한국테라데이타가 본사에서 빅데이터 컨설팅 및 최적화 분야에서 쌓아온 다년간의 경험을 바탕으로 ‘데이터 레이크’ 구축을 위한 새로운 ‘설계 패턴(design pattern)’ 접근법을 발표했다고 밝혔다.
이 설계 패턴 접근법은 비즈니스 사용자, 데이터 사이언티스트, IT 전문가들이 데이터 레이크를 보다 용이하게 구축하여 비즈니스 가치를 향상시킬 수 있도록 지원한다.
조직들은 증가하는 데이터에서 통찰력을 얻고, 새로운 비즈니스 기회를 만들어내기 위해 데이터 레이크를 활용하고 싶어 하나 모범 사례 및 데이터 사이언티스트의 부족, 데이터 레이크 정의에 대한 혼동 등 여러 문제들로 인해 많은 어려움을 겪고 있다.
또 기술 선택의 문제도 어려움을 배가시킨다. 그 예로 데이터 레이크는 전통적으로 하둡과 밀접한 것으로 인식되고 있다. 하둡이 여러 데이터 레이크 워크로드를 위한 적합한 기술인 것은 사실이나 데이터 레이크는 하둡 외에 NoSQL, 아마존 심플 스토리지 서비스(Amazon Simple Storage Service: Amazon S3), RDBMS(relational database), 또는 이들의 조합 등 다양한 기술을 기반으로 구축할 수 있다.
적합한 기술의 선택이 결과에 매우 중요한 영향을 미치는 만큼 데이터 레이크가 성공하려면 확실한 계획이 필요한데, 데이터 레이크 설계 패턴이야말로 바로 그 계획의 역할을 담당하고 있다는 것.
설계 패턴은 지속적인 고객 참여를 통해 개발된 제품들과 결합된 엔터프라이즈급 베스트 프랙티스 기반의 지적 재산(intellectual property)으로 구성됐다.
시장조사기관 오범(Ovum)의 토니 베어(Tony Baer) 선임 애널리스트는 “테라데이타는 데이터 레이크를 위한 실행 패턴을 정의하는데 있어 업계 선두의 위치에 있다”며 “데이터 레이크는 운영 데이터 스토어와는 다르다”고 전했다.
이어 “테라데이타의 가치 제안은 이종(heterogeneous) 컴퓨팅 환경에서의 고객들의 데이터 관리를 지원해온 실전 경험을 바탕으로 한 것”이라며 “테라데이타는 씽크빅(Think Big) 인수를 통해 데이터 레이크를 용이하게 구축할 수 있는 설계 패턴을 제안할 수 있게 됐다”고 덧붙였다.
론 보드킨(Ron Bodkin) 테라데이타 자회사 씽크빅(Think Big) 대표는 “데이터 레이크 실행이 어렵다는 인식이 지배적이지만 우리가 성장하는 이유가 이 때문”이라며 “우리는 데이터 레이크의 성공적인 실행을 위해 기업들을 지원하고 있다”고 전했다.
이어 “우리는 고객의 상황에 맞게 데이터 레이크 설계 패턴 접근방식을 조정하고 있으며, 이러한 패턴 및 지원 소프트웨어 프레임워크는 강력한 가치 가속기(value accelerators)로서의 역할을 하고 있다”며 “우리는 고객들이 위기 모드에서 벗어나도록 돕고, 비즈니스, IT 및 데이터 사이언티스트들이 데이터 레이크를 계획, 실행해 실제적인 비즈니스 가치를 창출하고 다양한 이점을 얻을 수 있도록 지원한다”고 강조했다.
현재 테라데이타는 ▲테라데이타 리스너(Teradata Listener) ▲하둡을 위한 테라데이타 어플라이언스(Teradata Appliance for Hadoop) ▲데이터 레이크 액셀러레이터(data lake accelerators) 등 데이터 레이크 환경에서 함께 사용할 수 있는 여러 제품 및 기술들을 제공하고 있다.
