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빅데이터 | 애널리틱스 / 애플리케이션

기고 | 하둡이 할 수 있는 것과 할 수 없는 것

2012.06.19 Brian Proffit  |  ITWorld


하둡으로 할 수 있는 것
하둡은 배치 처리기 때문에 색인 구축, 패턴 인식, 추천 엔진 개발, 정서 분석 등의 상황에 배치돼야 한다. 여기서는 상당한 규모의 데이터가 생성되고 하둡에 저장되며 추후에 맵리듀스 기능을 통해 쿼리를 처리한다.

하지만 그렇다고 해서 하둡이 데이터센터에서 기존의 요소들을 대체해야 한다는 뜻은 아니다. 반대로 하둡은 기존의 IT 인프라에 통합되어 기관으로 유입되는 많은 데이터 조각들을 활용할 수 있어야 한다.

예를 들어, 상업 거래를 처리하는 일반적인 기업용 비 하둡 웹 사이트를 생각해 보자.  클라우데라(Cloudera)의 교육 서비스 책임자 사라 스프로늘에 따르면 고객들이 선호하는 사이트에서 얻은 로그 기록은 데이터 저장소에 저장하기에 앞서 최대 3시간 동안 ETL(Extract, Transform, and Load) 과정을 거치게 된다. 그때 저장된 절차가 개시되고 (그 후 2시간 동안) 처리된 데이터가 데이터 저장소에 남아있게 된다. 하지만 최종 데이터 세트는 원본 데이터의 1/5 수준으로 줄어들게 된다. 이는 전체 데이터 세트로부터 얻을 수 있는 모든 가치를 잃을 수 있다는 뜻이다.

하둡이 기관에 통합된 이후로 시간과 노력의 측면에서 많은 것들이 개선됐다. ETL 절차를 거치는 대신에 웹 서버의 로그 데이터는 직접 하둡 내의 HDFS로 보내지게 되었다. 거기서 로그 데이터에 대해 맵리듀스만을 이용하여 동일한 처리 과정을 적용하게 된다. 데이터를 처리하고 나면 데이터 저장소로 전송한다. 하지만 ETL 과정의 생략과 맵리듀스의 속도 덕에 그 과정이 훨씬 신속하다. 그리고 모든 데이터가 하둡 내에 저장되어 있으며 해당 사이트의 운영자가 추후에 데이터를 활용할 수 있는 상태로 준비된다.

하둡에 있어서 한 가지 반드시 기억해야 하는 점이 있다. 하둡을 기존 인프라의 대체재로 인식하는 것이 아니라 데이터 관리 저장소 기능을 향상시키기 위한 툴로써 인식해야 한다는 것이다. RDBMS과 하둡 사이에서 데이터를 이동시킬 수 있는 아파치 플럼(Apache Flume) 또는 실시간으로 하둡에 시스템 데이터를 추출할 수 있는 아파치 스쿱(Apache Sqoop)등의 툴을 이용하여 기존의 시스템을 하둡과 연계시키고 규모에 상관없이 데이터를 처리할 수 있다. 사용자는 단지 하둡에 노드를 추가해 저장소와 처리를 관리하면 된다.

필요한 하드웨어 및 비용
여기서 말하는 하드웨어는 어느 정도의 수준을 이야기하는 것일까?

하둡을 위해 필요한 하드웨어에 관한 견적은 질문의 주체가 누구냐에 따라 달라진다. 클라우데라는 하둡을 위한 전형적인 슬레이브 노드(Salve Node)에 관한 구체적이면서 자세한 목록을 제시하고 있다.

• 중간 수준의 프로세서
• 4~32 GB의 메모리
• 각 노드에 대한 1 GbE 네트워크 연결 및 10 GbE의 탑-오브-랙(Top-of-Rack) 스위치
• 하둡이 네트워크를 포화상태로 만들지 못하도록 하는 전용 스위칭 인프라
• 장비당 4~12개의 드라이브 및 비 RAID 방식


또 다른 하둡 업체 호튼웍스(Hortonworks)도 이와 유사한 사양을 제시하지만 기업에 따라 하둡 인스턴스에 적용할 수 있는 작업부하가 달라지기 때문에 네트워크 상태에 대해 좀 더 모호한 경향을 보이고 있다.

"가장 중요한 규칙은 네트워크 대비 컴퓨터 비용의 비율을 생각하여 네트워크 비용이 전체 비용의 약 20% 정도를 차지하도록 하는 것이다. 네트워크 비용에는 완전한 네트워크, 핵심 스위치, 랙 스위치, 네트워크 카드 등 필요한 것들이 포함돼야 한다"라고 호튼웍스의 CTO 에릭 블레이드쉴러는 밝혔다.

이와 관련해 클라우데라는 각 노드에 대해 사용자가 원하는 수준에 따라 노드당 3,000~7,000달러 정도의 견적을 제공했다.

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