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시계열 예측 2

IT 공룡들, 수요 예측 서비스를 시작하다

사실 수요 관리자 입장에서 시계열 예측이나 분석 시스템에 투자하는 일은 투자 대비 효과가 낮은 영역입니다. 많은 양의 데이터 클렌징과 한땀 한땀 제거해야 하는 아웃라이어(Outlier), 각종 파라미터를 조정해야 하는 등 사용 가능한 수요 예측 정보를 획득하기까지의 과정은 오랜 시간이 소요되었고, 이마저도 최종 수요 예측값으로 바로 사용할 수 없는 참조용 베이스라인 정도입니다. 과거 데이터 기준으로 수립한 시계열 예측에 미래 수요를 변화시키는 새로운 요인들을 추가해야만 수요 예측이 완성되기 때문입니다. 최초 시계열 수요 예측의 모델이 되었던 항공 수요처럼 추세, 계절성, 이벤트 등 영향도 분석이 잘 되는 비즈니스 유형이 많지 않고, 수요 예측 모델 정확도를 높이는 과정에서 통계 전문가와 업무 전문가 사이..

IT 인프라 장애, 빅데이터 분석으로 미리 예측할 수 있다

여러분은 7.7 디도스 공격, 기억하고 계신가요? 2009년 7월 7일, 주요 정부기관과 포털사이트, 은행사이트에 대하여 분산 서비스 거부 공격(DDoS, 디도스)이 일어나 관련 IT서비스가 일시적으로 마비된 사건이 발생하였는데요. 이 사건으로 500억원 이상의 피해를 입었다고 합니다. 이런 디도스 공격은 겉으로는 IT서비스를 마비시킨 것이지만, 실제로는 이것을 운영하는 인프라를 공격해 장애를 일으켰던 것입니다. 서버, 네트워크와 같은 인프라를 관리하는 데이터 센터에서는 장애가 발생하지 않도록 24시간, 365일 중단 없이 IT장비들의 상태를 모니터링하고, 문제가 생길 경우 즉각 조치하고 있는데요. 우리가 주변에서 자주 접할 수 있는 IT서비스들은 이러한 인프라 관제를 기반으로 운영되고 있죠. 이렇듯 시..

IT Solutions/Big Data 2015.05.28 (2)