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Cloudera Data Warehouse로 클라우드 설치형 BI 및 분석 실행

클라우드에서 Cloudera Data Warehouse가 제공하는 유연성을 활용하여 보다 경제적으로 많은 데이터에서 더 많은 가치를 창출하십시오. 데이터 보관 위치에 관계없이 고성능 분석 SQL을 제공하는 클라우드 설치형 기능을 갖춘 플랫폼은 Cloudera가 유일합니다. (ETL 또는 데이터 사본이 필요 없습니다.) 또한, 필요한 시기에 원하는 만큼 확장할 수 있는 유연성도 갖추었습니다.

보다 자유로운 탐색 및 분석

Cloudera는 클라우드의 유연성과 비용 효율적인 탄력성을 활용해 가장 빠른 속도로 인사이트를 얻게 하는 유일한 최신 데이터 웨어하우스를 제공합니다. Amazon S3와 같은 클라우드 기반 스토리지에서 데이터를 직접 쿼리하기 때문에 고정 데이터 모델링과 시간 소모적인 데이터 로딩을 피할 수 있습니다. 경우에 따라 다양하게 배포하고 탄력적으로 크기를 조정하므로 고객의 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 또한, Cloudera는 다른 클라우드 기반 분석 데이터베이스와 비교해 훨씬 뛰어난 가성비를 자랑합니다.

블로그 보기

Cloudera Enterprise가 클라우드에서 빅데이터 분석을 주도합니다

클라우드 설치형 스토리지에 직접 쿼리

Amazon S3에서 데이터에 직접 고성능 SQL 분석을 실행할 수 있습니다. 별도의 스토리지에 데이터를 이동하거나 전용 형식으로 변환할 필요가 없습니다.

수요 변화에 맞추어 유연하게 규모 조정

현대적이고 분리된 아키텍처로 피크 및 오프 피크 사용량을 지원하기 때문에, 필요에 따라 컴퓨터와 스토리지를 유연하고 독립적으로 확장/축소할 수 있습니다.

임시 선불방식(pay-as-you-go) 클러스터

정기적 배치 작업에 따라 클러스터를 늘리거나 줄일 수 있습니다. 그에 따라 변화하는 데이터 로드 작업에 시간을 소비하지 않고도 수요 변화에 대응하고, 컴퓨터 호스팅 비용을 절약할 수 있습니다.

데이터 휴대성 및 유연성

데이터 스토어를 공유합니다. 즉, 데이터가 단일한 애플리케이션에 제약되지 않습니다. 같은 데이터를 ETL, 데이터 과학 등의 여러 애플리케이션에 사용할 수 있으며, 별도 클러스터에 이동할 필요도 없습니다.

기술적 장점

Cloudera Enterprise는 Apache Impala로 구동하는 최신 데이터 웨어하우스로, 클라우드에서 고성능의 SQL 분석이 가능합니다. Impala는 하이브리드 휴대성을 갖춘 유일한 MPP SQL 엔진으로, Apache Hadoop의 HDFS 파일 시스템(로컬 Amazon EBS 스토리지)과 같은 오픈 공유 데이터 플랫폼, Apache Kudu의 칼럼형 스토리지, Amazon S3 등의 개체 스토어에 저장된 데이터를 처리하도록 설계되었습니다.

오픈 형식으로 된 다양한 소스의 데이터에 액세스하는 기능이 있기 때문에, Impala 사용자는 단일 분석 데이터베이스 아키텍처에서 전형적으로 발생하는 경직된 데이터 모델링이나 로딩 문제 없이 신속하고 유연하게 데이터를 쿼리할 수 있습니다. 특히, 이 기능은 클라우드에서 유용하게 사용합니다. 임시 클러스터와 온디맨드 탄력성을 활용하여 클러스터 호스팅 비용을 절약할 수 있기 때문입니다.

강력한 배치 처리 도구인 Hive-on-Spark(클라우드 설치형 데이터 액세스 지원)를 사용하여 공유 데이터 계층을 완벽히 활용하고 클라우드에서 ETL과 BI 분석을 지원할 수 있습니다. Cloudera Director는 정기적 배치 및 데이터 준비 작업에서 임시 클러스터를 늘린 다음, 작업이 완료되면 클러스터를 종료할 수 있도록 합니다. 데이터는 BI와 탐색을 위해 즉시 제공되며, Cloudera Director를 활용해 피크 사용량에 따라 클러스터를 유연하게 확대 및 축소할 수 있습니다.

Cloudera 플랫폼을 사용하면 공유 데이터를 아키텍처의 중심에 놓을 수 있습니다. 여러 애플리케이션과 프레임워크를 통합해서 데이터의 가치를 확대하고 실시간 애플리케이션처럼 분석 기능을 운용하십시오. 개체 스토어는 이러한 데이터에서 다중 테넌트 격리를 허용하여 리소싱을 최적화할 수 있다는 추가적 장점도 제공합니다.

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