실시간 처리
실시간 처리란?
실시간 처리는 거의 즉각적으로 데이터를 처리하는 방식으로 실시간 인사이트를 유지하기 위해서는 데이터의 수집과 출력이 지속적으로 이루어져야 합니다.
실시간 데이터란?
실시간 데이터는 실시간으로 인사이트를 생성하는 데이터 분석 프로세스입니다. 원시 데이터가 수신되면 즉시 처리하여 거의 즉각적인 의사 결정을 지원합니다. 데이터를 저장하는 대신 최대한 빨리 인사이트를 촉진하도록 지원함으로써 조직의 수익, 효율성, 비즈니스 성과가 개선됩니다.
실시간 데이터가 중요한 이유
실시간 데이터는 실시간으로 처리되는 데이터 세트에서 엄청난 인사이트를 제공하므로 비즈니스에 매우 중요합니다. 엔터프라이즈 조직은 실시간 데이터로 상당한 이점을 얻을 수 있습니다. 생성된 인사이트를 통해 운영 개선, IT 아키텍처에 대한 모니터링 및 가시성 강화, 비즈니스 성과 최적화뿐 아니라 고객의 전반적인 경험 개선도 가능합니다.
데이터 일괄 처리란?
데이터 일괄 처리는 실시간으로 이루어지지 않습니다. 대규모의 데이터를 수집하고 저장한 다음 한 번에 모두 처리합니다. 실시간 데이터 처리와 비교하여 이 방식은 즉각성 대신 더욱 완전하고 복잡한 분석을 지원합니다.
실시간 처리의 예
실시간 처리는 오늘날 시장의 모든 산업 분야에 이점을 제공합니다. 빅 데이터의 중요성이 커지는 상황에서 이러한 인사이트 처리 및 확보 시스템은 기업에서 새로운 수준의 성과를 촉진하는 데 도움이 됩니다.
실시간 처리를 적용한 실제 사례는 뱅킹 시스템, 데이터 스트리밍, 고객 서비스 구조, 기상 레이더 등에서 찾아볼 수 있습니다. 이러한 산업은 실시간 처리가 없을 경우 불가능하거나 정확도가 심각하게 떨어질 것입니다.
예를 들어 기상 레이더는 이러한 데이터 처리 시스템에서 제공하는 실시간 인사이트에 대한 의존도가 매우 높습니다. 기후의 상호 작용 및 예측 조사를 위해 슈퍼컴퓨터에서 수집하는 데이터의 엄청난 규모를 고려할 때 실시간 처리는 성공적인 해석을 위한 핵심 요소입니다.
데이터 일괄 처리의 예
실시간 처리와 일괄 처리의 중요한 차이는 데이터 일괄 처리가 트랜잭션을 기반으로 대량의 데이터를 그룹으로 나눈 다음 시간이 지나면서 수집한 후에 인사이트를 제공하는 방식으로 기능한다는 점입니다. 실시간으로 진행되지 않고 정해진 일정 안에서 데이터가 지속적으로 일괄 처리되면서 인사이트를 생성합니다.
일괄 처리는 워크로드가 존재하는 경우에만 발생하며, 빠른 속도로 끊임없이 데이터의 입출력이 일어나는 실시간 처리 시스템과는 다릅니다. 또한 일괄 처리가 더 경제적이기 때문에 컴퓨팅을 효율적으로 사용할 수 있습니다. 정렬을 통해 유사한 작업을 그룹화한 다음 동시에 처리합니다. 이러한 처리 방식은 측정 내용을 바탕으로 하며 실시간의 행동 중심 구조와 반대로 기능합니다.
데이터 일괄 처리의 일반적인 예로 신용 카드 또는 직불 카드 거래와 이에 따른 요금 청구 시스템을 들 수 있습니다. 재무 회계 분야는 이러한 데이터 처리 아키텍처로 이점을 얻을 수 있습니다. 예를 들어 하루의 모든 트랜잭션이 완료되는 특정 시간 후에 보고서를 실행할 수 있습니다. 따라서 실시간 처리 아키텍처가 신속하고 즉각적인 응답을 요구하지 않아 시스템이 효율적이고 체계적으로 운영됩니다.
3가지 데이터 처리 방식
기계적, 수동, 전자식의 세 가지 데이터 처리 방식이 있습니다. 각 방식은 특정 애플리케이션에서 효과적인 필수 요소이며 시스템에서 얻는 이점도 각각 다릅니다.
기계적 데이터 처리
기계식 데이터 처리는 계산기, 인쇄 프레스, 타자기 또는 기타 기계 수단을 포함한 시스템이나 장치를 통해 일어납니다. 이 방식의 이점은 오류를 최소화하는 것이지만 오늘날 데이터 환경에서는 비현실적인 방식이 되었습니다. 수집, 조사, 처리하는 엄청난 양의 데이터에 적합한 속도를 유지할 합리적인 방법이 없습니다. 데이터의 양이 증가하면서 복잡성도 커지기 때문에 이 방식은 단순한 저용량 애플리케이션에 적합합니다.
수동 데이터 처리
수동 데이터 처리는 인간이 직접 개입하여 수동으로 데이터를 수집하고 분류하는 방식입으로, 논리적 엄격함이 필요하며 자동화된 시스템이나 소프트웨어를 전혀 사용하지 않습니다. 경제성이 우수하여 소기업이나 신생 기업에 적합하지만 인적 요소로 인해 오류가 자주 발생할 수 있습니다.
전자식 데이터 처리
전자식 데이터 처리는 최신 기술과 처리 프로그램을 활용합니다. 효과적인 데이터 아키텍처 구축에 필요한 모든 기술을 조달해야 하기 때문에 필요한 초기 비용이 가장 높습니다. 기본적으로 소프트웨어가 온디맨드 방식으로 모든 프로세스 작업을 실행하며 해당하는 인사이트를 생성합니다. 이는 가장 정확한 형태의 데이터 처리 방식입니다.
HPE와 실시간 처리
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HPE GreenLake for HPC는 모든 사용량 기반 프로젝트에서 간편하고 빠른 배포를 지원합니다. 또한 완전한 관리형으로 운영됩니다. 실시간 인사이트에 대한 수요가 증가함에 따라 HPE Cray 엑사스케일 슈퍼컴퓨터는 데이터 모델링, 시뮬레이션, AI, 분석 워크로드의 융합을 처리할 목적으로 설계되었습니다. 지금까지 모든 워크로드의 처리가 가능했습니다.
HPC 클라우드 기술의 놀라운 민첩성, 간편성, 경제성을 경험하십시오. 비즈니스 모델의 개선에 도움이 되는 고성능 데이터 분석과 함께 딥 러닝 및 AI 기능을 활용하여 디지털 혁신을 가속하고 최고 수준의 경쟁 업체도 앞지를 수 있습니다.
대규모 워크로드용으로 설계된 모델로 서비스형으로 제공되는 HPE GreenLake for Data를 통해 비즈니스 성과를 촉진할 수 있습니다. 디지털 환경의 혁신을 가속하는 엔드 투 엔드 솔루션을 구축하십시오. 엔터프라이즈에서 실시간 인사이트를 확보하고 경쟁 우위 확보에 도움이 되는 의사 결정을 지원하기 위해 빅 데이터를 활용하는 상황에서 HPE GreenLake 엣지 투 클라우드 플랫폼을 통해 배포에 따르는 복잡성과 비용을 줄일 수 있습니다. 이와 동시에 Apache Hadoop의 복잡한 인프라를 포함하여 모든 환경을 간소화할 수 있습니다.