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데이터센터 / 빅데이터 | 애널리틱스 / 애플리케이션

기고 | 빅 데이터에 대한 고민과 실질적인 해답들

2012.10.09 Mat Young   |  Techworld


낸드 플래시 메모리 활용
많은 혁신적 기업들은 빅 데이터라는 새로운 세계에서 성능과 효율성의 기회를 발견하고 그 속으로 용감하게 뛰어들고 있다. 예를 들어 블록 프로토콜은, 단순화하여 설명하자면 애플리케이션 인식 없이(혹은 거의 없이) 블록을 읽고, 데이터 블록을 작성한다. 이 과정에 낸드 플래시 메모리를 활용함으로써 애플리케이션 프로그래머들은 애플리케이션 트랜잭션(일련의 블록) 방식 속에서 데이터를 읽고 존속할 수 있을 뿐 아니라 이를 훨씬 적은 코드를 통해 훨씬 빨리 진행할 수 있을 것이다. 낸드 플래시는 디스크 기반 프로토콜에서 오랜 기간 낭비돼 왔던 진짜 잠재력을 전달하는 시작일 뿐이다.

이러한 효율성 증진을 통해 기업들은 동일 시스템에서 처리할 수 있는 빅 데이터 작업량이 10배까지 증대되는, 다시 말해 스케일 아웃의 필요성이 급격히 감소하면서 성능은 상승하는 효과를 거둘 수 있을 것이다. 기업의 데이터 세트가 증가할수록, 빅 데이터가 더욱 더 커질수록, 이러한 구조가 제공하는 효용은 더욱 증대될 것이다.

데이터센터 솔루션 마련
빅 데이터는 우리에게 커다란 물음을 제시한다. 적절한 시간 내에 그 물음에 신뢰할만한 답을 제시하자면, 매우 큰 규모의 데이터 세트와 복잡한 구동 모델의 설정이 필요하다고 할 수 있다.

이제 학계, 금융, 유통 등은 매일 매일 빅 데이터에 대한 새롭고 거대한 질문들을 던지고 있으며 이러한 고민은 점점 더 구체적으로 다가오고 있다. 그리고 이를 해결하는 과정은 영구 저장 메모리와 CPU의 성능과 잠재적 효율성의 균형점을 포착하고 이를 활용하는 노력을 필요로 한다. 빅 데이터를 활용해 오늘날 우리가 진행해오던 작업을 한 걸음 더 발전시키기 위해서는 '가능성'에 대한 재고가 필요할 것이다. 이미 많은 혁신적인 기업들은 오늘날 현업들이 제시하는 빅 데이터 요구를 수용하기 위해 데이터센터 솔루션을 마련하는 방향으로 가고 있다.

*Mat Young은 퓨전-아이오(Fusion-io)의 시니어 디렉터다. ciokr@idg.co.kr

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