클라우데라, 클라우드 하이브리드 시대의 해법 제시
2021년 05월 27일
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클라우데라(kr.cloudera.com, 한국지사장 강형준)는 클라우데라 나우(Cloudera NOW) 온라인 이벤트를 개최하고, 업계 최초의 엔터프라이즈 데이터 클라우드 클라우데라 데이터 플랫폼(CDP)의 활용법과 향후 제품 로드맵을 공개했다. 

 

클라우데라는 지금은 빠르고 안전한 하이브리드 시대라 규정하고 ‘기업의 비즈니스 동력은 데이터’라는 주제로 ‘클라우데라 나우’ 행사를 열고, CDP에 대한 유용한 기술 정보와 로드맵, 전문가의 노하우를 공개했다. 

 

이번 ‘클라우데라 나우’에서는 클라우데라 데이터 플랫폼(CDP)의 로드맵을 비롯해 효율적인 전사적 데이터 강화 파이프라인 자동화를 위한 Cloudera Data Engineering, 아파치 NiFi와 Kafka를 사용해 데이터 스트리밍을 수집하는 Data in Motion 등을 데모와 함께 전문가의 노하우가 공개됐다. 그리고 아파치 Flink 기반으로 실시간 스트림 처리와 스트리밍 분석을 위한 프레임워크 Cloudera Streaming Analytics와 함께 스트리밍 SQL을 사용해 데이터 스트림의 연속 쿼리를 생성하는 SQL Stream Builder도 실시간 데모와 곁들여 발표됐다. 

 

행사 참석자는 CDP의 첫 만남부터 쉽게 사용할 수 있는 방법을 공유 받으며, CDP로 가능할 수 있는 사례를 전문가와 양방향으로 배울 수 있었다. 특히, 최신 데모와 기술을 심층적으로 정보를 공유할 수 있도록 클라우데라 전문가들이 행사에 참가해서 참가자들과 온라인으로 대화할 수 있는 기회가 마련됐다. 

 

특히, SK하이닉스 데이터 플랫폼 팀에서 ‘클라우데라를 활용한 데이터 레이크 최적화’를 주제로 사례를 발표했다. SK하이닉스는 전세계 다양한 고객에게 D램과 낸드플래시 메모리칩, CMOS 이미지센서(CIS)를 공급하는 세계적 대표 반도체 업체이기에 주목받는 세션이었다. SK하이닉스의 사례는 CDP PVC를 중앙집중형 데이터 레이크로  마이그레이션한 것으로 제조산업 부분의 데이터 분석 환경을 어떻게 개선하는지에 대한 좋은 사례를 남겼다. 

 

SK하이닉스 데이터 플랫폼 팀 신호승 TL은 “반도체 공정 과정의 주요 데이터를 레이크로 모아 분석할 수 있는 데이터 플랫폼 환경을 제공하고, 실시간 데이터 분석, 데이터 레이크 최적화를 위해 클라우데라 데이터 플랫폼의 환경으로 마이그레이션했다”고 말했다. 

 

엔터프라이즈 데이터 클라우드 클라우데라 데이터 플랫폼(CDP)은 AWS, 마이크로소프트 애저(Microsoft Azure), 구글 클라우드(Google Cloud) 같은 메이저 클라우드 서비스를 통해 쉽게 이용할 수 있으며, 기업에 최고의 보안과 거버넌스를 제공하는 하이브리드 · 멀티 클라우드 데이터 분석 플랫폼이다. 

 

특히, CDP는 클라우데라의 SDX(Shared Data Experience) 솔루션을 통해 보안과 거버넌스를 쉽게 관리하며, 데이터 레이크(data lake) 생성과 분석, 머신 러닝 서비스를 몇 분 만에 클라우드 서비스를 통해 제공받을 수 있다. 또한 기업은 CDP를 통해 데이터 파이프라인을 퍼블릭 클라우드로 쉽게 마이그레이션하거나, 여러 기존 또는 신규 데이터 소스에서 데이터를 수집할 수 있는 새로운 데이터 파이프라인을 빠르게 설정할 수 있다. 

 

강형준 클라우데라코리아 지사장은 “클라우데라는 언제나 파트너와 고객과 함께 동반 성장을 하고 있다. 세계 최초의 빅데이터 상용화 실현과 CDP 출시도 함께 하여 준 파트너와 고객이 있기에 가능했다”며, “클라우데라 나우 행사도 그 일환이다. 행사를 통해 고객에게 클라우데라의 솔루션을 사용하는 사례와 노하우를 공개했다. 앞으로도 클라우데라는 이런 비전과 미션을 실현해 나갈 것”이라고 말했다. 

 

한편, 최근 글로벌 기술분석 전문기업인 기가옴(GigaOm)이 ‘클라우드 데이터 웨어하우스 성능 테스트’ 조사에서 상용 데이터 웨어하우스 제품 중 클라우데라 데이터 웨어하우스가 업계 표준 벤치마크 테스트에서 가격 대비 최고의 성능 효율성을 갖춘 제품으로 선정됐다고 발표한 바 있다.

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