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'선택지 다양' 클라우드용 RDBMS 15선

빅데이터 환경에서 전통적인 행렬 테이블 형식으로 데이터를 저장하고 SQL로 프로그래밍하는 관계형 데이터베이스는 NoSQL같은 새로운 비정형 데이터 보관소 및 아파치 하둡과 하이브같은 오픈소스 솔루션에서 우선순위에 밀리는 경향이 있다.   클라우드에서 DBMS는 우선순위에서 밀리지 않는다. 아마존 웹 서비스(AWS), 마이크로소프트, 구글 등의 업체가 자사의 탄력적인 클라우드 스토리지 및 컴퓨팅 기능을 사용하여 기업이 전통적인 관계형 데이터베이스를 현대화하는 데 도움을 줄 것으로 기대되고 있기 때문이다. 대기업 고객은 클라우드 도입을 점점 더 익숙하게 받아들이는 추세다. 특히 클라우드 3대 공급 업체를 자사의 퍼블릭 클라우드로 수용하고 있다.  과거에 거대하고 규제가 엄격한 고객의 보안 및 컴플라이언스 문제로 주저했던 핵심 시스템과 데이터가 이제는 클라우드로 이동하기 시작했으며, 여기에는 관계형 데이터베이스도 포함된다. 오범의 수석 애널리스트인 토니 비어는 트랜잭션 데이터베이스를 이동하는 것이 아마도 가장 중요한 클라우드 전략의 일부가 될 것이며 마이그레이션하려는 마지막 작업일 것이라고 밝혔다.  비어는 "모든 조직이 모든 클라우드를 사용할 준비가 된 것은 아니다. 대기업은 단일 클라우드 업체에 종속되기를 원치 않기 때문에 멀티 클라우드의 중요성을 알게 될 것이다"고 말했다. 클라우드에서 관계형 데이터베이스를 사용하면 클라우드를 활용하여 비용을 낮추고 속도와 확장성을 높임으로써 비즈니스를 가속하는 동시에 친숙하고 대중적인 형식(특히 데이터 분석)이 가능하다는 장점이 있다. 이를 통해 기업은 기존의 라이선스(예 : 오라클)를 최대한 활용하고 클라우드 전략을 발전시킬 수 있다. 클라우드 스토리지가 저렴하기 때문에 데이터베이스를 클라우드로 이전하려는 조직은 훨씬 향상된 장애 조치를 확보하려면 공급업체와 최소한 6번 백업해 데이터를 복제하는 데서 이점을 얻을 수 있다.  또한 클라우드 업체가 DaaS(...

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2019.04.18

빅데이터 환경에서 전통적인 행렬 테이블 형식으로 데이터를 저장하고 SQL로 프로그래밍하는 관계형 데이터베이스는 NoSQL같은 새로운 비정형 데이터 보관소 및 아파치 하둡과 하이브같은 오픈소스 솔루션에서 우선순위에 밀리는 경향이 있다.   클라우드에서 DBMS는 우선순위에서 밀리지 않는다. 아마존 웹 서비스(AWS), 마이크로소프트, 구글 등의 업체가 자사의 탄력적인 클라우드 스토리지 및 컴퓨팅 기능을 사용하여 기업이 전통적인 관계형 데이터베이스를 현대화하는 데 도움을 줄 것으로 기대되고 있기 때문이다. 대기업 고객은 클라우드 도입을 점점 더 익숙하게 받아들이는 추세다. 특히 클라우드 3대 공급 업체를 자사의 퍼블릭 클라우드로 수용하고 있다.  과거에 거대하고 규제가 엄격한 고객의 보안 및 컴플라이언스 문제로 주저했던 핵심 시스템과 데이터가 이제는 클라우드로 이동하기 시작했으며, 여기에는 관계형 데이터베이스도 포함된다. 오범의 수석 애널리스트인 토니 비어는 트랜잭션 데이터베이스를 이동하는 것이 아마도 가장 중요한 클라우드 전략의 일부가 될 것이며 마이그레이션하려는 마지막 작업일 것이라고 밝혔다.  비어는 "모든 조직이 모든 클라우드를 사용할 준비가 된 것은 아니다. 대기업은 단일 클라우드 업체에 종속되기를 원치 않기 때문에 멀티 클라우드의 중요성을 알게 될 것이다"고 말했다. 클라우드에서 관계형 데이터베이스를 사용하면 클라우드를 활용하여 비용을 낮추고 속도와 확장성을 높임으로써 비즈니스를 가속하는 동시에 친숙하고 대중적인 형식(특히 데이터 분석)이 가능하다는 장점이 있다. 이를 통해 기업은 기존의 라이선스(예 : 오라클)를 최대한 활용하고 클라우드 전략을 발전시킬 수 있다. 클라우드 스토리지가 저렴하기 때문에 데이터베이스를 클라우드로 이전하려는 조직은 훨씬 향상된 장애 조치를 확보하려면 공급업체와 최소한 6번 백업해 데이터를 복제하는 데서 이점을 얻을 수 있다.  또한 클라우드 업체가 DaaS(...

2019.04.18

가장 유용한 클라우드 데이터베이스 10선

기업들이 점점 더 많은 데이터를 다루게 됨에 따라 IT업체들은 퍼블릭 클라우드 내 데이터 관리를 용이하게 만들게 됐다. 빅 데이터에 대한 관심과 중요성이 커지고 있고, 클라우드 공급업체들은 기업이 클라우드 기반의 데이터베이스를 구축하기를 희망하고 있다. IDC는 빅 데이터가 구조화 데이터와 비구조화 데이터를 모두 포함해 연간 60%씩 성장할 것으로 전망하고 있다. 기업들은 이런 데이터를 가지고 뭔가를 해야 한다. 그리고 그 동안은 전통적인 데이터베이스가 해답이었다. 그러나 클라우드 기술이 발전하면서, 공급업체들은 이들 데이터베이스를 퍼블릭 클라우드 환경에 배치시키는 다양한 방법을 선보이고 있다. 사용자들 입장에서는 이들 데이터베이스를 구축할 하드웨어를 구축할 필요가 없지만, 동시에 데이터베이스 용량을 확장할 수 있다는 장점이 있다. 리서치 회사인 위키본(Wikibon)의 빅 데이터 전문가인 제프 켈리는 "정말 큰 시장이다. 클라우드가 이들 빅 데이터의 '종착역'이 되어가고 있다"라고 언급했다. 물론 이런 DBaaS(Database as a Service)에 대한 우려 또한 여전하다. 중요한 정보를 클라우드 기반에 보관할 때의 보안 문제, 클라우드 서비스 중단 문제를 예로 들 수 있다. 그러나 여전히 클라우드 데이터베이스 서비스와 툴 시장이 활기를 띠고 있다.  네트워크 월드(Network World)는 이에 10개 클라우드 데이터베이스 툴을 살펴봤다. 일부는 관계형, SQL, NoSQL 데이터베이스 공급업체이고, 일부는 다양한 오픈소스 데이터베이스를 중심으로 한 '틈새' 시장에 초점을 맞추고 있다. 모든 회사와 서비스를 소개하고 있지는 않다. 오라클(Oracle), HP, EMC/VM웨어(VMware) 등 일부 대기업들은 계속해서 클라우드 기반의 제품과 툴을 선보이고 있는 중이다. 아마존 웹 서비스(Amazon Web Services) 아마존 웹 서비스는 관계형 데이...

오픈소스 아마존 데이터베이스 DB RDB 관계형데이터베이스

2012.12.21

기업들이 점점 더 많은 데이터를 다루게 됨에 따라 IT업체들은 퍼블릭 클라우드 내 데이터 관리를 용이하게 만들게 됐다. 빅 데이터에 대한 관심과 중요성이 커지고 있고, 클라우드 공급업체들은 기업이 클라우드 기반의 데이터베이스를 구축하기를 희망하고 있다. IDC는 빅 데이터가 구조화 데이터와 비구조화 데이터를 모두 포함해 연간 60%씩 성장할 것으로 전망하고 있다. 기업들은 이런 데이터를 가지고 뭔가를 해야 한다. 그리고 그 동안은 전통적인 데이터베이스가 해답이었다. 그러나 클라우드 기술이 발전하면서, 공급업체들은 이들 데이터베이스를 퍼블릭 클라우드 환경에 배치시키는 다양한 방법을 선보이고 있다. 사용자들 입장에서는 이들 데이터베이스를 구축할 하드웨어를 구축할 필요가 없지만, 동시에 데이터베이스 용량을 확장할 수 있다는 장점이 있다. 리서치 회사인 위키본(Wikibon)의 빅 데이터 전문가인 제프 켈리는 "정말 큰 시장이다. 클라우드가 이들 빅 데이터의 '종착역'이 되어가고 있다"라고 언급했다. 물론 이런 DBaaS(Database as a Service)에 대한 우려 또한 여전하다. 중요한 정보를 클라우드 기반에 보관할 때의 보안 문제, 클라우드 서비스 중단 문제를 예로 들 수 있다. 그러나 여전히 클라우드 데이터베이스 서비스와 툴 시장이 활기를 띠고 있다.  네트워크 월드(Network World)는 이에 10개 클라우드 데이터베이스 툴을 살펴봤다. 일부는 관계형, SQL, NoSQL 데이터베이스 공급업체이고, 일부는 다양한 오픈소스 데이터베이스를 중심으로 한 '틈새' 시장에 초점을 맞추고 있다. 모든 회사와 서비스를 소개하고 있지는 않다. 오라클(Oracle), HP, EMC/VM웨어(VMware) 등 일부 대기업들은 계속해서 클라우드 기반의 제품과 툴을 선보이고 있는 중이다. 아마존 웹 서비스(Amazon Web Services) 아마존 웹 서비스는 관계형 데이...

2012.12.21

“빅 데이터, 크기만 할 뿐 스마트하지는 않다” 전 오토노미 CEO 경고

지난해 HP에 인수된 오토노미의 전임 CEO인 마이크 린치에 따르면, IT업계가 직면한 가장 큰 변화는 기계가 더 똑똑해지고 있다는 점이며 이는 전통적인 데이터베이스의 한계를 뛰어 넘었음을 의미한다고 한다. 10월 18일 런던에서 열린 IT엑스포의 연사로 나선 린치는 “1960년대 사람들은 컴퓨터가 업무를 수행하는 데 쓰일 수 있다는 점을 알았지만 현실은 기계가 이를 처리하기에는 너무 복잡했다”라고 말했다. 따라서 사람들은 정형 정보로 바꿀 수는 간단한 업무를 찾다보니 관계형 데이터베이스를 구축하게 됐다. "IT산업이 탄생하고 우리는 늘어난 인력들 중 일부를 해고했다"라고 그는 밝혔다. 그 이후, IT기업들은 단순히 업계의 성장을 유지하기 위해 해당 데이터베이스의 업데이트 버전을 만들어 내고 여기에 새로운 이름을 붙였다. 관계형 데이터베이스, 데이터웨어하우스(DW), BI와 비즈니스 분석(BA)는 모두 IT업계의 성장을 위한 변형에 불과하다고 린치는 지적했다. "이제 우리가 다른 것보다 훨씬 더 큰 데이터베이스를 팔려고 할 것이며 그 데이터베이스의 이름은 바로 빅 데이터다”라고 린치는 밝혔다. "여기서 중요한 것은 빅 데이터가 용량이 크지만, 똑똑한가? 실제로 빅 데이터의 한계는 데이터베이스가 이해 하지 못했던 정보의 유형이다. 정보의 95%는 이메일, 텍스트, 영상, 음성으로 이뤄졌는데 바로 이 정보들이 진짜 경쟁력 있는 가치를 가져다 줄 수 있기 때문이다.” 린치는 대부분의 기업들이 진짜 빅 데이터 기술을 필요로 하는 규모로 정형 데이터를 가지고 있지 않다고 말했다. 대부분의 기업은 비정형 또는 ‘인간 친화적인’ 데이터를 보유하고 있을 것이다. "이메일을 읽고 전화를 받거나 TV의 화면을 보고 그게 무슨 뜻인지를 이해하는 수준의 컴퓨터 능력은 우리가 새로운 자동화의 세계에 도달했다는 의미다"라고 린치는 ...

CEO 오토노미 RDB 마이크 린치 관계형 데이터베이스

2012.10.19

지난해 HP에 인수된 오토노미의 전임 CEO인 마이크 린치에 따르면, IT업계가 직면한 가장 큰 변화는 기계가 더 똑똑해지고 있다는 점이며 이는 전통적인 데이터베이스의 한계를 뛰어 넘었음을 의미한다고 한다. 10월 18일 런던에서 열린 IT엑스포의 연사로 나선 린치는 “1960년대 사람들은 컴퓨터가 업무를 수행하는 데 쓰일 수 있다는 점을 알았지만 현실은 기계가 이를 처리하기에는 너무 복잡했다”라고 말했다. 따라서 사람들은 정형 정보로 바꿀 수는 간단한 업무를 찾다보니 관계형 데이터베이스를 구축하게 됐다. "IT산업이 탄생하고 우리는 늘어난 인력들 중 일부를 해고했다"라고 그는 밝혔다. 그 이후, IT기업들은 단순히 업계의 성장을 유지하기 위해 해당 데이터베이스의 업데이트 버전을 만들어 내고 여기에 새로운 이름을 붙였다. 관계형 데이터베이스, 데이터웨어하우스(DW), BI와 비즈니스 분석(BA)는 모두 IT업계의 성장을 위한 변형에 불과하다고 린치는 지적했다. "이제 우리가 다른 것보다 훨씬 더 큰 데이터베이스를 팔려고 할 것이며 그 데이터베이스의 이름은 바로 빅 데이터다”라고 린치는 밝혔다. "여기서 중요한 것은 빅 데이터가 용량이 크지만, 똑똑한가? 실제로 빅 데이터의 한계는 데이터베이스가 이해 하지 못했던 정보의 유형이다. 정보의 95%는 이메일, 텍스트, 영상, 음성으로 이뤄졌는데 바로 이 정보들이 진짜 경쟁력 있는 가치를 가져다 줄 수 있기 때문이다.” 린치는 대부분의 기업들이 진짜 빅 데이터 기술을 필요로 하는 규모로 정형 데이터를 가지고 있지 않다고 말했다. 대부분의 기업은 비정형 또는 ‘인간 친화적인’ 데이터를 보유하고 있을 것이다. "이메일을 읽고 전화를 받거나 TV의 화면을 보고 그게 무슨 뜻인지를 이해하는 수준의 컴퓨터 능력은 우리가 새로운 자동화의 세계에 도달했다는 의미다"라고 린치는 ...

2012.10.19

전문가들, 하둡의 보안 이슈 제기

이번 주 열린 하둡 월드 컨퍼런스에서 CIO들이 하둡을 사용하기 전에 잠재적인 보안 이슈를 점검할 필요가 있다는 의견이 애널리스트와 IT전문가들 사이에서 제기됐다. 하둡은 다양하고 분산된 소스에서 모은 데이터를 가공하기 위해 쓰이는데, 이 과정에서 접근 통제와 데이터 권한 문제를 야기할 수 있다는 것이다. 오픈소스 기술 하둡은 기업 데이터 저장소뿐 아니라 웹로그, 온라인 트랜잭션 및 소셜 미디어의 정형 및 비정형 데이터의 거대한 양을 취합하고, 가공하며, 공유하고 분석하게 해준다. 점점 더 많은 기업들이 하둡과 하이브(Hive), 피그(Pig), H베이스(Hbase) 등의 관련 기술을 사용하고 있다. 이 새로운 기술들은 전통적인 관계형DB(RDBMS)에서는 분석할 수 없었던 비정형 데이터 분석을 가능하게 해주기 때문이다. 컨퍼런스에 참석한 기업 중 하나인 JP모건체이스(JPMorgan Chase)의 경우, 부정행위 찾아내기, IT리스크 관리, 셀프서비스 애플리케이션을 개선하기 위해 하둡을 사용하고 있다. JP모건체이스는 고객을 좀더 포괄적으로 바라보고자 했다. 이베이의 경우, 경매 사이트에 새로운 검색 엔진을 구축하기 위해 하둡과 H베이스 오픈소스 DB를 도입했다. 애널리스트들은 그러한 기능을 위해 하둡을 사용할 경우, 보안 문제가 발생 가능성을 인지해야 한다고 입을 모았다. JP모건체이스의 IT운영 담당 이사 래리 페인스미스는 “다양한 정보원에서 데이터를 가져와 가공하고 저장하는 기술을 사용하기 때문에 접근 통제와 관리뿐 아니라 데이터 권한과 소유 관련 문제도 발생할 수 있다”라고 말했다. 하둡 환경은 기밀 데이터로 분류됐던 것들을 한 데 모아놓기도 해 보안 문제가 민감해 질 수 밖에 없다고 연방정부에 IT서비스를 제공하는 업체 베리코 테크놀로지(Berico Technologies)의 소프트웨어 엔지니어 리차드 클레이튼은 말했다. 클레이튼은 “기업의 경우, 직책에 따라 데이터에 접근할...

보안 오픈소스 하둡 빅 데이터 관계형DBMS RDB

2011.11.10

이번 주 열린 하둡 월드 컨퍼런스에서 CIO들이 하둡을 사용하기 전에 잠재적인 보안 이슈를 점검할 필요가 있다는 의견이 애널리스트와 IT전문가들 사이에서 제기됐다. 하둡은 다양하고 분산된 소스에서 모은 데이터를 가공하기 위해 쓰이는데, 이 과정에서 접근 통제와 데이터 권한 문제를 야기할 수 있다는 것이다. 오픈소스 기술 하둡은 기업 데이터 저장소뿐 아니라 웹로그, 온라인 트랜잭션 및 소셜 미디어의 정형 및 비정형 데이터의 거대한 양을 취합하고, 가공하며, 공유하고 분석하게 해준다. 점점 더 많은 기업들이 하둡과 하이브(Hive), 피그(Pig), H베이스(Hbase) 등의 관련 기술을 사용하고 있다. 이 새로운 기술들은 전통적인 관계형DB(RDBMS)에서는 분석할 수 없었던 비정형 데이터 분석을 가능하게 해주기 때문이다. 컨퍼런스에 참석한 기업 중 하나인 JP모건체이스(JPMorgan Chase)의 경우, 부정행위 찾아내기, IT리스크 관리, 셀프서비스 애플리케이션을 개선하기 위해 하둡을 사용하고 있다. JP모건체이스는 고객을 좀더 포괄적으로 바라보고자 했다. 이베이의 경우, 경매 사이트에 새로운 검색 엔진을 구축하기 위해 하둡과 H베이스 오픈소스 DB를 도입했다. 애널리스트들은 그러한 기능을 위해 하둡을 사용할 경우, 보안 문제가 발생 가능성을 인지해야 한다고 입을 모았다. JP모건체이스의 IT운영 담당 이사 래리 페인스미스는 “다양한 정보원에서 데이터를 가져와 가공하고 저장하는 기술을 사용하기 때문에 접근 통제와 관리뿐 아니라 데이터 권한과 소유 관련 문제도 발생할 수 있다”라고 말했다. 하둡 환경은 기밀 데이터로 분류됐던 것들을 한 데 모아놓기도 해 보안 문제가 민감해 질 수 밖에 없다고 연방정부에 IT서비스를 제공하는 업체 베리코 테크놀로지(Berico Technologies)의 소프트웨어 엔지니어 리차드 클레이튼은 말했다. 클레이튼은 “기업의 경우, 직책에 따라 데이터에 접근할...

2011.11.10

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