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EDW 최적화를 위한
Apache Hadoop 데이터 웨어하우스

데이터와 프로세싱을 Hadoop®으로 옮겨 비용 절감

클라우드 Hortonworks is a leader. Read the Forrester Wave.

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EDW란?

EDW(엔터프라이즈 데이터 웨어하우스)는 비즈니스 결정을 지원하기 위해 구축된 조직의 중앙 데이터 리포지토리입니다. EDW에는 회사에서 분석하고자 하는 영역과 관련된 데이터가 포함되어 있습니다. 예를 들어, 제조업체의 경우 고객, 제품 또는 제품 구성 정보가 될 수 있습니다. EDW는 수많은 운영 체제에서 데이터를 추출하여 구축됩니다. 데이터가 EDW로 공급되면서 기업 단일 뷰로 표시하기 위해 변환되고, 형식이 다시 지정되며, 요약됩니다. 시간이 지남에 따라 데이터는 스냅샷 형태로 데이터 웨어하우스에 추가되고, 일반적으로 EDW는 5~10년 동안 지속되는 데이터가 포함됩니다.

EDW 최적화

일반 EDW의 문제점

Enterprise Data Warehouse는 기업 데이터 아키텍처의 표준 구성요소로 자리매김했습니다. 그러나 데이터의 복잡도와 볼륨으로 인해, 기존 EDW 솔루션의 효율성에 대한 일부 주목할 만한 문제점이 대두되었습니다.

기업에서 소셜, 웹, 사물 인터넷 등 모든 유형의 데이터 소스를 잘 활용하는 동시에 복잡성을 관리할 수 있으려면 빅데이터의 변환 역량에 대한 인식은 필수적입니다. 새 데이터 소스를 기존 EDW 시스템에 통합하면 기업에서 보다 광범위하고 심도 있는 분석과 통찰을 수행할 수 있습니다. 하지만 더욱 중요한 점으로, 기존의 EDW 기술로는 최적의 성능, 안정성, 유연성을 갖추고 있으면서도 비용 효율이 우수한 환경을 제공하기가 점점 어려워지고 있습니다.

솔루션 요소

Hortonworks Data Platform

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강력한 개방형 Hadoop 기능은 데이터 거버넌스 및 통합, 데이터 관리, 데이터 액세스, 보안 및 운영에 적합하며, 기존 데이터 센터 기술과 밀접하게 통합되도록 설계되었습니다. 자세히 알아보기

Syncsort

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기존 엔터프라이즈 데이터에 액세스하여 HDP에 간편하게 온보딩할 수 있는 고성능 ETL 소프트웨어입니다. 자세히 알아보기

AtScale

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Hadoop에서 비즈니스 사용자와 해당 데이터 간의 간격을 브리징하는 데 사용되는 신속한 비즈니스 인텔리전스(BI)를 위한 비즈니스 인터페이스입니다. 자세히 알아보기

전문 서비스

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새로운 아키텍처의 역량을 빠르게 증명하고 완전한 테스트와 검증을 거친 Hortonworks 데이터 아키텍처 최적화 솔루션의 기능을 최대한 활용하도록 전문가의 안내와 지원이 제공됩니다. 자세히 알아보기

Apache Hadoop ®을 통해 EDW 최적화

유연성

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지정된 위치에 데이터 모델이 없어도 HDP에서 데이터를 로드할 수 있음

*

데이터에 대해 받은 질문을 기반으로 데이터 모델을 적용할 수 있음(schema-on-read)

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HDP는 사용자에게 질문이 발생할 때 답변하도록 설계됨

효율성

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분석에 대해 세분화된 수준으로 100%의 데이터를 사용할 수 있음

*

HDP에서는 구조화된 데이터 및 비구조화된 데이터 모두 저장 및 분석할 수 있음

*

다양한 이용 사례를 지원하기 위해 서로 다른 방식으로 데이터를 분석할 수 있음

비용 효율적

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HDP(Hortonworks Data Platform)는 100% 개방형 플랫폼으로, 소프트웨어 라이선스 비용이 들지 않음

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HDP는 범용 하드웨어에서 실행됨

*

새로운 데이터를 HDP에 저장하고 며칠 또는 심지어 몇 시간 만에 사용할 수 있음

EDW 최적화에 대한 이용 사례

이용 사례 1
미디어 이미지

Hadoop의 신속한 BI

신속한 BI 및 상세한 분석을 위해 채택한 전용 EDW 시스템은 엄청난 비용 부담을 전가하며 비구조 데이터 및 대규모 분석과 같은 오늘날의 빅데이터 관련 과제를 해결하기에 적절하지 않았습니다.

Hortonworks는 빠른 속도의 인메모리 SQL 엔진을 조합하여 OLAP 큐빙 엔진으로 데이터 마트를 형성함으로써 대규모 데이터 세트를 몇 초 내에 조회할 수 있도록 하고 Hadoop의 신속한 BI를 현실화합니다. 이로써 사용자는 성능을 최대화하기 위해 사전 집계된 데이터를 조회할 수 있고 세부사항이 필요한 경우 정확도 높은 양식을 조회할 수 있습니다. 또한, ODBC, JDBC 또는 MDX를 지원하는 주요 BI 도구에 액세스할 수 있습니다.

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이용 사례 2
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HADOOP에 대한 온보딩 ETL 프로세스

일반적인 EDW의 경우 해당 CPU 주기의 45 - 65퍼센트가 ETL 처리에 사용됩니다. 이러한 저효율 ETL 작업을 통해 늘어나는 중요한 비즈니스 워크로드를 처리하는 경우 SLA에 문제가 발생할 수 있습니다. Hadoop을 통해 이러한 ETL 작업을 없애고 이식(porting)에 필요한 수고를 최소화하고 비용을 절감함으로써 EDW의 기능적 한계를 해결하고 고가치 분석 워크로드를 실현할 수 있습니다. Hortonwork는 고성능 ETL 도구, 강력한 SQL 엔진,
모든 주요 BI 벤더와의 통합 서비스를 제공함으로써 이를 간단히 실현할 수 있도록 지원합니다.

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이용 사례 3
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HADOOP에 데이터 보관

데이터 볼륨 및 비용 증가에 따른 부담으로 인해 많은 회사에서는 불가피하게 오래된 데이터를 테이프에 보관하지만, 이는 분석이 불가능하거나 검색에 막대한 비용이 소요되는 방식입니다.

Hadoop은 테라바이트당 비용을 테이프 백업 솔루션과 비슷한 가격으로 제공합니다. 적당한 가격의 이점을 누리면서도 데이터를 단지 몇 개월이 아닌 수년 동안 저장할 수 있습니다. 또한 기존 EDW 시스템에서 사용하는 도구를 그대로 활용하여 모든 엔터프라이즈 데이터를 계속 검색하고 조회하며 상세 분석을 수행할 수 있습니다.

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