M2M비즈니스를 지원하는 스케일 아웃형 데이터베이스

전문가 제언

○ M2M 비즈니스에서 장래의 데이터양이 예측하기 어려운 사회 인프라 시스템의 센서 데이터를 취급하면서 데이터베이스에는 높은 확장성이 요구되면서 서버를 증가시키는 스케일아웃은 특히 중요한 기술이다. 본고에서는 도시바솔루션(주)가 통합 빅 데이터 플랫폼의 핵심을 형성하는 스케일아웃형 데이터베이스 GridStore /NoSQL을 개발하여 센서 데이터 특성을 포착한 유니크한 어프로치로 센서에서 실시간으로 발생하는 대량이면서 다양한 데이터를 고속으로 축적하여 활용되는 높은 성능을 실현하는 것을 소개하였다.

 

○ 인터넷 기업에서 선도적인 Google도 컴퓨터 성능을 향상시키기 위해서 성능이 더 좋은 고가의 장비를 도입하는 스케일업(scale-up) 방식보다 장비의 수를 늘리는 스케일아웃(scale-out) 방식을 택했다. 그리하여 대규모 데이터를 효과적으로 처리하기 위한 분산파일시스템(GFS, Goog le File System)을 개발하였다. 또한 Yahoo의 재정지원으로 Apache에서 개발한 하둡(Hadoop)을 기업들이 빅데이터의 분산처리에 활용하기 시작하였으며 최근에는 IBM, 오라클, 테라데이터, EMC 등의 글로벌 데이터분석 전문기업들도 자사의 사용솔루션에 포함시키고 있다.

 

○ 국내에도 삼성 SDS, LG CNS, SK C&C 등 IT 서비스업체와 다음소프트, 트리움 및 미디컴 등 솔루션업체들을 중심으로 빅 데이터 전략을 확대해 나가고 있다. 또한 한국데이터베이스진흥원이 스케일아웃 측면의 MySQL의 솔루션을 도입하고 시장 위기를 극복하기 위해 통합브랜드로 출범한 GS샵은 스케일업(Scale Up) 구조의 기존 인프라로는 사업 확장에 따른 변화를 수용하기 어려워 공개 SW WAS(Web Application Server)인 제이보스(JBoss)를 우선 도입하여 운영과 관리효율화, 비용절감 등의 효과를 얻을 수 있었다.

 

○ 이러한 빅 데이터 기법을 성공적으로 적응하기 위해서는 기업의 의사결정자가 분석을 통해 가치를 창출할 수 있는 데이터는 기업의 외부데이터가 아닌 그 내용과 측정 환경을 잘 알고 있는 기업 내부의 데이터라는 것을 인식할 필요가 있다.

저자

Masakazu HATTORI, Shunichi IDE, Masayoshi KURITA

자료유형

학술정보

원문언어

일어

기업산업분류

전기·전자

연도

2014

권(호)

69(7)

잡지명

東芝レビュ-

과학기술
표준분류

전기·전자

페이지

23~27

분석자

권*하

분석물

• M2M 비즈니스를 지원하는 스케일 아웃형 데이터베이스.pdf [387,040 byte]

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