클라우드/빅데이터

클라우드와 빅데이터가 뭘까요?

1. 클라우드 (클라우드 컴퓨팅)

-인터넷 기반의 컴퓨팅 기술

-개인 단말기는 입출력만 이루어지고 정보 분석 및 처리, 저장, 관리, 유통등은 클라우드 공간에서 이뤄지는 컴퓨팅 시스템

개인 컴퓨터의 기능이나 성능은 서버에 비해 상대적으로 덜 중시여겨져 갈 수록 여러면에서 가벼워지지 않을까 싶다.

예를들어 가격이나 무게 그리고 성능 등등

장점

초기 구입비용과 지출이 적고 휴대성이높다.

컴퓨터 가용율이 높음

다양한 기기를 단말기로 사용하는 것이 가능

사용자의 데이터를 신뢰성 높은 서버에 보관함으로써 안전하게 보관 가능

서비스를 통한 일관성 있는 사용자 환경을 구현 가능

전문적인 하드웨어에 대한 지식없이 쉽게 사용 가능.

...

공유의 경제 개념과 비슷한 장점이 많다.

단점

서버 공격 당하면 개인정보가 유출될 수 있다.

손상된 데이터는 백업하지 않았다면 복구가 불가

열악한 통신환경에서의 서비스 이용 어려움

어플리케이션 설치 제약, 새로운 어플리케이션 미지원

개별 정보가 물리적인 위치 파악 불가

...

빅데이터란?

그 전에는 분석이 불가능했지만, IT가 발전하면서 다룰 수 있게 된 방대한 양의 데이터

EX) 휴대폰 통화 내역, 기상 정보 등등

Twitter -> 하루 평균 1억 5500만 건 생성

Youtube -> 하루 평균 동영상 재생 건수 40억회

2012년 글로벌 데이터 규모

2.7제타바이트

2015년 글로벌 데이터 규모

7.9제타바이트

상상을 초월하는 성장 속도 

2019년 현재는 30제타바이트 정도는 되지 않을까 싶다.

(기가->테라->페타->엑사->제타-요타)

[byte 생략]

빅데이터의 특징

데이터의 양, 데이터의 생성 속도, 형태의 다양성

정형화된 자료인 이름, 주민등록 등보다

비정형화된 자료 '당신이 어디에서 무엇을 하며, 어떤 행동방식을 선호하는가?'가 더욱 의미있는 자료로 취급

빅데이터 환경은 기존의 환경을 대체하기 위한 환경이 아닌 

서로 간의 보완을 위한 환경임

	기존	빅데이터 환경
데이터	정형화된 수치자료 중심	비정형의 다양한 데이터  문자 데이터(SMS, 검색어)  영상 데이터(CCTV, 동영상)  위치 데이터
하드웨어	고가의 저장장치  데이터베이스  데이터웨어하우스 (Data-warehouse)	클라우드 컴퓨팅 (비용효율적인 장비) 활용 가능
소프트웨어  /분석 방법	관계형 데이터베이스 (RDBMS)  통계패키지(SAS, SPSS)  데이터 마이닝 (data mining)  machine learning, knowledge discovery	오픈소스 형태의 무료 소프트웨어  Hadoop, NoSQL  오픈 소스 통계솔루션(R)  텍스트 마이닝(text mining)  온라인 버즈 분석(opinion mining) 감성 분석(sentiment analysis)

클라우드 

물리적인 서버를 논리적인 서버로 추상화한 개념 

빅데이터 특징 

데이터의 양 (Volume), 데이터 생성 속도 (Velocity), 형태의 다양성 (Variety) 

빅데이터 활용 사례 

비즈니스 프로세스 최적화, 행동 분석 및 고객 세분화, 예측 지원, 마켓 바스켓 분석 및 가격 최적화, 보안 위협 예측 및 포착

출처:

T아카데미|스마트ICT 전문가 양성에서

MongoDB 프로그래밍을 강좌를 정리한 내용입니다.

https://tacademy.skplanet.com