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빅데이터 플랫폼이란
빅 데이터 플랫폼은 대량의 데이터를 저장, 처리 및 분석하는 데 사용되는 일련의 기술 및 도구입니다. 이러한 플랫폼은 빅 데이터의 양, 다양성 및 속도를 처리하도록 설계되었으며 빅 데이터 분석 및 기계 학습 애플리케이션의 사용을 지원할 수 있습니다.
빅데이터 플랫폼의 구성요소
| 분산 파일 시스템 | HDFS(Hadoop 분산 파일 시스템) 및 GlusterFS와 같은 이러한 시스템을 사용하면 많은 양의 데이터를 저장하고 여러 노드에 분산할 수 있습니다. |
| 데이터 처리 프레임워크 | Hadoop MapReduce, Spark 및 Storm과 같은 이러한 프레임워크를 사용하면 노드 클러스터에서 데이터를 병렬로 처리할 수 있습니다. |
| NoSQL 데이터베이스 | MongoDB, Cassandra 및 HBase와 같은 이러한 데이터베이스는 비정형 및 반정형 데이터를 처리하고 데이터에 대한 짧은 대기 시간 액세스를 제공하도록 설계되었습니다. |
| 데이터 통합 및 관리 도구 | Apache NiFi와 같은 이러한 도구를 사용하면 데이터베이스, 파일 및 API와 같은 다양한 소스의 데이터를 통합하고 통합된 방식으로 관리할 수 있습니다. |
| 데이터 거버넌스 및 보안 | Apache Ranger, Apache Atlas 및 Apache Sentry와 같은 이러한 솔루션은 데이터 액세스 제어, 데이터 계보, 데이터 검색 및 데이터 감사를 위한 솔루션을 제공합니다. |
| 클라우드 기반 빅 데이터 플랫폼 | Amazon EMR, Google Cloud Dataflow 및 Azure HDInsight와 같은 이러한 플랫폼은 클라우드에서 빅 데이터 처리 및 분석을 위한 관리형 서비스를 제공하므로 온프레미스 솔루션보다 비용 효율적이고 유연할 수 있습니다. . |
또한 빅 데이터 플랫폼은 Apache Mahout, Apache Spark MLlib 및 TensorFlow와 같은 일련의 분석 및 기계 학습 도구를 제공하여 조직이 데이터에서 통찰력을 얻고 예측할 수 있도록 합니다.
전반적으로 빅 데이터 플랫폼은 빅 데이터의 규모와 복잡성을 처리하고 데이터를 저장, 처리 및 분석하는 통합된 방법을 제공하여 조직이 비즈니스 가치를 창출하는 통찰력을 얻을 수 있도록 설계되었습니다.
빅데이터 플랫폼의 구조
소프트웨어 계층
소프트웨어 계층에는 조직이 데이터 과학 및 기계 학습을 수행할 수 있도록 하는 도구와 라이브러리가 포함됩니다. 소프트웨어 계층의 소프트웨어 예로는 Python, R 및 SQL이 있습니다. 이러한 도구를 통해 데이터 과학자는 데이터 준비, 탐색, 모델링 및 시각화를 수행하고 결과를 전달할 수 있습니다.
플랫폼 계층
플랫폼 계층에는 조직이 대량의 데이터를 저장, 처리 및 분석할 수 있도록 하는 소프트웨어 및 도구가 포함됩니다. 플랫폼 계층의 소프트웨어 예로는 Hadoop, Spark 및 NoSQL 데이터베이스가 있습니다. 이러한 기술은 데이터를 저장하고 처리하는 통합된 방법을 제공하고 조직이 빅 데이터 분석 및 머신 러닝을 수행할 수 있도록 합니다.
인프라스트럭쳐 계층
인프라스트럭쳐 계층에는 플랫폼 및 소프트웨어 계층을 지원하는 하드웨어 및 인프라가 포함됩니다. 인프라 계층의 인프라 예로는 서버, 스토리지 및 네트워킹이 있습니다. 이 계층에는 빅 데이터 플랫폼의 기반을 제공하는 클라우드 기반 서비스 및 온프레미스 인프라도 포함됩니다. 이 계층은 대량의 데이터를 저장, 처리 및 분석하는 데 필요한 리소스와 데이터의 보안 및 거버넌스를 제공합니다.
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