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‘인 데이터베이스’ 머신러닝 지원하는 데이터베이스 8종

2020년 8월 ‘클라우드 머신러닝 플랫폼 선택 기준 12가지’이라는 글에서 플랫폼 선택의 첫 번째 가이드라인으로 ‘데이터에 가까이 다가가기’를 제시했다. 빛의 속도가 전송 속도를 제한하기 때문에 지연을 낮게 유지하기 위해 데이터 근처에 코드를 존재하는 것이 바람직하다. 머신러닝의 경우 모든 데이터를 여러 차례 검토하는 경향이 있다는 점을 감안하면 더욱 그렇다(각각의 검토 과정을 에포크(Epoch)라고 지칭된다). 필자는 당시 큰 데이터 세트를 데이터가 이미 위치한 장소에 모델을 구축함으로써, 대량의 데이터 전송을 불필요하게 만드는 것이 좋다고 설명했다. 몇몇 데이터베이스가 제한된 범위에서 이러한 콘셉트를 지원한다. 그렇다면 내부 머신러닝을 지원하는 데이터베이스는 무엇일까? 어떤 방법으로 이를 지원할까? 이런 데이터베이스를 알파벳 순으로 소개한다.   아마존 레드시프트 아마존 레드시프트는 기존 비즈니스 인텔리전스 도구를 이용해 데이터를 쉽게, 비용 효과적으로 분석할 수 있도록 설계된 관리형 페타바이트급 데이터 웨어하우스 서비스이다. 몇 백 기가바이트에서 1 페타바이트까지 다양한 크기의 데이터세트에 최적화되어 있고, 비용은 연간 테라바이트 당 1,000달러 미만이다. 아마존 레드시프트 머신러닝은 SQL 사용자가 SQL 명령을 사용하여 쉽게 머신러닝 모델을 만들고, 트레이닝하고, 배포할 수 있도록 설계되어 있다. 레드시프트 SQL의 CREATE MODEL 명령은 트레이닝과 대상 열에 사용할 데이터를 정의하고, 동일한 구역의 암호화된 아마존 S3 버킷을 통해 아마존 세이지메이커 오토파일럿로 보내 트레이닝을 한다. 오토ML 트레이닝 후, 레드시프트 ML은 최상의 모델을 컴파일링하고, 사용자의 레드시프트 클러스터에 예측 SQL 함수로 등록한다. 그러면 사용자는 SELECT 구문 내 예측 함수를 호출하는 방법으로 추론을 위한 모델을 호출할 수 있다. 요약 : 레드시프트 ML은 세이지메이커 오토파일럿을 사용, 자동으로 SQL 구문을 통해 지정한 데이터...

머신러닝 데이터베이스 아마존 레드시프트 블레이징 빅쿼리 빅쿼리ML SQL 오라클

2021.02.19

2020년 8월 ‘클라우드 머신러닝 플랫폼 선택 기준 12가지’이라는 글에서 플랫폼 선택의 첫 번째 가이드라인으로 ‘데이터에 가까이 다가가기’를 제시했다. 빛의 속도가 전송 속도를 제한하기 때문에 지연을 낮게 유지하기 위해 데이터 근처에 코드를 존재하는 것이 바람직하다. 머신러닝의 경우 모든 데이터를 여러 차례 검토하는 경향이 있다는 점을 감안하면 더욱 그렇다(각각의 검토 과정을 에포크(Epoch)라고 지칭된다). 필자는 당시 큰 데이터 세트를 데이터가 이미 위치한 장소에 모델을 구축함으로써, 대량의 데이터 전송을 불필요하게 만드는 것이 좋다고 설명했다. 몇몇 데이터베이스가 제한된 범위에서 이러한 콘셉트를 지원한다. 그렇다면 내부 머신러닝을 지원하는 데이터베이스는 무엇일까? 어떤 방법으로 이를 지원할까? 이런 데이터베이스를 알파벳 순으로 소개한다.   아마존 레드시프트 아마존 레드시프트는 기존 비즈니스 인텔리전스 도구를 이용해 데이터를 쉽게, 비용 효과적으로 분석할 수 있도록 설계된 관리형 페타바이트급 데이터 웨어하우스 서비스이다. 몇 백 기가바이트에서 1 페타바이트까지 다양한 크기의 데이터세트에 최적화되어 있고, 비용은 연간 테라바이트 당 1,000달러 미만이다. 아마존 레드시프트 머신러닝은 SQL 사용자가 SQL 명령을 사용하여 쉽게 머신러닝 모델을 만들고, 트레이닝하고, 배포할 수 있도록 설계되어 있다. 레드시프트 SQL의 CREATE MODEL 명령은 트레이닝과 대상 열에 사용할 데이터를 정의하고, 동일한 구역의 암호화된 아마존 S3 버킷을 통해 아마존 세이지메이커 오토파일럿로 보내 트레이닝을 한다. 오토ML 트레이닝 후, 레드시프트 ML은 최상의 모델을 컴파일링하고, 사용자의 레드시프트 클러스터에 예측 SQL 함수로 등록한다. 그러면 사용자는 SELECT 구문 내 예측 함수를 호출하는 방법으로 추론을 위한 모델을 호출할 수 있다. 요약 : 레드시프트 ML은 세이지메이커 오토파일럿을 사용, 자동으로 SQL 구문을 통해 지정한 데이터...

2021.02.19

피트니스 앱 '스트라바'가 아마존 '레드시프트'를 버린 이유

샌프란시스코에 위치한 인기 피트니스 앱 업체 스트라바(Strava)는 최근 자사의 대규모 데이터 레이크를 아마존 레드시프트에서 클라우드 스타트업 스노우플레이크(Snowflake)로 이전했다. 이유는 다른 스노우플레이크 고객과 다르지 않다. 레드시프트에서 처리하는 데이터 공학과 분석 수요가 증가하면서, 필요한 동시성 요구를 맞추지 못했고 쿼리 시간도 늘어났기 때문이다. 실제로 스트라바는 스노우플레이크로 이전하기 전에 점심시간이나 밤에 쿼리를 실행해야 했다. 스트라바의 분석 및 데이터 공학 책임자 케이시 타니무라는 "더는 시스템을 유지하기 힘들었다. 10억 줄 중에서 일부만 느려진 것일 수도 있지만, 팀의 생산성과 흐름을 유지하는 것은 우리에게 매우 중요했다"라고 말했다. 예를 들어, 지난해 스트라바의 한 분석가는 사용자가 어디에 참여하기를 좋아하며 어디에서 호응을 얻고 있는지(특히 콘텐츠에 대한 페이스북 '좋아요') 파악하기 위해 스트라바 모바일 앱 내에서의 활동 피드를 분석했다. 타니무라는 "당시에는 1시간 분량의 쿼리를 이용해 데이터를 찾는데 몇 주가 걸렸다. 그러나 이전 후에는 데이터를 검색하는 것과 거의 동시에 결과를 확인할 수 있게 됐다"라고 말했다. 스트라바는 현재 13조 개의 GPS 데이터 포인트, 주당 1,500만 회의 업로드, 15억 개의 분석 포인트를 포함해 120TB의 데이터를 저장하고 있다. 분석팀은 이를 이용해 사용자 경험을 해칠 가능성이 있는 부분을 찾아낸다. 스노우플레이크로의 마이그레이션은 지난해 3월에 시작해 6월에 끝났다. 타니무라는 "전반적인 과정이 '쉬웠다'. 다른 마이그레이션 변경사항을 살펴보고 온갖 문제와 데이터 정확도 문제가 생길까 우려했지만 결과적으로 그렇지 않았다. 재교육이 필요하지 않았고 아직도 마이SQL 상태 그대로다"라고 말했다. 또한 스트라바는 스노우플레이크에서 실행할 데이터 시각화를 위해 루커(Looker) 프론트엔드를...

레드시프트 스노우플레이크 스트라바

2019.01.23

샌프란시스코에 위치한 인기 피트니스 앱 업체 스트라바(Strava)는 최근 자사의 대규모 데이터 레이크를 아마존 레드시프트에서 클라우드 스타트업 스노우플레이크(Snowflake)로 이전했다. 이유는 다른 스노우플레이크 고객과 다르지 않다. 레드시프트에서 처리하는 데이터 공학과 분석 수요가 증가하면서, 필요한 동시성 요구를 맞추지 못했고 쿼리 시간도 늘어났기 때문이다. 실제로 스트라바는 스노우플레이크로 이전하기 전에 점심시간이나 밤에 쿼리를 실행해야 했다. 스트라바의 분석 및 데이터 공학 책임자 케이시 타니무라는 "더는 시스템을 유지하기 힘들었다. 10억 줄 중에서 일부만 느려진 것일 수도 있지만, 팀의 생산성과 흐름을 유지하는 것은 우리에게 매우 중요했다"라고 말했다. 예를 들어, 지난해 스트라바의 한 분석가는 사용자가 어디에 참여하기를 좋아하며 어디에서 호응을 얻고 있는지(특히 콘텐츠에 대한 페이스북 '좋아요') 파악하기 위해 스트라바 모바일 앱 내에서의 활동 피드를 분석했다. 타니무라는 "당시에는 1시간 분량의 쿼리를 이용해 데이터를 찾는데 몇 주가 걸렸다. 그러나 이전 후에는 데이터를 검색하는 것과 거의 동시에 결과를 확인할 수 있게 됐다"라고 말했다. 스트라바는 현재 13조 개의 GPS 데이터 포인트, 주당 1,500만 회의 업로드, 15억 개의 분석 포인트를 포함해 120TB의 데이터를 저장하고 있다. 분석팀은 이를 이용해 사용자 경험을 해칠 가능성이 있는 부분을 찾아낸다. 스노우플레이크로의 마이그레이션은 지난해 3월에 시작해 6월에 끝났다. 타니무라는 "전반적인 과정이 '쉬웠다'. 다른 마이그레이션 변경사항을 살펴보고 온갖 문제와 데이터 정확도 문제가 생길까 우려했지만 결과적으로 그렇지 않았다. 재교육이 필요하지 않았고 아직도 마이SQL 상태 그대로다"라고 말했다. 또한 스트라바는 스노우플레이크에서 실행할 데이터 시각화를 위해 루커(Looker) 프론트엔드를...

2019.01.23

“보안, DB, 컴퓨팅, 스토리지... 우리는 차원이 다른 클라우드다” AWS CEO

아마존 웹 서비스(AWS)의 CEO인 앤디 재시는 라스베이거스에서 열린 리인벤트의 기존연설에서 경쟁사보다 뛰어난 클라우드 제품의 깊이에 대해, 그리고 좀더 명시적인 솔루션을 기업에게 제공하고 있고, 오랜 명성을 가진 오라클의 제품을 추격하고 있다고 소리 높여 말했다.    재시는 라스베이거스의 샌즈 엑스포 센터에서 “매년 우리는 개발자가 원하는 것이 무엇인지 생각한다. 현재 140가지 서비스를 제공하고, 이는 단순히 지역, 가용 구역, 컴퓨팅, 스토리지 유형, 데이터베이스, 분석, 머신러닝, 메시징, 인력 서비스만을 의미하지 않는다. 이는 더욱 깊이 있는 서비스와 서비스 안의 더욱 다양한 기능을 의미한다”고 강조했다.  그러면서 그는 ‘몇 주 전에 일어난 실제 이야기’를 언급했다. AWS의 한 고위 임원이 시애틀을 떠나는 비행편에서 경쟁 업체의 임원 옆에 착석한 것이다. 그는 이들이 작업 중인 파워포인트 프레젠테이션을 볼 기회가 있었다.   재시는 “프레젠테이션 내용을 보면, 우리의 제품 전략은 AWS가 시작하는 모든 것을 관찰하면서 이를 최대한 빨리 따라 하는 것이다. 기능이나 역량이 동일한 것은 중요하지 않다. 사람들이 이를 검토할 것이고 애널리스트가 속아 넘어갈 것이다”라면서 점잖은 공격에 익숙한 커뮤니티에 이례적인 공세를 가했다.   그는 “개발자는 현혹되지 않을 것이다. 클라우드에서 이들 서비스를 시도하는 것이 매우 저렴해서 개발자가 플랫폼 깊이의 차이를 아는 데 오랜 시간이 걸리지 않을 것이다”고 덧붙였다.  여기서 재시는 보안, 데이터베이스, 컴퓨팅, 그리고 가장 중요한 스토리지에 걸쳐 장황하게 설명하며 경쟁자의 상품보다 우월한 깊이를 증명했다.  예를 들어, 데이터베이스에 관해 그는 “AWS는 11개의 관계형 및 비-관계형 데이터베이스를 확보했고, 어떤 사업자도 이보다 더 많은...

검색 다아나모DB 서버리스컴퓨팅 오로라 데이터레이크 아마존웹서비스 Re:Invent 리인벤트 레드시프트 애널리틱스 분석 기조연설 데이터웨어하우스 DB AWS 데이터베이스 CEO 오라클 데이터베이스프리덤

2018.12.03

아마존 웹 서비스(AWS)의 CEO인 앤디 재시는 라스베이거스에서 열린 리인벤트의 기존연설에서 경쟁사보다 뛰어난 클라우드 제품의 깊이에 대해, 그리고 좀더 명시적인 솔루션을 기업에게 제공하고 있고, 오랜 명성을 가진 오라클의 제품을 추격하고 있다고 소리 높여 말했다.    재시는 라스베이거스의 샌즈 엑스포 센터에서 “매년 우리는 개발자가 원하는 것이 무엇인지 생각한다. 현재 140가지 서비스를 제공하고, 이는 단순히 지역, 가용 구역, 컴퓨팅, 스토리지 유형, 데이터베이스, 분석, 머신러닝, 메시징, 인력 서비스만을 의미하지 않는다. 이는 더욱 깊이 있는 서비스와 서비스 안의 더욱 다양한 기능을 의미한다”고 강조했다.  그러면서 그는 ‘몇 주 전에 일어난 실제 이야기’를 언급했다. AWS의 한 고위 임원이 시애틀을 떠나는 비행편에서 경쟁 업체의 임원 옆에 착석한 것이다. 그는 이들이 작업 중인 파워포인트 프레젠테이션을 볼 기회가 있었다.   재시는 “프레젠테이션 내용을 보면, 우리의 제품 전략은 AWS가 시작하는 모든 것을 관찰하면서 이를 최대한 빨리 따라 하는 것이다. 기능이나 역량이 동일한 것은 중요하지 않다. 사람들이 이를 검토할 것이고 애널리스트가 속아 넘어갈 것이다”라면서 점잖은 공격에 익숙한 커뮤니티에 이례적인 공세를 가했다.   그는 “개발자는 현혹되지 않을 것이다. 클라우드에서 이들 서비스를 시도하는 것이 매우 저렴해서 개발자가 플랫폼 깊이의 차이를 아는 데 오랜 시간이 걸리지 않을 것이다”고 덧붙였다.  여기서 재시는 보안, 데이터베이스, 컴퓨팅, 그리고 가장 중요한 스토리지에 걸쳐 장황하게 설명하며 경쟁자의 상품보다 우월한 깊이를 증명했다.  예를 들어, 데이터베이스에 관해 그는 “AWS는 11개의 관계형 및 비-관계형 데이터베이스를 확보했고, 어떤 사업자도 이보다 더 많은...

2018.12.03

'임금 인상 주춤하지만 대체로 만족' 美 IT연봉 현황

첫 직장을 찾든 이직을 고려하든 IT분야에서 구직 활동 중이라면 IT급여는 아마도 중요한 관심사 중 하나일 것이다. 미국의 취업정보 회사인 다이스(Dice)는 2018년 기술 연봉 보고서에서 정보 기술 연봉 데이터를 모든 방법으로 분리했다. 여기서 현재 미국 내 가장 인상적인 기술 분야, 지역, 산업을 정리했다. 평균 IT급여 추세 IT급여는 2008년 경기 침체기에 1~2년 동안 정체된 바 있다. 그러다 2012년부터 2015년까지 가파른 증가세를 보였고 2017년은 2016년보다 0.7% 인상에 그쳐 평균 9만 2,712달러를 기록했다. IT종사자의 급여 만족 다이스에 따르면 평균 IT임금 인상이 침체돼 있는데도 만족도 52%로 안정적으로 나타났다. 이같은 수치는 2014년 임금이 인상됐다고 말한 응답자(52%)와 동일하다. 동시에, 이 만족도는 다소 강요된 것일 수도 있다. IT종사자는 1년 전보다 더 나은 곳으로의 이직에 관한 자신감이 떨어졌기 때문이다. IT연봉 상승 요인 임금 인상을 원한다면, 그것을 위해 일해야 한다는 것은 자명하다. 급여 인상을 받은 IT종사자의 경우 가장 흔한 이유는 각종 혜택이었다. 약 1/4은 이직으로, 10명 중 1명은 승진으로 각각 임금을 올렸다고 밝혔다. 안타깝게도 새로운 기술력을 인증받는 것은 확실한 방법이 아니다. 자격증 획득으로 인한 임금 상승은 1%에 불과했다. 이직 이유 이직할 만한 특별한 이유가 있나? 하지만 IT종사자들 가운데 특히 연봉이 낮은 사람들에게 이직은 주된 수단이다. 흥미롭게도 현재 직장을 잃을까 봐 두려워하는 이유는 월급이 높은 사람들에게서 가장 흔한 일이었다. 다른 이직 사유로는 더 높은 자리에 오르거나 출퇴근 시간을 줄이거나 새로운 업무 할당받기 등으로 나타났다.   IT임금 높은 美 대도시 실리콘밸리 IT종사자의 평균 연봉은 다른 지역보다 상승률이 다...

원격근무 다이나모DB 다이스 레드시프트 급여 클라우데라 하둡 맵리듀스 연봉 IT종사자 오픈스택 재택근무 취업 이직 만족도 빅데이터 HR 2018 기술 연봉 보고서

2018.04.02

첫 직장을 찾든 이직을 고려하든 IT분야에서 구직 활동 중이라면 IT급여는 아마도 중요한 관심사 중 하나일 것이다. 미국의 취업정보 회사인 다이스(Dice)는 2018년 기술 연봉 보고서에서 정보 기술 연봉 데이터를 모든 방법으로 분리했다. 여기서 현재 미국 내 가장 인상적인 기술 분야, 지역, 산업을 정리했다. 평균 IT급여 추세 IT급여는 2008년 경기 침체기에 1~2년 동안 정체된 바 있다. 그러다 2012년부터 2015년까지 가파른 증가세를 보였고 2017년은 2016년보다 0.7% 인상에 그쳐 평균 9만 2,712달러를 기록했다. IT종사자의 급여 만족 다이스에 따르면 평균 IT임금 인상이 침체돼 있는데도 만족도 52%로 안정적으로 나타났다. 이같은 수치는 2014년 임금이 인상됐다고 말한 응답자(52%)와 동일하다. 동시에, 이 만족도는 다소 강요된 것일 수도 있다. IT종사자는 1년 전보다 더 나은 곳으로의 이직에 관한 자신감이 떨어졌기 때문이다. IT연봉 상승 요인 임금 인상을 원한다면, 그것을 위해 일해야 한다는 것은 자명하다. 급여 인상을 받은 IT종사자의 경우 가장 흔한 이유는 각종 혜택이었다. 약 1/4은 이직으로, 10명 중 1명은 승진으로 각각 임금을 올렸다고 밝혔다. 안타깝게도 새로운 기술력을 인증받는 것은 확실한 방법이 아니다. 자격증 획득으로 인한 임금 상승은 1%에 불과했다. 이직 이유 이직할 만한 특별한 이유가 있나? 하지만 IT종사자들 가운데 특히 연봉이 낮은 사람들에게 이직은 주된 수단이다. 흥미롭게도 현재 직장을 잃을까 봐 두려워하는 이유는 월급이 높은 사람들에게서 가장 흔한 일이었다. 다른 이직 사유로는 더 높은 자리에 오르거나 출퇴근 시간을 줄이거나 새로운 업무 할당받기 등으로 나타났다.   IT임금 높은 美 대도시 실리콘밸리 IT종사자의 평균 연봉은 다른 지역보다 상승률이 다...

2018.04.02

칼럼 | 막 오른 클라우드 DBMS 전쟁, 승자는 누가 될까?

클라우드 시장의 제2라운드가 DBMS에서 시작됐다. 최근 아마존 웹 서비스(AWS)가 다양한 클라우드 DBMS로 시장을 공략하기 시작했고, 이에 질세라 마이크로소프트도 응수하고 있다. 마이크로소프트 코스모스DB의 올인원 접근 방식은 AWS 다이나모DB, 레드시프트, 오로라 같은 특정 툴이 아니라 개발자가 실제로 원하는 것이어서 코스모스DB의 선전이 기대된다. 최근 클라우드 데이터베이스 시장에 변화가 있었다. 좀 더 구체적으로 비긴(Begin)의 설립자 브라이언 레록스가 먼저 인지했듯이 마이크로소프트 애저 코스모스DB(Microsoft Azure Cosmos DB)가 AWS 레드시프트(Redshift)를 추월했다. AWS 데이터베이스 선두자인 다이나모DB(DynamoDB)는 2017년 현상유지에 그쳤다. 하지만 DB 엔진스(DB Engines)의 전체 순위에 따르면, 코스모스DB는 58위에서 27계단이나 올라선 31위를 기록했다. 여러 클라우드 경쟁사의 데이터 접근방식이 크게 달라졌다. AWS는 데이터 웨어하우징(Warehousing)을 위한 아마존 레드시프트(Amazon Redshift), 전통적인 관계형 작업 부하를 위한 아마존 오로라/RDS(Amazon Aurora/RDS), NoSQL을 위한 AWS 다이나모DB 등 익숙한 데이터 필요에 대한 강력한 옵션을 도입했다. 한편, 마이크로소프트는 코스모스DB를 통해 긴급한 것으로 보이는 데이터에 대해 만병통치약 접근방식을 택함으로써 AWS와 정반대로 가고 있다. 새로운 국면으로 접어든 클라우드 데이터베이스 대부분 데이터는 오라클, MySQL, 마이크로소프트 SQL 서버(SQL Server) 등의 전통적인 RDBMS에서 확실히 개선되고 있다. NoSQL로 이것이 바뀌기 시작했지만(유연한 개요 문서 데이터 저장이 가능한 몽고DB(MongoDB)가 가장 좋은 예다.) 데이터베이스는 여전히 변화 가능성이 가장 낮은 기업 인프라다. 또한 데이터베이스를 변경할 때 그에 따르는 위험이 너무 ...

구글 Polyglot Persistence 다중 언어 일관성 코스모스DB 애저 SQL 다이나모DB 그래프 데이터베이스 레드시프트 몽고DB 빅쿼리 어도비 AWS DBMS 마이크로소프트 아마존 오라클 프로그레스SQL

2018.01.10

클라우드 시장의 제2라운드가 DBMS에서 시작됐다. 최근 아마존 웹 서비스(AWS)가 다양한 클라우드 DBMS로 시장을 공략하기 시작했고, 이에 질세라 마이크로소프트도 응수하고 있다. 마이크로소프트 코스모스DB의 올인원 접근 방식은 AWS 다이나모DB, 레드시프트, 오로라 같은 특정 툴이 아니라 개발자가 실제로 원하는 것이어서 코스모스DB의 선전이 기대된다. 최근 클라우드 데이터베이스 시장에 변화가 있었다. 좀 더 구체적으로 비긴(Begin)의 설립자 브라이언 레록스가 먼저 인지했듯이 마이크로소프트 애저 코스모스DB(Microsoft Azure Cosmos DB)가 AWS 레드시프트(Redshift)를 추월했다. AWS 데이터베이스 선두자인 다이나모DB(DynamoDB)는 2017년 현상유지에 그쳤다. 하지만 DB 엔진스(DB Engines)의 전체 순위에 따르면, 코스모스DB는 58위에서 27계단이나 올라선 31위를 기록했다. 여러 클라우드 경쟁사의 데이터 접근방식이 크게 달라졌다. AWS는 데이터 웨어하우징(Warehousing)을 위한 아마존 레드시프트(Amazon Redshift), 전통적인 관계형 작업 부하를 위한 아마존 오로라/RDS(Amazon Aurora/RDS), NoSQL을 위한 AWS 다이나모DB 등 익숙한 데이터 필요에 대한 강력한 옵션을 도입했다. 한편, 마이크로소프트는 코스모스DB를 통해 긴급한 것으로 보이는 데이터에 대해 만병통치약 접근방식을 택함으로써 AWS와 정반대로 가고 있다. 새로운 국면으로 접어든 클라우드 데이터베이스 대부분 데이터는 오라클, MySQL, 마이크로소프트 SQL 서버(SQL Server) 등의 전통적인 RDBMS에서 확실히 개선되고 있다. NoSQL로 이것이 바뀌기 시작했지만(유연한 개요 문서 데이터 저장이 가능한 몽고DB(MongoDB)가 가장 좋은 예다.) 데이터베이스는 여전히 변화 가능성이 가장 낮은 기업 인프라다. 또한 데이터베이스를 변경할 때 그에 따르는 위험이 너무 ...

2018.01.10

올해 빅데이터·BI 주도할 3가지 '머신러닝, 데이터 레이크, 스파크'

2017년이 시작됐다. 하지만, 기업들은 이제야 데이터 조작성(Operationalising)을 갖게 됐다는 이야기를 하고 있다. 조작성이란 실제 이용할 수 있는 유용한 데이터를 이 데이터가 필요한 때와 장소에 맞게 현업 사용자에게 전달해야 한다는 의미다. 데이터 스토리지 가격이 계속 하락하고 SaaS 분석 솔루션이 확산되면서, 과거 어느 때보다 저렴하면서도 쉽게 직원들에게 인사이트를 전달할 수 있게 됐다. 2017년 빅데이터, 애널리틱스(분석), 비즈니스 인텔리전스(BI)와 관련한 3가지 트렌드를 정리했다. 머신러닝 수용 시장 조사 회사인 오범은 머신러닝이 2017년에 빅데이터 분석에 가장 큰 변화를 가져오는 기술이 될 것으로 전망했다. 오범의 정보 관리 담당 수석 애널리스트인 토니 바에어는 빅데이터 트렌드를 다룬 보고서에서 "머신러닝이 계속 성장할 전망이다. 그러나 대부분의 경우 맞춤 개발보다는 애플리케이션과 서비스에 탑재될 것이다. 글로벌 2000대 기업과 온라인 디지털 기업을 제외하면, 데이터 과학자를 보유한 기업은 극소수에 불과하기 때문이다"고 분석했다. IT업체들은 기업이 보유한 데이터 세트에 머신러닝을 쉽게 적용할 수 있도록 돕는 '패키지'를 판매하고 있다. 이런 점을 고려하면, 기업들은 앞으로 계속 예측 분석, 고객 인사이트 및 개인화, 추천 엔진, 사기 및 위협 감지를 이용하게 될 것이다. 하둡에서 탈피 지난 몇 년, BI 업계의 화두는 오픈소스 데이터 스토리지 솔루션인 아파치 하둡(Apache Hadoop)이었다. 하지만 아파치 스파크(Apache Spark)를 중심으로 인기 프레임워크에 토대를 둔 대안들이 등장하고 있다. 몇 년 전부터 인메모리 데이터 처리 엔진에 대한 '과도한 기대'가 존재했다. 그러나 바에어가 보고서에서 지적했듯, 인메모리 도입을 견인하는 요소는 스파크를 클라우드에 적용하는 기능이다. 바에어는 "클라우드 기반 스파크, 관련된...

빅데이터 알테릭스 조작성 2017년 전망 팍사타 태블로 데이터 레이크 스파크 셀프서비스 BI 레드시프트 분석 하둡 데이터 과학자 오범 인메모리 아마존 트리팍타

2017.01.03

2017년이 시작됐다. 하지만, 기업들은 이제야 데이터 조작성(Operationalising)을 갖게 됐다는 이야기를 하고 있다. 조작성이란 실제 이용할 수 있는 유용한 데이터를 이 데이터가 필요한 때와 장소에 맞게 현업 사용자에게 전달해야 한다는 의미다. 데이터 스토리지 가격이 계속 하락하고 SaaS 분석 솔루션이 확산되면서, 과거 어느 때보다 저렴하면서도 쉽게 직원들에게 인사이트를 전달할 수 있게 됐다. 2017년 빅데이터, 애널리틱스(분석), 비즈니스 인텔리전스(BI)와 관련한 3가지 트렌드를 정리했다. 머신러닝 수용 시장 조사 회사인 오범은 머신러닝이 2017년에 빅데이터 분석에 가장 큰 변화를 가져오는 기술이 될 것으로 전망했다. 오범의 정보 관리 담당 수석 애널리스트인 토니 바에어는 빅데이터 트렌드를 다룬 보고서에서 "머신러닝이 계속 성장할 전망이다. 그러나 대부분의 경우 맞춤 개발보다는 애플리케이션과 서비스에 탑재될 것이다. 글로벌 2000대 기업과 온라인 디지털 기업을 제외하면, 데이터 과학자를 보유한 기업은 극소수에 불과하기 때문이다"고 분석했다. IT업체들은 기업이 보유한 데이터 세트에 머신러닝을 쉽게 적용할 수 있도록 돕는 '패키지'를 판매하고 있다. 이런 점을 고려하면, 기업들은 앞으로 계속 예측 분석, 고객 인사이트 및 개인화, 추천 엔진, 사기 및 위협 감지를 이용하게 될 것이다. 하둡에서 탈피 지난 몇 년, BI 업계의 화두는 오픈소스 데이터 스토리지 솔루션인 아파치 하둡(Apache Hadoop)이었다. 하지만 아파치 스파크(Apache Spark)를 중심으로 인기 프레임워크에 토대를 둔 대안들이 등장하고 있다. 몇 년 전부터 인메모리 데이터 처리 엔진에 대한 '과도한 기대'가 존재했다. 그러나 바에어가 보고서에서 지적했듯, 인메모리 도입을 견인하는 요소는 스파크를 클라우드에 적용하는 기능이다. 바에어는 "클라우드 기반 스파크, 관련된...

2017.01.03

래리 엘리슨 "아마존 DB 서비스는 오라클보다 20년 뒤졌다"

오라클의 공동 창업자이자 CTO인 래리 엘리슨이 아마존에 대한 공격을 계속 이어가고 있다. 오라클의 공동 창업자이자 CTO인 래리 엘리슨 (Image Credit: Blair Hanley Frank) 엘리슨은 20일 오라클 오픈월드 행사의 두번째 기조연설자로 나서 "아마존 웹서비스(AWS)는 오라클 데이터베이스에 전혀 최적화되지 않았다. 사실 이보다 더 엉망이다. AWS는 이미 사용자들이 알고 있는 것처럼 자제 데이터베이스에도 최적화되지 않았다"라고 맹비난했다. 그는 오라클 데이터베이스를 자사의 클라우드와 아마존의 클라우드에서 테스트한 성능시험 결과를 근거로 제시하며 "상황은 개선되지 않고 있으며 오히려 점점 더 악화하고 있다"고 덧붙였다. AWS에 대한 맹공은 계속됐다. 엘리슨은 아마존의 레드시프트(Redshift)와 오로라(Aurora) 데이터베이스 서비스의 주요 기능을 거론하며 "아마존은 오라클 데이터베이스에 비해 20년 뒤처져 있다"고 주장했다. 이 발언은 아마존의 비슷한 서비스를 이용하는 대신 오라클의 퍼블릭 클라우드로 이전하라고 고객을 설득하는 과정에서 나왔다. 엘리슨의 이러한 공격은 최근 오라클이 지속적으로 펼치고 있는 클라우드 캠페인의 일부다. 업체는 시장 1위인 아마존보다 자사의 클라우드가 더 빠르다는 것을 보여주기 위해 노력하고 있다. 적어도 자체 성능 테스트에서는 이런 결과가 나왔다는 것이다. 엘리슨에 따르면, 오라클 클라우드에서 오라클 데이터베이스를 실행하면 AWS에서 실행하는 것보다 워크로드 분석 속도는 24배, OLTP 작업은 8배 더 빠르다. 마찬가지로, 오라클 데이터베이스는 아마존 레드시프트에서 수행한 분석 작업보다 105배, 아마존 오로라에서 실행한 OLTP 작업보다 35배 더 빠르다는 것이 그의 주장이다. 그러나 이 성능 테스트에 대해서는 많은 부분이 분명하지 않다. 전체 성능 테스트를 어떻게 설계했는지, 워크로드가 현재 오라클이 지원하는 ...

오라클 아마존 래리 엘리슨 레드시프트 오로라

2016.09.21

오라클의 공동 창업자이자 CTO인 래리 엘리슨이 아마존에 대한 공격을 계속 이어가고 있다. 오라클의 공동 창업자이자 CTO인 래리 엘리슨 (Image Credit: Blair Hanley Frank) 엘리슨은 20일 오라클 오픈월드 행사의 두번째 기조연설자로 나서 "아마존 웹서비스(AWS)는 오라클 데이터베이스에 전혀 최적화되지 않았다. 사실 이보다 더 엉망이다. AWS는 이미 사용자들이 알고 있는 것처럼 자제 데이터베이스에도 최적화되지 않았다"라고 맹비난했다. 그는 오라클 데이터베이스를 자사의 클라우드와 아마존의 클라우드에서 테스트한 성능시험 결과를 근거로 제시하며 "상황은 개선되지 않고 있으며 오히려 점점 더 악화하고 있다"고 덧붙였다. AWS에 대한 맹공은 계속됐다. 엘리슨은 아마존의 레드시프트(Redshift)와 오로라(Aurora) 데이터베이스 서비스의 주요 기능을 거론하며 "아마존은 오라클 데이터베이스에 비해 20년 뒤처져 있다"고 주장했다. 이 발언은 아마존의 비슷한 서비스를 이용하는 대신 오라클의 퍼블릭 클라우드로 이전하라고 고객을 설득하는 과정에서 나왔다. 엘리슨의 이러한 공격은 최근 오라클이 지속적으로 펼치고 있는 클라우드 캠페인의 일부다. 업체는 시장 1위인 아마존보다 자사의 클라우드가 더 빠르다는 것을 보여주기 위해 노력하고 있다. 적어도 자체 성능 테스트에서는 이런 결과가 나왔다는 것이다. 엘리슨에 따르면, 오라클 클라우드에서 오라클 데이터베이스를 실행하면 AWS에서 실행하는 것보다 워크로드 분석 속도는 24배, OLTP 작업은 8배 더 빠르다. 마찬가지로, 오라클 데이터베이스는 아마존 레드시프트에서 수행한 분석 작업보다 105배, 아마존 오로라에서 실행한 OLTP 작업보다 35배 더 빠르다는 것이 그의 주장이다. 그러나 이 성능 테스트에 대해서는 많은 부분이 분명하지 않다. 전체 성능 테스트를 어떻게 설계했는지, 워크로드가 현재 오라클이 지원하는 ...

2016.09.21

아마존 레드시프트로 기업 변혁! 미디어·쇼핑몰·게임 등 7개 사례

아마존 레드시프트(Amazon Redshift)는 아마존웹서비스(AWS) 플랫폼의 하나로 제공되는 페타바이트급의 관리형 데이터웨어하우스다. 2012년 11월에 베타 상태로 제공되었으며, 2015년 2월에 공식적으로 출시될 예정이다. 분산형 관계형 데이터베이스인 아마존 RDS 호스팅 데이터베이스 서비스와는 달리 레드시프트는 컬럼 지향적 DBMS로 거대한 병렬 처리를 이용해 대규모 데이터세트를 처리할 수 있다. 레드시프트를 이용해 비즈니스 변혁에 성공한 기업들의 사례를 소개한다. ciokr@idg.co.kr

CIO AWS 데이터웨어하우스 아마존 웹 서비스 레드시프트

2014.12.22

아마존 레드시프트(Amazon Redshift)는 아마존웹서비스(AWS) 플랫폼의 하나로 제공되는 페타바이트급의 관리형 데이터웨어하우스다. 2012년 11월에 베타 상태로 제공되었으며, 2015년 2월에 공식적으로 출시될 예정이다. 분산형 관계형 데이터베이스인 아마존 RDS 호스팅 데이터베이스 서비스와는 달리 레드시프트는 컬럼 지향적 DBMS로 거대한 병렬 처리를 이용해 대규모 데이터세트를 처리할 수 있다. 레드시프트를 이용해 비즈니스 변혁에 성공한 기업들의 사례를 소개한다. ciokr@idg.co.kr

2014.12.22

아마존의 DW 레드시프트, 유럽서도 사용 가능

아마존 웹 서비스(AWS)가 클라우드 서비스를 이용하려면 유럽 데이터센터에 저장해야 하는 정보를 허용하고 자사 데이터 웨어하우스(DW) 서비스인 레드시프트(Redshift)를 유럽 데이터센터에서 사용할 수 있도록 했다. 아마존에 따르면, 레드시프트는 기존의 BI툴을 사용해 데이터를 분석하는데 사용 가능한, 빠르고 완벽하게 관리할 수 있는 페타바이트급 규모의 DW 서비스다. 레드시프트는 올해 처음으로 미국 동부(북부 버지니아) 데이터센터에서 공식적으로 사용할 수 있게 됐다. 현재 이 서비스는 아일랜드에 호스팅돼 서부 유럽에서도 제공되고 있다. 레드시프트는 미국 서부(오레곤)에서도 사용할 수 있으며 아마존은 조만간 서비스가 가능한 더 많은 지역을 추가 할 계획이라고 밝혔다. 다른 클라우드 서비스와 마찬가지로, 아마존은 기업들이 전통적인 소프트웨어에 비해 향상된 속도와 비용으로 레드시프트를 도입하길 기대하고 있다. 화요일 영국 런던에서 열린 AWS 서밋 기조연설에서 아마존 CTO 워너 보겔스는 "가장 빠른 DW 중 하나를 당신에게 제공하고 당신은 한 두 시간 안에 또는 금요일 오후라도 그것을 사용할 수 있다는 것은 멋진 일이다. 그것은 많은 우리 고객들이 DW를 구축할 때 경험했던 구축과는 완전히 다른 모델이다"라고 말했다. 보겔스는 기존의 DW 솔루션이 정말 비싸고 관리하기 복잡하다고 지적했다. 반면 레드시프트는 1/10의 비용이 든다는 것이다. 게다가 IT직원들이 백업, 패치, 보안, DW 확장, 모니터링, 프로비저닝과 관련된 모든 작업들로 번거롭지 않아도 된다”라고 아마존은 전했다. 레드시프트의 유럽 사용은 규제 때문에 반드시 유럽 내에 저장돼야 하는 데이터도 서비스로 공급될 수 있다는 것을 의미한다. 그러나 아마존에 따르면, 사용자들은 어떤 성능 향상도 기대할 수 없다고 한다. AWS 관리 콘솔 또는 아마존 레드시프트 API로 사용자는 기본적으로 단일 2TB DW 또는 2TB 노드나 16TB노...

아마존 DW 비용 CTO 데이터 웨어하우스 아마존 웹 서비스 레드시프트

2013.04.24

아마존 웹 서비스(AWS)가 클라우드 서비스를 이용하려면 유럽 데이터센터에 저장해야 하는 정보를 허용하고 자사 데이터 웨어하우스(DW) 서비스인 레드시프트(Redshift)를 유럽 데이터센터에서 사용할 수 있도록 했다. 아마존에 따르면, 레드시프트는 기존의 BI툴을 사용해 데이터를 분석하는데 사용 가능한, 빠르고 완벽하게 관리할 수 있는 페타바이트급 규모의 DW 서비스다. 레드시프트는 올해 처음으로 미국 동부(북부 버지니아) 데이터센터에서 공식적으로 사용할 수 있게 됐다. 현재 이 서비스는 아일랜드에 호스팅돼 서부 유럽에서도 제공되고 있다. 레드시프트는 미국 서부(오레곤)에서도 사용할 수 있으며 아마존은 조만간 서비스가 가능한 더 많은 지역을 추가 할 계획이라고 밝혔다. 다른 클라우드 서비스와 마찬가지로, 아마존은 기업들이 전통적인 소프트웨어에 비해 향상된 속도와 비용으로 레드시프트를 도입하길 기대하고 있다. 화요일 영국 런던에서 열린 AWS 서밋 기조연설에서 아마존 CTO 워너 보겔스는 "가장 빠른 DW 중 하나를 당신에게 제공하고 당신은 한 두 시간 안에 또는 금요일 오후라도 그것을 사용할 수 있다는 것은 멋진 일이다. 그것은 많은 우리 고객들이 DW를 구축할 때 경험했던 구축과는 완전히 다른 모델이다"라고 말했다. 보겔스는 기존의 DW 솔루션이 정말 비싸고 관리하기 복잡하다고 지적했다. 반면 레드시프트는 1/10의 비용이 든다는 것이다. 게다가 IT직원들이 백업, 패치, 보안, DW 확장, 모니터링, 프로비저닝과 관련된 모든 작업들로 번거롭지 않아도 된다”라고 아마존은 전했다. 레드시프트의 유럽 사용은 규제 때문에 반드시 유럽 내에 저장돼야 하는 데이터도 서비스로 공급될 수 있다는 것을 의미한다. 그러나 아마존에 따르면, 사용자들은 어떤 성능 향상도 기대할 수 없다고 한다. AWS 관리 콘솔 또는 아마존 레드시프트 API로 사용자는 기본적으로 단일 2TB DW 또는 2TB 노드나 16TB노...

2013.04.24

클라우드가 데이터웨어하우스로 적합한가

아마존이 IBM과 마이크로소프트, 오라클과 경쟁할 잠재력이 있는 클라우드 기반의 데이터웨어하우스(DW) 툴인 레드시프트를 출시했다. 그러나 과연 우리에게 클라우드가 데이터웨어하우스로 적합한 것일까?   아마존은 최근 아마존 웹 서비스(AWS) 사용자를 대상으로 개최한 첫 컨퍼런스에서 중대한 소식 하나를 발표했다. 다름 아닌 새로운 클라우드 기반 데이터웨어하우스 툴인 레드시프트(Redshift)를 출시한 것이다. 그리고 이 출시 발표 이후 질문 하나가 제기됐다.    과연 '우리에게도 클라우드가 데이터웨어하우스로 적합한 장소일까'라는 질문이다.   AWS가 공식 발표한 내용에 따르면, 클라우드는 데이터 관리에 애를 먹고 있는 기업에게 저비용 대안을 제공한다. 내부 구축을 위한 인프라스트럭처 투자가 필요없기 때문이다. 레드시프트와 관련된 가장 큰 문제는 아마 퍼블릭 클라우드의 일반적인 문제들과 맥을 같이 할 것이다. 일부는 중요한 금융 데이터나 개인 비밀 데이터를 퍼블릭 클라우드에 보관하는 것을 꺼린다. 또한 데이터를 클라우드로 실제 이전하는 방법에 대한 문제가 있을 수 있다.   위키본 프로젝트(Wikibon Project) 빅 데이터 담당 연구원 제프 켈리는 "레드시프트는 비용과 관리 측면에서의 잠재적 이익, 보안과 데이터 전송 관련 문제들로 인해 AWS의 다른 기업용 서비스와 비슷한 경로를 밟게 될 것임을 시사하고 있다"고 말했다.    이미 아마존 클라우드를 활용하고 있는 미래지향적 기업들의 경우 클라우드 기반 데이터웨어하우스 서비스 도입 역시 서두를 확률이 높다. 반면 퍼블릭 클라우드 도입을 늦추고 있는 대기업들은 자사에 적합한 서비스인지를 테스트할 가능성이 높다.   전통적으로 여러 곳에 흩어진 데이터를 단일 장소에 모아 리포트와 쿼리를 실행시키는 맞춤형 데이터 스토...

클라우드 아마존 데이터웨어하우스 빅 데이터 레드시프트 Redshift

2012.12.14

아마존이 IBM과 마이크로소프트, 오라클과 경쟁할 잠재력이 있는 클라우드 기반의 데이터웨어하우스(DW) 툴인 레드시프트를 출시했다. 그러나 과연 우리에게 클라우드가 데이터웨어하우스로 적합한 것일까?   아마존은 최근 아마존 웹 서비스(AWS) 사용자를 대상으로 개최한 첫 컨퍼런스에서 중대한 소식 하나를 발표했다. 다름 아닌 새로운 클라우드 기반 데이터웨어하우스 툴인 레드시프트(Redshift)를 출시한 것이다. 그리고 이 출시 발표 이후 질문 하나가 제기됐다.    과연 '우리에게도 클라우드가 데이터웨어하우스로 적합한 장소일까'라는 질문이다.   AWS가 공식 발표한 내용에 따르면, 클라우드는 데이터 관리에 애를 먹고 있는 기업에게 저비용 대안을 제공한다. 내부 구축을 위한 인프라스트럭처 투자가 필요없기 때문이다. 레드시프트와 관련된 가장 큰 문제는 아마 퍼블릭 클라우드의 일반적인 문제들과 맥을 같이 할 것이다. 일부는 중요한 금융 데이터나 개인 비밀 데이터를 퍼블릭 클라우드에 보관하는 것을 꺼린다. 또한 데이터를 클라우드로 실제 이전하는 방법에 대한 문제가 있을 수 있다.   위키본 프로젝트(Wikibon Project) 빅 데이터 담당 연구원 제프 켈리는 "레드시프트는 비용과 관리 측면에서의 잠재적 이익, 보안과 데이터 전송 관련 문제들로 인해 AWS의 다른 기업용 서비스와 비슷한 경로를 밟게 될 것임을 시사하고 있다"고 말했다.    이미 아마존 클라우드를 활용하고 있는 미래지향적 기업들의 경우 클라우드 기반 데이터웨어하우스 서비스 도입 역시 서두를 확률이 높다. 반면 퍼블릭 클라우드 도입을 늦추고 있는 대기업들은 자사에 적합한 서비스인지를 테스트할 가능성이 높다.   전통적으로 여러 곳에 흩어진 데이터를 단일 장소에 모아 리포트와 쿼리를 실행시키는 맞춤형 데이터 스토...

2012.12.14

아마존 레드시프트, 중소기업을 위한 빅 데이터 분석 서비스

아마존이 빅 데이터 웨어하우스와 BI 서비스를 모은 새로운 클라우드 서비스 레드시프트(Redshift)를 발표했다.   아마존 웹 서비스의 수석 부사장 앤디 제시는 현재 시장에서 판매되고 있는 자체 구축 방식의 빅 데이터 웨어하우스와 BI 솔루션이 얼마나 비싼지를 지적하고, 이 때문에 중소기업들에게는 그림의 떡이나 마찬가지라고 강조했다. 레드시프트는 바로 이들 중소기업에게 빅 데이터 분석으로의 새로운 진입점을 제공하게 된다.   아마존 웹 서비스의 CTO 워너 보겔스는 블로그를 통해 “아마존 레드시프트는 고객들이 현재 사용하고 있는 것과 동일한 SQL 기반 BI 툴을 사용해 수백 기가바이트에서 페타바이트급의 데이터를 분석할 때 극적으로 향상된 쿼리 성능을 얻을 수 있도록 해 준다”라고 밝혔다.    아마존의 레드시프트는 전통적인 데이터 웨어하우스와 비교해 10% 정도의 비용으로 페타바이트급 데이터를 쉽고 빠르게 분석할 수 있다는 점을 강조하고 있다. 특히 IBM 코그너스나 SAP 비즈니스 오브젝트, 마이크로스트래티지, 재스퍼소프트 등의 인기 BI 툴과의 호환성도 유지해 주는데, 이는 레드시프트와 함께 동작하는 자사의 클라우드 기반 분석 플랫폼과 함께 이미 발표된 내용이다.   기업 고객은 16TB 로컬 디스크와 128GB RAM, 또는 2TB 로컬 디스크와 16GB RAM 둘 중 하나를 선택할 수 있으며, 최고 100노드 1.6페타바이트까지 확장할 수 있다. 비용은 연간 사용료가 테라바이트당 1,000달러 정도로 예상되는데, 동급의 환경을 자체적으로 구축할 경우 1만 9,000~2만 5,000달러가 들 것으로 추정된다. 레드시프트는 2013년 초부터 본격적으로 서비스가 시작될 예정이다.  editor@itworld.co.kr

BI 빅데이터 아마존 레드시프트

2012.11.29

아마존이 빅 데이터 웨어하우스와 BI 서비스를 모은 새로운 클라우드 서비스 레드시프트(Redshift)를 발표했다.   아마존 웹 서비스의 수석 부사장 앤디 제시는 현재 시장에서 판매되고 있는 자체 구축 방식의 빅 데이터 웨어하우스와 BI 솔루션이 얼마나 비싼지를 지적하고, 이 때문에 중소기업들에게는 그림의 떡이나 마찬가지라고 강조했다. 레드시프트는 바로 이들 중소기업에게 빅 데이터 분석으로의 새로운 진입점을 제공하게 된다.   아마존 웹 서비스의 CTO 워너 보겔스는 블로그를 통해 “아마존 레드시프트는 고객들이 현재 사용하고 있는 것과 동일한 SQL 기반 BI 툴을 사용해 수백 기가바이트에서 페타바이트급의 데이터를 분석할 때 극적으로 향상된 쿼리 성능을 얻을 수 있도록 해 준다”라고 밝혔다.    아마존의 레드시프트는 전통적인 데이터 웨어하우스와 비교해 10% 정도의 비용으로 페타바이트급 데이터를 쉽고 빠르게 분석할 수 있다는 점을 강조하고 있다. 특히 IBM 코그너스나 SAP 비즈니스 오브젝트, 마이크로스트래티지, 재스퍼소프트 등의 인기 BI 툴과의 호환성도 유지해 주는데, 이는 레드시프트와 함께 동작하는 자사의 클라우드 기반 분석 플랫폼과 함께 이미 발표된 내용이다.   기업 고객은 16TB 로컬 디스크와 128GB RAM, 또는 2TB 로컬 디스크와 16GB RAM 둘 중 하나를 선택할 수 있으며, 최고 100노드 1.6페타바이트까지 확장할 수 있다. 비용은 연간 사용료가 테라바이트당 1,000달러 정도로 예상되는데, 동급의 환경을 자체적으로 구축할 경우 1만 9,000~2만 5,000달러가 들 것으로 추정된다. 레드시프트는 2013년 초부터 본격적으로 서비스가 시작될 예정이다.  editor@itworld.co.kr

2012.11.29

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