오라클이 정보 접근 및 디스커버리 기능을 간소화해 고객들의 데이터를 신속하게 비즈니스 가치로 전환시켜주는 새로운 빅데이터 솔루션을 공개했다고 밝혔다.
이에 오라클은 ‘빅데이터 디스커버리(Big Data Discovery)’, 빅데이터를 위한 ‘골든게이트( GoldenGate for Big Data)’·‘빅데이터 SQL 1.1(Big Data SQL 1.1)’·‘NoSQL 데이터베이스 3.2.5(NoSQL Database 3.2.5)’를 새롭게 출시했다.
빅데이터로 가치를 창출하고 효과적을 새로운 통찰력을 얻으려면 데이터를 이동하고 저장할 수 있는 적합한 툴(tool)이 필요하다. 이러한 통찰력을 활용하기 위해서는 새로운 데이터가 기존의 데이터 및 인프라, 애플리케이션, 프로세스 등과 안정적으로 통합돼야 한다.
새로 출시되는 오라클의 솔루션은 기업들이 빅데이터를 낮은 가격에 빠르고 최소한의 리스크로 운용할 수 있도록 상호 연계된다. 이들은 고객들이 안전하게 하둡(Hadoop) 및 NoSQL, 관계형 데이터베이스에 접근해 방대하고 다양한 데이터 세트를 쉽고 비용 효율적으로 분석할 수 있도록 도와준다.
닐 멘델슨 오라클 빅데이터 사업부 부사장은 “데이터는 새로운 형태의 자산이며 기업들은 최고의 수익을 창출하기 위해 전략적으로 자본을 투자해야 한다”며 “오라클은 통합된 플랫폼 제공으로 고객들이 모든 데이터에 간편하게 접근하고 새로운 통찰력을 발견하고 실시간으로 결과를 예측하며 모든 데이터를 안전하게 관리할 수 있도록 지원한다”고 말했다.
오라클의 새로운 빅데이터 솔루션은 또한 최근 기능이 업그레이드된 오라클 빅데이터 어플라이언스 X5 및 오라클 엑사데이타 데이터베이스 머신 X5상에서 작동한다. 이를 통해 빅데이터로의 접근, 디스커버리, 관리 및 보안을 위한 완벽하고 비용 효율적인 플랫폼을 제공할 수 있다.
오라클 빅데이터 디스커버리는 하둡을 시각적으로 보여주며 빅데이터 인사이트를 발견, 탐색, 변형, 디스커버리 및 공유할 수 있는 엔드투엔드 솔루션이다. 조직 내에서 점차 더 많은 비즈니스 분석가들이 빅데이터 자산에 접근할 수 있게 되며 이를 통해 리스크를 줄이고 빅데이터 프로젝트에서 보다 빠르게 데이터의 가치를 찾을 수 있도록 도와준다.
빅데이터를 위한 오라클 골든게이트는 고객들이 기업내의 다양한 거래시스템(transactional system)에서 아파치 하둡(Apache Hadoop)이나 아파치 하이브(Apache Hive), 아파치 HBase(Apache HBase) 및 아파치 플럼(Apache Flume)등의 빅데이터 시스템으로 유입되는 실시간 비정형 데이터를 스트림 처리할 수 있도록 도와준다.
이를 통해 실시간으로 발생되는 데이터를 빅데이터 처리 시스템에 반영하면서 빅데이터에 대한 분석도 함께 수행할 수 있게 된다.
오라클 빅데이터 SQL 1.1은 오라클 데이터베이스의 모든 보안 기능을 지원하면서 오라클 SQL을 하둡 및 NoSQL상에서도 사용 가능하도록 확장해 준다. 즉, 하나의 질의로 데이터베이스와 하둡 및 NoSQL상의 데이터에 대해 위치에 상관없이 투명하게(Transparently) 접근할 수 있다.
이러한 하둡과 오라클 데이터베이스간의 밀결합을 통해 이전 버전에 비해 쿼리의 성능을 40%까지 증가시킬 수 있다는 것이 오라클의 설명이다.
오라클 NoSQL 데이터베이스 3.2.5는 개발자들이 고성능의 차세대 애플리케이션을 개발할 수 있도록 도와주는 어댑터블(adaptable) 솔루션이다. 이번 최신 버전은 로우 레이턴시 및 RESTful API, 쓰리프트 베이스 C API(Thrift-based C API)를 제공하며 오라클 빅데이터의 플랫폼과 통합된다.
오라클 NoSQL 데이터베이스 3.2.5는 오라클 빅데이터 SQL 상에서 데이터 정의 언어(DDL)를 지원해 NoSQL 데이터 쿼리 처리를 위한 SQL 사용을 쉽게 해준다.
한편 오라클 빅데이터 디스커버리)는 하둡을 활용해 사용자들이 단일 제품을 사용, 가공되지 않은 로우(raw) 데이터를 별도의 변환 과정 없이 비즈니스 통찰력을 얻어 활용할 수 있는 형태로 손쉽게 전환할 수 있도록 해둔다.
또 오라클 빅데이터 디스커버리는 하둡 내에서 로우 데이터를 발견하고 탐색할 수 있는 강력한 비주얼 인터페이스를 제공한다. 또한 데이터 세트가 잠재적 가치 혹은 더 조사할 가치, 자원으로서 가치가 있는지 등을 평가하기 위해 데이터의 속성과 조합 간의 통계적 상관관계를 밝혀내는 스크래치 패드(scratch pad) 기능을 갖췄다. 사용자들은 익숙한 안내 및 강력한 검색 기능을 통해 양방향의 시각적 데이터 카탈로그를 살펴볼 수 있다.
이와 함께 하둡 내의 로우 데이터는 분석에 들어가기 전 준비 과정이 필요하다. 오라클 빅데이터 디스커버리는 긴 준비 과정을 줄여주고 스프레드시트 사용과 같은 직관적인 경험을 통해 데이터 변환(data wrangling) 과정을 간소화 해준다.
사용자들은 툴을 변환하거나 코드를 입력할 필요 없이 데이터의 시각화 부분을 강화할 수 있고, 이를 통해 분석에 더 많은 시간을 투자할 수 있다.
뿐만 아니라 디스커버리 및 분석 과정은 데이터 준비 과정(data preparation)에서와는 다른 툴을 적용해야 한다. 오라클 빅데이터 디스커버리는 사용자들이 준비 과정에서 분석 과정으로 완벽하게 이동할 수 있도록 도와주며 클릭 한 번으로 통찰력을 공유할 수 있게 지원한다.
사용자들은 분석 결과물에 대해 협업할 수 있고 오리지널 데이터 세트를 다시 하둡으로 보낼(publish) 수도 있으며 피그(Pig)나 하이브(Hive), 파이썬(Python) 등 여타의 툴을 통해 결과물을 관리(leverage)할 수도 있다.
더불어 일반적으로 빅데이터는 소수의 숙련되고 경험 많은 데이터 사이언티스트들이 관리하고 있다. 오라클 빅데이터 디스커버리는 빅데이터 관리를 더욱 간편하게 해주며 분석팀이나 비즈니스 사용자 등을 포함해 보다 더 많은 사람들이 빅데이터에 접근할 수 있도록 도와준다.
또한 기존의 빅데이터 툴과 통합되기 때문에 기업들이 빅데이터팀을 확장해 인적 자원이나 데이터 자산을 최대한으로 활용할 수 있도록 도와준다.
