데이터베이스 검정력 분석: 정보의 잠재력 드러내기

스토리지와 액세스를 최적화하여 데이터에서 새로운 인사이트를 추출하십시오.

데이터베이스 기술 개요:

  • 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)은 사용자가 데이터에 액세스하고 데이터를 조작할 수 있게 합니다.

  • 다양한 유형의 DBMS 소프트웨어는 다양한 유형의 데이터를 저장하고 처리하기에 효과적이며, 다양한 워크로드에 최적화될 수 있습니다.

  • 인텔은 CPU, FPGA 및 액셀레이터를 포함하는 데이터베이스용으로 설계한 컴퓨팅을 사용하여 데이터베이스 시스템을 최적화합니다. 또한 스토리지, 메모리 및 네트워킹 기술, 추가로 소프트웨어 라이브러리를 제공하며 자바 및 리눅스를 포함하는 오픈 소스 개발을 지원합니다.

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데이터베이스는 데이터를 조직하고 저장하는 시스템으로, 모든 분석 전략의 기반을 형성합니다. 데이터베이스 시스템의 구조와 기반 아키텍처를 알맞게 확보하면 좋은 가치를 제공하는 지원을 잘 받은 구조와 그 자체의 하중으로 붕괴하는 구조의 차이를 만들 수 있습니다.

데이터베이스는 일반적으로 데이터 파이프라인의 두 번째 단계인 데이터 처리 ("준비 및 저장" 단계) 에서 실행됩니다. 분석 응용 프로그램 및 플랫폼은 데이터베이스에 포함된 정보를 사용하여 조직이 과거를 이해하고 미래를 예측하도록 지원합니다.

은행의 금융 거래 분석부터 사기 탐지, 그리고 살충제 사용 절감을 위해 비디오를 사용하는 스마트 농업 기업에 이르기까지, 조직은 당면한 작업을 수행하도록 최적화된 데이터베이스를 필요로 합니다. 조직이 데이터베이스 소프트웨어 및 시스템을 선택하는 경우, 문제를 효과적으로 해결하는 기술을 선택하는 것이 중요합니다.

데이터베이스의 원활한 작동은 소프트웨어뿐만 아니라 하드웨어에 따라 달라집니다. 다양한 유형의 컴퓨팅 (CPU, FPGA 및 액셀레이터), 스토리지, 메모리, 네트워킹, 소프트웨어 라이브러리, 그리고 자바 최적화 등을 포함하는 알맞은 인프라를 사용하면 데이터베이스 성능을 향상시키고 보다 쉽게 데이터베이스를 관리할 수 있습니다.

DBMS 소프트웨어

DBMS 소프트웨어는 데이터베이스의 정보를 저장하고 검색할 수 있게 합니다. DBMS 소프트웨어는 데이터베이스와의 상호 작용을 허용하는 사용자 인터페이스뿐만 아니라 워크로드를 우선시하고 빠른 액세스를 지원하는 최적화를 포함합니다.

인기 있는 DBMS 소프트웨어에는 Oracle, SAP HANA, Microsoft* SQL Server, Splunk 및 Apache Cassandra 등이 있습니다. 모든 DBMS는 나무, 배열, 스택, 그리고 그래프 같은 특정 유형의 데이터 구조를 사용하여 데이터를 조직하고 보다 효율적으로 관리합니다.

데이터베이스 유형

기업 분석은 많은 출처에서 얻은 다양한 유형의 데이터로부터 가치를 추출하기 위해 노력합니다. 분석 전략을 최적화하려면 데이터베이스 수준에서 시작하고 특정 비즈니스 요구 사항에 효과적으로 작동하는 DBMS를 선택해야합니다. 일관성, 가용성 및 파티션 허용성 간에는 상당한 트레이드 오프가 존재하며, 데이터베이스 기술은 이 세 가지 모두에서 제공되지 않습니다. CAP 정리로 알려진 이 개념은 조직에 특정 비즈니스 요구 사항에 가장 중요한 데이터베이스 강점을 선택하는 것이 중요하다는 의미입니다.

데이터베이스는 온프레미스 또는 클라우드에서 호스팅할 수 있습니다. 클라우드 데이터베이스는 확장성으로 알려져 있지만 일부 기업은 규제된 사업에서 보안을 더 많이 제어하기 위해 데이터를 온프레미스로 유지하는 것을 선호합니다.

귀하의 프로그래밍 언어는 데이터 구조를 정의하며, 데이터를 다루고 분석하는 데에 중요합니다. 다양한 데이터베이스 제품 및 유형은 특정 데이터 유형, 기능 및 사용 사례에 최적화된 프로그래밍 언어를 사용합니다. 많은 대기업은 데이터를 효과적으로 조직하고 활용하기 위해 여러 유형의 데이터베이스를 필요로 합니다.

관계형 데이터베이스

관계형 데이터베이스는 데이터 간의 관계를 표현하는 표준화된 데이터 테이블에 기반하며, 일반적으로 구조화 쿼리 언어(SQL)를 사용합니다. 관계형 데이터베이스는 금융 거래 또는 재고 추적를 포함하는 일관적인 규칙 및 관계를 가진 구조화된 데이터를 관리하기에 매우 효과적입니다. 관계형 데이터베이스 소프트웨어로는 오라클, Microsoft* SQL 서버, IBM DB2 및 Azure SQL이 있습니다.

  • OLTP
    OLTP (온라인 트랜잭션 처리) 는 트랜잭션 지향 작업에 초점을 둔 데이터 처리 범주입니다. OLTP는 일반적으로 데이터베이스에 소량의 데이터를 삽입, 업데이트 및/또는 삭제하는 작업을 포함합니다.
    가장 흔한 데이터베이스용 응용 프로그램은 트랜잭션 처리입니다. OLTP는 다수의 동시 사용자와의 트랜잭션 처리를 위해 특별히 설정한 데이터베이스에 액세스하는 모드입니다. OLTP는 오라클, IBM 및 Microsoft 데이터베이스를 사용하는 일반적인 방법입니다.
  • OLAP
    기업은 분석 목적으로 많은 양의 기록 정보를 검토하기 위해 온라인 분석 처리(OLAP)를 사용할 수 있습니다. OLAP 쿼리는 일반적으로 다차원 데이터 모델을 사용하지만, 일부는 관계형 데이터 모델을 사용합니다. 데이터 웨어하우스는 분석을 위해 특별히 설계한 OLAP 전문 유형입니다.

객체지향 데이터베이스

객체지향 데이터베이스에서 정보는 객체 및 객체의 클래스로 표현됩니다. 객체지향형 및 관계형 데이터베이스의 혼합 형태를 객체관계형 데이터베이스라고 합니다.

비관계형 데이터베이스

때로 NoSQL 데이터베이스라고 부르는 비관계형 데이터베이스는 테이블 구조에서 자유롭습니다. 조직을 위해 일반적으로 메타데이터를 사용하는 이 데이터베이스는 비구조화 데이터 및 이미지와 비디오 같은 복합 데이터 유형을 관리하는 데에 효과적입니다. MongoDB와 Apache Cassandra는 유명 비관계형 데이터베이스 소프트웨어의 예입니다.

  • 키-값 데이터베이스
    때때로 키-값 스토어라고 부르며 가장 간단한 형태의 NoSQL 데이터베이스입니다. Redis와 Oracle NoSQL 데이터베이스는 두 가지 모두 키-값 데이터베이스로 고유한 식별자 "키"를 사용하여 데이터를 저장하고 검색하기 위해 해시 테이블을 사용합니다.
  • 와이드 컬럼 스토어
    와이드 컬럼 스토어에서 데이터는 관련 정보의 컬럼에 저장됩니다. Cassandra는 이러한 데이터베이스 중 가장 일반적인 데이터베이스로 대규모 데이터 세트를 위한 확장성과 빠른 쿼리를 제공합니다.
  • 문서 데이터베이스
    때로는 문서 저장소라고 부르며, 이 저장소 데이터는 "문서"라고 부르는 복합 기록으로 데이터 자체에 대한 메타데이터 또는 정보를 포함합니다. 문서는 이미지와 비디오를 포함하는 모든 데이터 유형을 포함할 수 있습니다.
  • 그래프 데이터베이스
    또 다른 유형의 NoSQL 데이터베이스인 그래프 데이터베이스는 관계를 정의하는 그래프 구조를 기반으로 하며 데이터를 저장합니다. 그래프 데이터베이스는 아주 많이 연결된 정보를 위한 빠른 쿼리와 고볼륨 데이터 처리를 허용하도록 설계되었습니다. SAP HANA 및 OrientDB는 모두 그래프 데이터베이스 모델을 사용합니다.

프로세서부터 라이브러리, 자바 최적화에 이르는 인텔의 혁신은 전 세계 조직의 데이터베이스 성능을 향상시키고 데이터베이스 관리를 보다 용이하게 합니다.

데이터베이스 관리용 인텔® 기술

대규모 확장 데이터 세트를 사용하는 데이터베이스를 최적화하기 위해서는 데이터베이스 및 분석 워크로드를 효과적으로 지원하는 하드웨어가 필요합니다.

컴퓨팅 및 메모리는 고성능 방식으로 협력해야 하며, 쿼리 및 데이터 스트림을 빠르게 이동시키는 처리 지침을 사용합니다. 데이터 스토리지와 액세스는 시간 민감성과 핵심 워크로드를 자동으로 우선시하는 계층화에 따라 달라집니다.

인텔은 실리콘 수준에서 혁신을 주도하며, AVX-512 및 TMUL 같은 명령을 통합하여 데이터 처리를 가속화합니다.

성능을 염두에 두고 설계한 하드웨어로 데이터베이스를 지원하는 것 외에도, 인텔은 오픈 소스 소프트웨어 개발 분야의 개발을 향상시키기 위해 노력합니다. 인텔의 전체 팀은 오픈 소스 및 데이터베이스 응용 프로그램 개발자 커뮤니티 전반에서 개발 가속화의 목표를 가지고 자바 최적화에 전념합니다.

데이터베이스 관리용 인텔® 기술 및 소프트웨어
인텔® 제온® 스케일러블 프로세서 최신 세대의 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서는 데이터베이스 워크로드를 오프로드하며 컴퓨팅 성능을 향상하도록 설계한 실리콘 내 최적화와 함께 사용자가 선택한 데이터베이스 시스템 및 도구를 지원합니다.
인텔® Optane™ 영구 메모리 인텔® Optane™ 영구 메모리는 최신 세대 인텔® 제온® 스케일러블 프로세서와 함께 제공됩니다. 고급 분석용 인메모리 데이터베이스를 최적화하기 위해 인텔® Optane™ 영구 메모리는 다양한 DBMS 플랫폼과 응용 프로그램을 향상시키는 성능을 제공합니다. 
인텔® 솔리드 스테이트 드라이브(인텔® SSD) 인텔® Optane™ SSD인텔® NVMe SSD를 포함하는 인텔® SSD는 긴 수명의 읽기 쓰기 및 내구성을 제공합니다. 데이터베이스는 드라이브당 수명이 길어 연속적인 읽기 쓰기 작업 스트림을 처리할 수 있습니다.
인텔® 이더넷 제품 인텔® 이더넷 네트워크 어댑터, 컨트롤러 및 액세서리는 다양한 GbE 옵션으로 제공됩니다. 전 세계에서 이용할 수 있으며 철저한 호환성 테스트를 거쳐 출시되는 인텔® 이더넷 제품은 데이터베이스 연결성을 위한 최고의 선택입니다.
소프트웨어 라이브러리1 SPDK(Storage Performance Development Kit) 및 DPDK(Data Plane Development Kit)를 포함한 Intel® software libraries는 데이터베이스 응용 프로그램의 개발을 가속화하고 개발자가 데이터베이스 성능을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

최적화된 성능을 위한 알맞은 데이터베이스 얻기

효과적인 분석 전략은 올바른 데이터 유형을 활용하는 올바른 데이터베이스 기술 확보 여부에 따라 달라집니다. 더 많은 응용 프로그램의 전반에서 더 많은 유형의 정보를 사용하도록 분석 전략이 발달하면서 귀하의 조직이 많은 유형의 데이터베이스와 복합 데이터베이스 벤더를 사용할 가능성이 높습니다.

인텔은 데이터베이스뿐만 아니라 소프트웨어 라이브러리, 도구 및 최적화로 설계한 광범위한 하드웨어 제품과 기능을 염두에 두고,데이터베이스 관리 최적화에 전념합니다. 실리콘부터 소프트웨어 개발까지 인텔은 오늘날 가장 큰 데이터베이스 기술 이름을 지원하며 내일을 위한 혁신을 촉진하기 위해 노력합니다.

법적 고지 및 면책 사항
인텔® 기술은 지원되는 하드웨어, 소프트웨어 및 서비스 활성화를 요구할 수 있습니다. // 어떤 제품 또는 구성 요소도 절대적으로 안전하지는 않습니다. // 비용과 결과는 달라질 수 있습니다. // 인텔은 타사 데이터를 제어하거나 감사하지 않습니다. 정확성 평가를 위해서는 기타 소스를 참고해야 합니다.

제품 및 성능 정보

1Intel® compiler는 인텔® 마이크로프로세서에 고유하지 않은 최적화에 대해 타사 마이크로프로세서에서 동일한 수준의 최적화를 제공하거나 제공하지 않을 수도 있습니다. 이러한 최적화에는 SSE2, SSE3 및 SSSE3 명령 세트 및 기타 최적화가 있습니다. 인텔은 인텔이 제조하지 않은 마이크로프로세서에 대한 최적화의 사용 가능성, 기능 또는 효과를 보장하지 않습니다. 이 제품의 마이크로프로세서에 따라 좌우되는 최적화는 Intel® microprocessor에 사용할 목적으로 만들어졌습니다. 인텔® 마이크로아키텍처 전용이 아닌 특정 최적화는 인텔® 마이크로프로세서에 사용할 수 있습니다. 이 공지가 적용되는 구체적인 명령 세트에 대한 자세한 정보는 해당 제품의 사용자 안내서 및 참조 안내서를 참조하십시오.