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기자간담회 이후- 매우 이해도가 높았던 기자분의 기사

About me/나와 뿌리 2012. 3. 16.

▲ 한국테라데이타 김은생 전무

이어 한국테라데이타 김은생 전무가 제품에 대한 소개를 진행했다. 그는 제품 소개에 앞서, 테라데이타는 실행력과 함께 지속적인 혁신을 이어가고 있고, 이 혁신의 성격은 ‘파괴적 혁신’ 이라는 점을 강조했으며, 이미 테라데이타가 안정화한 기술에 대해 후발 주자들이 따라오는 것으로 인식하고 있다고 덧붙였다. 그리고 올해 소개될 신제품들도 이 혁신의 연장선상에 있다고 밝혔다.

데이터웨어하우스 어플라이언스 2690의 특징은 간결성, 성능, 밀도, 환경 친화적으로 요약된다. 간결성 측면에서는 어플라이언스 차원에서 하드웨어 압축에 최적화해 서버의 부담을 줄이고, 기존보다 더 많은 데이터를 관리할 수 있도록 했다. 또한 SWS, CMIC, Viewpoint 등을 단일 서버에 가상화 구성해 이들 서버가 차지하는 공간을 줄여, 50% 가량 상면 공간을 줄이고, 단위 전력 당 성능과 스토리지 수용 능력에서 기존 대비 2.5배 이상 효율을 높여 환경 친화적인 면도 가지고 있다.

하이브리드 방식의 컬럼 및 행 기반 데이터베이스인 Columnar는, 하이브리드 방식의 컬럼 및 행 기반 스토리지를 통해 저장 방식을 애플리케이션 요건에 맞도록 다양화한다. 컬럼 파티셔닝을 통해 데이터의 용량을 줄이고, 분석 관련 성능을 높이며, 자동으로 다양한 압축 알고리즘을 활용할 수 있게 한다. 또한 기존 모든 테라데이타 기능들과 통합되어 있으며, 기존 애플리케이션 또는 쿼리를 변경하지 않고도 열과 행의 형태가 자동 선택되어 사용이 용이하다고 소개되었다.

‘테라데이타 14’에서 눈에 띄는 특징으로는 테라데이타 가상 스토리지에 자동 압축 기능이 포함된 것이 있다. 여기에는 TVS 데이터 온도를 사용해 압축 적용 여부를 결정하며, 데이터 블록 단위로 압축을 실행해, 세밀한 관리가 가능해진다고 소개했다. 이 외에도 타 데이터베이스로부터 데이터와 애플리케이션의 용이한 이동을 위해, 비표준 데이터의 이전에서 생길 수 있는 데이터 형태나 배열, 번호 등의 할당을 이행하기 쉬운 형태로 바꾸어주는 기능이 있다고 덧붙였다.


▲ 분석 데이터 솔루션은 데이터 타입에 따라 두 가지로 간다.

워크로드 관리 기능도 강화되었다. 세밀하게 우선순위 차이를 두어 더욱 일관된 반응 시간과 더 높은 서비스 레벨 목표를 달성할 수 있게 하고, 가상 파티션으로 여러 비즈니스 그룹이 단일 시스템을 공유할수록 있도록 한다. 또한 수 천명 단위의 사용자를 커버하여 효과적인 워크로드 관리로 분석 에코시스템의 성능을 높일 수 있으며, 간편한 인터페이스로 초기설정이 용이해졌다고 덧붙였다.

분석 에코시스템은 전체 분석 환경 인텔리전트를 통제하고, 전사적 DW를 특정 목적용 시스템으로써 보완, 보충할 수 있는 역량을 제공한다. 테라데이타는 이것이 ‘허브 앤 스포크’나 연합 분석과는 다른 의미라는 것을 강조했으며, 테라데이타 분석 에코시스템의 중심으로 Unity를 소개했다. Unity는 다양한 시스템 환경을 통합된 분석 에코시스템으로 변화시키며, 쿼리 관리와 멀티 시스템 동기화, 항시 진행상태 등의 특징을 제공한다.

테라데이타는 빅 데이터 부분에서 애스터 맵리듀스 플랩폼을 중심으로 솔루션을 포지셔닝하고 있다. 데이터 타입에 따라 기존 테라데이타 플랫폼과 애스터 맵리듀스 플랫폼, 두 개의 플랫폼을 공존시키지만, 관리와 사용 측면에서는 기존 DBMS 환경이 가진 좋은 것들을 통합하는 방향으로 가고, 이를 가능하게 하는 것으로 앞서 소개된 ‘Unity’가 꼽혔다.

‘애스터 데이터베이스 5.0’은 다른 맵 리듀스 솔루션보다 더욱 최적화된 SQL 성격을 가지고 있으며, SQL과 호환되지만 SQL을 대체하지 않는다. 또한 다른 SQL DBMS보다 맵 리듀스 친화적인데 하둡(Hadoop) 파일 기능을 수행하고 하둡보다 사용하기 간편하다. 이는 애스터가 비즈니스와 빅 데이터의 접목 방법에 집중하고 있기 때문이다. 또한 ‘애스터 맵 리듀스 어플라이언스’는 이 빅 데이터 환경을 더 쉽게 기존 환경에 접목할 수 있게 해 준다.


▲ 이제 ‘테라데이타’도 본격적으로 ‘빅데이터’를 다룬다.

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