서비스를 제시하였고, 이 사이버 물리 시스템을 구성하는 다양한 기술들의 역할과 미래의 가능성에 대해 지금까지 열두 편의 글을 통해 소개하였다.    그렇지만 지금까지 사이버 물리 시스템과 클라우드 컴퓨팅, 5G를 비롯한 미래 통신 기술과 사물인터넷(IoT), 인공지능 기술과의 관계를 살펴보는 과정에서 정작 좁은 의미의 빅데이터 기술과 사이버 물리 시스템의 관계에 대해서는 깊게 언급하지 않았다. 이번 글에서는 사이버 물리 시스템을 위한 빅데이터 소프트웨어 기술이 어떻게 발전하게 될지 같이 생각해보았으면 한다. 아파치 하둡(Apache Hadoop)과 아파치 스파크(Apache Spark)의 뒤를 잇는 기술로 어떤 기술이 나타날 것인지 예측하지는 못하겠지만 이들 아파치 하둡(Apache Hadoop)과 아파치 스파크(Apache Spark)의 뒤를 잇는 빅데이터 기술이 어떤 기술과 트렌드의 영향을 받아 변화할 수 있을 것인지는 간단하게 살펴볼 수 있다. 이런 관점에서 빅데이터 소프트웨어 기술의 발전에 직접적인 영향을 줄 수 있는 주요 트렌드가 빅데이터 소프트웨어 기술에 어떤 변화를 줄...

2020.11.27

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