클라우드 컴퓨팅과 빅데이터란 무엇인가요?

클라우드 컴퓨팅은 인터넷을 기반으로 한 관련 서비스의 증가, 사용 및 제공 모델로, 일반적으로 인터넷을 통해 동적으로 확장 가능하고 종종 가상화되는 리소스를 제공합니다. 클라우드는 네트워크와 인터넷을 비유적으로 이르는 말입니다. 과거에는 다이어그램에서 통신 네트워크를 나타내는 데 클라우드가 자주 사용되었으며, 나중에는 인터넷과 기본 인프라의 추상화를 나타내는 데에도 사용되었습니다. 좁은 의미의 클라우드 컴퓨팅은 IT 인프라의 제공 및 사용 모델을 의미하며, 넓은 의미의 클라우드 컴퓨팅은 온디맨드 방식으로 쉽게 확장 가능한 방식으로 네트워크를 통해 필요한 리소스를 얻는 것을 의미하며, 넓은 의미에서는 클라우드 컴퓨팅을 의미합니다. 이는 네트워크를 통해 필요한 서비스를 얻을 수 있는 온디맨드 방식과 쉽게 확장 가능한 방식을 의미합니다. 이러한 서비스는 IT, 소프트웨어, 인터넷 관련 또는 기타 서비스일 수 있습니다. 컴퓨팅 파워도 인터넷을 통해 상품으로 유통될 수 있다는 뜻이다.

빅데이터, 즉 대용량 데이터는 현재 주류 소프트웨어 도구로는 합리적인 시간 내에 캡처, 관리, 처리 및 처리할 수 없을 정도로 관련된 데이터의 양을 의미합니다. 기업이 보다 긍정적인 비즈니스 결정을 내리는 데 도움이 되는 정보로 전환됩니다. 빅데이터의 4V 특성: 볼륨(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety), 진실성(Veracity).

기술적으로 빅데이터와 클라우드 컴퓨팅의 관계는 동전의 양면처럼 뗄 수 없는 관계입니다. 빅데이터는 단일 컴퓨터로 처리할 수 없으며 분산 컴퓨팅 아키텍처를 사용해야 합니다. 대용량 데이터를 채굴하는 것이 특징이지만, 분산 처리, 분산 데이터베이스, 클라우드 스토리지, 클라우드 컴퓨팅의 가상화 기술에 의존해야 합니다.

하둡(Hadoop), 맵리듀스(Mapreduce) 데이터 분할 및 접근 실행과 같은 빅데이터 관리, 분산 파일 시스템, SQL 지원, Hive HADOOP로 대표되는 SQL 인터페이스 지원은 빅데이터에 대한 클라우드 컴퓨팅을 이용해 구축됐다. 기술 차세대 데이터 웨어하우스가 뜨거운 주제입니다. 시스템 요구 사항의 관점에서 볼 때 빅 데이터 아키텍처는 시스템에 새로운 과제를 제기합니다.

1. 표준 섀시는 가능한 최대 범위까지 특정 작업을 완료합니다.

2. 구성이 더 합리적이고 속도가 더 빠릅니다. 스토리지, 컨트롤러, I/O 채널, 메모리, CPU 및 네트워크의 균형 잡힌 설계와 데이터 웨어하우스 액세스를 위한 최적의 설계는 기존의 유사한 플랫폼보다 훨씬 더 높습니다.

3. 전반적인 에너지 소비를 줄입니다. 동일한 컴퓨팅 작업의 경우 에너지 소비가 가장 낮습니다.

4. 시스템이 더욱 안정적이고 신뢰할 수 있습니다. 다양한 단일 실패 지점을 제거하고 구성 요소 또는 장치의 품질과 표준을 통합할 수 있습니다.

5. 낮은 관리 및 유지 비용. 데이터 수집의 일상적인 관리가 완전히 통합되었습니다.

6. 계획 및 예측 가능한 시스템 확장 및 업그레이드 로드맵.