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Real Time Streaming Analytics for IoT

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스트리밍 분석 및 IoT

Hortonworks 연결 데이터 플랫폼을 활용하면 기업은 사물 인터넷(IoT)에서 스트리밍 데이터를 원활하게 수집 및 분석하고 이 방대한 양의 데이터에 대한 실시간 대규모 고속 분석을 수행하여 즉각적인 인사이트를 생성할 수 있습니다.

문제점

기업이 목표로 하는 비즈니스 성과를 달성하려면 실시간 스트리밍 데이터 및 분석이 필수적이지만 이러한 시스템을 구축하는 일은 대부분 한 걸음씩 천천히 공을 들여 지원할 개인 전문가 집단을 구성하는 통합 프로젝트가 됩니다.

문제점

스트리밍 IOT 데이터 수집 및 데이터 분석의 문제점

관리자

Streaming IoT data collection

  • 모든 규모에서 안전한 수집
  • 안정적인 데이터 전송
  • 대량의 분산 장치
  • 지리적으로 분산된 환경
  • 가변적인 대역폭 조건
  • 제한된 또는 변동되는 리소스 조건
  • 실시간 대응력
  • 관련 데이터에 제시간에 액세스
관리자

Streaming IoT data analysis

  • 스트리밍 인사이트를 실현할 시기
  • 실시간 데이터에 대한 손쉬운 액세스
  • 특정한 기술 역량에 의존
  • 개발할 시간이 필요함
  • 실시간 대응력
  • 대규모 데이터 세트의 신속한 조작
관리자

Integrated collection and analysis

  • 수집 및 분석을 통합할 시기
  • 시스템을 배포하고 유지 관리하는 기술
  • 여러 소스에 걸친 확장성
  • 동적 변화에 대한 적응 속도
  • 실시간 데이터에 대한 손쉬운 액세스

솔루션

기업은 IoT 데이터의 이점을 극대화하기 위해 이 스트리밍 데이터를 실시간으로 수집 및 분석하고 필요한 조치를 취할 수 있는 통합형 플랫폼이 필요합니다. 수집 및 분석 기능은 시간이 지남에 따라 물리적 조건이 변화하는 동적 변동 상황에 적응하면서도 안전하고 확장 가능하며 신뢰할 수 있는 방식으로 지원되어야 합니다. 실시간 스트리밍 데이터 분석은 IoT 데이터에서 생성된 변하기 쉬운 인사이트의 이점을 적극 활용하기에 가급적 용이해야 합니다.

Hortonworks에서는 Apache Kafka 및 Storm의 강력한 스트리밍 분석 기능과 함께, Apache NiFi 및 Apache MiNiFi에서 제공하는 데이터 소스를 알 수 없는 통합 수집 플랫폼인 Hortonworks DataFlow를 통해 스트리밍 분석 및 사물 인터넷을 지원합니다. 또한 이 플랫폼을 사용하는 기업은 사물 인터넷에서 생성된 빅 데이터의 다양성, 속도 및 용량을 수용할 수 있는 분석 기능과 함께 기업에 유리한 데이터 수집에 대해 통합된 하나의 오퍼링을 통해 실시간 스트리밍 데이터를 활용할 수 있습니다.

솔루션

IoT 및 연결된 차량

실시간 스트리밍 분석을 통해 스마트 도시와 연결 차량은 실시간 도로 상황과 날씨 상태에 대응할 수 있습니다. Hortonworks와 연결 차량을 직접 확인해 보십시오.

금융 및 소매업

소비자와 소매업체는 실시간 데이터 및 인사이트의 이용으로 이점을 얻습니다. 신용카드 사기를 실시간으로 탐지할 수 있으며, 소매업체는 실시간 권장 엔진을 사용하는 고객에 대한 실시간 싱글 뷰를 생성할 수 있습니다.

시스템 자동화 및 최적화

고객 요구와 생산 시설 간의 공급망을 최적화하면 비용, 수익, 효율성 및 로지틱스 부문에서 상당한 이점을 얻을 수 있습니다.

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