데이터 웨어하우스

데이터 웨어하우스 및 스트리밍 분석 파이프라인 강화

Q: 데이터 웨어하우스 vs. 데이터 레이크 vs. 데이터 허브 차이점은?

데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 및 데이터 허브의 차이점은 다음과 같습니다: 데이터 웨어하우스: 조직 전반의 여러 비정형 데이터 소스에서 가져온 정형 데이터를 통합하고 저장하기 위한 단일 저장소입니다. 데이터 레이크: 한 조직 내의 모든 정형 및 비정형 원시 데이터 소스(데이터 웨어하우스 포함)를 위한, 가공되지 않은 단일 저장소입니다. 비즈니스 인텔리전스 인사이트를 도출하려면 데이터를 처리해야 합니다. 데이터 허브: 모든 정형 및 비정형 데이터를 중앙의 액세스 가능한 데이터 레이어로 통합하는 단일 인터페이스입니다. 운영 데이터도 처리할 수 있다는 점에서 데이터 웨어하우스와는 다르며, 여러 형식으로 데이터를 제공할 수 있다는 점에서 데이터 레이크와도 다릅니다.

현대적인 데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 및 실시간 스트리밍 분석을 위한 데이터 파이프라인을 실행하여 데이터에 기반한 신속한 의사 결정을 가능케 합니다. 온프레미스 제어 및 일관성을 통해 클라우드 규모의 이점과 경제성을 확보하세요.

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분석 엔진에 대한 새로운 접근 방식

데이터의 지속적인 증가로 인해 컴퓨팅과 스토리지를 분리하여 분석 파이프라인에 대해 새롭게 접근하는 방식이 필요합니다. 성능 저하 없이 분석 구현을 확장하여 비즈니스 인텔리전스 및 실시간 분석을 강화하세요.

최신 데이터 파이프라인의 컨테이너화

인사이트 도출 시간 단축

고속 오브젝트 스토리지를 온-프레미스로 배치하면 클라우드 네이티브 아키텍처를 통해 선택지를 넓히고 위험을 줄일 수 있습니다. 퓨어스토리지는 빠른 TTFB(time to first byte)와 높은 처리량으로 인사이트 도출 시간을 단축하는 동시에, 스토리지 운영을 간소화해 구현이 용이합니다.

플래시블레이드//S(FlashBlade//S) 알아보기 플래시블레이드//S(FlashBlade//S) 알아보기

워크로드 통합 및 확장

엔터프라이즈 워크로드는 유연성을 필요로 합니다. 이제 데이터 사일로를 제거하세요. 퓨어스토리지의 분리형 스토리지는 단일 고성능 데이터 소스로서 탄력적으로 확장할 수 있습니다. 분산된 여러 워크로드를 실행하고 온디맨드 컴퓨팅을 활용하여 더 빠르게 인사이트를 확보하세요.

워크플로우 간소화

인프라의 복잡한 관리가 아닌, 결과와 애플리케이션에 더 집중하세요. 빠르게 시작하고, 확장하면서 인프라를 쉽게 프로비저닝하고, 클라우드와 같은 환경으로 중단 없이 업그레이드하세요.

에버그린//원(Evergreen//One) 알아보기 에버그린//원(Evergreen//One) 알아보기

"퓨어스토리지에서 Vertica를 실행하여, 고객들에 대한 완전한 가시성을 확보하고, 빠르고 정교한 분석으로 비즈니스에 다양한 인사이트를 제공하여 고객들의 성공을 지원하고 있습니다."

Principal Data Engineer, Micro Focus

Chris "CB" Bohn

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"인텔리전스 시대에 데이터는 우리에게 가장 중요한 자산이며, 경쟁 우위를 제공합니다. 퓨어스토리지 플래시블레이드(FlashBlade®)를 통해 관리하기 쉬운 안정적이고 빠른 스토리지 시스템을 갖추게 되었습니다."

Head of Information Technology, KGI Asia Limited

Calvin Cheng

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워크로드를 동적으로 관리하고, 퍼블릭 클라우드 이상으로 간편하게 운영하세요.

데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 이점을 단일 솔루션으로 통합하세요.

데이터 접근성을 높이고 온프레미스 데이터의 가치를 실현하세요.

스트리밍 데이터를 위한 최초의 온프레미스 계층형 스토리지 솔루션으로 실시간 인텔리전스를 확보하세요.

데이터 웨어하우스 리소스

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데이터 웨어하우스란?

데이터 웨어하우스는 적시에 비즈니스 인텔리전스(BI)를 제공하는 데 필요한 고속 SQL 쿼리를 수행하기 위해 정형 데이터의 저장에 최적화된 스토리지 시스템입니다. 고속 트랜잭션 처리에서 예측 분석에 이르기까지, 데이터 웨어하우스는 기업에서 BI를 강화하기 위해 사용하는 사실상의 스토리지 표준으로서 수십 년의 역사를 지니고 있습니다.

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그 외 자주하는 질문:

1. 데이터 웨어하우스의 장점은 무엇일까요?

데이터 웨어하우스의 장점은 다음과 같습니다:

소스가 서로 다른 정형 데이터의 통합
관계형 데이터베이스의 빠른 분석 쿼리
리소스를 적게 소비하는 쿼리와 더 빠른 보고를 위한 전용 스토리지 솔루션

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2. 데이터 웨어하우스 vs. 데이터 레이크 vs. 데이터 허브 차이점은?

데이터 웨어하우스, 데이터 레이크 및 데이터 허브의 차이점은 다음과 같습니다:

데이터 웨어하우스: 조직 전반의 여러 비정형 데이터 소스에서 가져온 정형 데이터를 통합하고 저장하기 위한 단일 저장소입니다.
데이터 레이크: 한 조직 내의 모든 정형 및 비정형 원시 데이터 소스(데이터 웨어하우스 포함)를 위한, 가공되지 않은 단일 저장소입니다. 비즈니스 인텔리전스 인사이트를 도출하려면 데이터를 처리해야 합니다.
데이터 허브: 모든 정형 및 비정형 데이터를 중앙의 액세스 가능한 데이터 레이어로 통합하는 단일 인터페이스입니다. 운영 데이터도 처리할 수 있다는 점에서 데이터 웨어하우스와는 다르며, 여러 형식으로 데이터를 제공할 수 있다는 점에서 데이터 레이크와도 다릅니다.

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3. 데이터 웨어하우스를 데이터 허브로 통합해야 하는 이유는 무엇일까요?

데이터 허브는 다양한 엔드포인트 컬렉션 간의 데이터 공유를 간소화하는 데 필요한 데이터 거버넌스를 제공합니다. 데이터 허브는 이러한 방식으로 데이터 레이크와 데이터 웨어하우스를 단일 액세스 레이어로 통합합니다. 데이터 프로세싱은 데이터 허브 이면에서 추상화되어 조직에 BI 인사이트를 추출할 수 있는 중앙 집중식 장소를 제공합니다.

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그 외 자주하는 질문:

1. 데이터 웨어하우스의 장점은 무엇일까요?

2. 데이터 웨어하우스 vs. 데이터 레이크 vs. 데이터 허브 차이점은?

3. 데이터 웨어하우스를 데이터 허브로 통합해야 하는 이유는 무엇일까요?

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