자기 설명적인 구조 데이터

데이터 구조 설명의 복잡성

데이터 구조 설명의 동적 특성

웹 페이지에서 정보 콘텐츠 추출

구조적 처리(텍스트 어휘 분할, 품사 분석, 모호성 처리 포함)

의미론적 처리(엔티티 추출, 어휘 상관 분석, 문장 상관 분석)

텍스트 구성(벡터 공간 모델, 주제 모델 포함)

페이스북의 오픈소스 로그 수집 시스템

구성

구성

Cloudera가 제공하는 분산되고 안정적이며 가용성이 높은 대규모 로그 수집, 집계 및 전송 시스템입니다.

획득 모듈

데이터 처리 모듈

데이터 모듈

깊이 우선 순회

너비 우선 순회

백링크 카운트 전략

OPIC 전략

대규모 사이트 우선 전략

저장층

기본관리

애플리케이션 인터페이스 계층

액세스 레이어

높은 신뢰성

능률

높은 확장성

높은 내결함성

저렴한 비용

Linux 플랫폼에서는 무엇을 실행하나요?

다양한 프로그래밍 언어 지원

하둡 분산 파일 시스템(HDFS)

Hadoop YARN(Yet Another Resource Negotiator)은 Hadoop의 리소스 관리 및 작업 스케줄링 프레임워크입니다.

MapReduce는 대규모 데이터 세트의 병렬 컴퓨팅을 처리하는 데 사용되는 Hadoop의 컴퓨팅 모델입니다.

Hive는 Hadoop에 저장된 데이터를 처리하고 분석하기 위해 SQL 유사 쿼리 언어(HiveQL)를 제공하는 데이터 웨어하우스 인프라입니다.

Pig는 대규모 데이터 처리를 위한 플랫폼으로 Pig Latin이라는 스크립트 언어를 제공합니다. Pig Latin 언어는 데이터 변환 작업 및 분석 프로세스를 설명하는 데 사용할 수 있는 데이터 흐름 언어입니다.

HBase는 Hadoop의 HDFS를 기반으로 구축된 분산형 열 기반 NoSQL 데이터베이스입니다. 높은 확장성과 신뢰성으로 대규모 구조화된 데이터에 대한 실시간 읽기 및 쓰기 액세스를 제공합니다.

Spark는 메모리 내 대규모 데이터 세트의 병렬 컴퓨팅을 수행할 수 있는 빠른 범용 빅 데이터 처리 엔진입니다.

Sqoop은 Hadoop과 관계형 데이터베이스 간의 데이터 전송을 위한 도구입니다. 분석을 위해 관계형 데이터베이스의 데이터를 Hadoop으로 가져오고 결과 데이터를 Hadoop에서 관계형 데이터베이스로 내보낼 수 있습니다.

Flume은 다양한 데이터 소스(예: 로그 파일, 센서 데이터 등)에서 데이터를 수집, 집계 및 Hadoop으로 이동하기 위한 안정적이고 확장 가능한 빅 데이터 수집 시스템입니다.

시스템 로그 분석

사용자 습관 분석

진실성

결함 허용

사용의 용이성

무료 및 오픈 소스

여러 언어 지원

토폴로지

스파우트(데이터 소스)

볼트(가공부품)

개울

Nimbus(마스터 노드)

감독자(워커 노드)

ZooKeeper(분산조정 서비스)

정보 흐름 처리

연속 계산

분산 원격 프로시저 호출

급속

탄력적인 확장성

다양한 컴퓨팅 모델

다국어 지원

포괄적인

드라이버는 Spark 애플리케이션의 주요 구성 요소입니다. 드라이버 프로그램은 독립적인 프로세스에서 실행되며 전체 Spark 애플리케이션의 제어 및 조정을 담당합니다.

Cluster Manager는 클러스터에서 Spark 애플리케이션의 리소스 예약 및 작업 할당을 관리하는 역할을 담당합니다.

실행자는 클러스터의 작업자 노드에서 실행되는 프로세스이며 특정 작업 수행을 담당합니다.

RDD는 Spark의 핵심 데이터 추상화이며 병렬로 분할하고 작동할 수 있는 불변의 데이터 컬렉션입니다.

DAG 스케줄러는 Spark 애플리케이션의 작업을 DAG(방향성 비순환 그래프)로 변환하고 이를 최적화하고 예약하는 일을 담당합니다.

작업 스케줄러는 실행을 위해 사용 가능한 실행자에게 스테이지의 작업을 할당하는 역할을 합니다.

Spark 애플리케이션에서 데이터 재편성(Shuffle) 작업이 필요한 경우 데이터는 네트워크로 전송되어 서로 다른 실행자 간에 재배포됩니다.

Spark SQL은 Spark의 구조화된 쿼리 모듈로, 구조화된 데이터를 처리하기 위한 고급 API와 쿼리 언어를 제공합니다.

Spark Streaming은 데이터 스트림의 실시간 처리 및 분석을 위한 Spark의 스트림 처리 모듈입니다.

MLlib는 Spark의 기계 학습 라이브러리로, 데이터 마이닝, 예측 분석 및 모델 교육을 위한 일련의 기계 학습 알고리즘과 도구를 제공합니다.

GraphX는 대규모 그래프 데이터 처리 및 그래프 알고리즘을 위한 Spark의 그래프 컴퓨팅 라이브러리입니다.

SparkR은 Spark의 R 언어 인터페이스로, R 언어 사용자가 대규모 데이터 처리 및 분석에 Spark를 사용할 수 있도록 해줍니다.

특정 데이터 세트를 여러 번 운영하기 위한 애플리케이션 시나리오

대략적인 업데이트 상태 적용

데이터의 양이 특별히 많은 것은 아니지만, 실시간 통계 분석이 필요한 애플리케이션에 적합합니다.

Hadoop은 주로 배치 데이터 저장 및 분석에 사용되는 오프라인 대규모 데이터 처리 작업에 적합합니다.

Spark는 일괄 처리, 실시간 스트림 처리, 대화형 쿼리, 기계 학습과 같은 다양한 데이터 처리 모델을 지원합니다.

Storm은 지속적인 데이터 스트림을 처리하기 위한 실시간 스트림 처리 프레임워크입니다.

Hadoop은 디스크 스토리지와 MapReduce 일괄 처리 모델을 사용하므로 대규모 오프라인 데이터를 처리하는 데 적합하지만 실시간 요구 사항이 높은 시나리오에서는 속도가 느려질 수 있습니다.

Spark는 반복 계산을 위해 데이터를 메모리에 유지할 수 있는 인메모리 컴퓨팅 및 RDD 기반 데이터 추상화를 사용하며 더 높은 성능과 상호 작용이 필요한 데이터 처리 작업에 적합합니다.

Storm은 실시간 스트림 처리에 중점을 두고 있으며 대기 시간이 짧고 처리량이 높은 특성을 가지며 실시간 데이터의 빠른 처리 및 분석에 적합합니다.

Hadoop은 대용량 데이터의 저장 및 일괄 처리에 적합한 안정적인 분산 파일 시스템(HDFS)과 확장 가능한 MapReduce 컴퓨팅 모델을 제공합니다. 내결함성과 데이터 신뢰성이 우수합니다.

Spark는 더욱 풍부한 데이터 처리 기능을 제공하고 일괄 처리, 실시간 스트림 처리, 대화형 쿼리, 기계 학습과 같은 여러 모델을 지원합니다. 또한 높은 수준의 API와 라이브러리(예: Spark SQL, Spark Streaming, MLlib)를 제공하여 빅데이터 처리 및 분석 개발을 단순화합니다.

Storm은 실시간 스트림 처리에 중점을 두고 안정적인 메시지 전달 및 스트림 토폴로지 처리 모델을 제공합니다. 대규모 데이터 스트림을 실시간으로 처리할 수 있으며 복잡한 스트림 처리 로직을 지원합니다.

Hadoop은 더 높은 수준의 데이터 처리 및 분석을 위한 광범위한 생태계와 Hive, Pig, HBase와 같은 수많은 도구 및 구성 요소를 갖추고 있습니다. 성숙한 커뮤니티와 광범위한 지원을 갖추고 있습니다.

Spark는 또한 다양한 데이터 처리 및 기계 학습 작업을 지원하는 활발한 오픈 소스 커뮤니티와 풍부한 생태계를 보유하고 있습니다. Hadoop 생태계와 긴밀하게 통합되어 있으며 HDFS, Hive 및 기타 Hadoop 구성 요소와 원활하게 작동할 수 있습니다.

Storm의 생태계는 상대적으로 작으며 주로 실시간 스트림 처리 분야에 중점을 둡니다. Kafka 및 Cassandra와 같은 다른 도구 및 시스템과 통합할 수 있는 일부 플러그인을 제공합니다.

클라우드 컴퓨팅은 사용자에게 네트워크 가상화 리소스를 서비스로 제공하는 동적으로 확장된 컴퓨팅 모델입니다.

하이퍼스케일

가상화

높은 신뢰성

다재

높은 확장성

주문형 서비스

매우 저렴

퍼블릭 클라우드는 제3자 서비스 제공업체(Amazon AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform 등)가 구축하고 관리하는 클라우드 컴퓨팅 인프라입니다.

프라이빗 클라우드는 내부 비즈니스 요구를 지원하기 위해 조직 자체에서 구축하고 관리하는 클라우드 컴퓨팅 인프라입니다.

하이브리드 클라우드는 퍼블릭 클라우드와 프라이빗 클라우드를 결합한 것으로, 이 두 클라우드 환경을 연결하고 통합해 보다 유연하고 다양한 솔루션을 제공합니다. 하이브리드 클라우드에서 조직은 필요에 따라 워크로드와 애플리케이션을 퍼블릭 또는 프라이빗 클라우드에 배포할 수 있습니다.

IaaS는 가상화된 컴퓨팅 리소스, 스토리지, 네트워크 및 기타 인프라를 제공하는 클라우드 컴퓨팅의 가장 기본적인 서비스 모델입니다.

일반적인 IaaS 제공업체에는 Amazon AWS의 EC2, Microsoft Azure의 가상 머신 서비스, Google Cloud Platform의 Compute Engine이 포함됩니다.

PaaS는 클라우드 환경에서 애플리케이션을 개발, 실행 및 관리할 수 있는 플랫폼을 제공합니다.

일반적인 PaaS 제공업체로는 Microsoft Azure의 App Service, Google Cloud Platform의 App Engine 및 Heroku 등이 있습니다.

SaaS는 클라우드 컴퓨팅의 최고 수준 서비스 모델로, 사용자가 인터넷을 통해 직접 액세스하고 사용할 수 있는 완전 관리형 애플리케이션을 제공합니다.

일반적인 SaaS 애플리케이션에는 이메일 서비스(예: Gmail), 온라인 오피스 제품군(예: Microsoft 365 및 Google Workspace), 고객 관계 관리(CRM) 시스템(예: Salesforce)이 포함됩니다.

가상화 기술은 서버 가상화, 스토리지 가상화, 네트워크 가상화 등을 실현할 수 있어 클라우드 컴퓨팅 플랫폼이 자원의 탄력적인 할당과 관리를 실현할 수 있게 해줍니다.

미들웨어 기술은 클라우드 컴퓨팅의 다양한 구성 요소와 서비스를 연결하고 조정하는 역할을 합니다. 애플리케이션의 배포, 구성 및 실행을 관리하고 예약하기 위한 일련의 소프트웨어 도구 및 서비스를 제공합니다.

미들웨어 기술에는 클라우드 컴퓨팅 환경에서 고가용성, 확장성 및 유연성을 제공하는 데 사용되는 로드 밸런싱, 컨테이너 기술, 메시지 대기열 및 서비스 오케스트레이션 등도 포함됩니다.

클라우드 스토리지 기술은 대용량 데이터를 저장하고 관리하는 데 사용되는 기술입니다.

의사결정 지원은 의사결정자에게 의사결정에 필요한 정보, 도구 및 모델을 제공하기 위해 정보기술과 경영과학을 결합한 방법입니다.

데이터를 분석 및 해석하고, 의사결정 모델 및 알고리즘을 제공하고, 시각화 및 대화형 인터페이스를 제공하여 의사결정자가 의사결정을 내리는 데 도움을 줍니다.

구조화된 의사결정

구조화되지 않은 의사결정

반구조화된 의사결정

문제를 식별하고 의사결정 목표를 수립합니다.

확률을 이용하여 각 계획이 만들어내는 다양한 결과의 가능성을 정량적으로 설명합니다.

의사결정자는 다양한 결과를 정량적으로 평가합니다.

정보의 모든 측면에 대한 종합적인 분석

데이터 관리 및 통합: 의사결정과 관련된 데이터를 수집, 통합 및 관리합니다.

모델 및 알고리즘 지원: 분석 및 예측을 위한 다양한 의사결정 모델 및 알고리즘을 제공합니다.

시각화 및 대화형 인터페이스: 시각적 표시 및 대화형 인터페이스를 통해 의사 결정자가 데이터를 이해하고 운영할 수 있도록 지원합니다.

시나리오 시뮬레이션 및 최적화: 다양한 의사 결정 옵션의 시뮬레이션 및 최적화를 지원하고 잠재적 효과를 평가합니다.

협업 및 공유: 의사결정팀의 협업 및 정보 공유를 지원하고 집단적 의사결정 프로세스를 촉진합니다.

혁신 모델은 기존 비즈니스 모델을 혁신하고 변경하는 데 사용되는 방법과 전략을 말합니다. 이는 자원, 기술, 시장 통찰력 및 비즈니스 논리를 창의적으로 사용하여 시장에 새로운 가치 제안을 제공하고 경쟁 우위를 확보하는 방법에 중점을 둡니다.

새로운 제품과 서비스를 제공하고 새로운 산업분야를 창출합니다.

비즈니스 모델은 적어도 몇 가지 요소에서 다른 회사와 다릅니다.

좋은 성과를 거두세요

수익 모델 변경

비즈니스 모델 변경

산업 모델을 바꾸다

변화하는 기술 패러다임

전략적 포지셔닝 혁신

자원역량 혁신

비즈니스 생태환경 혁신

하이브리드 비즈니스 모델 혁신