빅 데이터 시대의 전개 모델의 진화

큰 데이터의 출현으로 인해 데이터 관리를위한 배포 모델이 변화하고 있습니다. 기존의 데이터웨어 하우스는 일반적으로 데이터 센터 내의 단일 대형 시스템에서 구현됩니다. 이 모델의 비용으로 인해 조직에서는 이러한웨어 하우스를 최적화하고 관리되는 데이터의 범위와 크기를 제한합니다.

그러나 대규모 데이터 소스에서 생성 된 방대한 양의 정보를 활용하려는 조직의 경우 기존 모델의 한계가 더 이상 작동하지 않습니다. 따라서 데이터웨어 하우스 어플라이언스는 새로운 정보 관리로의 전환을 지원하는 최적화 된 환경을 만드는 실질적인 방법이되었습니다.

기업이 데이터웨어 하우스 구조와 빅 데이터를 결합해야하는 경우 어플라이언스 모델은 스케일링 문제에 대한 하나의 해답이 될 수 있습니다. 일반적으로 어플라이언스는 데이터 저장 및 관리에 최적화 된 하드웨어 (일반적으로 랙)를 통합 한 통합 시스템입니다.

자체적으로 구성되어 있기 때문에 어플라이언스는 상대적으로 쉽고 빠르게 구현할 수 있으며 운영 및 유지 관리 비용을 절감 할 수 있습니다. 따라서 시스템에 관계형 데이터베이스, Hadoop 프레임 워크, MapReduce 및 다양한 소스의 데이터를 수집하고 정리하는 데 도움이되는 많은 도구

분석 엔진과 도구를 통합하여 여러 소스의 데이터 분석 프로세스를 단순화합니다. 따라서 어플라이언스는 일반적으로 기존 데이터웨어 하우스에 쉽게 연결할 수있는 인터페이스가 포함 된 단일 용도 시스템입니다.

대용량 데이터 클라우드 모델

클라우드는 대용량 데이터를 관리하기위한 강력한 플랫폼이되고 있으며 온 프레미스 환경의 하이브리드 환경에서 사용할 수 있습니다. 데이터로드 및 전송의 새로운 혁신 중 일부는 이미 큰 데이터웨어 하우징 플랫폼으로서 클라우드의 잠재적 인 가능성을 변화시키고 있습니다.

데이터 전송의 지연 문제가 계속해서 진화함에 따라 클라우드 기반의 데이터웨어 하우스 또는 데이터 센터에있는웨어 하우스와 상호 작용할 수있는 대규모 데이터 시스템을 클라우드에 저장하는 것이 일반적입니다.