스토리지

사용 사례: 빅 데이터와 분석을 위한 Red Hat Gluster Storage

개요

페타바이트급 데이터 저장, 통합, 분석

빅 데이터는 장단점을 모두 지니고 있습니다.

수집된 모든 데이터는 경쟁력을 강화하는 고가치의 핵심적인 비즈니스 정보를 포함하고 있지만, 빅 데이터와 IoT(사물 인터넷)의 급성장은 전통적인 스토리지 시스템에 부담이 되며, 대부분의 기업은 방대한 양의 데이터에 액세스하여 분석하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

Gartner는 "2015년까지 Fortune 선정 500대 기업 중 85%가 빅 데이터를 활용하여 경쟁력을 갖추기 힘들 것"이라고 예상했습니다. 하지만 15%의 기업들은 어떻게 빅데이터를 사용하여 성공할 수 있을까요? Red Hat® Gluster Storage와 같은 오픈 소프트웨어 정의 스토리지 기술 채택의 장점을 살펴 보십시오.

  • 새로운 데이터 분석 기능을 사용할 수 있는 민첩하고 비용 효율적인 환경 조성
  • 단일 엔터프라이즈 리포지토리에서 모든 데이터를 쉽게 찾아 액세스
  • 전통적인 데이터 웨어하우징 투자 인프라 보존
  • 오픈소스 커뮤니티 특유의 빠른 혁신에 참여

머신 데이터 분석

방대한 양의 머신 데이터를 분석하십시오

운영 분석을 통해 기계가 생성한 데이터 스트림을 분석하고 추출하여 비즈니스에 유용한 정보를 확보할 수 있으며, Red Hat Gluster Storage와 Splunk를 사용하여 빠르고 쉽고 안전하게 주요 시스템이 생성하는 거대한 양의 머신 데이터 스트림을 분석할 수 있습니다.

Splunk는 IT 및 비즈니스 부서의 사용자가 운영 인텔리전스를 제공하여 다양한 활용 사례에서 실시간으로 의사 결정이 가능하도록 도와줍니다. Red Hat Gluster Storage를 사용하면 더욱 저렴한 비용으로 다량의 기록 데이터를 보관함으로써 데이터 기반 비즈니스 의사결정을 내려 수익성을 개선하고 낭비를 줄일 수 있습니다.


Red Hat Storage로 간편한 머신 데이터 분석법 알아보기

보안 분석

보안 위협을 간편하게 예측하고 대응

지난 10년 동안 사이버 공격의 빈도와 위협은 기업 데이터 및 기관 데이터 환경에서 모두 증가 추세를 보였습니다. 보안 분석은 다양한 보안 위협을 예측하고 그에 대응하는 효과적인 방법입니다.

Red Hat과 Cisco는 독점 스토리지 솔루션보다 훨씬 낮은 비용으로 보안 위협 패턴을 보다 쉽게 감지하기 위해 Splunk Enterprise 배포를 위한 소프트웨어 정의 스토리지 솔루션을 공동 개발했습니다.

빅 데이터 분석

데이터의 가능성 확대

비정형 데이터의 증가가 거의 모든 기업의 해결 과제로 대두되고 있습니다. 대량 로그, 머신 데이터, 문서 및 기타 비정형 데이터를 비용 효율적으로 저장할 수 있는 기능은 많은 CIO의 주요 목표입니다.

Red Hat Gluster Storage는 빅 데이터 환경에 쉽게 통합되는 확장 가능하고 유연한 스토리지 플랫폼으로, 기업의 요구사항 변화에 발맞춰 기업과 함께 성장합니다. 또한 Red Hat Gluster Storage를 사용할 경우 기존의 업계 표준 하드웨어를 재사용할 수 있어 Red Hat Gluster Storage의 빅 데이터 분석 워크로드를 배포함으로써 비용 효율성이 증대됩니다. Red Hat Gluster Storage의 이점은 다음과 같습니다.

  • POSIX와 호환되는 엔터프라이즈급의 빅 데이터 분석 스토리지
  • 온프레미스, 프라이빗 및 퍼블릭 클라우드로의 원활한 전환
  • 민첩하고 유연하게 통합된 인프라를 통해 비즈니스 민첩성 향상
  • 보안이 유지되고, 비용 효율적이며, 상호 운용 가능한 플랫폼
빅 데이터 자세히 살펴보기
빅 데이터 인사이트 보기

모든 네트워크 장치에서 생성되는 엄청난 양의 데이터를 경제적으로 저장하는 방법을 도저히 찾을 수 없었을 때, Red Hat Red Hat Storage를 사용하여 쉽고 빠르게 솔루션을 찾을 수 있었습니다.

SaskTel의 네트워크 및 기업 정보 시스템 기술 분석가, David Yaffe

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