[빅데이터] 빅 데이터 최신 기술 트랜드 TOP 10

효율적인 데이터 관리는 기술 중심 시대에 기업에서 날로 중요해지고 있습니다. 

AI의 출현으로 여러 세트의 복잡한 실시간 데이터 분석을 처리하는 빅 데이터로 알려진 필수 하위 필드가 생성되었습니다. 데이터를 비즈니스 통찰력으로 변환하는 작업은 기존 컴퓨터 시스템에 설치된 일부 인기 있는 빅 데이터 기술에 의해 수행됩니다. 빅데이터 기술은 효율적인 활용을 위해 데이터 저장, 데이터 마이닝, 데이터 시각화, 데이터 분석의 4개 분야로 나뉩니다.

폭발적으로 증가하는 데이터를 관리할 수 있는 기술을 알아보시죠~

 

 

2021년에 떠오르는 10대 빅 데이터 기술하둡

Hadoop

Hadoop 은 간단한 프로그래밍 모델을 사용하여 여러 컴퓨터 클러스터에 걸쳐 여러 실시간 데이터 세트를 분산 처리할 수 있는 최고의 오픈 소스 소프트웨어 중 하나입니다. 애플리케이션 계층에서 오류를 감지하여 단일 서버에서 수천 대의 시스템으로 확장하는 데 도움이 됩니다. 모듈에서 사용할 수 있는 현재 5개의 프로젝트가 있습니다. 즉, Hadoop Common, Hadoop Distributed File System, Hadoop YARN, Hadoop MapReduce 및 Hadoop Ozone입니다. 프레임워크는 실시간 데이터의 모든 크기와 형식을 처리할 수 있는 Java로 작성되었습니다. 비용 효율적이며 사이버 공격이나 기계 충돌과 같은 심각한 불리한 조건에서도 효율적인 서비스를 제공합니다.

 

몽고DB

MongoDB 는 애플리케이션 개발자를 위해 비정형 또는 반정형 실시간 데이터의 데이터 관리를 용이하게 하는 문서 지향 분산 데이터베이스입니다. 세계 시장에서 가장 혁신적인 제품과 서비스를 만드는 데 사용되는 가장 인기 있는 오픈 소스 데이터 분석 도구 중 하나입니다. 유연하고 동적인 스키마를 허용하는 JSON과 유사한 문서에 데이터를 저장하는 데 도움이 됩니다. MongoDB Atlas라고 하는 MongoDB용 다중 클라우드 데이터베이스 서비스가 있습니다. 이 서비스는 최고 수준의 자동화 및 기본 제공 방식을 제공하여 지속적인 가용성, 탄력적인 확장성 및 규정 준수 지원을 제공합니다. 또한 집계, 지역 기반 검색, 텍스트 검색, 그래프 검색, 임시 쿼리, 인덱싱 및 기타 기능을 위한 강력한 쿼리 언어를 제공합니다.

 

아르 자형

R 은 프로그래밍 언어의 통계 컴퓨팅 및 그래픽에 사용되는 또 다른 빅 데이터 기술입니다. 이 프로그래밍 소프트웨어는 빅 데이터 엔지니어, 통계학자 등에게 선형 모델링, 비선형 모델링, 고전적 통계 테스트, 시계열 분석, 클러스터링 및 그래픽 기술과 같은 다양한 기능을 제공합니다. 다양한 수학 기호와 공식을 사용할 수 있는 잘 설계된 플랫폼입니다. 실시간 데이터 분석을 위한 효과적인 도구의 일관되고 통합된 대규모 컬렉션이 있는 효과적인 데이터 관리를 용이하게 합니다.

 

Tableau

Tableau 는 여러 오픈 소스 데이터베이스에 연결할 수 있는 강력한 빅 데이터 기술입니다. 서버는 적절한 시각화를 생성할 수 있는 무료 공개 옵션도 제공합니다. 이 분석 플랫폼은 누구와도 공유할 수 있는 옵션, 광범위한 작업을 강화하기 위한 적당한 속도, 250개 이상의 애플리케이션과 통합되는 등 다양한 매력적인 기능으로 구성되며 가장 중요한 것은 대규모 실시간 데이터 분석 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다. 가장 강력하고 안전하며 유연한 종단 간 실시간 데이터 분석 플랫폼 중 하나입니다. Tableau Prep, Tableau Desktop, Tableau Server, Tableau Online 및 Tableau Mobile과 같은 일련의 Tableau 제품 라인을 생성합니다.

 

카산드라

Cassandra 는 여러 실시간 데이터 세트를 심층 분석으로 변환하는 오픈 소스 NoSQL 데이터베이스입니다. 상용 하드웨어와 클라우드 인프라 모두에서 입증된 내결함성과 함께 선형 확장성을 제공합니다. Cassandra는 장애가 발생한 노드를 효율적으로 교체할 수 있는 동안 데이터 손실을 방지합니다. 재생, 퍼지, 속성 기반, 오류 주입 및 여러 성능 테스트를 통해 안정성을 보장하기 위해 테스트되었습니다. 클라우드에서 향상된 성능과 확장성을 통해 중요한 배포를 지원하는 경향이 있습니다.

 

큐릭

Qlik 은 자동으로 정렬된 데이터 연결을 통해 투명한 원시 데이터 통합을 효율적으로 제공합니다. 임베디드 및 예측 분석을 통합하여 빅 데이터 분석가가 잠재적 시장 동향을 감지하는 데 도움이 됩니다. Associative Engine 및 관리되는 다중 클라우드 아키텍처를 통해 전체 범위의 실시간 데이터 분석을 지원합니다. Associative Engine은 데이터 내의 모든 관계를 인덱싱하여 빅 데이터의 무제한 조합을 제공합니다. 더 나은 워크플로를 위한 심층적인 통찰력을 감지하는 데 도움이 됩니다. QlikView는 Qlik Replicate, Qlik Compose, Qlik Gold Client, Qlik Enterprise Manager, Qlik Catalog 및 Qlik Gold Client for Data Protection 등 글로벌 시장을 위한 여러 매력적인 제품으로 구성되어 있습니다.

 

스플렁크

Splunk 는 IT, DevOps 및 기타 팀이 언제든지 모든 소스에서 여러 실시간 데이터 세트를 변환할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다. 이 빅 데이터 기술은 항공 우주, 교육, 제조, 의료, 소매 등 다양한 산업 분야에 서비스를 제공하고 있습니다. 데이터를 다채로운 보고서, 그래프, 개인화된 대시보드 및 기타 데이터 시각화 기능으로 변환하는 데 도움이 됩니다.

 

엘라스틱서치

ElasticSearch 는 또한 HTTP 웹 인터페이스 및 Schema-free JSON 문서를 사용하여 전체 텍스트 검색 및 실시간 데이터 분석을 수행하는 데 사용되는 오픈 소스 데이터베이스 서버입니다. 신뢰성과 고속 확장성으로 인해 최고의 빅데이터 기술 중 하나입니다. 또한 분석가는 언어 기반 검색에 고도로 최적화된 스마트 플랫폼을 제공합니다. 전체 텍스트 쿼리를 위한 역 인덱스, BKD 트리 및 실시간 데이터 분석을 위한 열 저장소를 구현하여 빠른 결과를 제공합니다. 확장성은 300노드 클러스터에서 초당 수천 개의 이벤트를 관리할 수 있습니다.

 

크나메

KNIME 또는 Kontanz Information Miner는 Java로 작성된 또 다른 오픈 소스 실시간 데이터 분석 기술입니다. 데이터 시각화, 분석 단계의 선택적 실행, 결과 감지, 대화형 보기 및 개인화된 데이터 모델과 같은 여러 기능으로 구성됩니다. 또한 기존 컴퓨터 시스템에 쉽게 설치할 수 있는 광범위한 통합 도구를 사용하여 ETL 작업을 제공합니다.

 

RapidMiner

RapidMiner 는 다양한 산업에 혁신적인 비즈니스 통찰력을 제공하는 데 능숙한 최고 수준의 빅 데이터 플랫폼입니다. 이식성과 확장성을 통해 조직의 기술을 향상시키는 데 도움이 됩니다. RapidMiner는 데이터 준비, 딥 러닝, 텍스트 마이닝 및 예측 분석을 위한 통합 환경을 제공합니다. Apple, Android, NodeJS, flask 등과의 호환성으로 인해 프로그래머가 아닌 연구원과 연구원들 사이에서 더 인기가 있습니다. 또한 데이터 세트 컬렉션을 제공하고 사용자가 Cloud, RDBMS, NoSQL 등에서 실시간 데이터를 로드할 수 있도록 합니다.