데이터 폭주 데이터 폭주란?
데이터 폭주는 데이터를 성공적이고 효율적으로 관리 또는 제한하는 역량보다 더 많은 데이터가 생성되는 시나리오를 의미합니다. 이로 인해 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 데이터를 분석하고 해석하는 것뿐만 아니라 실용적이고 개념적인 이해를 위한 새로운 프레임워크를 구축할 기회를 놓치게 됩니다. AI 기반 데이터 폭주로 인해 오래된 과제에 접근하는 새로운 방식이 요구되고 있습니다. 동영상을 보고 AI의 잠재력과 위험 그리고 전례 없는 모든 데이터 문제를 해결하기 위해 하이브리드 디자인을 활용하는 새로운 데이터 패러다임의 핵심을 알아보십시오.
목차
데이터 폭주의 주요 원인
초 단위로 엄청난 양의 데이터가 생성됩니다. 소셜 미디어 상호 작용, 인터넷 검색, 온라인 커뮤니케이션 등 사람들이 오늘날 온라인에서 이루어지는 모든 활동은 일반적인 데이터 처리 시스템에서 처리할 수 없을 정도로 막대한 양의 데이터를 생성합니다.
많은 양의 데이터를 생성하는 역량은 데이터 중심 연구를 지원하는 데 필요한 인프라와 기술보다 빠르게 향상되고 있습니다. 디지털 데이터의 볼륨이 빠르게 확장되는 속도를 고려하면 논리적으로 지연이 발생할 수밖에 없습니다. 정리, 합리화, 유지관리 작업이 필요한 대량의 데이터에 적합한 장기 인프라와 관련한 노력을 바로 시작해야 합니다. 엄청난 데이터 홍수의 원인 중 하나는 개발 도상국의 급격한 성장입니다. 하지만 이는 빙산의 일각일 뿐이며 원인은 보이는 것보다 훨씬 많습니다.
- 전 세계 사용자들은 1080p 해상도의 스트리밍을 지원하는 고품질 동영상 및 장치를 원합니다. 이러한 장치는 요즘 쉽게 구할 수 있고 가격도 비교적 저렴합니다.
- 멀티 센서 파노라마 4k 카메라와 첨단 장치가 점점 인기를 얻고 있습니다.
- 지속적인 모니터링은 데이터 축적으로 이어지고, 비즈니스 규정과 연방 법률에 따른 동영상 보존 기간의 연장으로 전 세계에서 데이터 폭주가 일어나게 되었습니다.
- 대규모 데이터 축적 및 데이터 사일로가 생겨나고 있습니다.
데이터 폭주를 극복하는 방법
막대한 양의 데이터는 새로운 관점과 더 나은 비즈니스 결정에 도움이 되지만, 철저한 데이터 관리 전략이 없다면 아무도 데이터를 활용하지 못하고 대량의 데이터만 남게 됩니다.
- 데이터 축적 방지: 방법이나 이유를 지정하지 않고 많은 데이터를 수집하기 시작할 경우 매우 부정확한 결론으로 이어질 수 있습니다.
- 데이터의 부정확성: 데이터를 수집하는 이유와 활용할 방법을 알면 상황이 더 명확해집니다. 하지만 쓸모없는 데이터에 매달리면 조직을 잘못된 경로로 이끌 수 있습니다.
- 데이터 사일로 제거: 데이터 에코시스템의 구조를 전체적으로 고려해야 합니다. 사일로는 데이터 중복으로 인한 높은 비용의 원인이 되며 기업 전체가 데이터의 효과를 극대화하는 데 방해가 됩니다.
- 데이터 중심 문화 개발: 데이터를 완전히 통합, 문서화 및 검증하고 올바른 장비에서, 더 중요하게는 관련 당사자들이 이용할 수 있도록 지원해야 합니다.
- 데이터를 효과적으로 준비하고 최적의 사용 사례 선택: 대부분의 기업에서 많은 양의 데이터를 수집하는 주요 동기는 AI를 활용하여 데이터를 분석하고 정보를 바탕으로 비즈니스 의사 결정을 내리기 위한 것입니다. 데이터의 수집, 저장, 분석을 효과적으로 수행하는 기업은 훨씬 더 많은 이점을 얻을 수 있으며, 데이터 기반 인사이트를 확보하고 성공할 가능성도 더 큽니다.
비즈니스 및 비즈니스 인텔리전스의 주요 동력은 이제 데이터입니다. 현재 비즈니스 및 IT 환경에서 초 단위로 엄청난 양의 데이터가 생성 또는 수집되고 있습니다. 이러한 워크로드와 데이터는 진행 중인 비즈니스 운영에 최대한 지장을 주지 않으면서 IT 부서에서 옮겨야 합니다.
HPE와 데이터 폭주
데이터는 변화할 수 있는 능력을 가지고 있습니다. 데이터에서 가치를 확보하는 것은 기업의 혁신에 매우 중요한데, 시장 규모 확장, 고객에게 매력적인 상품과 서비스 생성, 운영 속도와 효율 향상 등에 도움이 되기 때문입니다. HPE에서는 다음과 같이 글로벌 엔터프라이즈를 위한 강력한 애플리케이션을 제공합니다.
- HPE Storage는 기업이 성과 및 지속 가능성 목표를 달성하고 AI의 데이터 가치를 비즈니스에 활용할 수 있는 AI 기반의 안전한 모듈형 스토리지 아키텍처를 제공합니다.
- HPE Zerto Software가 제공하는 소프트웨어 전용 솔루션을 사용하면 가상 스토리지와 워크로드의 보안 및 포지셔닝을 자유롭게 백업, 보호, 이동, 관리할 수 있습니다. Zerto는 가상 시스템과 드라이브의 복구를 감독하는 하이퍼바이저 레벨 관리 도구입니다. 벤더 종속성이 없이 클라우드 전반에서 워크로드의 원활한 연결, 휴대성, 보호, 애플리케이션 캡슐화를 지원하는 Zerto는 워크로드 모빌리티와 보호 계층을 제공합니다. 중단 시간이 적고 데이터 손실이 최소화되어 문제 발생 후 몇 초 이내에 데이터 복원을 시작할 수 있습니다. 따라서 스토리지 관련 비용이 감소하고 데이터와 애플리케이션을 어느 위치에서나 휴대 및 복원하며 확장 가능한 데이터 보호 시스템을 구축하여 데이터 및 애플리케이션의 복원을 위한 자동 고속 복구를 이용할 수 있습니다.
- 워크로드의 경우 HPE GreenLake가 엣지, 코로케이션, 데이터 센터에서 완전히 관리되는 온프레미스 퍼블릭 클라우드 서비스와 서비스형 인프라를 제공합니다. 클라우드를 사용하면 데이터 관리 및 분석 아키텍처로 미래에 대비할 수 있으며, 관리 비용도 절감됩니다.
- HPE 서비스는 200개 국가에서 30개의 언어를 사용하는 1만 5천 명이 넘는 사람들의 지식과 더불어 운영 서비스 전문가부터 클라우드 컨설팅 전문가에 이르기까지 다양한 전문가를 활용합니다.