빅 데이터: 보다 나은 결과를 이끌어낼 수 있는 실용적인 통찰력
빅 데이터를 이해하는 방법
보다 나은 성과를 달성하기 위한 빅 데이터의 이해
‘빅 데이터’란 분석의 대상이 되는 대규모 데이터 세트를 의미하며 더 나은 결과의 창출에 도움을 줄 수 있는 가치 있는 통찰력, 새 데이터 연결, 정확한 예측을 제공하는 추세, 패턴, 연결을 나타내기 위해 다양한 컴퓨테이션, 알고리즘, 인공지능(AI) 및 머신 러닝(ML)을 사용합니다.
데이터는 더 이상 애플리케이션에서만 생성되는 것이 아니라 모바일, IoT 및 IIoT 기기, 연결된 자율 차량, 기계 센서, 의료용 모니터 및 웨어러블, 영상 감시 시스템 등에서도 생성됩니다. 더는 데이터를 그저 저장하는 것이 아니라 데이터를 캡쳐, 보존, 액세스하고 변환하여 데이터가 갖는 가능성과 데이터가 전달하는 가치의 가능성을 이용하는 것입니다.
2020년까지 1.7MB/s
2020년까지 지구상의 모든 인류에게 매 초당 약 1.7메가바이트의 새로운 정보가 생성될 것입니다1
2021년까지 403EB
빅 데이터는 2021년까지 403엑사바이트(EB)에 도달하며 이는 2016년의 25EB에서 거의 8배 증가한 수치입니다2
2.5퀸틸리언
현재 속도로 매일 2.5퀸틸리언 바이트의 데이터가 생성되며, 그 속도는 IoT의 성장으로 가속화되고 있습니다3
빅 데이터 애플리케이션은 전문 GP-GPU, FPGA 및 ASIC 프로세서를 사용하여 심층적인 학습 기술로 대규모 데이터 세트를 분석하고, 추세, 패턴 및 연결을 표시하여 이미지 인식과 언어 인식을 가능하게 합니다. 따라서 빅 데이터는 주로 과거의 정보 또는 일반적으로 클라우드에 있는 휴면 데이터를 기반으로 합니다. 빅 데이터 분석의 결과는 보통 이미지 또는 비디오 시퀀스에서 모든 얼굴을 인식하고 태그하는 것과 같이 특정 작업을 실행할 수 있는 ‘학습된’ 신경망으로 나타나거나 ‘무슨 일이 일어났는지’에서 시작하여 ‘무슨 일이 일어날 것인지’를 예측하는 통찰력(예측 분석)을 제공합니다.
출처: A New Era of Storage: Open Compute with RISC-V and Memory Fabrics by Dr. Zvonimir Bandic, Western Digital(Embedded Computing Design, 2018년 2월 21일)
빅 데이터에서 가치를 창출하는 방법
빅 데이터에서 가치 있는 통찰력 얻기
데이터 증가를 언급할 때, 우리는 데이터의 양, 속도, 다양성의 관점에서 이야기합니다(3V라고도 함). 그러나 조직이 데이터 캡처에서 데이터 사용으로 전환함에 따라 네 번째 V인 가치가 중요한 개념으로 부상했습니다.
가치는 데이터의 소스, 유형, 크기, 형식에 관계 없이 즉시 데이터를 통합하고 분석할 수 있도록 하기 때문에 강력하며, 이를 통해 광범위한 비즈니스 과제를 해결하기 위한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 따라서 탁월한 빅 데이터 작업 흐름에는 미래의 특수 목적 기능을 갖춘 고급 스토리지 인프라가 필요합니다.
빅 데이터에서 가치를 창출함
Western Digital은 고객이 빅 데이터에서 가치 있는 통찰력 및 정보를 얻을 수 있도록 만들어진 시장 부문의 제품 포트폴리오를 제공합니다.
사물 인터넷
사물 인터넷
사물 인터넷에서 새로운 가치 창출하기
모든 산업 분야의 기업은 사물 인터넷(IoT) 데이터의 사용을 증대하여 작업 방식을 변화, 개선하고 수집한 데이터에서 더 나은 가치를 얻습니다. 수집된 데이터에는 효율성을 증대하고 새 수익원을 창출할 잠재력이 있으나, 이 데이터를 사용하려면 스토리지에 대한 다른 접근을 해야 합니다.
클라우드 오브젝트 시스템은 IoT에 의해 생성된 다량의 데이터를 비용 효율적으로 처리하는 데 적합합니다. 이 시스템은 중앙 집중식 하이브리드 클라우드 시스템으로 데이터를 집계, 저장 및 보호하는 동시에 분석 기능을 제 위치에서 구현하고 전 세계에 분산된 환경과 안전하게 데이터를 공유하도록 설계되었습니다.
550억 달러
2025년까지 IoT 장치
2017년 약 90억 개에서 증가4
15조 달러
IoT 투자 총액
2017년부터 2025년 사이4
IoT 빅 데이터를 처리하기 위한 확장성 & 효율성
오브젝트 스토리지 시스템은 IOT가 생성한 데이터와 같은 대용량의 데이터를 처리하도록 특별히 설계되었습니다. 고밀도, 저전력 공간, 탁월한 내구성 및 강력한 경제성 덕분에 어떤 데이터를 삭제할지 결정하는 대신 모든 데이터를 보관할 수 있습니다.
ESG 백서: WESTERN DIGITAL의 데이터 레이크 전략: 데이터 중심 미래를 위한 혁신
페타바이트 단위의 데이터 레이크를 최저 TCO로 생성하는 동시에 성능, 확장성 및 신뢰성을 그대로 유지
디지털 변환 가속화
디지털 변환 가속화
빅 데이터로 디지털 변환 가속화
효과적인 디지털 전환의 가장 큰 장벽 중 하나는 많은 양의 데이터를 활용하여 어떤 방식으로든 비즈니스를 개선 할 수 있는 통찰력을 얻는 능력입니다. 기존의 스토리지 기술로는 신속하게 데이터에 액세스해야 하는 규모로 스토리지 효율성을 조정하기 어렵습니다.
기존의 시스템은 페타바이트 규모로 배포하고 유지하기에는 너무 비쌉니다. 공용 클라우드로 전환한 경우 데이터를 검색할 때 비용이 많이 들고 느리다는 놀라운 결과를 보였습니다. 클라우드 오브젝트 시스템은 개인용 또는 하이브리드 클라우드로 빅 데이터를 위해 특별히 설계되었으며 기업에서 요구하는 확장성, 내구성, 접근성을 제공합니다.
5.2
제타바이트
IDC가 예상하는 글로벌 데이터스페어의 양은 2025년 데이터 분석의 적용을 받습니다5.
1.4
제타바이트
IDC가 예상하는 데이터의 양은 2025년 분석을 위해 인지 시스템에서 사용됩니다5.
빅 데이터의 경제적 변화
클라우드 오브젝트 시스템에서는 경제적이고 관리하기 쉬운 접근법을 제공하여 하이브리드 클라우드 구성에서 빠르게 증가하는 데이터 양을 효율적으로 저장, 액세스, 보호하기 위한 토대를 제공합니다.
하이브리드 클라우드 스토리지를 통한 비즈니스 민첩성 가속화
다양한 워크로드에는 뛰어난 확장성과 복원력을 갖추고 있으며 전 세계적으로 액세스할 수 있고 경제적인 인프라가 필요합니다.
재무적 의사결정
재무적 의사결정
지능형 및 반응형 의사 결정
기술이 발전함에 따라 클라우드, 온라인 또는 사업장에서 반응형 상호작용이 이루어지는 디지털 재무 관리의 시대에 오신 것을 환영합니다. 인공 지능(AI) 및 기계 학습이 보험 산업의 동력이 되고, 자동화된 프로세스를 통해 규정 준수와 증거 사이의 마찰을 줄일 수 있습니다. 결국 지능적이고 빠른 의사 결정은 이익의 증가와 고객 서비스의 향상, 간소화된 상호 작용과 거래를 의미합니다.
금융 시장에 대해 신뢰할 수 있는 리소스
데이터 중심 의사결정을 통해 무역 금융 위험을 완화하십시오. Western Digital 제품 포트폴리오는 중요한 의사결정, 반응형 전자 상거래 및 실시간 분석을 제공합니다.
빅 데이터 — 재무적 의사결정
재무적 의사결정에 관한 더 자세한 정보가 필요하면 아래 링크를 사용하여 메시지를 보내 주세요.
Apache Hadoop 배포 개선
Apache Hadoop 배포 개선
워크로드 문제 Apache Hadoop 클러스터를 위한 현명한 선택
수천 개의 다른 Apache Hadoop® 워크로드가 있으며 모든 Hadoop 클러스터는 고유합니다. 그러나 모든 Hadoop 인스턴스의 성공에는 빅 데이터 워크로드를 처리할 때 원하는 결과를 최적화하는 데 적합한 스토리지 솔루션을 선택하는 것이 포함됩니다.
예를 들어 각 작업 부하에 맞는 드라이브를 사용하면 병목 현상을 줄이고 성능을 향상시키며 대역폭 제약을 줄이고 기존 데이터에 대한 심층적인 통찰력을 제공할 수 있습니다. 계산되거나 제한적으로 수집된 클러스터의 경우 선택한 하드 드라이브는 용량 및 비용 문제를 해결할 수 있습니다. 임의의 I/O 병목 현상을 일으키는 클러스터의 경우 하드 드라이브의 용량으로 SSD의 무작위 성능을 얻으려면 플래시 기반 SSD로 선택한 하드 드라이브를 보완하는 것이 좋습니다.
Apache Hadoop 워크로드에 대해 신뢰할 수 있는 리소스
Western Digital의 제품 포트폴리오는 최적의 Apache Hadoop 환경을 제공하는 데 적합합니다. HelioSeal 및 Media Cache의 성능 및 전력 이점과 함께 용량이 증가하면 Hadoop 인프라 비용 및 성능에 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 또한 단일 또는 RAID 미러링된 엔터프라이즈급 SSD 쌍을 추가하면 임의의 성능이 향상되는 반면 하드 드라이브는 대규모 블록 성능 제공에 집중할 수 있습니다.
Apache Hadoop® 세분화 및 티어링
Western Digital 스토리지 제품을 사용하여 결과를 극대화하면서 Apache Hadoop® 인프라의 비용과 크기를 최소화하는 방법에 대해 알아보세요.
빅 데이터 전문가의 동의
오늘날 기업들이 수집하고 저장하는 데이터의 양은 엄청납니다. 그러나 가장 중요한 것은 수집되는 데이터의 양이 아니라 수집된 데이터로 기업이 하는 일입니다.
기업은 빅 데이터가 강력하지만 지능형 자동화와 결합할 때만큼 유용하지 않다는 사실을 깨닫기 시작했습니다. 탁월한 계산 능력을 갖춘 ML 시스템을 통해 기업은 이전보다 훨씬 성공적으로 데이터를 관리, 분석, 사용할 수 있습니다.
출처: Machine Learning and Big Data — Real-World Application by Kerri Hale(Towards Data Science, 3월 26일)
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공개 정보
1. 출처: Big Data Facts by Vishal Kumar(AnalyticsWeek, 2017년 3월 26일) 2. 출처: 2021년까지 전 세계 데이터 센터 트래픽의 95%를 차지할 것으로 예상되는 클라우드 트래픽 ETCIO 직원의 연구(ETCIO, 2018년 2월 7일) 3. 출처: Data Never Sleeps 5.0, Domo, 2017 4. 출처: IoT 보고서: How Internet of Things technology is now reaching mainstream companies and consumers by Peter Newman(Business Insider, 2018년 7월 27일). 5. 출처: IDC: Data Creation to Reach 163 Zettabytes by 2025 by Timothy King(Data Management News, 2017년 4월 11일)
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