빅 데이터는 데이터의 볼륨, 속도 및 다양성의 증가로 인해 발생하는 데이터 관리 문제의 측면에서 설명할 수 있습니다. 이러한 문제는 기존 데이터베이스로는 해결할 수 없습니다. 빅 데이터에 대한 정의는 상당히 많지만, 이들 대부분은 빅 데이터의 "세 가지 V"로 알려진 개념을 포함하고 있습니다.

볼륨: 데이터 규모는 테라바이트에서 페타바이트에 이릅니다.

다양성: 다양한 소스 및 형식의 데이터를 포함합니다(예: 웹 로그, 소셜 미디어 상호 작용, 전자 상거래 및 온라인 트랜잭션, 금융 트랜잭션 등).

속도: 비즈니스에서는 데이터가 생성된 시점부터 실행 가능한 통찰력이 사용자에게 전달되는 시점까지의 시간에 대해 갈수록 더 엄격한 요구 사항을 제시합니다. 따라서 데이터는 하루 단위에서 실시간에 이르기까지 상대적으로 짧은 시간 내에 수집, 저장, 처리 및 분석되어야 합니다.

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대대적인 홍보에도 불구하고, 많은 조직이 빅 데이터 문제가 있다는 것을 인식하지 못하거나, 문제를 빅 데이터 측면에서 생각하지 않습니다. 일반적으로 데이터의 볼륨, 다양성 및 속도가 갑자기 증가하여 이를 지원하도록 확장해야 하지만, 기존 데이터베이스 및 애플리케이션이 더 이상 확장할 수 없는 상태일 때, 조직은 빅 데이터 기술의 혜택을 누릴 수 있습니다.

빅 데이터 문제를 적절하게 해결하지 못하면, 비용이 급증할 뿐만 아니라 생산성과 경쟁력이 약화될 수 있습니다. 반면에 견고한 빅 데이터 전략은 대량의 기존 워크로드를 빅 데이터 기술로 마이그레이션하고 새로운 기회에서 수익을 창출할 수 있는 새로운 애플리케이션을 배포함으로써 조직이 비용을 절감하고 운영 효율성을 확보하는 데 도움이 될 수 있습니다.


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전체 데이터 관리 주기를 다루는 새로운 도구를 사용하면, 빅 데이터 기술을 통해 대용량 데이터 세트를 수집하고 저장하는 것뿐 아니라 새롭고 유용한 통찰력을 얻기 위해 이를 분석하는 것도 기술적으로 그리고 경제적으로 실현 가능해집니다. 대부분 경우, 빅 데이터 처리에는 원시 데이터 수집에서 실행 가능한 정보의 소비에 이르는 일반적인 데이터 흐름이 수반됩니다.

수집. 빅 데이터를 다룰 때 많은 조직이 처음 직면하는 문제가 원시 데이터(트랜잭션, 로그, 모바일 디바이스 등) 수집입니다. 좋은 빅 데이터 플랫폼은 이 단계를 쉽게 수행할 수 있게 해주므로, 개발자는 어느 속도(실시간에서 배치까지)에서든 다양한 데이터(정형에서 비정형 데이터까지)를 수집할 수 있습니다.

저장. 모든 빅 데이터 플랫폼에는 처리 작업 전 또는 이후에도 데이터를 저장할 수 있는 안전하고, 확장 가능하며, 내구력 있는 리포지토리가 필요합니다. 특정 요구 사항에 따라 전송 데이터를 위한 임시 스토어가 필요할 수도 있습니다.

처리 및 분석. 데이터가 원시 상태에서 사용할 수 있는 형식으로 변환되는 단계로서, 보통 정렬, 집계 및 조인이 사용되며 좀 더 고급 함수 및 알고리즘이 수행되기도 합니다. 그런 다음 결과 데이터 세트는 추가 처리를 위해 저장되거나, 비즈니스 인텔리전스 및 데이터 시각화 도구를 통해 사용하도록 제공됩니다.

사용 및 시각화. 빅 데이터는 데이터 자산에서 가치가 높고 실행 가능한 통찰력을 얻는 것이 핵심입니다. 데이터는 빠르고 쉽게 데이터 세트를 살펴볼 수 있는 셀프 서비스 비즈니스 인텔리전스 및 민첩한 데이터 시각화 도구를 통해 이해 관계자에게 제공되는 것이 가장 좋습니다. 최종 사용자는 분석 유형에 따라 예측 분석의 경우에는 통계적 "예측"의 형태로 또는 규범적 분석의 경우에는 권장 조치의 형태로 결과 데이터를 사용할 수 있습니다.


빅 데이터 에코시스템은 놀라운 속도로 진화를 계속하고 있습니다. 현재 다양한 분석 스타일 세트가 조직 내의 여러 기능을 지원합니다.

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기술적 분석은 "어떤 일이 발생했고 이유는 무엇입니까?"라는 질문에 사용자가 답을 할 수 있게 도와줍니다. 예로는 스코어카드와 대시보드를 사용하는 기존 보고 및 쿼리 환경 등이 있습니다.

예측 분석은 사용자가 미래에 해당 이벤트가 발생할 확률을 예측할 수 있게 도와줍니다. 예로는 조기 알림 시스템, 사기 탐지, 예방적 유지 관리 애플리케이션, 예측 등이 있습니다.

규범적 분석은 사용자에게 특정(규범적) 권장 사항을 제공합니다. 이 권장 사항은 "x"가 발생하면 어떻게 해야 하는지에 대한 질문을 다룹니다.

처음에 하둡과 같은 빅 데이터 프레임워크는 대개 시간 단위 또는 일 단위를 측정되는 특정 시간 윈도우 동안 대규모 데이터 세트를 대량으로 처리하는 배치성 워크로드만 지원했습니다. 하지만 통찰력을 얻는 데 걸리는 시간이 점점 더 중요해지면서, 빅 데이터의 "속도"는 Apache Spark, Apache Kafka, Amazon Kinesis 등과 같은 새로운 프레임워크가 실시간 및 스트리밍 데이터 처리를 지원하는 방향으로 진화하게 된 원동력이 되었습니다.


Amazon Web Services는 빅 데이터 애플리케이션을 구축, 보안 및 배포하는 데 도움이 되도록 클라우드 컴퓨팅 서비스의 폭넓고 완벽하게 통합된 포트폴리오를 제공합니다. AWS에서는 하드웨어를 구매하거나 인프라를 유지 관리하고 확장할 필요가 없으므로, 새로운 통찰력을 확보하는 데 리소스를 집중할 수 있습니다. 새로운 성능과 기능이 계속해서 추가됨에 따라 장기 투자 약정 없이 언제나 최신 기술을 활용할 수 있습니다.

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즉각적인 가용성

대부분 빅 데이터 기술에는 대용량 서버 클러스터가 필요하며, 결과적으로 프로비저닝 및 설정 주기가 길어집니다. AWS를 이용하면 필요한 인프라를 거의 즉시 배포할 수 있습니다. 팀은 더욱 생산적이 되고 새로운 것을 시도하는 것이 수월해지며 프로젝트를 더 빨리 시작할 수 있습니다.

광범위하고 심층적인 역량

빅 데이터 워크로드는 분석하려는 데이터 자산만큼 다양합니다. 광범위하고 심층적인 플랫폼이란 사실상 어떤 빅 데이터 애플리케이션이든 구축할 수 있고, 데이터의 볼륨, 속도 및 다양성과 관계없이 모든 워크로드를 지원할 수 있는 플랫폼을 말합니다. 매년 50개 이상의 서비스와 수백 개의 기능을 추가하고 있는 AWS에서는 클라우드에서 빅 데이터를 수집, 저장, 처리, 분석 및 시각화하는 데 필요한 모든 것을 제공합니다. AWS 빅 데이터 플랫폼에 대해 자세히 알아보기.

신뢰 및 보안

빅 데이터는 민감한 데이터입니다. 따라서 민첩성을 잃지 않으면서 데이터 자산을 보안하고 인프라를 보호하는 것이 매우 중요합니다. AWS에서는 시설, 네트워크, 소프트웨어, 비즈니스 프로세스 전반에서 엄격한 요구 사항을 충족할 수 있는 기능을 제공합니다. 환경은 ISO 27001, FedRAMP, DoD SRG, PCI DSS와 같은 인증에 대해 지속해서 감사를 받습니다. 보증 프로그램은 HIPAA, NCSC 등을 비롯하여 20개가 넘는 표준을 준수하고 있음을 입증하도록 지원합니다. 자세한 내용은 클라우드 보안 센터를 참조하십시오.

수백 개의 파트너 및 솔루션

대규모 파트너 에코시스템은 기술의 격차를 해소하고 빅 데이터를 더 빠르게 시작하는 데 도움이 될 수 있습니다. AWS 파트너 네트워크로 이동하여 컨설팅 파트너의 도움을 받거나 전체 데이터 관리 스택의 수많은 도구 및 애플리케이션 중에서 선택하십시오.


빅 데이터 문제를 해결하도록 도와 드립니다. 부담스러운 작업을 AWS에 맡기면, 고객은 비즈니스 또는 조직의 목표에 더 많은 시간과 리소스를 집중할 수 있습니다.

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