이 글은 빅데이터의 등장, 특징, 플랫폼, 그리고 핵심 기술에 대해 다루고 있습니다. 정보통신 분야에서 중요한 키워드인 '빅데이터'의 본질적인 의미와 그 방대한 규모를 설명하고 있으며, 빅데이터의 '3V'(크기, 속도, 다양성) 특징에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다. 또한, 빅데이터를 효과적으로 활용하기 위한 플랫폼과 병렬 처리 방식, 그리고 '맵리듀스'와 같은 대용량 데이터 처리 기술에 대한 설명도 포함되어 있습니다. 이 글은 빅데이터에 대한 깊은 이해를 돕고, 그 활용 방법에 대한 인사이트를 제공하는 데 도움이 될 것입니다.
1. 빅데이터 등장
현대의 정보통신 분야에서 가장 중요한 키워드는 바로 '빅데이터'입니다. 빅데이터는 기존의 데이터 처리 방법이나 도구로는 수집, 저장, 분석 등이 어렵다고 할 수 있는 광범위한 정형 및 비정형 데이터를 가리킵니다. 예를 들어, 단 1분 동안에만 구글에서는 200만 건의 검색이 이루어지고, 유튜브에서는 72시간 분량의 비디오가 업로드되며, 트위터에서는 27만 건의 트윗이 생성됩니다.
세계적으로 유명한 컨설팅 기관인 맥킨지는 빅데이터를 기존의 데이터베이스 관리 도구가 처리할 수 있는 역량을 초월하는 규모의 데이터로 정의하였습니다. 그들은 빅데이터의 정의는 주관적이며, 앞으로도 계속해서 변화하고 발전할 것이라고 전망하였습니다.
빅데이터에 대한 정의는 다양하며, 일부 그룹에서는 테라바이트 이상의 데이터를 빅데이터로 정의하기도 합니다. 또한, 대용량 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 아키텍처 자체를 빅데이터라고 정의하는 경우도 있습니다.
이렇게 빅데이터는 그 규모와 처리 방식, 그리고 그에 따른 가능성과 도전 과제 등으로 인해 정보통신 분야에서 중요한 이슈로 떠오르고 있습니다. 이는 우리 사회와 산업이 데이터 중심으로 급속히 변화하고 있음을 보여주는 대표적인 사례로 볼 수 있습니다.
2. 빅데이터 특징
빅데이터는 그 특성상 몇 가지 주요한 특징을 가지고 있습니다. 이를 '3V'라고도 하며, 이는 크기(Volume), 속도(Velocity), 그리고 다양성(Variety)을 의미합니다.
'크기(Volume)'는 일반적으로 빅데이터의 핵심 특징 중 하나로, 이는 수십 테라바이트에서 수십 페타바이트 이상의 엄청난 규모의 데이터를 의미합니다. 이러한 광범위한 데이터의 크기는 빅데이터의 가장 중요한 특징 중 하나로, 이를 효과적으로 관리하고 분석하는 것이 중요합니다.
'속도(Velocity)'는 빅데이터를 신속하게 처리하고 분석하는 능력을 말합니다. 현대의 융복합 환경에서는 디지털 데이터가 초당 수십 테라바이트의 속도로 생성되며, 이를 실시간으로 저장하고, 유통하고, 수집하고, 분석 처리하는 능력이 요구됩니다.
마지막으로 '다양성(Variety)'은 다양한 종류의 데이터를 처리하는 능력을 의미합니다. 빅데이터는 다양한 형태의 데이터, 즉 정형, 반정형, 비정형 데이터를 포함하며, 이들 각각을 효율적으로 관리하고 분석하는 것이 중요합니다.
이런 빅데이터의 '3V' 특징은 우리가 빅데이터를 이해하고 활용하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 이를 통해 우리는 빅데이터의 복잡성과 동시에 이로 인한 무한한 가능성을 이해할 수 있습니다.
3. 빅데이터 플렛폼
빅데이터 플랫폼은 빅데이터를 효과적으로 활용하기 위한 핵심 기술의 집합이며, 이를 쉽게 사용할 수 있도록 설계된 환경을 제공합니다. 이 플랫폼을 통해 기업들은 빅데이터를 수집, 저장, 처리, 관리하는 과정을 보다 효율적으로 수행할 수 있습니다.
빅데이터 플랫폼은 빅데이터를 분석하고 활용하는 필수적인 인프라를 구현하는 역할을 합니다. 이는 빅데이터, 즉 원천 데이터를 발굴하고, 보관하고, 가공하는 모든 과정을 통합적으로, 또는 이음새 없이 제공해야 합니다.
이렇게 안정적인 플랫폼 위에서 전처리된 데이터를 분석하고, 이를 다양한 업무에 맞게 재가공하여 활용하면, 사용자는 원하는 가치를 정확하게 얻을 수 있게 됩니다.
따라서 빅데이터 플랫폼은 빅데이터의 가치를 최대한 발휘하고 이를 효과적으로 활용하기 위한 중심적인 역할을 수행합니다. 이는 기업이나 조직이 빅데이터를 활용한 의사결정을 이어나가는 데 있어 필수적인 요소로 작용합니다.
3. 빅데이터 핵심 기술
빅데이터 처리는 병렬 처리 방식을 통해 이루어지며, 이의 핵심 원리는 '분할 정복(Divide and Conquer)'입니다. 이는 크게 범위를 나누어 독립적인 형태로 처리하고, 이를 병렬적으로 진행하는 방식을 의미합니다.
빅데이터 처리는 이처럼 복잡한 문제를 여러 개의 작은 연산 단위로 분할하고, 이를 병렬적으로 처리한 뒤, 이렇게 얻은 결과를 취합하여 최종 결과를 도출하는 과정을 포함합니다. 이렇게 하면 대용량 데이터 처리에 필요한 시간과 자원을 크게 절약할 수 있습니다.
대용량 데이터를 처리하는 기술 중에서 가장 널리 알려진 것은 '맵리듀스(Map-Reduce)'입니다. 맵리듀스는 아파치 하둡(Apache Hadoop)과 같은 분산 데이터 처리 프레임워크에서 사용되는 기술로, 데이터를 맵(Map) 단계에서 처리하고, 리듀스(Reduce) 단계에서 결과를 집계하는 방식을 채택하고 있습니다. 이는 빅데이터 처리에 있어서 효율적이고 안정적인 방법으로 널리 인정받고 있습니다.