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사물 인터넷(IoT)으로부터 얻은 빅 데이터로 활성 데이터의 가치 극대화

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Hortonworks DataFlow(HDF)

Hortonworks DataFlow(HDF)

Hortonworks DataFlow(HDF)는 사내 또는 클라우드에서 실시간으로 데이터를 수집 및 큐레이션하고 데이터에 따라 조치를 취하는 유일한 엔드-투-엔드 플랫폼을 제공합니다. HDF는 Apache Nifi/MiNifi, Apache Kafka, Apache Storm 및 Druid와 함께 통합 솔루션을 구성합니다.

HDP 스트리밍 실시간 데이터 분석 플랫폼은 데이터 흐름 관리 시스템, 스트림 프로세싱 및 엔터프라이즈 서비스로 구성됩니다.

Powering the future of data

HDF 3.1 Platform
Kafka Storm NiFi minifi Ranger Ambari

Hortonworks DataFlow의 3대 주요 구성 요소

관리자

데이터 흐름을 쉽고 안전하고 안정적으로 관리하는 방법 

사물 인터넷(IoT) 빅데이터 흐름을 안전하고 효율적으로 수집 및 사용하면서 실시간 운영 가시성, 통제 및 관리를 제공합니다.

관리자

즉각적이고 지속적인 통찰력  

스트리닝 분석 애플리케이션을 단 몇 분만에 제작하여 코드를 한 줄도 쓰지 않고 잃기 쉬운 통찰력을 실시간으로 수집할 수 있습니다.

자세히 알아보기
관리자

기업 거버넌스, 보안 및 운영 

프로비저닝, 모니터링 및 거버넌스를 위한 종합 관리 패널을 사용하여 HDF 및 HDP 에코시스템을 관리할 수 있습니다.

자세히 알아보기

데이터 소스를 알 수 없는 통합 수집 플랫폼

HDF에는 모든 스트리밍 데이터를 처리하고 220 가지가 넘는 프로세서와 통합되는 완전한 데이터 수집 기능이 있습니다. 사물 인터넷의 빅 데이터는 형식, 스키마, 프로토콜, 속도 및 크기가 다양한 동적이고 분산된 출처와 기계, 위치 정보 장치, 클릭 스트림, 파일, 소셜 피드, 로그 파일 및 동영상과 같은 다양한 유형의 출처에서 수집될 수 있습니다.

추가 정보:

  • 데이터 출처에 관계 없이 데이터 흐름을 실시간으로 관리하여 데이터를 쉽게 움직일 수 있는 방법
    동영상 보기
    자세히 알아보기
    HDF가 Edge에서 로그 분석을 최적화하기 위해 무엇을 할 수 있는지 알아보세요.자세히 보기
강력한 데이터 수집

활성 데이터에 실시간으로 대응

HDP를 사용하면 데이터 수집 프로세스가 더 이상 지루하지 않습니다. 시각적 제어 패널을 통해 최고 속도로 전송 중인 데이터를 관리하여 소스를 조정하고, 스트림을 합치거나 나누고, 데이터 흐름의 우선 순위를 정할 수 있습니다. HDF는 스트림에 상황 데이터를 추가하여 더 완전한 분석과 통찰력을 제공할 수도 있습니다. 상시 접속 데이터 출처 및 감사 추적 기능으로 보안 및 거버넌스 준수와 문제 해결 방안이 필요에 따라 실시간으로 제공됩니다. Apache NiFi, MiNiFi, Kafka 및 Storm과 함께 통합되는 HDF는 이벤트를 대량으로 처리하여 즉시 분석하고 조치를 취할 준비가 되어 있습니다. Kafka를 사용하면 데이터를 서로 다른 속도로 만들고 전송할 수 있는 한편, Storm은 스트리밍 실시간 데이터 분석과 순간적인 통찰력을 대규모로 제공합니다.

추가 정보:

  • Apache NiFi의 실시간 시각적 사용자 인터페이스를 통해 관리되는 스트리밍 데이터로 운영 효율성을 개선합니다.
    동영상 보기
실시간 데이터 흐름 관리

출처에서 대상까지 완벽한 보안 

HDF는 분리된 사용자 인증과 상세한 실시간 시각적 관리 연속성을 통해 데이터 흐름과 라우팅의 보안을 처음부터 끝까지 보장합니다. HDF의 시각적 사용자 인터페이스를 사용해 스트리밍 데이터를 암호화하여 Kafka로 전송하고 버퍼를 구성하고 정체를 관리하여 데이터 우선 순위를 동적으로 정하고 데이터를 안전하게 전송할 수 있습니다. HDF는 기업이 주요 관련 데이터 조각을 동적으로 안전하게 공유할 수 있도록 역할 기반 데이터 액세스를 지원합니다. HDF는 흐름 관리 및 스트리밍 애플리케이션을 많은 운영 오버헤드 없이 커버화된(Kerberized) 환경에 쉽게 배포할 수 있습니다.

추가 정보:

  • 세분화된 데이터 액세스가 역할 기반 액세스보다 어떻게 더 나은지 확인하세요.
    동영상 보기
엔터프라이즈급 보안

코드 없이 스트리밍 분석 애플리케이션 제작

HDF에는 완전한 스트리밍 분석 모듈인 Streaming Analytics Manager(SAM: 스트리밍 분석 관리자)가 포함되어 있어 이벤트 상관, 컨텍스트 보강, 복합 패턴 매칭, 분석 집계를 수행하고 통찰력이 발견되면 경고/알림을 만드는 스트리밍 분석 애플리케이션을 제작하는 데 사용할 수 있습니다. SAM을 통해 애플리케이션 개발자, DevOp 및 비즈니스 분석가는 스트리밍 분석을 쉽게 작성하여 코드를 한 줄도 쓰지 않고 애플리케이션 제작, 개발, 공동 작업, 분석, 배포 및 관리를 끝낼 수 있습니다. 분석가는 미리 작성된 차트를 사용하여 빨리 분석을 작성하고 대시보드를 만드는 한편, DevOp은 애플리케이션 성능을 처음부터 관리하고 모니터링할 수 있습니다.

개발자는 SAM 앱을 작성할 때 샘플 데이터를 사용해서 실험하고 새 SAM “테스트 모드”를 사용해서 SAP 앱에 대한 단위 테스트를 작성할 수 있습니다. 사용자는 새로운 SAM 작업 모듈을 사용하여 배포된 애플리케이션에서 쉽게 테스트, 디버깅, 문제점 해결 및 모니터링을 수행하고 애플리케이션을 작성하는 것과 마찬가지로 실행 중인 애플리케이션을 쉽게 작동할 수 있습니다.

추가 정보:

스키마 레지스트리로 운영 효율 제고

HDF에는 분석 애플리케이션의 유연한 상호 작용을 지원하는 중앙 스키마 리포지토리인 스키마 레지스트리가 포함되어 있습니다. 따라서 사용자는 필요한 데이터에 대한 스키마를 저장, 편집, 또는 검색할 수 있습니다. 또한 추가 경비를 발생시키지 않고 스키마를 각 데이터에 쉽게 첨부하여 운영 효율을 높일 수도 있습니다. 데이터 소비자와 데이터 생산자는 스키마 버전 관리를 통해 서로 다른 속도로 진화할 수 있습니다. 그리고 스키마 유효성 검사를 통해 데이터 품질이 크게 개선됩니다. 중앙 스키마 레지스트리를 통해 데이터가 사용되는 방법을 더 효과적으로 관리할 수도 있습니다. 스키마 레지스트리는 Apache Nifi 및 HDF Streaming Analytics Manager와 통합되어 있습니다.

추가 정보:

APACHE NIFI 레지스트리

새롭게 HDF Enterprise Management Services에 포함된 Apache 하위 프로젝트인 Apache NiFi 레지스트리를 통해 데이터 흐름의 개발, 관리, 이동을 더욱 쉽게 수행할 수 있습니다. 사용자는 데이터 흐름 스키마와 프로그램을 요약하는 Apache NiFi 레지스트리의 핵심 기능을 이용해서 상세한 수준에서 데이터 흐름 변경사항을 추적하고 모니터링할 수 있습니다. 데이터 흐름 스키마는 공유 저장소에 저장되므로 쉽게 전역으로 공유될 수 있을 뿐만 아니라 스키마 버전화도 가능합니다.

이를 통해 데이터 흐름 내보내기, 가져오기 작업으로 포팅이 용이해지고 환경 간에 데이터 흐름의 마이그레이션이 원활하게 이루어질 수 있습니다. 이러한 기능을 토대로 버전화된 흐름의 저장, 제어 및 관리를 대폭 개선하고, 더 나아가 소프트웨어 개발 수명 주기를 단축하고 애플리케이션 배포를 가속화함으로써 더욱 신속하게 가치를 실현할 수 있습니다.

What's New in HDF

데이터 흐름 관리, 개발 및 작업 속도를 높임

*

Apache NiFi 레지스트리를 사용하여 손쉽게 데이터 흐름을 개발, 관리하고 포팅

*

상세한 수준에서 데이터 흐름 변경사항을 추적하고 모니터링

*

데이터 흐름 스키마에 대한 공유 저장소를 사용하여 스키마 공유 및 버전화

*

환경 간에 데이터 흐름을 쉽게 가져오고 내보낼 수 있음

개발자 생산성 향상

*

Hortonworks SAM(Streaming Analytics Manager)에서 스트리밍 데이터 작업 개선

*

새 SAM "테스트 모드"를 사용하여 SAM 앱을 생성하거나 SAM 앱에 대한 단위 테스트 생성

*

새 SAM 작업 모듈을 사용하여 배포된 애플리케이션에 대해 테스트, 디버깅, 문제점 해결 및 모니터링 수행

Kafka 1.0과 더욱 긴밀하게 통합됨

*

Ambari를 사용하여 Kafka 1.0 클러스터의 설치, 구성, 관리, 업그레이드, 모니터링, 보안 수행

*

Apache Ranger로 액세스 제어 정책을 관리하여 데이터 거버넌스와 계보 확장

*

NiFi와 SAM의 새 프로세서에서 메시지 머리글과 트랜잭션을 포함한 Kafka 1.0 기능 사용

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