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하이브-두나무, 전략적 파트너십 구축… “NFT 시장 진출 공식화”

하이브는 두나무와 전략적 파트너십을 맺고 NFT(Non-Fungible Token) 사업에 진출한다고 4일 밝혔다. 하이브는 공시를 통해 두나무가 하이브에 제3자 배정 유상증자 방식으로 7,000억 원을 투자하고 동시에 하이브도 같은 방식으로 두나무에 약 5,000억 원을 투자하는 파트너십을 맺었다. 하이브는 이번 지분 투자로 두나무 주식 2.48%를 취득하게 된다.  하이브와 두나무는 합작 법인을 설립해 아티스트 IP와 NFT가 결합된 팬덤 기반의 신규 사업을 공동으로 추진한다는 계획이다. ciokr@idg.co.kr

하이브 NFT

2021.11.04

하이브는 두나무와 전략적 파트너십을 맺고 NFT(Non-Fungible Token) 사업에 진출한다고 4일 밝혔다. 하이브는 공시를 통해 두나무가 하이브에 제3자 배정 유상증자 방식으로 7,000억 원을 투자하고 동시에 하이브도 같은 방식으로 두나무에 약 5,000억 원을 투자하는 파트너십을 맺었다. 하이브는 이번 지분 투자로 두나무 주식 2.48%를 취득하게 된다.  하이브와 두나무는 합작 법인을 설립해 아티스트 IP와 NFT가 결합된 팬덤 기반의 신규 사업을 공동으로 추진한다는 계획이다. ciokr@idg.co.kr

2021.11.04

스마트 난방 시스템이 돈을 아끼게 해주는 방법

네스트(Nest), 하이브(Hive), 하니웰(Honeywell) 등은 자사의 스마트 난방 시스템이 난방비를 줄여줄 수 있다고 주장하곤 한다. 최신 스마트 난방 시스템의 재주를 정리했다.  이론적으로는 말이 된다. 스마트폰과 센서, 애플리케이션으루 구성된 스마트 난방 시스템은 보일러와 라디에이터의 효율성을 극대화할 수 있다. 단 수십 만 원에 이르는 스마트 난방 시스템 비용을 뽑으려면 얼마나 걸릴지가 문제다. 일단 '스마트하지 않은' 서모스탯(thermostat)과 비교해 스마트 서모스탯들이 갖춘 공통적인 기능은 다음과 같다. 1. 사람이 있을 때만 동작 길이 막히거나 열차가 연착될 때, 또는 귀가하지 않고 다른 일을 봐야 할 때 기존 난방 시스템은 유연하게 대처할 수 없다. 반면 스마트 난방 시스템은 스마트폰 앱을 통해 보일러를 켜거나 끌 수 있다. 제품에 따라서는 스마트폰의 위치 정보와 연동돼 자동으로 동작하는 재주를 부리기도 한다.  2. 사용하는 방만 난방 스마트 난방 시스템은 구획에 따라 난방을 제어하는 멀티 존 기능을 지원한다. 방이 여러 개거나 여러 층으로 구성된 주택일 경우 유용하다. 단 이를 위해서는 난방 장치가 멀티 존에 대응해 배관되어 있어야 한다. 그렇지 않다면 각 구획의 라디에이터마다 스마트 TRV를 설치해야 한다. 3. 지능형 기능 네스트의 3세대 시스템이 최근 지능형 기능을 추가해 별도의 설정 없이도 사용자의 행동과 선호 온도를 모니터링해 자동으로 조정하는 기능을 추가하고 있다. 가령 센서를 통해 사용자의 부재를 확인하면 난방을 끄는 식이다. 날씨 정보와 연동해 시스템 가동에 반영하기도 한다. 외부 온도가 몹시 낮아질 때는 파이프 동파를 위해 휴가 시에도 난방을 켜는 재주도 있다. 4. 에너지 사용 정보 전달 스마트 시스템을 이용하는 장점 중 하나는 지출 금액을 쉽게 확인할 수 있다는 점이다. 우편이나 이메일로 뒤늦게 확인할 수 있는 전통적 시스템과 비교된다. 스마트 시스템을 통해 사용 현...

하이브 하니웰 네스트 스마트 난방 스마트 서모스탯

2019.03.07

네스트(Nest), 하이브(Hive), 하니웰(Honeywell) 등은 자사의 스마트 난방 시스템이 난방비를 줄여줄 수 있다고 주장하곤 한다. 최신 스마트 난방 시스템의 재주를 정리했다.  이론적으로는 말이 된다. 스마트폰과 센서, 애플리케이션으루 구성된 스마트 난방 시스템은 보일러와 라디에이터의 효율성을 극대화할 수 있다. 단 수십 만 원에 이르는 스마트 난방 시스템 비용을 뽑으려면 얼마나 걸릴지가 문제다. 일단 '스마트하지 않은' 서모스탯(thermostat)과 비교해 스마트 서모스탯들이 갖춘 공통적인 기능은 다음과 같다. 1. 사람이 있을 때만 동작 길이 막히거나 열차가 연착될 때, 또는 귀가하지 않고 다른 일을 봐야 할 때 기존 난방 시스템은 유연하게 대처할 수 없다. 반면 스마트 난방 시스템은 스마트폰 앱을 통해 보일러를 켜거나 끌 수 있다. 제품에 따라서는 스마트폰의 위치 정보와 연동돼 자동으로 동작하는 재주를 부리기도 한다.  2. 사용하는 방만 난방 스마트 난방 시스템은 구획에 따라 난방을 제어하는 멀티 존 기능을 지원한다. 방이 여러 개거나 여러 층으로 구성된 주택일 경우 유용하다. 단 이를 위해서는 난방 장치가 멀티 존에 대응해 배관되어 있어야 한다. 그렇지 않다면 각 구획의 라디에이터마다 스마트 TRV를 설치해야 한다. 3. 지능형 기능 네스트의 3세대 시스템이 최근 지능형 기능을 추가해 별도의 설정 없이도 사용자의 행동과 선호 온도를 모니터링해 자동으로 조정하는 기능을 추가하고 있다. 가령 센서를 통해 사용자의 부재를 확인하면 난방을 끄는 식이다. 날씨 정보와 연동해 시스템 가동에 반영하기도 한다. 외부 온도가 몹시 낮아질 때는 파이프 동파를 위해 휴가 시에도 난방을 켜는 재주도 있다. 4. 에너지 사용 정보 전달 스마트 시스템을 이용하는 장점 중 하나는 지출 금액을 쉽게 확인할 수 있다는 점이다. 우편이나 이메일로 뒤늦게 확인할 수 있는 전통적 시스템과 비교된다. 스마트 시스템을 통해 사용 현...

2019.03.07

칼럼 | 구글 클라우드의 비밀병기 '구글처럼'

구글 클라우드의 가장 큰 강점은 ‘구글처럼’ 되고 싶어하는 기업의 기대를 충족할 수 있다는 것이다. 디지털 시대의 신생기업들이 구글 클라우드 위에서 구글 같은 혁신으로 승승장구하고 있다. 디지털 변혁의 의지가 있는, ‘구글이 되고픈 기업’에게 그 길을 안내할 유일한 대안은 구글밖에 없다.  2017년은 구글 클라우드 플랫폼(Google Cloud Platform)에게 괜찮은 한 해였다. 하지만 2018년은 더 좋을 것으로 예상된다. 구글은 아직 아마존 웹 서비스(AWS)와 마이크로소프트 애저보다 클라우드 매출액이 크게 뒤처져 있다. 가트너 자료에 따르면 시장 점유율이 AWS와 애저는 각각 44.1%와 7.1%인데 반해 구글은 2.3%에 불과했다. 그런데도 2018년은 구글이 뜨는 해가 될 수 있다. 구글이 뜨는 해가 되기 위한 조건은 단 하나, 기업들이 좀더 구글처럼 운영되도록 도움을 줄 수 있어야 한다. 과거에 이런 일은 비현실적으로 느껴졌었다. 구글은 하루에 수천 가지의 변화를 시스템에 적용하는 일이 일상이지만 대다수 기업에는 애초에 그렇게 할 수 있는 DNA가 없기 때문이다. 그러나 초기 지표를 보면 이제는 그렇지 않으며 일반적인 기업들도 ‘구글처럼 운영’한다는 목표를 달성할 수 있을 것으로 보인다. 그렇다면 구글 클라우드가 본격적으로 기업에 도입될 것이다. 다른 기업들도 ‘구글처럼 운영’ 가능성 농후 물론 현재 AWS가 압도적인 1위이지만 그 이유의 대부분은 구식 인프라 업체와 현재 클라우드 경쟁자보다 7년 먼저 시작했기 때문이다. 구형 인프라 업체는 사실 망했지만(물론 기업이 ‘망’하는 데 수십 년이 걸리기도 한다) 마이크로소프트와 구글과 같은 클라우드 경쟁자에게 게임은 이제 시작이다! 마이크로소프트는 차세대 AI 스마트 기능을 도입하고 기존 고객들과의 신뢰 관계를 활용함으로써(마이크로소프트와 거래를 많이 하는 CIO들은 자...

CIO 텐서플로 쿠버네티스 구글 클라우드 플랫폼 스냅 구글 클라우드 머신러닝 데이터플로우 데이터프록 퍼브/서브 Pub/Sub 에어버스 마이크로소프트 애저 퍼블릭 클라우드 가트너 AWS 하둡 필립스 스포티파이 인공지능 하이브 빅쿼리 아마존 웹 서비스 구글처럼

2017.12.26

구글 클라우드의 가장 큰 강점은 ‘구글처럼’ 되고 싶어하는 기업의 기대를 충족할 수 있다는 것이다. 디지털 시대의 신생기업들이 구글 클라우드 위에서 구글 같은 혁신으로 승승장구하고 있다. 디지털 변혁의 의지가 있는, ‘구글이 되고픈 기업’에게 그 길을 안내할 유일한 대안은 구글밖에 없다.  2017년은 구글 클라우드 플랫폼(Google Cloud Platform)에게 괜찮은 한 해였다. 하지만 2018년은 더 좋을 것으로 예상된다. 구글은 아직 아마존 웹 서비스(AWS)와 마이크로소프트 애저보다 클라우드 매출액이 크게 뒤처져 있다. 가트너 자료에 따르면 시장 점유율이 AWS와 애저는 각각 44.1%와 7.1%인데 반해 구글은 2.3%에 불과했다. 그런데도 2018년은 구글이 뜨는 해가 될 수 있다. 구글이 뜨는 해가 되기 위한 조건은 단 하나, 기업들이 좀더 구글처럼 운영되도록 도움을 줄 수 있어야 한다. 과거에 이런 일은 비현실적으로 느껴졌었다. 구글은 하루에 수천 가지의 변화를 시스템에 적용하는 일이 일상이지만 대다수 기업에는 애초에 그렇게 할 수 있는 DNA가 없기 때문이다. 그러나 초기 지표를 보면 이제는 그렇지 않으며 일반적인 기업들도 ‘구글처럼 운영’한다는 목표를 달성할 수 있을 것으로 보인다. 그렇다면 구글 클라우드가 본격적으로 기업에 도입될 것이다. 다른 기업들도 ‘구글처럼 운영’ 가능성 농후 물론 현재 AWS가 압도적인 1위이지만 그 이유의 대부분은 구식 인프라 업체와 현재 클라우드 경쟁자보다 7년 먼저 시작했기 때문이다. 구형 인프라 업체는 사실 망했지만(물론 기업이 ‘망’하는 데 수십 년이 걸리기도 한다) 마이크로소프트와 구글과 같은 클라우드 경쟁자에게 게임은 이제 시작이다! 마이크로소프트는 차세대 AI 스마트 기능을 도입하고 기존 고객들과의 신뢰 관계를 활용함으로써(마이크로소프트와 거래를 많이 하는 CIO들은 자...

2017.12.26

기고 | DIY vs. 완전 통합형 하둡, 어느 쪽이 최적의 선택일까?

* 본 기고문은 벤더가 작성한 것으로 네트워크 월드 편집진의 수정을 거쳤지만 일부 벤더의 시각이 남아 있을 수 있다. 빅데이터 기술은 이미 기업 환경에 다양한 변화를 가져왔다. 기업들은 기존 거래 기록에서 소셜 미디어 등 다른 소스들까지, 다양한 영역에서 수집된 정보를 통해 고객에 대한 전방위적 시각을 구축해가고 있다. 수천 개의 프로세스를 분석해 기능 문제나 비효율의 원인을 이해하는 것도, 분리된 데이터 소스들을 결합해 행간의 숨겨진 관계를 읽어내는 것도 모두 빅데이터를 통해 발굴된 가치들이다. 이러한 혁신이 가능하기 위해선 우선 자사 전반의 정보를 한데 모아 거기에 데이터 과학을 적용할 수 있어야 한다. 빅데이터의 세계에 뛰어들려는 기업들은 하나의 선택지와 마주하게 된다. 사전 통합된 ‘완성형’ 플랫폼을 사용할지, 아니면 오픈소스 하둡 소프트웨어를 다운로드 해 우리 기업만의 솔루션을 자체 구축할지 여부다. 어느 쪽이 더 우리 회사에 적합할까? 여기 선택을 위한 힌트들을 살펴보자. 퍼즐 조각 맞추기 우선 DIY 방식을 원하는 경우라면, 하이브(Hive), 얀(Yarn), 맵리듀스(MapReduce) 등 스톡 하둡과 통합할 여러 컴포넌트를 살펴봐야 한다. (주요 하둡 배포판 중 하나는 23개의 서로 다른 패키지를 포함한다.) 다양한 컴포넌트(와 그 소프트웨어 버전) 가운데 어떤 것이 당신의 배치에 적합한지, 또 그것들을 어떻게 조합해 기업 환경에서 동작하게 할지를 고민해보자. 이는 일회성 작업이 아니다. 모든 툴들은 계속해서 업데이트해야 하며, 따라서 사용자에겐 솔루션의 지원 및 유지 방법을 명확히 이해하는 과정이 요구된다. 이 과정에는 상당한 난이도의 작업 역시 포함되기에, 대부분의 기업은 자체 플랫폼 구축 과정에 전문 써드파티 서비스를 이용하고 있다. 그렇다면 DIY의 이점은 무엇일까? 사용자의 활용 요구 사항을 명확히 반영한 솔루션을 얻을 수 있으며, IT 부서가 플랫폼의 프로세스와 기능 전반에 대한...

빅데이터 완전 통합형 하둡 MapReduce Hive YARN 맞춤 개발 하이브 DIY 자체 개발 하둡 맵리듀스 개발 DIY 프로젝트

2016.12.26

* 본 기고문은 벤더가 작성한 것으로 네트워크 월드 편집진의 수정을 거쳤지만 일부 벤더의 시각이 남아 있을 수 있다. 빅데이터 기술은 이미 기업 환경에 다양한 변화를 가져왔다. 기업들은 기존 거래 기록에서 소셜 미디어 등 다른 소스들까지, 다양한 영역에서 수집된 정보를 통해 고객에 대한 전방위적 시각을 구축해가고 있다. 수천 개의 프로세스를 분석해 기능 문제나 비효율의 원인을 이해하는 것도, 분리된 데이터 소스들을 결합해 행간의 숨겨진 관계를 읽어내는 것도 모두 빅데이터를 통해 발굴된 가치들이다. 이러한 혁신이 가능하기 위해선 우선 자사 전반의 정보를 한데 모아 거기에 데이터 과학을 적용할 수 있어야 한다. 빅데이터의 세계에 뛰어들려는 기업들은 하나의 선택지와 마주하게 된다. 사전 통합된 ‘완성형’ 플랫폼을 사용할지, 아니면 오픈소스 하둡 소프트웨어를 다운로드 해 우리 기업만의 솔루션을 자체 구축할지 여부다. 어느 쪽이 더 우리 회사에 적합할까? 여기 선택을 위한 힌트들을 살펴보자. 퍼즐 조각 맞추기 우선 DIY 방식을 원하는 경우라면, 하이브(Hive), 얀(Yarn), 맵리듀스(MapReduce) 등 스톡 하둡과 통합할 여러 컴포넌트를 살펴봐야 한다. (주요 하둡 배포판 중 하나는 23개의 서로 다른 패키지를 포함한다.) 다양한 컴포넌트(와 그 소프트웨어 버전) 가운데 어떤 것이 당신의 배치에 적합한지, 또 그것들을 어떻게 조합해 기업 환경에서 동작하게 할지를 고민해보자. 이는 일회성 작업이 아니다. 모든 툴들은 계속해서 업데이트해야 하며, 따라서 사용자에겐 솔루션의 지원 및 유지 방법을 명확히 이해하는 과정이 요구된다. 이 과정에는 상당한 난이도의 작업 역시 포함되기에, 대부분의 기업은 자체 플랫폼 구축 과정에 전문 써드파티 서비스를 이용하고 있다. 그렇다면 DIY의 이점은 무엇일까? 사용자의 활용 요구 사항을 명확히 반영한 솔루션을 얻을 수 있으며, IT 부서가 플랫폼의 프로세스와 기능 전반에 대한...

2016.12.26

"빅데이터 시장 성숙, 클라우드와 결합 뚜렷" 앳스케일 보고서

빅데이터 시장이 한층 성숙하는 한편 클라우드로 이전하는 경향이 뚜렷해지고 있는 것으로 조사됐다. OLAP 같은 큐브(Cube)를 이용한 하둡 기반의 BI 특화 솔루션 기업 앳스케일(AtScale)은 최근 77개국 1,400개 기업의 빅데이터 전문가 2,550명을 대상으로 설문조사를 실시했다. 해당 설문조사는 클라우데라(Cloudera), 호튼웍스(Hortonworks), MapR, 코그니전트(Cognizant), 트리팩타(Trifacta), 태블로(Tableau)와 공동으로 진행했다. 앳스케일의 이번 2016 빅데이터 성숙도 조사(Big Data Maturity Survey)에서는 응답자의 약 70%가 빅데이터를 1년 이상 사용한 것으로 나타났다. 지난 해에는 59%였던 바 있다. 응답자의 76%는 현재 하둡을 사용하고 있으며 73%는 현재 하둡을 생산에 적용하고 있다고 밝혔다(지난 해에는 65%). 또한 74%는 하둡 노드(Node)의 수가 10개 이상이었으며 20%는 100개 이상인 것으로 조사됐다. 빅데이터 산업 애널리스트 겸 "파괴적인 분석(Disruptive Analytics)"의 저자이자 이번 보고서를 작성한 토마스 딘스모어는 "이 설문조사의 주요 고려 사항은 응답자의 성숙도였다. 응답자 5명 중 1명이 100개 이상의 노드를 보유하고 있으며 그들 중 74%는 비즈니스 현장에 활용하고 있었다. 연간 두 자리 이상의 성장률을 나타내고 있었다"라고 말했다. 또한 빅데이터 분석 관리와 관련하여 점차 클라우드로 전향하고 있는 움직임이 포착됐다고 그는 설명했다. 응답자의 53%는 이미 클라우드에 빅데이터를 도입했다고 말했으며 14%는 모든 빅데이터를 클라우드로 운용하고 있었다. 72%는 향후 빅데이터 배치에 클라우드를 활용할 계획이었다. 앳스케일의 CTO 겸 공동 설립자 매트 베어드는 "지난 1년 동안 클라우드에 기반한 빅데이터 활용이 눈에 띄게 증가했다. 데이터를 클라우드에 보관한 응답...

하둡 하이브 스파크 앳스케일

2016.12.20

빅데이터 시장이 한층 성숙하는 한편 클라우드로 이전하는 경향이 뚜렷해지고 있는 것으로 조사됐다. OLAP 같은 큐브(Cube)를 이용한 하둡 기반의 BI 특화 솔루션 기업 앳스케일(AtScale)은 최근 77개국 1,400개 기업의 빅데이터 전문가 2,550명을 대상으로 설문조사를 실시했다. 해당 설문조사는 클라우데라(Cloudera), 호튼웍스(Hortonworks), MapR, 코그니전트(Cognizant), 트리팩타(Trifacta), 태블로(Tableau)와 공동으로 진행했다. 앳스케일의 이번 2016 빅데이터 성숙도 조사(Big Data Maturity Survey)에서는 응답자의 약 70%가 빅데이터를 1년 이상 사용한 것으로 나타났다. 지난 해에는 59%였던 바 있다. 응답자의 76%는 현재 하둡을 사용하고 있으며 73%는 현재 하둡을 생산에 적용하고 있다고 밝혔다(지난 해에는 65%). 또한 74%는 하둡 노드(Node)의 수가 10개 이상이었으며 20%는 100개 이상인 것으로 조사됐다. 빅데이터 산업 애널리스트 겸 "파괴적인 분석(Disruptive Analytics)"의 저자이자 이번 보고서를 작성한 토마스 딘스모어는 "이 설문조사의 주요 고려 사항은 응답자의 성숙도였다. 응답자 5명 중 1명이 100개 이상의 노드를 보유하고 있으며 그들 중 74%는 비즈니스 현장에 활용하고 있었다. 연간 두 자리 이상의 성장률을 나타내고 있었다"라고 말했다. 또한 빅데이터 분석 관리와 관련하여 점차 클라우드로 전향하고 있는 움직임이 포착됐다고 그는 설명했다. 응답자의 53%는 이미 클라우드에 빅데이터를 도입했다고 말했으며 14%는 모든 빅데이터를 클라우드로 운용하고 있었다. 72%는 향후 빅데이터 배치에 클라우드를 활용할 계획이었다. 앳스케일의 CTO 겸 공동 설립자 매트 베어드는 "지난 1년 동안 클라우드에 기반한 빅데이터 활용이 눈에 띄게 증가했다. 데이터를 클라우드에 보관한 응답...

2016.12.20

인기 IT직종 10선··· 대세는 오픈소스·클라우드·빅데이터

기술은 끊임 없이 발전하며 IT종사자는 새로운 기술 수요 변화에 발맞춰 가야 한다. 최근 다이스닷컴(Dice.com)은 2015년 4월 1일부터 2016년 4월 1일까지의 사이트 구인 게시글을 대상으로 특정 기술력의 연간 수요 증가치를 조사해 발표했다. 최소 1,000개 이상의 구인 게시글에서 언급된 기술력을 통계적인 의미를 갖는 것으로 보고 분석했다. 유망 IT기술력 10가지와 이러한 기술력을 보유한 IT종사자가 가질 도전해 볼 만한 직종을 정리했다. ciokr@idg.co.kr  

CIO JIRA 스파크 다이스닷컴 주니퍼 하이브 카산드라 하둡 구인 아파치 애저 빅데이터 세일즈포스 아틀란시안

2016.04.27

기술은 끊임 없이 발전하며 IT종사자는 새로운 기술 수요 변화에 발맞춰 가야 한다. 최근 다이스닷컴(Dice.com)은 2015년 4월 1일부터 2016년 4월 1일까지의 사이트 구인 게시글을 대상으로 특정 기술력의 연간 수요 증가치를 조사해 발표했다. 최소 1,000개 이상의 구인 게시글에서 언급된 기술력을 통계적인 의미를 갖는 것으로 보고 분석했다. 유망 IT기술력 10가지와 이러한 기술력을 보유한 IT종사자가 가질 도전해 볼 만한 직종을 정리했다. ciokr@idg.co.kr  

2016.04.27

SQL-온-하둡 엔진 BMT '임팔라·스파크·하이브는 어떻게 다른가'

SQL-온-하둡 엔진 임팔라, 스파크, 하이브를 벤치마크테스트한 결과, 이들 각각은 BI 워크로드에 대해서 고유의 강점과 약점을 가지고 있는 것으로 나타났다. 이미지 출처 : Thinkstock BI 온 하둡(BI on Hadoop) 구현 작업을 전문적으로 다루는 신생업체인 앳스케일(AtScale)은 최근 새롭게 공개한 벤치마크(benchmark)를 통해 시장의 대표적인 세 SQL-온-하둡(SQL-on-Hadoop) 엔진인 아파치 임팔라 2.3(Apache Impala 2.3), 아파치 스파크 1.6(Apache Spark 1.6), 아파치 하이브 1.2(Apache Hive 1.2)가 각각 강점과 약점을 지니고 있으며, 그에 따라 서로 다른 비즈니스 인텔리전스(BI)에 적합할 수도 그렇지 않을 수도 있다고 밝혔다. 앳스케일의 설립자이자 CEO인 데이브 마리아니는 “모든 요구사항을 충족시키는 완벽한 엔진은 어디에도 없다는 것이 연구의 결론이다. 우리 역시 고객들에게 제공하는 배치 서비스에 여러 개의 엔진을 적용했다”라고 설명했다. 앳스케일의 비즈니스 인텔리전스 온 하둡 벤치마크는 테크놀로지 평가원들이 자사의 BI 활용사례에 가작 적합한 SQL-온-하둡 테크놀로지를 선정할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 구성된 가이드다. 앳스케일의 테스트는 스타 스키마 벤치마크(SSB, Star Schema Benchmark) 데이터 셋을 활용했고, 시장에서 폭넓게 이용되고 있는 TPCH 데이터에 기반을 뒀으며, 전형적인 BI 지향 데이터 레이아웃을 정확하게 재연할 수 있도록 조정 과정을 거쳐 이뤄졌다. 데이터 셋은 테스트 팀이 대규모의 테이블 전역에 걸쳐 쿼리를 테스트할 수 있도록 했다. 라인오더(lineorder) 테이블에는 60 억에 가까운 행이, 대형 커스터머 테이블에는 10억 이상의 행이 각각 포함돼 있다. SQL-온-하둡 엔진들은 서로 다른 ‘최적 궁합'의 워크로드를 지닌다 앳스케일은 SQL-온-...

CIO 아파치 하이브 1.2 Apache Spark 1.6 아파치 스파크 1.6 Apache Impala 2.3 아파치 임팔라 2.3 야후! 암팔라 SQL 온 하둡 BI 온 하둡 스파크 BMT 벤치마크테스트 하이브 하둡 빅데이터 Apache Hive 1.2

2016.02.26

SQL-온-하둡 엔진 임팔라, 스파크, 하이브를 벤치마크테스트한 결과, 이들 각각은 BI 워크로드에 대해서 고유의 강점과 약점을 가지고 있는 것으로 나타났다. 이미지 출처 : Thinkstock BI 온 하둡(BI on Hadoop) 구현 작업을 전문적으로 다루는 신생업체인 앳스케일(AtScale)은 최근 새롭게 공개한 벤치마크(benchmark)를 통해 시장의 대표적인 세 SQL-온-하둡(SQL-on-Hadoop) 엔진인 아파치 임팔라 2.3(Apache Impala 2.3), 아파치 스파크 1.6(Apache Spark 1.6), 아파치 하이브 1.2(Apache Hive 1.2)가 각각 강점과 약점을 지니고 있으며, 그에 따라 서로 다른 비즈니스 인텔리전스(BI)에 적합할 수도 그렇지 않을 수도 있다고 밝혔다. 앳스케일의 설립자이자 CEO인 데이브 마리아니는 “모든 요구사항을 충족시키는 완벽한 엔진은 어디에도 없다는 것이 연구의 결론이다. 우리 역시 고객들에게 제공하는 배치 서비스에 여러 개의 엔진을 적용했다”라고 설명했다. 앳스케일의 비즈니스 인텔리전스 온 하둡 벤치마크는 테크놀로지 평가원들이 자사의 BI 활용사례에 가작 적합한 SQL-온-하둡 테크놀로지를 선정할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 구성된 가이드다. 앳스케일의 테스트는 스타 스키마 벤치마크(SSB, Star Schema Benchmark) 데이터 셋을 활용했고, 시장에서 폭넓게 이용되고 있는 TPCH 데이터에 기반을 뒀으며, 전형적인 BI 지향 데이터 레이아웃을 정확하게 재연할 수 있도록 조정 과정을 거쳐 이뤄졌다. 데이터 셋은 테스트 팀이 대규모의 테이블 전역에 걸쳐 쿼리를 테스트할 수 있도록 했다. 라인오더(lineorder) 테이블에는 60 억에 가까운 행이, 대형 커스터머 테이블에는 10억 이상의 행이 각각 포함돼 있다. SQL-온-하둡 엔진들은 서로 다른 ‘최적 궁합'의 워크로드를 지닌다 앳스케일은 SQL-온-...

2016.02.26

맵알테크놀러지스, 아파치 드릴 1.2 버전 출시

맵알테크놀러지스가 아파치 드릴(Apache Drill) 1.2 버전을 출시했다. 고객 및 파트너들은 아파치 드릴 1.2 버전을 지원하는 맵알 배포판을 통해 드릴을 좀더 신속하게 활용하고, 자사의 모든 하둡 데이터 및 소스로부터 비즈니스 통찰력을 더욱 빠르게 확보할 수 있게 됐다. 또 맵알은 포괄적인 SQL 기반 테스트 프레임워크를 오픈소스 커뮤니티에 공개했다. 최근 최상의 오픈 소스 빅데이터 기술 중 하나로 인식되고 있는 드릴에 대한 관심 및 도입 규모는 자사의 정식버전(GA)이 올해 초 발표된 이후 계속해 성장하고 있다. 이미 수천 명의 사용자가 드릴을 다운로드 했으며, 수많은 기업들이 페타바이트(PB)에 이르는 대용량 데이터를 분석하고 있는 것으로 나타났다. 아파치 드릴 1.2 버전은 현재 맵알 배포판을 통해 이용 가능하며, 확장된 SQL 애널리틱스 기능, 뛰어난 성능, 심층적인 하이브(Hive) 통합 및 향상된 엔터프라이즈 관리성을 제공한다. 드릴 1.2는 SQL-컴플라이언트 분석 및 윈도우 기능 지원은 물론, 표준 SQL(ANSI SQL)을 지원하며, 기업들이 기존 BI 및 분석 툴을 그대로 활용할 수 있도록 한다. 드릴 1.2는 기존 드릴 1.1에서 제공된 다양한 윈도우 함수뿐만 아니라 추가적인 다양한 기능(ranking, Lead, Lag, First Value, Last Value등)을 포함한다. 드릴 1.2는 인터렉티브 워크로드를 위한 뛰어난 성능과 규모를 제공한다. 기능 중 일부는 1,000여 개의 파일 쿼리를 가속화시키는 새로운 메타 데이터 캐시 매커니즘을 포함하며, HBase 및 맵알-DB(MapR-DB)의 빠른 쿼리가 가능하도록 다양한 데이터 유형을 위한 푸시다운(pushdown) 기능을 향상시켰다. 드릴 1.2는 향상된 하이브와의 호환성 및 성능을 제공한다. 기업들에게 하이브에 대한 기존 투자를 활용할 수 있도록 통합을 제공한다. 이를 통해 단일 클러스터 내에서 드릴 인터렉티브 쿼리를 활용한 ETL과 기존...

아파치 하이브 분석 맵알 맵알테크놀러지스 오픈소스 커뮤니티 Hive

2015.12.18

맵알테크놀러지스가 아파치 드릴(Apache Drill) 1.2 버전을 출시했다. 고객 및 파트너들은 아파치 드릴 1.2 버전을 지원하는 맵알 배포판을 통해 드릴을 좀더 신속하게 활용하고, 자사의 모든 하둡 데이터 및 소스로부터 비즈니스 통찰력을 더욱 빠르게 확보할 수 있게 됐다. 또 맵알은 포괄적인 SQL 기반 테스트 프레임워크를 오픈소스 커뮤니티에 공개했다. 최근 최상의 오픈 소스 빅데이터 기술 중 하나로 인식되고 있는 드릴에 대한 관심 및 도입 규모는 자사의 정식버전(GA)이 올해 초 발표된 이후 계속해 성장하고 있다. 이미 수천 명의 사용자가 드릴을 다운로드 했으며, 수많은 기업들이 페타바이트(PB)에 이르는 대용량 데이터를 분석하고 있는 것으로 나타났다. 아파치 드릴 1.2 버전은 현재 맵알 배포판을 통해 이용 가능하며, 확장된 SQL 애널리틱스 기능, 뛰어난 성능, 심층적인 하이브(Hive) 통합 및 향상된 엔터프라이즈 관리성을 제공한다. 드릴 1.2는 SQL-컴플라이언트 분석 및 윈도우 기능 지원은 물론, 표준 SQL(ANSI SQL)을 지원하며, 기업들이 기존 BI 및 분석 툴을 그대로 활용할 수 있도록 한다. 드릴 1.2는 기존 드릴 1.1에서 제공된 다양한 윈도우 함수뿐만 아니라 추가적인 다양한 기능(ranking, Lead, Lag, First Value, Last Value등)을 포함한다. 드릴 1.2는 인터렉티브 워크로드를 위한 뛰어난 성능과 규모를 제공한다. 기능 중 일부는 1,000여 개의 파일 쿼리를 가속화시키는 새로운 메타 데이터 캐시 매커니즘을 포함하며, HBase 및 맵알-DB(MapR-DB)의 빠른 쿼리가 가능하도록 다양한 데이터 유형을 위한 푸시다운(pushdown) 기능을 향상시켰다. 드릴 1.2는 향상된 하이브와의 호환성 및 성능을 제공한다. 기업들에게 하이브에 대한 기존 투자를 활용할 수 있도록 통합을 제공한다. 이를 통해 단일 클러스터 내에서 드릴 인터렉티브 쿼리를 활용한 ETL과 기존...

2015.12.18

엑셀과 하둡의 만남, MS와 호튼웍스 협력 강화

마이크로소프트가 엑셀 사용자들이 하둡에서 나온 산출물을 다운로드하고 분석할 수 있도록 하는 커넥터를 개발하고 있다. 하둡은 점진적으로 그 영역을 확장하고 있는 개방형 오픈소스 데이터 프로세싱 플랫폼이다.      마이크로소프트는 야후에서 하둡의 분배와 상용화 지원 서비스를 위해 분리 독립한 호튼웍스와 커넥터를 만들고 있는 중이라고 최근 밝혔다.    호튼웍스 CTO 에릭 발데슈빌러는 "마이크로소프트가 말 그대로 수백만의 새로운 사용자에게 아파치 하둡을 개방한다는 것은 중요한 의미를 지닌다"라며, 그것은 엑셀과 파워피벗(PowerPivot) 사용자 수백만 이상이 그들에게 이미 매우 익숙한 소프트웨어를 사용해 아파치 하둡에서 지금 바로 가치를 이끌어낼 수 있다는 것"이라고 말했다.    이 커넥터는 각각의 하둡과 연계된 오픈소스 프로젝트 사이에 있다.    마이크로소프트와 호튼웍스는 미국 캘리포니아에서 개최된 오렐리 스트라타 데이터 컨퍼런스에서 28일 발표했다.    양사는 지난해 하둡이 윈도우 생태계에 적용할 수 있도록 하는 파트너십을 맺은 바 있다.    또한 양사는 자바스크립트 프레임워크를 개발하고 있다. 이는 자바스크립트 프로그램으로 하둡 데이터를 탐색할 수 있도록 한다. 그리고 그들은 이 소프트웨어가 윈도우 서버에서 실행될 수 있도록 하는 하둡 코어를 위한 패치 시리즈를 만들고 있다.   이 커넥터는 하이브(Hive) 데이터웨어하우스 시스템을 통해 하둡과 소통하는 ODBC(Online Database Connector)가 될 것이다. 이를 통해 사용자는 액셀에서 하이브로부터 다운로드된 데이터를 액셀 파워피봇와 같은 툴을 사용해 분석할 수 있다.   호튼웍스 전략기획 부사장 숀 코널리는...

마이크로소프트 애저 하둡 하이브 커넥터 호튼웍스

2012.02.29

마이크로소프트가 엑셀 사용자들이 하둡에서 나온 산출물을 다운로드하고 분석할 수 있도록 하는 커넥터를 개발하고 있다. 하둡은 점진적으로 그 영역을 확장하고 있는 개방형 오픈소스 데이터 프로세싱 플랫폼이다.      마이크로소프트는 야후에서 하둡의 분배와 상용화 지원 서비스를 위해 분리 독립한 호튼웍스와 커넥터를 만들고 있는 중이라고 최근 밝혔다.    호튼웍스 CTO 에릭 발데슈빌러는 "마이크로소프트가 말 그대로 수백만의 새로운 사용자에게 아파치 하둡을 개방한다는 것은 중요한 의미를 지닌다"라며, 그것은 엑셀과 파워피벗(PowerPivot) 사용자 수백만 이상이 그들에게 이미 매우 익숙한 소프트웨어를 사용해 아파치 하둡에서 지금 바로 가치를 이끌어낼 수 있다는 것"이라고 말했다.    이 커넥터는 각각의 하둡과 연계된 오픈소스 프로젝트 사이에 있다.    마이크로소프트와 호튼웍스는 미국 캘리포니아에서 개최된 오렐리 스트라타 데이터 컨퍼런스에서 28일 발표했다.    양사는 지난해 하둡이 윈도우 생태계에 적용할 수 있도록 하는 파트너십을 맺은 바 있다.    또한 양사는 자바스크립트 프레임워크를 개발하고 있다. 이는 자바스크립트 프로그램으로 하둡 데이터를 탐색할 수 있도록 한다. 그리고 그들은 이 소프트웨어가 윈도우 서버에서 실행될 수 있도록 하는 하둡 코어를 위한 패치 시리즈를 만들고 있다.   이 커넥터는 하이브(Hive) 데이터웨어하우스 시스템을 통해 하둡과 소통하는 ODBC(Online Database Connector)가 될 것이다. 이를 통해 사용자는 액셀에서 하이브로부터 다운로드된 데이터를 액셀 파워피봇와 같은 툴을 사용해 분석할 수 있다.   호튼웍스 전략기획 부사장 숀 코널리는...

2012.02.29

인터뷰 | 하둡 창안자 더크 커팅 “폭발적인 관심 지속될 것”

더그 커팅(Doug Cutting)은 야후에서 근무할 때 세계 최대의 하둡(Hadoop) 클러스터 중 하나를 구축한 팀을 이끌었으며, 기업들이 페타바이트 수준의 체계가 없는 데이터를 저장하고 분석할 수 있도록 하는 오픈소스 하둡 프레임워크의 만들어 낸 사람이다. 익사이트(Excite), 애플, 팔로알토 연구소(Xerox PARC)에서 엔지니어로 근무했으며, 현재 아파치 재단이 관리하고 있는 오픈소스 검색엔진 기술인 루센(Lucene)과 넛치(Nutch)의 개발자이기도 하다.    커팅은 현재 하둡의 상용 버전 버전을 판매 지원하는 클라우데라의 아키텍트로 재직중이다. 인터뷰에서 커팅은 하둡에 대한 기업들의 관심이 증가하고 있는 이유에 관해서 이야기했다.   CIO 또는 CFO에게 하둡을 어떻게 설명하는가? 왜 기업들은 하둡에 관심을 가져야 하는가?  하둡은 정말 단순한 수준에서 이전보다 훨씬 많은 데이터를 적절히 저장하고 처리할 수 있도록 돕는다. 더 많은 데이터와 이를 처리할 수 있는 능력을 바탕으로 기업들은 더 많은 것을 보고 배우고 할 수 있다. 하둡을 통해 사용자들은 이전에는 전혀 실용적이지 않던 모든 종류의 분석을 수행할 수 있다. 사용자는 전체 인구 통계자료의 패턴을 수개월 또는 수년에 걸쳐 살펴볼 수 있다.    사용자는 '우리는 가격을 어떻게 매겨야 하는가?', '우리는 지금 무엇을 팔아야 하는가?', '우리는 광고를 어떻게 해야 하는가?' 등의 문제에 대해 패턴을 만들고 예측을 하고 결정을 내릴 수 있는 충분한 데이터를 갖고 있다. 이것을 통해 더 오랜 시간 동안 데이터를 보유할 수 있을 뿐 아니라 주어진 기간 동안 더 풍부한 데이터를 보유할 수도 있다.   하이브(Hive)와 피그(Pig)는 무엇인가? 왜 기업들은 이 프로젝트들에 대해서 알아야 하는가?  하이브...

오픈소스 빅데이터 하둡 더그 커팅 클라우데라 피그 하이브

2011.11.09

더그 커팅(Doug Cutting)은 야후에서 근무할 때 세계 최대의 하둡(Hadoop) 클러스터 중 하나를 구축한 팀을 이끌었으며, 기업들이 페타바이트 수준의 체계가 없는 데이터를 저장하고 분석할 수 있도록 하는 오픈소스 하둡 프레임워크의 만들어 낸 사람이다. 익사이트(Excite), 애플, 팔로알토 연구소(Xerox PARC)에서 엔지니어로 근무했으며, 현재 아파치 재단이 관리하고 있는 오픈소스 검색엔진 기술인 루센(Lucene)과 넛치(Nutch)의 개발자이기도 하다.    커팅은 현재 하둡의 상용 버전 버전을 판매 지원하는 클라우데라의 아키텍트로 재직중이다. 인터뷰에서 커팅은 하둡에 대한 기업들의 관심이 증가하고 있는 이유에 관해서 이야기했다.   CIO 또는 CFO에게 하둡을 어떻게 설명하는가? 왜 기업들은 하둡에 관심을 가져야 하는가?  하둡은 정말 단순한 수준에서 이전보다 훨씬 많은 데이터를 적절히 저장하고 처리할 수 있도록 돕는다. 더 많은 데이터와 이를 처리할 수 있는 능력을 바탕으로 기업들은 더 많은 것을 보고 배우고 할 수 있다. 하둡을 통해 사용자들은 이전에는 전혀 실용적이지 않던 모든 종류의 분석을 수행할 수 있다. 사용자는 전체 인구 통계자료의 패턴을 수개월 또는 수년에 걸쳐 살펴볼 수 있다.    사용자는 '우리는 가격을 어떻게 매겨야 하는가?', '우리는 지금 무엇을 팔아야 하는가?', '우리는 광고를 어떻게 해야 하는가?' 등의 문제에 대해 패턴을 만들고 예측을 하고 결정을 내릴 수 있는 충분한 데이터를 갖고 있다. 이것을 통해 더 오랜 시간 동안 데이터를 보유할 수 있을 뿐 아니라 주어진 기간 동안 더 풍부한 데이터를 보유할 수도 있다.   하이브(Hive)와 피그(Pig)는 무엇인가? 왜 기업들은 이 프로젝트들에 대해서 알아야 하는가?  하이브...

2011.11.09

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