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'빅데이터와 궁합 잘 맞는' 최신 데이터베이스 11선

전세계적으로 지금 만큼 데이터베이스가 다양하고 흥미로웠던 적은 없었다. 이미지 출처 : Thinkstock 몇 년 전만 하더라도 데이터베이스 업무는 좋은 말로 IT에서 가장 지루한 작업이었다. 데이터는 주요 SQL 데이터베이스 중 하나에 입력되었고 나중에 입력된 그대로 출력되었다. 데이터베이스 작성자는 우수한 성능을 제공하는데 성공했기 때문에 모두가 당연한 것으로 받아들였다. 그러다 저장하고자 했던 것의 속성이 바뀌었다. 모두가 소셜 네트워크에서 데이터를 공유하기 시작했기 때문에 데이터베이스는 은행 계좌와 항공권의 수준을 넘어서야 했다. 갑자기 저장할 데이터가 크게 증가했으며 이 새로운 데이터의 대부분은 기존의 테이블에 맞지 않았다. 데이터베이스 관리자와 작성자의 역할이 바뀌었고 데이터베이스를 좀 더 흥미로운 기술로 발전시키는데 도움이 되는 일련의 광범위한 흥미로운 솔루션이 등장했다. 카산드라(Cassandra), 몽고DB(MongoDB), 카우치DB(CouchDB), 리아크(Riak), 네오포지(Neo4j) 등 현재까지 과거 수 년 동안의 혁신이 여러 조직에서 자리를 잡아가기 시작했다. 여기에 새로운 세대가 등장해 빠르게 가세하고 있다. 다양한 방식으로 쿼리가 가능하도록 더 많은 머신에 더 유연한 형태로 더 많은 데이터를 저장하도록 개발된 11종의 최신 데이터베이스에 관해 살펴보도록 하자. 파우나DB(FaunaDB) 트위터 출신의 기술자들이 수십 억 개의 트윗을 처리하던 경험을 살려 무엇인가 새로운 것을 구축하길 원했으며, 분산형 데이터베이스가 적합하다고 판단했다. ‘파우나DB 입력, JSON 입력, 분산형 노드(Node) 콜렉션에서 답 출력에 이르는 일련의 과정에서 파우나DB의 쿼리 언어는 소셜 네트워크와 데이터베이스의 다른 그래프 구조를 검색하면서 여러 노드로부터 데이터를 결합하는 복잡한 질문을 묻는 기능을 제공한다. 단순히 실험에 관심이 있거나 자체 DB 구축의 어려움을 원치 않는...

빅데이터 카우치DB 쿼리 Cassandra MongoDB CouchDB 리아크 Riak 네오포지 처리 몽고DB 데이터베이스 트위터 DBMS 속도 비정형 데이터 소셜 네트워크 대용량 카산드라 Neo4j

2015.09.23

전세계적으로 지금 만큼 데이터베이스가 다양하고 흥미로웠던 적은 없었다. 이미지 출처 : Thinkstock 몇 년 전만 하더라도 데이터베이스 업무는 좋은 말로 IT에서 가장 지루한 작업이었다. 데이터는 주요 SQL 데이터베이스 중 하나에 입력되었고 나중에 입력된 그대로 출력되었다. 데이터베이스 작성자는 우수한 성능을 제공하는데 성공했기 때문에 모두가 당연한 것으로 받아들였다. 그러다 저장하고자 했던 것의 속성이 바뀌었다. 모두가 소셜 네트워크에서 데이터를 공유하기 시작했기 때문에 데이터베이스는 은행 계좌와 항공권의 수준을 넘어서야 했다. 갑자기 저장할 데이터가 크게 증가했으며 이 새로운 데이터의 대부분은 기존의 테이블에 맞지 않았다. 데이터베이스 관리자와 작성자의 역할이 바뀌었고 데이터베이스를 좀 더 흥미로운 기술로 발전시키는데 도움이 되는 일련의 광범위한 흥미로운 솔루션이 등장했다. 카산드라(Cassandra), 몽고DB(MongoDB), 카우치DB(CouchDB), 리아크(Riak), 네오포지(Neo4j) 등 현재까지 과거 수 년 동안의 혁신이 여러 조직에서 자리를 잡아가기 시작했다. 여기에 새로운 세대가 등장해 빠르게 가세하고 있다. 다양한 방식으로 쿼리가 가능하도록 더 많은 머신에 더 유연한 형태로 더 많은 데이터를 저장하도록 개발된 11종의 최신 데이터베이스에 관해 살펴보도록 하자. 파우나DB(FaunaDB) 트위터 출신의 기술자들이 수십 억 개의 트윗을 처리하던 경험을 살려 무엇인가 새로운 것을 구축하길 원했으며, 분산형 데이터베이스가 적합하다고 판단했다. ‘파우나DB 입력, JSON 입력, 분산형 노드(Node) 콜렉션에서 답 출력에 이르는 일련의 과정에서 파우나DB의 쿼리 언어는 소셜 네트워크와 데이터베이스의 다른 그래프 구조를 검색하면서 여러 노드로부터 데이터를 결합하는 복잡한 질문을 묻는 기능을 제공한다. 단순히 실험에 관심이 있거나 자체 DB 구축의 어려움을 원치 않는...

2015.09.23

‘데이터 폭증 해답?’ IBM, 미래형 스토리지 기술 소개

영화 한 편에 1PB, 병상 하나 당 1TB의 데이터가 쏟아지고 있다. IBM이 이를 해결할 수 있는 고속 주기억장치와 자기 저장 기술을 개발하고 있다. 그러나 문제는 저장 기술만이 아니다. IBM은 향후 10년 이내에 상용화를 목표로 초고속 & 초고밀도 스토리지를 개발하고 있다. 증가하는 기업 시장에서의 스토리지 수요에 대응하기 위한 것이다. IBM이 지난 7일 샌프란시스코에서 개최한 기자회견에서는 애널리스트, 사용자, IBM 관계자들이 한 가지 추세에 입을 모았다. 기업들이 처리해야 하는 데이터의 양이 급속도로 증가하고 있지만 처리능력과 공간의 제한 때문에 정보 관리에 애를 먹고 있다는 것이다. IBM 연구원들은 현재 두 개의 미래지향적인 기술들을 개발하고 있다. 첫 번째는 주 데이터를 빠르게 이용하는 방법이며 두 번째는 저장된 정보를 더 작은 공간에 넣는 방법이다. 전자를 위해 IBM은 "레이스트랙(Racetrack)" 스토리지라는 것을 개발하고 있다. 레이스트랙 스토리지는 데이터가 접속 시 짧은 나노 수준의 와이어로 이동하는 상이한 자기 위치에 저장되도록 하는 기술이다. IBM의 스토리지 시스템 연구 책임자 브루스 힐스버그는 이 기술을 상용화하는데 5~7년 정도 소요될 것으로 예상했다. 연구원들은 또 후자를 위해 표준 1U 랙 유닉(Rack Unit)에 1PB의 데이터를 저장할 수 있는 자기 기술을 연구하고 있다. 힐스버그는 앞으로 3년 후를 기대하라고 밝혔다. 스토리지 클래스 메모리 IBM은 "레이스트랙" 기술이 현재의 메모리만큼 빠르면서 기업용 스토리지로 활용할 수 있을 만큼 방대한 ‘스토리지 클래스 메모리’의 근간을 이룰 것으로 기대하고 있다. 예를 들자면 휴대용 MP3 플레이어에 50만 곡을 저장할 수 있을 정도로 기록밀도가 높아질 수 있다는 설명이다. 또 스토리지 클래스 메모리를 이용하면 대형 기업 데이터를 저장하는데 필요한 공간과 전력의 양을 극...

데이터 스토리지 IBM 레이스트랙 대용량

2011.09.09

영화 한 편에 1PB, 병상 하나 당 1TB의 데이터가 쏟아지고 있다. IBM이 이를 해결할 수 있는 고속 주기억장치와 자기 저장 기술을 개발하고 있다. 그러나 문제는 저장 기술만이 아니다. IBM은 향후 10년 이내에 상용화를 목표로 초고속 & 초고밀도 스토리지를 개발하고 있다. 증가하는 기업 시장에서의 스토리지 수요에 대응하기 위한 것이다. IBM이 지난 7일 샌프란시스코에서 개최한 기자회견에서는 애널리스트, 사용자, IBM 관계자들이 한 가지 추세에 입을 모았다. 기업들이 처리해야 하는 데이터의 양이 급속도로 증가하고 있지만 처리능력과 공간의 제한 때문에 정보 관리에 애를 먹고 있다는 것이다. IBM 연구원들은 현재 두 개의 미래지향적인 기술들을 개발하고 있다. 첫 번째는 주 데이터를 빠르게 이용하는 방법이며 두 번째는 저장된 정보를 더 작은 공간에 넣는 방법이다. 전자를 위해 IBM은 "레이스트랙(Racetrack)" 스토리지라는 것을 개발하고 있다. 레이스트랙 스토리지는 데이터가 접속 시 짧은 나노 수준의 와이어로 이동하는 상이한 자기 위치에 저장되도록 하는 기술이다. IBM의 스토리지 시스템 연구 책임자 브루스 힐스버그는 이 기술을 상용화하는데 5~7년 정도 소요될 것으로 예상했다. 연구원들은 또 후자를 위해 표준 1U 랙 유닉(Rack Unit)에 1PB의 데이터를 저장할 수 있는 자기 기술을 연구하고 있다. 힐스버그는 앞으로 3년 후를 기대하라고 밝혔다. 스토리지 클래스 메모리 IBM은 "레이스트랙" 기술이 현재의 메모리만큼 빠르면서 기업용 스토리지로 활용할 수 있을 만큼 방대한 ‘스토리지 클래스 메모리’의 근간을 이룰 것으로 기대하고 있다. 예를 들자면 휴대용 MP3 플레이어에 50만 곡을 저장할 수 있을 정도로 기록밀도가 높아질 수 있다는 설명이다. 또 스토리지 클래스 메모리를 이용하면 대형 기업 데이터를 저장하는데 필요한 공간과 전력의 양을 극...

2011.09.09

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