Vertica는 빅 데이터를 다루는 데 있어서 유연성을 제공합니다. 당사는 Vertica를 통해 빅 데이터에서 차세대 분석에 이르는 소매업체가 직면한 문제에 대응할 준비를 갖췄습니다.
- - Bruce Yen, 비즈니스 인텔리전스 디렉터, Guess?, Inc.
오늘날의 데이터 인프라에서는 데이터가 CRM 및 ERP, 센서 및 기계 생성 데이터, 소셜 미디어 데이터, 웹 로그, 모바일 네트워크, 다양한 산업별 데이터 소스 등 모든 곳에서 나옵니다.
대부분의 기업은 데이터의 패턴 및 추세를 파악하기 위한 분석 작업은 물론, 증가하는 데이터를 단순히 저장하고 관리하는 데 어려움을 겪고 있습니다.
Vertica는 조직에서 방대한 데이터 볼륨의 규모 및 복잡성에 대응하도록 지원하는 가장 진보된 고급 통합 분석 웨어하우스를 제공합니다. Vertica는 기업이 예측적 유지보수 및 고객 유지, 재무 규정 준수 및 네트워크 최적화 등의 작업을 수행할 수 있도록 지원합니다. 레거시 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스를 Vertica Analytics Platform으로 교체하면 소매, 의료, 통신, 에너지 등 다양한 업종의 역학을 변화시킬 수 있습니다.
Vertica가 어떻게 레거시 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스에 비해 우수한 성능, 비용 절감 및 빠른 ROI를 제공하는지 알아보세요.
데이터 웨어하우스 현대화의 이점
엑사바이트 규모의 방대한 데이터 볼륨 관리
방대한 볼륨의 데이터를 저장하거나 관리하기 위해 제한 없이 확장하려는 경우가 많습니다. 현재는 기가바이트 또는 테라바이트 규모이지만 향후 페타바이트 또는 심지어 엑사바이트 수준을 생각할 수 있습니다. Vertica는 선형 확장 및 기본 고가용성을 갖춘 단순하지만 매우 강력하고 확장 가능한 MPP SQL 분석 데이터베이스를 제공합니다. 필요에 따라 상용 서버를 무제한으로 추가하여 SQL 분석 솔루션을 쉽게 확장할 수 있습니다.
더 빠른 분석 제공
사용자는 결과를 기다리는 것을 원하지 않습니다. 분석 데이터베이스는 서비스 수준 계약(SLA)과 까다로운 쿼리 실행 시간을 충족할 수 있는 확장성을 제공해야 합니다. Vertica를 사용하면 레거시 엔터프라이즈 데이터 웨어하우스보다 50배 빠르게 쿼리를 실행하여 거의 실시간으로 데이터에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 며칠씩 걸리던 작업이 이제 몇 시간밖에 걸리지 않고, 몇 시간씩 걸리던 작업이 이제 몇 초로 단축되므로 분석 팀의 생산성을 높이고 비즈니스에 중요한 질문에 즉시 답변할 수 있습니다.
기존 BI, ETL 도구와 통합
빅 데이터 분석이 추출, 변환, 로드(ETL) 툴 또는 SQL 기반 시각화에 의존하는 경우, 분석 플랫폼은 강력한 SQL을 제공해야 하며 주요 공급업체의 툴뿐 아니라 모든 툴과 연동되도록 인증되어야 합니다. 이렇게 하면 널리 사용되는 모든 SQL 프로그래밍 도구 및 언어가 원활하게 작동하기 때문에 이러한 기술에 대한 수년간의 투자와 교육을 보존할 수 있습니다. Cognos, looker, MicroStrategy, Tableau 등 선도적인 BI 및 시각화 도구가 Vertica와 긴밀하게 통합됩니다. Informatica, Talend, Pentaho 등과 같이 널리 사용되는 ETL 도구도 마찬가지입니다.
오픈 소스 혁신의 완성
Vertica는 Apache Kafka, Apache Spark, Apache Hadoop, Python 등을 지원하는 에코시스템 친화적인 아키텍처를 통해 엔터프라이즈 수준의 빅 데이터 분석을 오픈 소스 프로젝트에 제공합니다.Apache Hadoop®의 Vertica SQL은 Hadoop 데이터에 대해 SQL 쿼리를 수행하는 가장 빠른 엔터프라이즈 지원 방법을 제공합니다. 빅 데이터 분석 시장에서 다년간 축적한 경험을 활용하여 Hadoop 클러스터의 모든 기능을 활용할 수 있는 플랫폼을 개발했습니다. 사용자는 사용되는 데이터 형식이나 Hadoop 배포판에 관계없이 분석을 수행할 수 있습니다.
데이터베이스 내 고급 분석
사용 사례에 따라 분석 엔진에서 기본 제공하는 SQL 분석 기능의 깊이를 살펴보는 것이 중요할 수 있습니다. 이러한 볼륨에 어떤 SQL 분석이 제공되는지 정확하게 파악하기 위해서는 해당 데이터에 대한 분석을 수행하는 데 신경 쓰지 말고 내부를 살펴봐야 합니다. Vertica는 강력한 데이터베이스 내 분석 및 머신 러닝 기능 및 알고리즘을 제공하므로 데이터에 더 가깝게 또한 모두 SQL을 기반으로 분석 계산을 수행할 수 있습니다. 또한 PMML 형식을 사용하여 Spark, Python, SPSS 등 다른 플랫폼 및 언어로 구축된 모델을 가져올 수 있습니다. Vertica에 내장된 모델은 IoT 사용 사례를 위한 에지 노드와 같은 다른 시스템에서 점수를 산출하도록 내보낼 수도 있습니다.
빅 데이터에서 가장 유연한 클라우드 지원
오늘날의 퍼블릭 클라우드는 그 어느 때보다 경제적인 데이터 스토리지를 제공하므로 이를 통해 온프레미스 스토리지 옵션을 대체할 수 있습니다. 그러나 일부 데이터 분석 플랫폼에서는 특정 클라우드 공급업체를 선택하면 조직이 해당 공급업체의 툴 세트에 ‘종속’됩니다. 또한 클라우드 컴퓨팅 비용이 빠르게 증가될 수 있습니다. Vertica를 사용하면 주요 클라우드 공급업체 중 하나를 선택하여 결합하고, 하이브리드 클라우드 환경을 위해 사내 리소스를 추가할 수 있으며, 원하는 도구를 사용할 수 있습니다. 또한 Vertica in Eon Mode를 사용하면 예정된 분석 또는 데이터 과학 프로젝트의 데이터 분석 비용을 크게 절감할 수 있습니다.
Vertica는 의료 정보 솔루션 최적화를 지원
과제:
- Cerner Millennium 제품군이 고객이 기대하는 빠른 응답과 전반적인 성능을 제공해야 합니다.
- 전 세계적으로 점점 더 많은 의료 서비스 제공업체가 Millennium을 사용하기 시작함에 따라 Cerner의 레거시 데이터 웨어하우스 솔루션은 필요한 만큼 신속하게 대량의 데이터를 처리할 수 없었습니다.
해결책:
- 시스템 성능 타이머 및 클라이언트 워크플로 데이터의 분석 속도를 높여 환자 진료의 효율성과 품질을 개선하기 위해 Cerner Corporation은 기존의 범용 데이터베이스에서 Vertica Analytics Platform으로 이전했습니다.
성과:
- 클라이언트의 성능 타이머 6백만 개에 대한 분석 시간이 20분에서 20초로 단축되어 6,000% 향상되었습니다.
- 동시 사용자 수가 450명 이상으로 증가했습니다.
- Millennium 호스팅 환경을 보다 사전 예방적으로 관리하여 SLA를 유지합니다.
- 수요 증가에 따라 분석 기능을 확장할 수 있습니다.
Vertica Analytics Platform은 고객이 원하는 높은 수준의 서비스 가용성과 시스템 성능을 유지하는 데 필요한 속도와 대규모 확장성을 제공합니다.
- - Bill Graff, 수석 부사장, Cerner Technology Services