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EDW Optimization with Hadoop

데이터와 프로세싱을 Hadoop®으로 옮겨 비용 절감

Read the analyst white paper on EDW optimization.

보고서 다운로드

일반 EDW의 문제점

The Enterprise Data Warehouse has become a standard component of the corporate data architectures. However, the complexity and volume of data has posed some interesting challenges to the efficiency of existing EDW solutions.

Realizing the transformative potential of Big Data depends on the ability to manage complexity while leveraging data sources of all types such as social, web, IoT and more. The integration of new data sources into the existing EDW system will further empower corporations and deeper analytics and insights. More importantly, EDW optimization using Hadoop provides a cost-efficient environment with optimal performance, scalability and flexibility.

Apache Hadoop®을 통한 EDW 최적화

유연성

*

지정된 위치에 데이터 모델이 없어도 HDP에서 데이터를 로드할 수 있음

*

Data model can be applied based on the questions being asked of data (schema-on-read)

*

HDP는 사용자에게 질문이 발생할 때 답변하도록 설계됨

효율성

*

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

*

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

*

HDP는 범용 하드웨어에서 실행됨

*

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

EDW 최적화

솔루션 요소

Hortonworks Data Platform

*

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

Syncsort

*

Hadoop으로의 EDW 오프로드 - 기존 엔터프라이즈 데이터에 액세스하여 HDP에 간편하게 온보딩할 수 있는 고성능 ETL 소프트웨어입니다. 자세히 알아보기
 
 

JethroData

*

Hadoop 빅 데이터 관련 대화식 BI를 위한 고성능 분석 엔진 자세히 알아보기

전문 서비스

*

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

EDW 최적화에 대한 이용 사례

이용 사례 1
미디어 이미지

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, 이식에 필요한 노력을 최소화하고, 비용을 절감함으로써 EDW의 기능적 한계를 해결하고 고가치 분석 워크로드를 실현할 수 있습니다. Hortonwork는 고성능 ETL 도구, 강력한 SQL 엔진,
모든 주요 BI 벤더와의 통합을 제공하여 이를 간단히 실현할 수 있게 합니다.

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이용 사례 2
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ACTIVE ARCHIVE & ENRICHMENT IN HADOOP

Increasing data volumes and cost pressures force many companies to archive old data to tape where it can’t be analyzed or must be retrieved at great expense. A Hadoop data warehouse architecture offers cost per terabyte on par with tape backup solutions. Because of the appealing cost, you can store years of data rather than months. All of your enterprise data remains available for retrieval, query and deep analytics with the same tools you use on existing EDW systems.

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이용 사례 3
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Hadoop의 대화식 BI

Proprietary EDW systems were adopted for fast BI and deep slice-and-dice analytics, but EDW prices are unsustainably high and these systems have not adapted to modern big data challenges like unstructured data and large-scale analytics. Hortonworks and JethroData makes fast BI on Hadoop a reality, with the combination of a fast in-memory SQL engine to create data marts with a high performance analytical engine for interactive BI that lets you support 1,000’s of concurrent users and query huge datasets in seconds. JethroData dynamically will create indexes and cubes, lowering the upfront setup cost and time. Standard access to all your Hadoop data is supported with your existing BI tools like Tableau, Qlik or Microstrategy.

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