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온라인 클라우드 환경에서 데이터 센터 간에 빅데이터 마이그레이션

전문가 제언: ○ 마이그레이션은 이전의 운영체계에서 설정된 프로그램을 바꿀 필요 없이 현재의 애플리케이션을 새로운 환경에서도 계속 운영할 수 있고 새로운 운영체계만이 가지고 있는 특성들을 이용할 수 있을 때 흔히 행해진다. 단일 시스템에서 다른 단일 시스템으로 옮아가는 소규모 마이그레이션으로 부터 많은 시스템들이 새로운 애플리케이션이나 네트워크로 옮아가는 대규모 마이그레이션에 이르기까지 규모나 형식이 다양하다.

○ 지리？분산형 저장시스템은 여러 지리적인 위치에서의 많은 데이터센터에 놓여 있는 저장시스템을 의미한다. 규모가 작은 데이터 센터는 재해가 와도 그 규모가 작기 때문에 큰 규모의 데이터 센터에 비해 데이터를 보호할 수 있는 확률이 높다.

○ 빅 데이터가 주목받는 이유는 기업이나 정부, 포털 등이 빅 데이터를 효과적으로 분석함으로써 미래를 예측해 최적의 대응방안을 찾고, 이를 수익으로 연결하여 새로운 가치를 창출하기 때문이다.

○ 맥킨지는 데이터베이스의 규모에 초점을 맞추어 Big Data를 일반적인 데이터베이스 SW가 저장, 관리, 분석할 수 있는 범위를 초과하는 규모의 데이터로 정의하고 있다. IDC는 데이터베이스가 아닌 업무수행에 초점을 맞추어 다양한 종류의 대규모 데이터로부터 저렴한 비용으로 가치를 추출하고 초고속으로 수집, 발굴, 분석할 수 있도록 고안된 차세대 기술 및 아키텍처로 정의한다.

○ “서울시를 빛낸 10대 정책” 중 2위에 선정된 서울시의 올빼미 버스가 빅 데이터를 분석하여 얻어진 결과라는 점을 접하였고 공공의 이익을 위한 빅 데이터 활용이 빅 데이터의 부정적 측면을 충분히 상쇄시킬 수 있을 것이라는 가능성을 보여 주었다. 따라서 빅 데이터 시대를 대비해 기업은 데이터를 저장하기 위한 데이터 레이크(data lake) 구축, 데이터를 분석할 수 있는 데이터 과학자 확보 등에 총력을 기울여야 한다.

저자: Prasad Teli, Manoj V. Thomas, K Chandrasekaran
자료유형: 니즈학술정보