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인텔백서 IT@ 인텔 IT IT성공사례 빅데이터및 IT혁신 2013년 7월

인텔의빅데이터환경에아파치 하둡*통합 개요 인텔 에서는우수한평가기준을사용하여 IT Intel® Distribution for Apache Hadoop 한개념 증명에서, 과두가지다른아파치하둡 배포판을비교하였습니다. software (Intel® Distribution) * 새로운플랫폼을채택할 평가기준에는플랫폼아키텍처 관리 운영및지원과함께각배포판의독자적인가치 , , 경우근본원인분석과 제안이포함되었습니다인텔은이러한기준을토대로각배포판을테스트검증평가해 . , , 자동화된인시던트방지를 각배포판에점수를매겼습니다. 수행할수있고인시던트 및 사용자 정의 데이터 웨어하우스와 인텔의 평가 결과 Intel Distribution을 사용 발생률을 30%가량줄일수 같은다른비즈니스인텔리전스플랫폼을 하면 다른 배포판에 비해 월등한 이점이 있었습니다. 보완하게 됩니다. 평가 및 배포 과정에서 있다는것이확인되었습니다. 우리는 그룹의 새로운 플랫폼 채택을 • 기존인프라와의원활한통합을 지지하도록도와줄여러가지모범사례를 제공하고고가용성및멀티테넌시 개발했습니다. 지원을제공하는플랫폼아키텍처 계획에 따른 초기 투자 결과 구조화 및 • 원활한 설치, 관리, 보안 및 문제 해결을 다중 구조화 분석 데이터 사용 사례를 통한편리한 관리, 운영,지원 지원할수있고진화하는요구를충족시킬 • Intel® Advanced Encryption Standard New 수 있는 플랫폼이 구축되었습니다. 한 Instructions를 사용한 향상된 암호화와 개념 증명에서, 새로운 플랫폼을 채택할 함께 인텔® 아키텍처에 대한 최적화를 경우근본원인분석과자동화된인시던트 통해성능개선 방지를수행할수있고인시던트발생률을 • 오픈소스커뮤니티와의긴밀한관계및 30% 가량 줄일 수 있었습니다. 현재의 IT Assaf Araki 오픈소스로드맵에맞게조율 경제 환경에서, 이는 상당한 비용 절감과 빅데이터분석 엔지니어,인텔 IT 비용 회피를 의미하며 직원 생산성을 하둡플랫폼은비용효율적이고확장성이 높이는데도도움이 됩니다. 뛰어난인텔아키텍처기반엔터프라이즈 Ajay Chandramouly 데이터웨어하우스,인메모리데이터베이스 빅데이터업계서비스 관리자,인텔 IT Nghia Ngo 빅데이터역량 엔지니어,인텔 IT Sonja Sandeen 빅데이터프로젝트 관리자,인텔 IT Darin Watson 빅데이터플랫폼 엔지니어,인텔 IT Chandhu Yalla 빅데이터엔지니어링 관리자,인텔 IT 인텔의빅데이터환경에아파치 하둡*통합 인텔백서 IT@ 차례 개요 ........................................................................1 비즈니스 과제..................................................2 고속,고볼륨분석의중요성이 점점더커지고 있습니다...................2 아파치 하둡* 플랫폼, 과제 노출..........................................................3 아파치하둡배포판 선택.....................3 전략적 목표....................................................3 평가 방법..........................................................3 평가기준 ........................................................3 Intel® Distribution플랫폼 구성 요소..........................................................6 아파치하둡인텔사용 사례...........6 하둡플랫폼설계및배포 모범 사례..........................................................6 다음단계 ..............................................................6 결론 ........................................................................8 관련정보 ..............................................................8 약어 ........................................................................8 인텔 IT@ IT@인텔 프로그램은 전 세계 IT 전문 가를 우리 조직 내 동료 전문가들과 연결해 얻은 정보와 방법 및 전략을 공유합니다. 우리의 목적은 간단합 니다: 비즈니스 가치를 창출하고 IT 부서가 경쟁력을 갖출 수 있는 인텔 IT성공사례를공유합니다.자세한정보 가 필요하면 지금 www.intel.com/IT를 방문하거나 현지 인텔 담당자에게 문의하십시오. 비즈니스과제 디지털 기술과 디지털 스토리지의 확산으로 전통적인 데이터 플랫폼의 처리능력을벗어나는데이터의폭증이 유발되었습니다 사용자 생성 데이터와 . 컴퓨터 생성 데이터로는 웹 로그 무선 , 주파수 센서네트워크 소셜네트워크, ID, , 인터넷 텍스트 보안 로그 비디오 , , 아카이브등이있습니다. 현재배포된인텔의비즈니스인텔리전스 (BI) 플랫폼은 다중 구조화 데이터를 지원하지 않으며 이러한 플랫폼은 보다 깊이있는 통찰력과 더 빠르고 보다 나은 의사 결정에 필요한 빅 데이터 분석을 처리할 수 없습니다. 기업체 데이터의 유형과 양이 어쩔 수 없이 변함에 따라 데이터 분석 처리에 대한 우리의 시각과 전략,플랫폼도비슷하게바뀌어야합니다. 이문제를해결하기위해,인텔은인텔에서 사용하는가용데이터를평가하고그러한 1 데이터를관리하는전략을수립했습니다. 광범위한 데이터 및 분석 요구에서 비즈니스 가치를 제공하기 위해, 우리는 서로 다른 특성을 갖는 데이터의 저장과 분석을지원하는여러 BI플랫폼을염두에 둔 전략을 개발했습니다. 예를 들면 비용 효율적이고 확장성이 뛰어난 인텔® 아키텍처 기반 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스, 인메모리 데이터베이스 및 사용자 정의 데이터 웨어하우스가 있습니다.우리의전략에는각사용사례에 대해 가장 적절한 BI 플랫폼을 선택하는 2 작업이 포함됩니다. 이 능동적 전략은 급격히 증가하는 다양한 데이터로부터 실제 가치를 도출해내는 데 있어 핵심 단계입니다. 1 자세한내용은 2013년1월자 "중앙집중식데이터 관리를통한빅데이터 실현"을참조하십시오. 2 자세한내용은 2013년봄에발표된 "여러데이터 웨어하우스를사용하여인텔 BI분석 개선"을 참조하십시오. 고속 고볼륨분석의중요성이 , 점점더커지고있습니다. 전통적으로 우리는 관계형 데이터베 이스에서구조적데이터의분석에주력해 왔습니다. 하지만 오늘날, 대부분의 데이터는 구조화되어 있지 않으며 웹, 네트워크, 센서 및 기타 다른 소스로부터 상당한 비율로 데이터가 누적되고 있습니다.고볼륨분석을신속하게수행할 수있는능력이더욱중요해지고있습니다. 인텔의 경쟁 우위를 유지하고 신속하게 정보에 기반한 의사 결정을 내리기 위해, 과거보다더많은데이터소스를활용해야 합니다. 그러나 현재의 인텔 관계형 데이터웨어하우스는이유형의데이터에 대한 분석에 적합하도록 설계되어 있지 않으므로 NoSQL(Not Only SQL) 기반의 다른 BI 플랫폼을 검토했습니다. 이러한 플랫폼은 시기 적절하게 방대한 양의 구조화되지 않은 데이터 요구를 처리하고그러한데이터를저장하기에더 적합합니다. Read the full 인텔백서 IT@ 인텔 IT IT성공사례 빅데이터및 IT혁신 2013년 7월.

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