데이터 분석 및 AI 솔루션

Q: 데이터 분석엔 어떤 유형이 있나요?

데이터 분석의 4 가지 유형은 다음과 같습니다: 서술 분석(Descriptive analytics) : 시간의 흐름에 따라 사건의 특징을 묘사하는 데 사용 (예: 차량의 주행 거리 추적) 진단 분석(Diagnostic analytics) : 사건의 발생 원인을 파악하는 데 사용됩니다(예: 이벤트 로그 파일을 통한 충돌의 근본 원인 파악) 예측 분석(Predictive analytics) : 향후의 사건을 전망 또는 예측하는 데 사용됩니다(예: 데이터 스토리지 니즈의 병목 현상 예측) 처방 분석(Prescriptive analytics) : 예상 시나리오에 기반해 조치를 제안하는 데 사용됩니다(예: 향후 발생할 스토리지 병목 현상을 예측하고 이를 방지하기 위한 추가 용량 구매 제안)

Q: 데이터 분석이 데이터 스토리지 시스템에 제공하는 이점은 어떤 것이 있나요?

데이터 스토리지 시스템의 모니터링 및 분석의 이점은 다음과 같습니다: 의사결정 향상 : 예측 분석은 개선 및 업그레이드에 대해 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 돕고, 문제가 발생하기 이전에 스토리지 이슈를 예방할 수 있도록 지원합니다. 보안 강화 : 데이터 스토리지 시스템의 건정성과 성능에 대한 세세한 정보를 제공하여 보안을 강화하는데 도움을 줍니다. 프로비저닝 간소화 : 데이터 분석은 용량이 필요할 때 효율적으로 프로비저닝할 수 있도록 실행 가능한 통찰력을 제공하며, 이를 통해 비용과 자원을 절감할 수 있습니다.

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데이터 분석과 AI의 가치 실현

퓨어스토리지는 데이터 스토리지의 복잡성을 해소하여 병목 지점을 혁신 지점으로 전환합니다. 퓨어스토리지의 분석 및 AI 솔루션은 운영을 간소화하고 분석 역량을 강화하며, 레거시 인프라를 혁신하여 현대의 정형 및 비정형 데이터를 신속하게 제공합니다.

간소화

운영을 간소화하여 인사이트에 집중할 수 있습니다. 네트워킹, 프로비저닝 및 페타바이트 규모의 스토리지를 한 곳에서 제어할 수 있으며, 설치와 업그레이드가 용이하고 효율적인 분리 스토리지를 가질 수 있습니다. 퓨어1(Pure1®) 관리를 통해 용량과 성능을 계획하고, 포트웍스(Portworx®)를 사용해 쿠버네티스를 간편하게 실행할 수 있습니다.

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퍼포먼스

일관되고 예측 가능한 성능으로 모든 규모의 분석을 가속화할 수 있습니다. 데이터 운영 및 검색을 가속화하며, 버스티 인덱서(bursty indexers)를 최적화할 뿐만 아니라 방대한 처리량을 기반으로 더 많은 데이터를 수집하거나 낮은 레이턴시를 갖는 올플래시 시스템을 통해 빠르게 인사이트를 확보하세요.

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민첩성

모든 워크로드에 맞게 적응하고 민첩한 인프라로 모든 분석 툴을 지원합니다. 초고속 통합 파일 및 오브젝트 지원을 통해 하이브리드 클라우드의 민첩성을 확보하고, 포트웍스(Portworx)를 통해 모든 곳에 쿠버네티스를 배포하며, 에버그린//원(Evergreen//One™)을 통해 온-프레미스에서 클라우드 방식으로 소비할 수 있습니다.

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데이터 분석이란?

데이터 분석은 원시 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 추출하는 프로세스입니다. 기업에게는 적절한 분석 기법을 적용해 비즈니스 개선에 활용할 수 있는 숨겨진 패턴과 추세를 파악하는 것을 의미합니다.

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그 외 자주하는 질문:

1. 데이터 분석엔 어떤 유형이 있나요?

데이터 분석의 4 가지 유형은 다음과 같습니다:

서술 분석(Descriptive analytics): 시간의 흐름에 따라 사건의 특징을 묘사하는 데 사용 (예: 차량의 주행 거리 추적)
진단 분석(Diagnostic analytics): 사건의 발생 원인을 파악하는 데 사용됩니다(예: 이벤트 로그 파일을 통한 충돌의 근본 원인 파악)
예측 분석(Predictive analytics): 향후의 사건을 전망 또는 예측하는 데 사용됩니다(예: 데이터 스토리지 니즈의 병목 현상 예측)
처방 분석(Prescriptive analytics): 예상 시나리오에 기반해 조치를 제안하는 데 사용됩니다(예: 향후 발생할 스토리지 병목 현상을 예측하고 이를 방지하기 위한 추가 용량 구매 제안)

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2. 로그 분석이란?

무언가를 개선하기 위해서는 데이터 측정이 필수입니다. 앱, IoT 기기, 서버, 클라우드 서비스 등 모든 것들이 기기의 운영 상태 및 프로그램 동작 등에 대한 유의미한 정보들을 담은 로그 파일을 자동으로 생성하는 이유입니다. 로그 분석은 이러한 로그 파일을 분석하여 실행 가능한 통찰력을 추출해 내는 행위입니다.

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3. 데이터 분석이 데이터 스토리지 시스템에 제공하는 이점은 어떤 것이 있나요?

데이터 스토리지 시스템의 모니터링 및 분석의 이점은 다음과 같습니다:

의사결정 향상: 예측 분석은 개선 및 업그레이드에 대해 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 돕고, 문제가 발생하기 이전에 스토리지 이슈를 예방할 수 있도록 지원합니다.
보안 강화: 데이터 스토리지 시스템의 건정성과 성능에 대한 세세한 정보를 제공하여 보안을 강화하는데 도움을 줍니다.
프로비저닝 간소화: 데이터 분석은 용량이 필요할 때 효율적으로 프로비저닝할 수 있도록 실행 가능한 통찰력을 제공하며, 이를 통해 비용과 자원을 절감할 수 있습니다.

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