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최근 클라우드의 열풍으로 많은 기업들이 퍼블릭 또는 프라이빗 형태의 클라우드 환경을 구축하고 있는 가운데 그린플럼 역시 클라우드 환경에서 분석 서비스를 제공하고, 데이터 페더레이션으로 데이터를 통합하는 등 다양한 형태로 분석 플랫폼을 제공하고 있습니다.
또한 그린플럼은 런칭 이후 15년이 넘는 기간 동안 병렬처리 아키텍쳐와 인데이터베이스(in-database) 머신러닝 등의 기술적인 요소로 전세계 다양한 엔터프라이즈의 비즈니스를 고도화하는데 기여하고 있습니다.
본 웨비나에서는 한국 기업을 위한 분석 플랫폼의 현대화 방법을 공유해 드리며 VMware Tanzu Greenplum의 다양한 고객사례와 데모를 소개해 드립니다.
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Greenplum Database
With its unique cost-based query optimizer designed for large-scale data workloads, Greenplum scales interactive and batch-mode analytics to large datasets …
Source: greenplum.org
Date Published: 2/30/2021
View: 2717
[이솔소] 무한확장 가능한 분석 플랫폼 ‘그린플럼’ – Byline Network
그린플럼은 MPP(대량병렬처리) 아키텍처와 포스트그레SQL를 기반으로 하는 분석용 데이터베이스다. 그린플럼은 2003년 미국 캘리포니아 샌 마테오 …
Source: byline.network
Date Published: 5/8/2021
View: 8264
Greenplum 소개
2. Greenplum 아키텍처 … Greenplum은 여러개의 서버를 하나의 클러스터로 구성하는 shared-nothing 아키텍처입니다. 즉, 데이터가 모든 서버에 분산이 …
Source: gpdbkr.blogspot.com
Date Published: 9/6/2021
View: 3859
그린플럼 기반 무한 확장 분석 플랫폼 구축 방안 – 바이라인 플러스
또한 그린플럼은 런칭 이후 15년이 넘는 기간 동안 병렬처리 아키텍쳐와 인데이터베이스(in-database) 머신러닝 등의 기술적인 요소로 전세계 다양한 …
Source: bylineplus.com
Date Published: 9/21/2022
View: 2459
대규모 엔터프라이즈 분석을 위해 병렬화된 Greenplum …
Greenplum은 스트리밍 수집과 같은 운영 워크로드와 분석을 융합할 수 있는 통합 스케일아웃 환경을 제공함으로써 데이터 사일로를 완화합니다. 우수한 확장성과 동시성을 …
Source: tanzu.vmware.com
Date Published: 2/23/2022
View: 2404
그린플럼
EMC가 지난 해 인수한 그린플럼은 맵리듀스 소프트웨어 프레임워크에 기반해 대규모 데이터 웨어하우징과 애널리틱스 데이터베이스를 구축하게 해준다. EMC는 “피보탈 랩스 …
Source: www.ciokorea.com
Date Published: 8/20/2022
View: 6516
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주제에 대한 기사 평가 그린 플럼
- Author: VMware Tanzu
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- Date Published: 2022. 4. 19.
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리뷰 | 그린플럼 6, 두루 유용한 대규모 병렬 처리 데이터베이스
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Greenplum Database
Fully control the configuration for your table and partition storage, execution, and compression. Design your tables based on the way data is accessed. Users have the choice of row or column-oriented storage and processing for any table or partition.
[이솔소] 무한확장 가능한 분석 플랫폼 ‘그린플럼’
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이솔소 : 이 솔루션을 소개합니다.
기업의 디지털 혁신 과정에는 다양한 소프트웨어와 하드웨어 솔루션이 사용됩니다. 이솔소 코너에서는 이런 솔루션들의 특징과 장단점, 활용사례 등을 살펴봅니다. 이번 이솔소는 20222년 4월 7일 진행된 바이라인플러스 웨비나 ‘그린플럼 기반 무한 확장 분석 플랫폼 구축 방안’을 기반으로 작성되었습니다.
그린플럼은 무엇인가
그린플럼은 MPP(대량병렬처리) 아키텍처와 포스트그레SQL를 기반으로 하는 분석용 데이터베이스다. 그린플럼은 2003년 미국 캘리포니아 샌 마테오 설립됐으며, 2010년 EMC와 VM웨어에 인수됐다. 현재는 VM웨어의 탄주 그린플럼이라는 브랜드로 소개된다.
그린플럼의 MPP 아키텍처는 하나의 서버 안에서 여러 개의 DB 프로세스가 독립적으로 병렬 처리를 하는 것이 특징이다. 단순히 서버만 병렬로 구성된 것이 아니라, 서버와 프로세스 구조로 병렬처리를 극대화하고 있다. 데이터 저장하는 곳에서 데이터를 처리하기 위해 독립적인 CPU와 메모리가 제공되며, 다양한 워크로드 처리를 위한 패키지가 함께 동작하는 것이 특징이다. 단순히 저장뿐만 아니라 연산 처리도 독립적이고 병렬적으로 수행되기 때문에 성능이 우수하다.
회사 측은 그린플럼에 대해 “초대용량의 분석 DB이면서 머신 러닝에 활용되는 분석 플랫폼으로 기능을 확장하고 있다”고 소개했다.
그린플럼의 핵심 기술 요소 3
그린플럼은 비정형 데이터에 표준 SQL을 활용할 수 있다. 일반적으로 SQL은 정형 데이터 처리 및 분석에만 활용되는데, 그린플럼은 비정형 데이터 분석까지 분석 범위를 확장한다. 그린플럼은 데이터베이스 내에서 머신러닝을 구동할 수 있다. 일반적으로 데이터 분석을 위해서는 데이터웨어하우스(DW)나 데이터레이크에서 데이터를 추출해서 워크스테이션에서 머신러닝을 돌린다. 데이터를 모두 워크스테이션으로 가져올 수 없으니 데이터를 샘플링하게 되고, 샘플 데이터가 이동하는 과정에서 속도도 저하된다. 전체 데이터를 분석하는 것이 아니라 분석 품질이 떨어질 가능성도 있다. 반면 그린플럼은 샘플 데이터를 추출하지 않고 DB 내에서 데이터를 직접 분석할 수 있다. 때문에 전체 데이터가 분석 대상이 될 수 있고, 데이터 이동 시간도 필요 없어진다. 그린플럼은 플랫폼에 제약을 받지 않는다. 온프레미스 분석 환경에서부터 가상화 환경, 클라우드 환경 등 원하는 환경에서 그린플럼을 구성할 수 있다.
그린플럼과 데이터레이크와의 관계
한때 빅데이터가 곧 하둡(Hadoop)이라는 인식이 강했었다. 빅데이터는 용량이 너무 커서 과거에는 분석은커녕 저장도 어려웠었는데, 하둡이 등장하고 나서야 비로소 빅데이터를 분석할 수 있게 됐기 때문이다.
하지만 이제 와서 돌아보면 하둡이 100% 정답은 아니다. 하둡은 맵리듀스라는 분석기법을 활용하는데 이제는 맵리듀스를 사용하는 기업은 거의 없다. 분석 효율성이 무척 떨어지기 때문이다. 그래서 요즘은 하둡 대신 오브젝트 스토리지를 활용한 클라우드 기반의 데이터레이크가 많이 언급된다.
그린플럼의 특징 중 하나는 데이터레이크와 함께 구성하면 효율적인 분석 환경을 만들 수 있는 점이다. 데이터레이크를 만들었다고 그린플럼이 필요없어지는 건 아니다. 데이터레이크와 그린플럼은 함께 활용하면 유용하다. 데이터레이트와 그린플럼의 시너지 활용법은 아래와 같은 방법이 있다.
데이터레이크에서 데이터를 1차 가공하고 정제해서 그린플럼에 넣을 수 있다. 그린플럼에 넣으면 SQL로 분석을 할 수 있다. 사실 많은 기업이 비정형 데이터를 보관하기 위해 데이터레이크를 만들지만, 막상 만들고 나면 정형 데이터가 더 많이 생성되는 경우도 많다. 이런 경우에는 직접 그린플럼 데이터베이스로 적재되는 것이 적합할 것이다. 데이터레이크에서 그린플럼으로 데이터를 가져와서 SQL로 빠르게 가공하고 다시 데이터레이크에 넣을 수도 있다. 그린플럼은 ANSI 표준의 SQL 쿼리를 지원한다. 이 경우 데이터 처리에 대한 컴퓨팅 리소스를 분리해 데이터레이크의 부하를 감소시킨다. 그린플럼을 통해 데이터레이크의 데이터를 엔드유저나 개발자가 이용하도록 서비스 할 수 있다. SQL을 이용하여 손쉽게 개발이나 분석 업무에 적용할 수 있다. 분석 시스템의 데이터 수명 관리를 위한 아카이브 영역으로 활용할 수 있다. 분석 시스템에 있는 오래된 데이터나 히스토리 데이터를 데이터 레이크에 보관하면 된다.
레퍼런스
유통사 A
A사는 수명이 다 되어가는 기존의 DW시스템을 대체할 솔루션이 필요했다. A사는 그린플럼 기반의 신규 DW시스템으로 마이그레이션 하면서 배치(Batch)의 ETL(데이터 추출, 변환, 적재) 시간을 4시간에서 2시간으로 단축했으며, 용량이나 성능 확충이 필요하면 수평적인 확충(스케일아웃)을 할 수 있도록 했다.
시스템을 고도화하면서 구글의 마케팅 플랫폼인 ‘구글 애널리틱스 360’에서 나오는 로그까지 담아야 하는 니즈가 발생했다. 고객 행동 패턴 등을 분석하고 예측하기 위함이었다. 또 최대 2년까지의 로그를 장기 저장하기 위한 공간이 필요했는데, 필요한 공간이 너무 컸고 이를 조회하는 속도도 매우 느렸던 것이 A사의 고민이었다.
A사는 구글 클라우드에 데이터레이크를 구성하고 ‘구글 애널리틱스 360’의 로그 데이터 중에서 의미를 찾을 수 있는 히트 정보와 프로덕트 정보만을 발췌해서 JSON 파일로 압축해서 넣어뒀다. 그리고 이것을 엔드유저가 쉽게 조회하고 서비스하기 위해서 그린플럼으로 추출해 SQL로 쿼리할 수 있도록 테이블화 시켰다. 데이터레이크와 그린플럼 간의 데이터 연계에는 pxf라는 기술이 사용된다.
제조사 B
B사의 데이터 사이언티스트는 20만개의 대상 데이터를 기준으로 자신의 워크스테이션에서 머신러닝을 진행했다. 이 경우 24시간이 소요됐다. 하지만 그린플럼의 인(in) 데이터베이스 분석과 병렬 처리로 데이터 전처리와 머신 러닝을 변환했을 때 소요 시간이 3분의 1로 줄었다.
사용자의 편리성이나 기능도 중요하지만, 그보다 앞서 데이터 분석의 품질과 성능이 우선되어야 한다는 점을 보여주는 사례다. B사는 그린플럼을 통해 전수 데이터를 기반으로 분석을 진행할 수 있었고 분석 성능도 대폭 개선됐다.
“분석 플랫폼을 구축할 때 시스템의 기능적인 측면만을 고려할 것이 아니라 조직의 분석 역량 강화에 관심을 기울여야 한다”
– 홍종현 상무 | VMware Tanzu Data Presales
Greenplum 소개
Greenplum에서 hierarchy, Path와 같이 Recursive 쿼리 샘플입니다. 1. 쿼리 패턴 1) with recursive 쿼리 – 메뉴와 조직과 같이 UI 에서 사용하며 테이블의 사이즈가 작을 경우 권고 – 쿼리상의…
VMware Tanzu Greenplum
특징
쿠버네티스(Kubernetes)를 이용한 반복 자동 배포 Greenplum for Kubernetes는 다수의 StatefulSet를 애플리케이션별 오퍼레이터 하나로 대체하는데, 이 오퍼레이터는 쿠버네티스(Kubernetes)가 설치되어 있는 곳에 자동화 계층을 제공하므로 배포와 운영이 한결 수월해집니다. TKGI(Tanzu Kubernetes Grid Integrated Edition)에 배포된 Greenplum은 Cloud Foundry 애플리케이션에 상태 기반 데이터 영속성을 제공할 수 있습니다.
클라우드에 구애 받지 않는 유연한 배포 Greenplum은 Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform(GCP) 등 주요 퍼블릭 클라우드 마켓플레이스에서 BYOL(Bring Your Own License)과 시간 단위 이용 모델을 통해 구매할 수 있습니다. 또, VMware vSphere와 OpenStack 프라이빗 클라우드용 제품도 출시되어 있습니다. 무엇보다, 모든 클라우드에서 Greenplum 버전과 도구를 동일하게 지원하므로 일관된 경험을 보장합니다.
어플라이언스와 같은 환경에서의 효용성과 성능 Dell Greenplum Reference Architecture는 온프레미스 환경에서 VMware Tanzu Greenplum을 실행할 수 있는 가장 효과적인 수단입니다. Tanzu 인증을 받았고 Dell 하드웨어 구성용 블루프린트를 지원하므로 전용 어플라이언스를 대체할 수 있습니다. 사용자들은 HP와 Cisco 인증을 받은 구성뿐만 아니라 자체 상용 하드웨어에도 Greenplum을 설치할 수 있습니다.
비즈니스 인텔리전스부터 인공지능(AI)까지 분석 머신 러닝, 딥 러닝, 그래프, 텍스트 및 통계 방식을 스케일아웃 MPP 데이터베이스 하나에서 모두 지원합니다. Greenplum의 GPText에서는 오픈 소스 PostGIS 기반 지리공간 분석과 Apache Solr 기반 텍스트 분석을 지원합니다. 또, R과 Python 분석 라이브러리, Keras, Tensorflow까지 폭 넓게 지원합니다.
스트리밍 데이터와 클라우드 데이터를 간편하게 처리 Greenplum은 Kafka 에코시스템과 통합이 가능하며 Confluent의 인증을 받았습니다. 지연 쓰기 기능이 개선되어 스트리밍 사용 사례에서 이벤트를 빠르게 처리합니다. Amazon S3 객체를 즉시 쿼리할 수 있어 클라우드 데이터를 보다 효율적으로 통합할 수 있습니다.
가동시간 극대화 및 데이터 무결성 보호 Greenplum은 고가용성, 지능형 결함 검출, 빠른 온라인 차등 복원, 그리고 전체/증분 백업과 재해 복구를 위한 기능을 갖추고 있습니다. 보안과 인증 기능은 기업 정책과 규제 요건을 충족합니다.
업계 최고의 성능 Greenplum은 대용량의 데이터 워크로드를 처리하도록 설계된 고유의 비용 기반 쿼리 옵티마이저를 이용해 대화형 분석과 배치 모드 분석을 페타바이트 수준의 대용량 데이터세트로 확장할 수 있으며, 쿼리 성능과 처리속도를 저해하지 않습니다.
오픈 소스 프로젝트 기반 특정 벤더에 의존할 필요가 없습니다. Greenplum Database 오픈 소스 프로젝트는 PostgreSQL 커뮤니티와 100% 연계되어 있습니다. 주요 VMware Tanzu Greenplum 공여물은 Greenplum Database 프로젝트에 모두 속해 있으며 동일한 데이터베이스 코어를 공유하는데, 여기에는 MPP 아키텍처, 분석 인터페이스 및 보안 기능이 포함됩니다.
키워드에 대한 정보 그린 플럼
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- application service
- coding
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- multi-cluster
- microservices
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