빅데이터처리의핵심인 Hadoop 을오라클은어떻게지원하나요? Oracle Big Data Appliance Solution 01 빅데이터처리를위한전문솔루션이 Oracle Big Data Appliance 군요. Oracle Big Data Appliance 와함께라면더이
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1 Cover Story Oracle Big Data Solution 01_Oracle Big Data Appliance 02_Oracle Big Data Connectors 03_Oracle Exdata In-Memory Database Machine 04_Oracle Endeca Information Discovery 05_Oracle Event Processing
2 빅데이터처리의핵심인 Hadoop 을오라클은어떻게지원하나요? Oracle Big Data Appliance Solution 01 빅데이터처리를위한전문솔루션이 Oracle Big Data Appliance 군요. Oracle Big Data Appliance 와함께라면더이상 Hadoop 은어렵고복잡한영역이아닙니다. Oracle Big Data Appliance는 Hadoop을탑재하여빅데이터의수집, 저장, 처리를담당하는전문어플라이언스솔루션입니다. Oracle Big Data Appliance의기술적인구성 최고의성능을위해사전구성된 H/W & S/W & N/W 연결구성 Hadoop의기업용배포판인 cdh3를탑재하여 Open Source 기술지원 Issue나품질에대한한계를극복 Hadoop Platform을손쉽게관리할수있는 Cloudera manager 탑재 데이터대역폭한계를극복한인피니밴드네트워크연결 Cloudera CDH Cloudera Manager Open Source R Distribution Oracle NoSQL Database (CE or EE*) Oracle Big Data Connectors* * Separately licensed software Oracle Big Data Appliance의장점 빠르고쉬운관리 - 빅데이터의저장 / 분석 / 관리를위해 H/W와 S/W가최적화된솔루션제공 ( 가장안정화된빅데이터처리기술제공 ) 전사데이터아키텍쳐구현 - 기존의 Oracle DB와의상호연결을통한빅데이터와 DB 데이터의일관된전사 통합관리지원 - 효율성과안전성제공 - 단일벤더의유지보수지원 29
3 30 Hadoop 과 Oracle DB 는어떻게서로연결되나요? Oracle Big Data Connectors 는빅데이터와기존데이터베이스를연결해주는통로가되는것입니다. Oracle Big Data Connectors Solution 02 Oracle Big Data Connectors 는빅데이터소프트웨어를오라클데이터베이스와 연결하기위해만들어진소프트웨어세트입니다. Oracle Big Data Connectors 를통해 Hadoop 에서오라클데이터베이스로의통 합을고성능으로지원하며 Oracle 배포판 R 에서하둡데이터에대한최적화된분 석을가능하게합니다. Oracle Big Data Connectors 의기술적인구성 Big Data Connectors 를이용하여구조화그리고비구조화된모든기업의데이터를 손쉽게분석할수있습니다. 기능 Oracle Loader for Hadoop big data Applicance Oracle Big Data Connectors 의주요기능및장점 Oracle Direct Connectors for HDFS Oracle R Connector for Hadoop Oracle Data Integrator Application Adapter for Hadoop High speed connectivity Infiniband Oracle Loader for Hadoop Oracle SQL Connector for HDFS Oracle R Connector for Hadoop Oracle Data Integrator 장점 exadata 데이터포맷및오라클데이터베이스로의적재작업을효율적으로하기위해맵리듀스 (MapReduce) 를이용 오라클데이터베이스에서 SQL 작업을하기위해 Hadoop 분산파일시스템에대한손쉬운접근을가능하게함 R 사용자에게 Hadoop 분산파일시스템에대한고성능의접근제공및맵리듀스프로그래밍프레임워크제공 GUI 를통한손쉬운인터페이스제공으로 Hadoop 에서데이터통합작업을간소화
4 오라클은방대한빅데이터를처리하는매우빠른시스템을가지고있나요? Oracle Exdata In-Memory Database Machine Solution 03 정형 / 비정형의 OLTP/ 분석데이터확대에따른초대용량데이터를고속으로가 공하여신속하게다수의사용자에게제공할수있도록대량의데이터를고속으로 처리할수있는 H/W 구조및 S/W 기술을적용하였습니다. 특히 Exadata X3 는 22.4T(Full Rack 기준 ) 의대용량의 Smart Flash Cache 를장착하여, 빈번히처리 되는데이터에대하여고성능의 Read/Write IOPS 를제공함으로써빠르고안정 적인응답속도를보장합니다. Oracle Exadata 기반의빅데이터처리아키텍쳐 Oracle Big data Appliance Exadata 는 Big Data Appliance 가처리한비정형데이터를넘겨받아기존의 Data Warehouse 와연계하여다양한분석을수행할수있도록지원합니다. 특히 R 기반의통계및데이타마이닝처리를지원하는 Advanced Analytics Option 을제공합니다. 이를이용하면대용량데이타의이동없이 DB 안에서바로분석작 업을수행할수있게됩니다. Oracle Exadata Database Machine 의기능및장점 최고의성능을위해사전구성된 H/W & S/W & N/W 연결구성 시장을선도하고있는최고의데이터베이스 Exadata 지능형스토리지 데이터대역폭한계를극복한인피니밴드네트워크연결 Smart Flash Cache 를통한빠른 In-Memory Data 처리 Oracle Big data Connectors Infiniband Network Oracle Exadata Oracle Database Oracle Advanced Analtics (Oracle R Enterprise/ Oracle Data Mining) Database Server ASM 스토리지풀관리 Exadata Exadata 지능형소프트웨어 Infiniband Network Oracle Exalytics Oracle 11g Database, ASM, Exadata 지능형스토리지는 Scale-Out Grid Architecture 에서각자의역할을완벽히수행 각역할들이최적의위치에서존재 - DB 업무데이터의보호 - ASM 안정된스토리지풀관리 - Exadata Cell Database 지능형스토리지 완전한 (Seamless) 통합성으로관리의편이성제공 31
5 SNS, 문서, 이미지등과같은비정형데이터도분석가능한솔루션이있나요? Oracle Endeca Information Discovery Solution Endeca Information Discovery 는데이터베이스와같은구조화된데이터와 파워포인트나 PDF 와같은비구조화된데이터를동시에검색및분석할수있는 Search 기반의전문분석솔루션입니다. Endeca Information Discovery 의기술적인구성 MDEX Engine Content Acquisition System Data Integrator Web RSS Feed Social Media Oracle Endeca Content Mgt File Unstructured Systems Systems Data Enterprise Unstructured Sources Endeca Information Discovery 의주요기능및장점 주요기능 - 문맥검색 (Contextual Search), 네비게이션필터링 - 시각적분석 - 자동화된메타데이터관리및데이터모델링 여개의비구조화된데이터포맷분석지원 - In-Memory 성능지원 장점 OLAP Cubes - 모든 ( 구조화 + 비구조화 ) 정보의가시성제고 - 기존 BI 투자환경강화및 Insight 제공 - Self-Service Data Discovery - IT 관리비용감소 Traditional BI Reports, Charts Visualization Reports Data Warehouse Commercial ETL Systems Multi- Dimensional Analysis Data Marts Databases ERP CRM SCM SOA, ESB, Web Service Enterprise Systems & Content Stores
6 끊임없이실시간으로발생하는데이터를바로분석해서볼수있을까요? Oracle Event Processing Solution 05 복잡하고방대한양의데이터를실시간으로분석하고활용하려면 OEP 가필요하군요! Oracle Event Processing(OEP) 은다양한소스 (Variety) 로부터끊임없이빠르 게발생 (Velocity) 하는대용량 (Volume) 의빅데이터를실시간으로처리, 대응하 는기술입니다. 빅데이터분석을통해얻은비즈니스인사이트들을 OEP 와실시간 연계하여 빅데이터의실시간분석환경 을구축합니다. Oracle Event Processing 의기술적인구성 실시간스트림데이터스트림, 웹서비스, 자바, 데이터베이스등의자원에접근 어댑터외부이벤트및데이터를처리하기위해서자바객체로변환 데이터입력 Oracle Event Processing 의주요기능및장점 Extreme High Throughput / Low Latency 지연없이초당백만건이상의이벤트처리 OSGi 기반의경량컨테이너기술 현존하는가장빠른 JVM 인 JRockit Real Time 기술 Java, SQL, Spring DM, OSGi 등산업계표준준수 Oracle Event Processing : 최적의성능과확장성제공 EDA Java Application Container 데이터입력어댑터 이벤트처리 출력을위한사용자코드 데이터의누적, 상호연관, 필터링작업수행 무제한의실시간쿼리지원 최소한의응답지연시간 Oracle Event Processing (OEP) 의기술적특징 CQL (Continuous Query Language) 표준 SQL 99 기반의이벤트프로세싱엔진 이벤트필터링 (Filtering), 누적 (Aggregation), 상호연관 (Correlation), 패턴매칭 (Pattern Matching) 등을통한실시간처리 SQL 익숙한개발자활용용이 데이터출력 프로세서쿼리의셋이스트림에적용됨 리스너프로세서에의해서생성된트리거를처리 이벤트자바빈혹은맵으로구현됨 In-Memory Processing 내장된 In-Memory 프로세싱엔진기반의지연없는실시간이벤트처리 Coherence (In-Memory Data Grid) 와의완전한통합환경제공 33
들어가는글 2012년 IT 분야에서최고의관심사는아마도빅데이터일것이다. 관계형데이터진영을대표하는오라클은 2011년 10월개최된 오라클오픈월드 2011 에서오라클빅데이터어플라이언스 (Oracle Big Data Appliance, 이하 BDA) 를출시한다고발표하였다. 이와
Oracle Data Integrator 와 Oracle Big Data Appliance 저자 - 김태완부장, 한국오라클 Fusion Middleware(taewan.kim@oracle.com) 오라클은최근 Big Data 분약에 End-To-End 솔루션을지원하는벤더로급부상하고있고, 기존관계형데이터저장소와새로운트랜드인비정형빅데이터를통합하는데이터아키텍처로엔터프로이즈시장에서주목을받고있다.
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빅데이터분산컴퓨팅-5-수정
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Chapter 16 21 (Agenda). (Green),., 2010. IT IT. IT 2007 3.1% 2030 11.1%, IT 2007 1.1.% 2030 4.7%, 2020 4 IT. 1 IT, IT. (Virtualization),. 2009 /IT 2010 10 2. 6 2008. 1970 MIT IBM (Mainframe), x86 1. (http
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연구보고서 2013-37 인터넷 건강정보 게이트웨이 시스템 구축 및 운영 -빅데이터 활용방안을 중심으로- 송태민 진달래 이중순 안지영 박대순 책임연구자 송태민 한국보건사회연구원 연구위원 주요저서 빅데이터 분석 방법론 한나래아카데미, 2013(공저) 보건복지연구를 위한 구조방정식 모형 한나래아카데미, 2012(공저) 공동연구진 진달래 한국보건사회연구원 연구원
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ISO 20000 인증 사후심사 컨설팅 및 ITSM 시스템 고도화를 위한 제 안 요 청 서 2008. 6. 한 국 학 술 진 흥 재 단 이 자료는 한국학술진흥재단 제안서 작성이외의 목적으로 복제, 전달 및 사용을 금함 목 차 Ⅰ. 사업개요 1 1. 사업명 1 2. 추진배경 1 3. 목적 1 4. 사업내용 2 5. 기대효과 2 Ⅱ. 사업추진계획 4 1. 추진체계
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Microsoft Word - th1_Big Data 시대의 기술_ _조성우
Theme Article Big Data 시대의기술 중앙연구소 Intelligent Knowledge Service 조성우 1. 시대의화두 Big Data 최근 IT 분야의화두가무엇인지물어본다면, 빅데이터가대답들중하나일것이다. 20년전의 PC의메모리, 하드디스크의용량과최신 PC, 노트북사양을비교해보면과거에비해데이터가폭발적으로늘어났다는것을실감할수있을것이다. 특히스마트단말및소셜미디어등으로대표되는다양한정보채널의등장과이로인한정보의생산,
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반 기 보 고 서 (제 27 기) 사업연도 2012.01.01 부터 2012.06.30 까지 금융위원회 한국거래소 귀중 2012 년 08 월 14 일 회 사 명 : 주식회사 다우기술 대 표 이 사 : 김 영 훈 본 점 소 재 지 : 경기도 용인시 수지구 죽전동 23-7 디지털스퀘어 6층 (전 화) 070-8707-1000 (홈페이지) http://www.daou.co.kr
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진정한토종벤처를꿈꾸는기업 저희시큐레이어는최근사회적화두로부각되고있는빅데이터를기반으로한통합로그수집 / 분석및통합보안관제분야에순수국산기술적자립으로외산과당당히겨루는소프트웨어를만들자는이념의전문소프트웨어기업입니다. 이러한이념을달성하기위한치열한열정과노력으로주요시장에서긍정적으로 평가
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03여준현과장_삼성SDS.PDF
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Mining on Hadoop!! ankus 제품 소개서 어니컴 빅데이터 사업팀 팀장 이성준 (leesj@onycom.com) 2015.12 어니컴 목 차 01. ankus 개요 02. 주요 도입 사례 03. 기업소개 2 1.1 ankus 개요 1. ankus 개요 ankus는 대용량의 빅데이터로부터 데이터 마이닝/기계학습 등의 분석을 손 쉽게 수행할 수 있는
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RTE 기업을구현하기위한실시간데이터통합기술소개 Information Platform & Solutions Team 최석재차장 2008 IBM Corporation Business value 증대를위한데이터통합의요건 급변하는업무환경과고객요구에적절히대응하기위해 IT 조직은양질의데이터를, 적절한시점에, 필요한시스템으로전달할수있어야합니다. Business Value
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