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데이터 레이크 전략·스토리지 활용법 설명

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조용노 한국EMC 이사
데이터 레이크 전략·스토리지 활용법 설명

■ IoT시대, 생존전략 찾아라

각종 기기가 쏟아내는 데이터를 개별로 저장하고 또 다시 분석을 위해 하둡 시템으로 옮기는 전통적인 스토리지가 아닌, 전사적인 공유 스토리지를 구축해 하둡 지원 및 서버 연결을 위한 인터페이스를 지원하면 빠른 분석 결과를 얻을 수 있다. 분석을 위해 데이터를 옮기는 과정없이 '데이터 인 플레이스 (data-in-place)' 분석이 가능하기 때문이다. 이것은 EMC의 '데이터 레이크(Data Lake)' 전략의 핵심이심인데, 이를 구현하는 아이실론 스토리지는 하둡과 유사한 스케일 아웃구조로 데이터 노드를 대체할 수 있다. 추가로 하둡을 구성할 경우 일반 DAS 스토리지는 활용률이 33%정도인 반면, 아이실론으로 구성하면 85%이상의 활용률을 제공하고 △스냅샷 백업 △하둡 버전관리 △복제를 통한 재해복구(DR) 등 대기업 환경에서 하둡 사용시 최적의 데이터 환경을 제공한다. 이번 콘퍼런스에서는 EMC의 데이터 레이크 전략과 빅데이터 환경에서의 스토리지 구성 및 활용 방안에 대해 설명한다.






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