빅 데이터와 클라우드 컴퓨팅:완벽한 조합

데이터는 새로운 오일입니다. 우리의 삶은 스마트폰의 앱, 신체의 웨어러블 기기, 방문하는 웹 사이트 및 온라인에 있는 모든 것과 같이 끊임없이 데이터를 생성하는 다양한 종류의 기술과 끊임없이 얽혀 있습니다. 이 데이터를 활용하면 기업이 다양한 비즈니스 측면에 대한 분석적 통찰력을 얻을 수 있어 서비스 제공 방식이 크게 개선될 수 있습니다.

Facebook이 각 개인에게 고유한 콘텐츠를 제공하는 방식이나 Google이 순위 신호를 통해 가장 정확하고 관련성 높은 결과를 제공하는 방식을 생각해 보십시오. 오늘날 모든 최고의 서비스는 전례 없이 방대한 양의 데이터를 처리하기 때문에 작동할 수 있습니다.

이것이 빅데이터 분야이며 클라우드 컴퓨팅을 기반으로 하는 확장성과 비용 효율성을 통해 가능하게 되었습니다.

클라우드 컴퓨팅은 모든 기업이 빅 데이터 처리 요구 사항에 액세스할 수 있도록 분산된 리소스 풀을 제공합니다. 데이터를 저장하거나, 구조화하거나, 데이터에서 분석적 통찰력을 얻으려는 경우에 현대의 클라우드 컴퓨팅 제품은 이러한 요구를 구체적으로 충족하는 최고 수준의 솔루션을 지원하기 위해 존재합니다.

뿐만 아니라 Amazon Web Services 및 Microsoft Azure와 같은 최고의 클라우드 제공업체는 빅 데이터의 생성 및 활용을 지원하는 도구를 지속적으로 개발하고 있습니다. 예를 들어 Amazon Elastic Inference는 빅 데이터에서 추론을 도출하는 프로세스를 가속화하는 제품입니다.

이것은 둘 다 다른 하나가 존재할 뿐만 아니라 올바른 방식으로 기업에서 활용되기 위한 전제 조건이 됩니다.

다음은 클라우드 컴퓨팅이 빅 데이터 분야에 제공할 수 있는 몇 가지 확실한 이점의 목록입니다.

애자일 인프라:

빅 데이터의 저장 및 처리를 위한 사내 인프라를 구축하기 위해 리소스 풀을 따로 설정하는 것은 기업에게 어려운 작업이 될 수 있습니다. 특히 중소기업이 추구하기에는 엄청나게 비쌉니다.

이와 함께 광범위한 교육이 필요한 전체 전제를 설정하기 위해 전담 인력 팀도 필요합니다. 이러한 장애물로 인해 리소스가 제한된 회사에서는 빅 데이터 분석과 관련된 모든 작업에 몰두하는 것이 거의 불가능할 수 있습니다.

클라우드 컴퓨팅은 고유한 요구 사항에 따라 준비된 인프라를 제공하여 이러한 모든 번거로움을 없애줍니다. 요구 사항에 적합하다고 판단되는 모든 용량과 장소에서 시작할 수 있습니다. 이것은 말 그대로 "플러그 앤 플레이"만큼 간단합니다. 빅 데이터를 클라우드 서버로 마이그레이션하고 작업을 시작하기만 하면 됩니다.

또한, 최신 클라우드 서비스 제공업체는 빅 데이터를 저장할 뿐만 아니라 분석을 추구하고 그로부터 통찰력에 액세스할 수 있는 전용 도구를 제공합니다.

유연성:

확장성은 항상 클라우드 서비스의 최고 USP 중 하나였습니다. 이제 기업은 단기간에 갑작스러운 대량 데이터 유입을 처리하기 위해 서버 네트워크에 중복 용량을 구축할 필요가 없습니다.

클라우드 서비스는 요구 사항에 따라 사용량을 확장하거나 축소할 수 있는 기회를 제공하므로 필요한 만큼만 사용하고 비용을 지불하면 됩니다. 이것은 매우 제한된 예산을 가진 소규모 기업도 빅 데이터를 탐구할 수 있도록 함으로써 경쟁의 장을 평평하게 합니다.

자동화:

오늘날 클라우드 서비스에서 제공하는 다양한 유형의 통합 도구는 빅 데이터의 저장, 보관 및 처리와 관련된 대부분의 프로세스를 자동화합니다.

생성되는 데이터의 양은 다양한 형태로 나타날 수 있으며 많은 비정형 데이터를 이해하려면 데이터에서 통찰력을 이끌어낼 수 있는 용량과 처리 능력을 갖춘 자동화 도구를 사용해야 합니다. 다양한 클라우드 제공업체는 이미 요구 사항에 따라 조정하고 사용자 지정할 수 있는 도구를 제공하므로 지속적인 개입 없이 분석을 실행할 수 있습니다.

비용 절감:

오늘날의 클라우드 컴퓨팅 제공업체는 빅 데이터 분석 비용을 가능한 한 모든 사람이 감당할 수 있는 수준으로 유지하기 위해 점점 더 새로운 방법을 도입하고 있습니다.

예를 들어 Amazon은 "Fargate"라는 가격 책정 모델을 사용합니다. 이 모델에서는 클라우드 서비스가 데이터 자체를 호스팅하고 저장하는 비용 없이 특정 데이터 스트림 집합을 분석하는 것과 같은 특정 작업을 "수행"할 때만 소비자에게 비용이 청구됩니다.

따라서 클라우드 컴퓨팅은 빅 데이터를 중심으로 하는 비즈니스를 추구하려는 기업에게 매우 유용한 플랫폼이 됩니다.

공격으로부터 더 쉬운 시스템 복구:

사이버 위협의 양은 해가 갈수록 계속 증가하고 있으며 그에 따라 빅 데이터 저장소에 대한 위험도 함께 증가하고 있습니다. 기존 데이터 복구 센터는 구축하는 데 비용이 많이 들 뿐만 아니라 공유 리소스 집합을 통해 상호 연결되어 있기 때문에 네트워크의 다른 구성 요소와 함께 쉽게 손상될 수 있습니다.

사이버 공격의 경우 빅 데이터가 자체 서버 네트워크에 저장되어 있으면 위험에 처하게 됩니다. 공격자는 데이터를 공개하기 위해 몸값을 요구하거나 그렇게 하지 않으면 사용할 수 없게 만들겠다고 위협할 수 있습니다. 이것은 어떤 기업도 기꺼이 투입해서는 안 되는 비참한 시나리오입니다.

그렇기 때문에 빅 데이터를 클라우드에 저장하면 공격이 발생할 경우 데이터에 대한 직접적인 위험을 제거하고 공격이 진정되었을 때 데이터를 검색하여 더 빠르게 복구할 수 있기 때문에 실현 가능합니다.

정리:

클라우드 컴퓨팅 분야는 기업을 위해 빅 데이터 프로세스를 보다 능률적이고 유연하게 만드는 데 도움이 되는 새로운 전략을 지속적으로 개발하고 있습니다. 그러나 빅 데이터 요구 사항에 대해 클라우드 플랫폼을 효과적으로 사용하려면 이 프로세스의 실행 단계에서 발생하는 모든 문제를 처리할 수 있도록 적절한 종류의 교육을 받아야 합니다.

이 파트너십의 성공은 클라우드 플랫폼을 얼마나 활용하여 최적화된 빅 데이터 프로그램을 실행할 수 있는지에 달려 있습니다.

CloudInstitute.Io는 클라우드에서 빅 데이터 프로그램을 실행하여 최대의 이점을 얻을 수 있는 올바른 지식을 갖추도록 하여 이러한 관계의 역학과 이를 제어하는 ​​요소를 이해하기 위한 다양한 교육 프로그램을 제공합니다.