클라우드 분석은 로컬 서버나 온-프레미스 시스템이 아닌 클라우드에 저장, 처리 및 관리되는 데이터를 분석하는 프로세스를 의미합니다. 이러한 강력한 접근 방식은 정교한 분석 소프트웨어와 함께 확장 가능한 클라우드 컴퓨팅 리소스를 활용하여 데이터의 패턴을 식별하고, 실행 가능한 인텔리전스를 추출하며, 정보에 입각한 의사 결정을 지원합니다. 데이터 양이 기하급수적으로 증가함에 따라, 기존의 온프레미스 분석 솔루션은 성능 요구와 분산된 인력에 대한 유연한 액세스의 필요성을 충족하기 위해 애쓰고 있습니다.
클라우드 분석의 진화
데이터 분석은 지난 20년 동안 상당한 변화를 겪었습니다. 1990년대 후반, 에너지, 금융 서비스 및 헬스케어와 같은 산업에서 점점 더 큰 데이터 세트를 설명하는 '빅 데이터' 개념이 등장했습니다. 고정 용량 및 자본 집약적인 하드웨어 요구 사항을 갖춘 기존의 온프레미스 분석 솔루션은 이렇게 확장되는 데이터 유니버스를 효율적으로 처리할 수 없습니다.
2000년대 중반에 Apache Hadoop과 같은 분산 컴퓨팅 프레임워크가 도입되면서 대규모 데이터 세트를 처리하기 위한 토대가 되었지만, 기업들은 여전히 상당한 장벽에 직면했습니다. 2010년대 클라우드 컴퓨팅이 성숙함에 따라, 유연한 리소스 할당, 소비 기반 가격 모델 및 운영 복잡성 감소를 통해 차세대 분석 기능을 위한 완벽한 기반을 제공했습니다.
오늘날의 클라우드 분석 환경은 하이브리드 현실을 반영하며, 대부분의 엔터프라이즈는 온프레미스 시스템, 프라이빗 클라우드 및 Public Cloud 서비스의 조합에 걸쳐 분석 워크로드를 운영합니다. 이러한 하이브리드 접근 방식을 통해 조직은 클라우드에서 사용할 수 있는 확장성 및 전문 서비스를 활용하면서 민감한 데이터에 대한 제어를 유지할 수 있습니다.
클라우드 분석의 작동 방식
클라우드 플랫폼의 현대적인 분석은 여러 가지 중요한 구성 요소를 통합하여 대규모 인사이트를 제공합니다.
- 데이터 소스: 클라우드 분석은 기존 데이터베이스 및 CRM 시스템에서 IoT 센서, 웹 분석 및 소셜 미디어 피드에 이르기까지 다양한 데이터 입력에서 시작됩니다.
- 데이터 스토리지: 클라우드 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크는 정형 및 비정형 데이터의 중앙 저장소 역할을 합니다.
- 애플리케이션 처리: 전문 클라우드 서비스는 데이터 변환, 정리 및 표준화를 처리하여 분석 가능한 데이터 세트를 보장합니다.
- 컴퓨팅 리소스: 탄력Elastic 컴퓨팅 성능을 통해 기업은 워크로드 수요에 따라 처리 기능을 확장할 수 있습니다.
- 분석 모델: 수학적 알고리즘과 데이터 모델은 기본적인 트렌드 분석부터 정교한 예측 기능까지 모든 것을 지원합니다.
- 시각화 도구: 대화형 대시보드는 복잡한 데이터를 접근 가능하고 실행 가능한 형식으로 변환합니다.
클라우드 분석 환경에서 데이터는 일반적으로 추출, 로드, 변환(ELT) 접근 방식을 따릅니다. 이는 온-프레미스 환경에서 사용되는 기존 추출, 변환, 로드(ETL) 프로세스에서 진화한 것입니다. 클라우드의 분산 컴퓨팅 아키텍처는 분석 워크로드가 별도의 분석 서버가 아닌 클라우드 데이터 웨어하우스 내에서 직접 실행되는 푸시다운 처리를 지원합니다. 이러한 접근 방식은 처리 시간을 단축하고 비용을 크게 절감하는 것으로 알려져 있습니다.
클라우드 분석 배포 모델
기업들은 여러 가지 배포 모델을 통해 클라우드 분석을 구현할 수 있으며, 각 모델에는 고유한 장점과 고려 사항이 있습니다.
Public Cloud 분석
Public Cloud 분석은 AWS, Microsoft Azure 및 Google Cloud와 같은 제공업체의 타사 클라우드 인프라를 활용합니다. 이점은 다음과 같습니다.
- 최소한의 초기 투자로 신속한 구축
- 데이터 볼륨 증가를 위한 거의 무제한의 확장성
- 최첨단 AI/ML 모델 및 전문 데이터 처리 도구 이용
- 실제 사용량에 맞게 비용을 조정하는 소비 기반 가격 책정
그러나, Public Cloud 분석은 또한 대량의 데이터를 추출할 때 데이터 주권, 컴플라이언스 요건 및 잠재적 송신 수수료에 대한 고려 사항을 제시합니다.
Private Cloud 분석
Private Cloud 분석은 전용 환경 내에서 클라우드와 유사한 기능을 제공하여 다음을 제공합니다.
- 규제 대상 산업을 위한 향상된 보안 및 규정 준수 제어
- 전문화된 성능 요구 사항을 위한 더 큰 맞춤화 옵션
- 다양한 송신 수수료가 없는 예측 가능한 비용 구조
- 레거시 시스템 및 온프레미스 데이터 소스와의 직접 통합
하이브리드 및 멀티 클라우드 분석
hybrid cloud 데이터 분석은 온-프레미스, Private Cloud 및 Public Cloud 환경에서 일관된 분석 기능을 제공합니다. 이러한 접근 방식은 조직에 다음과 같은 놀라운 유연성을 제공합니다.
- 비용, 성능 및 보안 요구 사항에 따라 가장 적절한 환경에 워크로드를 배포합니다.
- Public Cloud 컴퓨팅 리소스를 활용하면서 민감한 데이터를 온-프레미스로 유지
- 모든 환경에서 일관적으로 적절한 데이터 거버넌스 구현
- 데이터가 어디에 있든 관계없이 통합된 데이터 경험 창출
클라우드 분석의 비즈니스 혜택
클라우드 분석은 재무 효율성에서 전략적 역량 개발에 이르기까지 다양한 측면에서 가치를 제공합니다.
재무 최적화 및 리소스 효율성
클라우드 분석은 Capital Expenditure(CAPEX) 모델에서 Operational Expenditure(OPEX) 모델로 전환됩니다. 이러한 재무적 유연성 덕분에 조직은 다음과 같은 이점을 누릴 수 있습니다.
- 실제 수요에 맞게 리소스를 확장하여 오버프로비저닝 제거
- 하드웨어 유지보수를 오프로드하여 인프라 관리 비용 절감
- 몇 개월이 아닌 며칠 만에 분석 기능을 배포하여 가치 실현 시간 단축
- 지속적인 자동 플랫폼 업데이트를 통해 기술 부채 최소화
계절적 분석 요구 사항이 있는 조직의 경우, 컴퓨팅 리소스를 동적으로 조정할 수 있는 기능이 특별한 가치를 제공합니다. 예를 들어, 소매 기업은 연말연시 쇼핑 시즌 동안 분석 용량을 확장하여 고객 행동 데이터를 처리할 수 있습니다. 그런 다음 느린 기간 동안 스케일 다운할 수 있습니다. 기업은 영구 인프라에 투자하지 않고도 이 모든 것을 수행할 수 있습니다.
향상된 협업 및 대중화된 인사이트
클라우드 분석은 중앙 집중식의 접근 가능한 환경을 구축하여 기존의 데이터 사일로를 무너뜨립니다. 이점은 다음과 같습니다.
- 일관된 데이터 소스로 부서 간 협업 개선
- 셀프서비스 분석 기능을 통한 의사결정 가속화
- 클라우드 기반 대시보드를 통한 지식 공유 향상
- 더 많은 직원들이 분석 툴에 참여함에 따라 데이터 리터러시 증가
클라우드 모델은 위치에 관계없이 분석 기능에 대한 일관된 액세스를 제공하여 원격 및 하이브리드 작업 환경을 지원합니다.
더 빠른 인사이트를 통한 대규모 성능
클라우드 분석 플랫폼은 기존 시스템을 압도하는 대규모 데이터 세트와 복잡한 분석 워크로드를 관리하는 데 탁월합니다. 탄력적인 컴퓨팅 리소스를 통해 조직은 다음을 수행할 수 있습니다.
- 비즈니스 운영 전반에 걸쳐 기하급수적으로 더 많은 양의 데이터를 처리합니다.
- 기존 하드웨어에서 비현실적인 복잡한 분석 모델 실행
- 쿼리 및 처리 시간을 몇 시간에서 몇 분 또는 몇 초로 단축
- 시간에 민감한 운영을 위한 실시간 분석 지원
클라우드 분석을 위한 구현 지침
클라우드 분석의 이점은 상당하지만, 클라우드 분석의 잠재력을 최대한 활용하려면 신중한 계획과 실행이 필요합니다.
전략적 평가 및 계획
성공적인 클라우드 분석 구현은 다음에 대한 철저한 평가에서 시작됩니다.
- 현재 분석 환경: 기존 도구, 데이터 소스 및 이해관계자의 요구사항
- 기술 환경: 인프라 기능 및 통합 요구사항
- 데이터 거버넌스 요건: 보안 프로토콜 및 규정 준수 의무
- 조직 준비: 기술 가용성 및 변경 관리 요구사항
조직은 구현 프로세스 초기에 가시적인 비즈니스 가치를 제공하는 사용 사례의 우선순위를 정하여 보다 광범위한 채택을 위한 모멘텀을 구축해야 합니다.
데이터 관리 및 통합 전략
효과적인 클라우드 분석은 안정적인 고품질 데이터 통합에 달려 있습니다. 조직은 다음을 위한 포괄적인 전략을 개발해야 합니다.
- 데이터 마이그레이션: 관련 과거 데이터를 클라우드 플랫폼으로 효율적으로 이동
- 지속적인 데이터 통합: 지속적인 업데이트를 위한 안정적인 파이프라인 구축
- 데이터 품질 관리: 검증 규칙 및 세척 프로세스 구현
- Metadata 관리: 데이터 사전 생성 및 유지
특히 hybrid cloud 환경에서 조직은 데이터 중력의 도전과제, 즉 분석 워크로드가 데이터 스토리지 위치로 이동해 지연 시간과 전송 비용을 최소화하는 경향을 해결해야 합니다. 퓨어스토리지® 퓨어 클라우드 블록 스토어(퓨어스토리지)와 같은 솔루션은 환경 전반에서 원활한 데이터 액세스를 지원하는 고성능 클라우드 네이티브 파일 서비스를 제공합니다. Pure Cloud Block Store
클라우드 분석의 미래 트렌드
클라우드 데이터 분석 환경은 몇 가지 주요 트렌드가 부상하면서 빠르게 진화하고 있습니다.
- AI 기반 분석: AI를 사용하여 데이터 준비 및 Insight 검색을 자동화하는 강화된 분석과 비즈니스 사용자가 대화형 상호작용을 통해 데이터를 쿼리할 수 있는 자연어 인터페이스
- 분산 아키텍처: 여러 환경에 걸쳐 분석 처리를 분산시키는 메시 접근 방식과 민감한 정보를 통합하지 않고도 데이터 세트 전반에 걸쳐 인사이트를 제공하는 통합 분석
- 민주화된 액세스: 비즈니스 사용자가 운영 애플리케이션에 직접 인사이트를 통합하는 프로그래밍 및 내장된 분석 없이 맞춤형 분석을 생성할 수 있는 로우코드/노코드 분석 툴
클라우드 분석을 통한 비즈니스 혁신
클라우드 분석은 조직이 데이터 자산에서 가치를 도출하는 방식의 근본적인 변화를 나타냅니다. 확장 가능한 인프라, 고급 분석 기능 및 유연한 구축 모델을 결합하면 비즈니스가 그 어느 때보다 더 효율적으로 데이터를 실행 가능한 인텔리전스로 변환할 수 있습니다.
성공적인 클라우드 분석 이니셔티브의 토대는 보안, 성능 및 접근성을 보장하면서 다양한 분석 워크로드를 지원할 수 있는 강력하고 유연한 데이터 인프라입니다. 퓨어스토리지 Pure Cloud Block Store 솔루션은 조직이 강력하고 확장 가능한 분석 환경을 구축하는 데 필요한 기반을 제공합니다.
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