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통찰력과 아이디어

최적의 기반을 토대로 시작하는 빅 데이터의 가치 창출

데이터에 숨어 있는 진정한 가치를 찾아내는 일은 오늘날의 비즈니스에 중요한 요소입니다. 그러나 비즈니스 통찰력을 구축하는 데 필요한 빅 데이터를 발굴하기 전에 우선 모든 관련 소스에서 정확하고 안전하며 신속하게 데이터에 액세스할 수 있어야 합니다. 그 방법이 궁금하십니까? 여러 데이터 소스를 통합하고 온프레미스와 클라우드 경계에 걸쳐 워크로드를 전환할 수 있는 기반이 구축되어 있어야 합니다.

빅 데이터는 무엇일까요?

빅 데이터는 일반적으로 '3 V'라는 별칭으로 알려져 있는 특성, 즉 빠른 속도(Velocity)로 처리되고 다양한(Variety) 비표준 형식으로 된 거대 규모 용량(Volume)의 데이터로 정의됩니다.

숨은 금맥과도 같은 빅 데이터

빅 데이터(주로 간과하는 다크 데이터 포함)를 분석하면 비즈니스를 개선하는 데 사용할 수 있는 가치 있는 통찰력을 얻을 수 있습니다. 조직은 이러한 통찰력을 활용하여 비용을 절감하고 보다 효율적으로 운영하며 수익을 늘릴 수 있는 새로운 방법을 찾아냅니다. 빅 데이터 통찰력은 조직에서 비용이 많이 드는 문제가 발생한 후에 문제에 대응하는 방식이 아닌 사전에 문제를 예방하도록 지원할 수 있습니다. 또한 막연한 추측 대신 고객 행동과 요구를 정확하게 예측함으로써 수익을 높일 수 있습니다.

수치는 거짓말을 하지 않습니다.

빅 데이터 사용을 최적화하는 길을 찾는 일은 결코 쉽지 않습니다. 그러나 시간이 지남에 따라 빅 데이터가 계속 늘어날 것이라고 예상할 수 있기 때문에 확고한 계획을 마련하여 최대한 빨리 시작하는 것이 가장 바람직한 길일 겁니다.

CIO를 위한 빅 데이터 처리 방법 세 가지, The Enterpriser's Project의 Scott Koegler 기사 읽기

빅 데이터 사용 사례

성공한 기업의 빅 데이터 사용 방법

IT에 과제를 안겨주는 빅 데이터

빅 데이터 발굴은 달콤한 열매를 주지만 그 과정은 복잡합니다. 데이터 소스를 신뢰할 수 있습니까? 사용하는 수단이 획일적이지는 않습니까? 스토리지 용량은 적절합니까? 사용 중인 하드웨어 기반 스토리지로 인해 데이터가 분리되어 있어서 데이터를 검색 및 액세스하고 관리하기가 어렵습니까? 현재 아키텍처가 지속적으로 진화하는 데이터 기술에 유연하게 대처할 수 있습니까? 클라우드를 제대로 활용하고 있습니까? 데이터가 안전하게 보호하고 있습니까?

데이터 통합 재고[PDF]

최적의 기반 확보, 빅 데이터에서 가장 중요한 요소

최종 목표는 데이터에서 통찰력을 얻는 것입니다. 그러나 빅 데이터를 활용하려면 우선 최적의 기반을 구축하여 데이터의 포괄성, 신뢰성 및 시기 적절성을 보장해야 합니다. 최적의 기반이 구축되면 다음과 같이 많은 일을 할 수 있습니다.

  • 전통적인 데이터 관리 기술(예: 데이터 웨어하우스 및 데이터베이스)을 새로운 기술(예: HadoopSpark)과 쉽게 통합합니다.
  • 경쟁적 환경 및 새로운 기술의 등장과 급변하는 비즈니스 운영 규모에 유연하게 대처합니다.
  • 현재 떠안고 있는 가장 중대한 데이터 과제를 해결하면서 미래를 준비합니다.
  • 빅 데이터를 다루는 기술들이 아직 초기 단계이기 때문에 한 가지 접근 방식에 얽매이거나 벤더 종속 문제가 발생하는 문제를 미연에 방지합니다.

기반을 잘못 구축하면 분석 소프트웨어에 투자한 금액을 회수할 수 없습니다.

효과적인 빅 데이터 배포의 다섯 가지 특징

성공적인 빅 데이터 배포의 필수 요소

  • PaaS(서비스로서의 플랫폼)

    비즈니스를 성장시키는 모듈형 솔루션을 구축할 수 있도록 더 빠르게 앱을 개발하고 실시간으로 데이터를 처리하며 간편하게 시스템을 통합합니다.

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  • IaaS(서비스로서의 인프라)

    플랫폼 및 기술 스택 전체에서 IT 아키텍처의 서비스 제공업체, 툴, 구성 요소를 일관적인 통합 방식으로 개발하고 관리합니다.

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  • 미들웨어, 통합 및 자동화

    내부 및 외부 리소스 모두에 연결하는 관리하기 쉬운 방법과 가상화된 단일 데이터 소스를 생성할 수 없으면 정보 및 분석에 대한 요구로 인해 새로운 데이터 소스가 생성되고 무분별한 확산이 계속 일어나게 됩니다. 대용량 데이터와 기타 까다로운 워크로드를 처리하려면 능률적인 상호 작용 및 통합이 필요합니다.

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  • 스토리지

    파일 및 오브젝트 스토리지, Hadoop 데이터 서비스, 즉각적 분석 등을 통합할 수 있는 민첩한 소프트웨어 정의 스토리지 플랫폼이 포함된 최고의 스토리지 유형을 워크로드별로 선택하십시오.

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참여 방법

OpenStack의 Hadoop(사하라 프로젝트)

Red Hat과 빅 데이터 파트너들이 주도하는 사하라 프로젝트는 OpenStack의 상단부에 데이터 집약적 애플리케이션 클러스터(Hadoop 또는 Spark)를 프로비저닝하는 간소화된 방법을 제공합니다.

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