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RDBMS 5

Hana 기반 Private Cloud은 왜 특별한가?

‘Hana’라고 하는 용어는 글로벌 기업인 SAP에서 출시한 차세대 ERP 솔루션 명칭입니다. SAP 창업자인 플래트너 회장 이름을 딴 '하소 플래트너의 새 구조'(Hasso Plattner's New Architecture)나 'High Performance Analytic Appliance'의 약어 등으로 알려졌는데요. 한국어로는 DB와 처리장치를 하나로 합쳤다는 뜻도 있다고 하지만, 공식적으로 약어는 아닙니다. 차상균 서울대학교 전기컴퓨터공학부 교수가 2000년에 제자들과 함께 설립한 TIM(Transact in Memory, Inc.)에서 이 솔루션의 개발을 시작하였으나, 국내 투자자를 구하지 못해 2002년 미국 실리콘밸리 멘로파크에 미국법인을 세웠는데요. 2005년 SAP가 이를 인수하면서 서..

IT Solutions/Cloud 2017.12.11

빅데이터를 친구로 만드는 첫 걸음, 바라보는 관점 바꾸기 ②

지난 글에서 짚어본 문제점에 대한 해결책으로 HBase 기반의 Big Table System을 제시했는데요. 지금부터는 그 처방과 효과에 대해 살펴보겠습니다. 조치된 빅데이터 처방 Redis와 HBase로 구성된 Data Caching System으로 Read 집중 문제를 해결하고 HBase만으로 구성된 Big Table로 Write 집중 문제를 해결합니다. ORACLE을 대치하지 않고 NoSQL과 RDBMS 각각의 장점을 융합한 Hybrid 구조입니다. Big Table은 구현되지 않았기 때문에 본 글에서 이야기 하지 않겠습니다. l Fig. 1 개선 후 아키텍처 ① 데이터의 특성 시스템의 데이터는 공통 정보와 사용자 개인화 정보 그리고 개인화 이력 정보로 나눌 수 있습니다. 공통 정보는 Master ..

빅데이터를 친구로 만드는 첫 걸음, 바라보는 관점 바꾸기 ①

인터넷 서비스가 고도화됨에 따라 사용자가 생성하는 정보의 저장과 처리가 필요하고, 이를 위한 Big Cache System이 요구되고 있습니다. DB의 장애와 증설 비용을 고민하던 800만 사용자를 가진 B2C 서비스 시스템에 Open Source Software인 Redis와 HBase기반의 Cache System을 구축하여, 목표한 수준으로 CPU 사용률을 낮출 수 있었죠. 알파고와 빅데이터 알파고와 이세돌의 바둑 대결은 현재를 살아가는 사람들에게 많은 충격을 주었고, 새로운 세상에 대한 상상력을 자극했습니다. 이러한 알파고의 뒤에는 Deep Learning이란 기술이 숨어있고, 그 뒤로는 분산 병렬 컴퓨팅이라는 든든한 형님이 버티고 있는데요. 무려 1,202개의 CPU와 176 개의 GPU로 동시에..

금융 정보계에 HIA 도입의 필요성, Why?

금융 정보계는 전사에서 발생하는 모든 업무 데이터를 통합하여 통합 분석 View를 제공하고, 이를 기반으로 다양한 사용자 계층별로 분석 목적에 맞는 데이터를 제공하는 역할을 수행하고 있는데요. 빅데이터(Bigdata) 환경이 도래함에 따라 데이터의 양이 폭발적으로 증가하고, 데이터의 유형도 RDBMS(Relational Data Base Management System) 중심의 정형 데이터뿐만 아니라 각종 로그 데이터, 음성 데이터 등 비정형 데이터까지 분석할 필요가 생겼습니다. l 금융 정보계의 발전 방향 기술적으로는 오픈 소스 기반의 Hadoop 기술들이 성숙되어감에 따라 오픈 소스라는 불안감을 불식시키고 전사에서 활용 가능한 수준으로 발전하고 있어, 기존 정보계가 가지고 있는 한계(고가의 시스템, ..

빅데이터 시대에 추구해야 할 상호 보완성 - 빅데이터 시대의 기업 정보 관리(2편) -

지난 시간에는 더 나은 제조 시스템을 위해 분산되고 분리된 데이터 베이스들과 개별 마스터 데이터들의 통합을 위한 'MDM(Master Data Management)'의 역할을 함께 살펴보았는데요. 이어서 오늘 이 시간에는 빅데이터 시대에서의 MDM의 한계, 빅데이터와 MDM을 이어주는 새로운 형태의 MDM 방법, 실제 적용 사례 등을 알아보겠습니다. ● 빅데이터 시대의 기업 정보 관리(1편) : http://blog.lgcns.com/934 지난 시간에 우리는 일반적인 MDM에서 정형화된 마스터 데이터들의 정합성과 일원화된 관리를 위해서는 데이터의 ‘품질’, 데이터들 사이의 ‘관계’가 가장 중요한 요소라는 것을 확인했습니다. 위의 그림과 같이 최근 기업이 관리해야 하는 데이터들은 기존의 관계형 데이터베이..

IT Insight 2015.10.26