데이터 센터의 현대화가 1)전력소비 효율화와 2) 소프트웨어 기반의 인프라로 요약하면 되는지요?
효성이 생각하는 데이터센터현대화는 기존의 Block 중심의 데이터 처리 플랫폼을 소프트웨어 기번의 분산 Object 시스템으로 제안 하고 있습니다.
질문 ) 서버 이중화 및
재해복구 솔루션이 어떻게 되어 있나요.?
Hitachi의 하이퍼컨버지드의 서버이중화 및 재해복구 솔루션은 기존의 Hitachi 하이엔드 스토리지의 솔루션을 이용해 동일한 수준의 데이터 서비스를 제공합니다.
효성인포메이션 시스템이서 새로운 아이템 런칭을 했나보내요?
UCP로 대표되는 SDDC 환경에 적합한 IT 플랫폼입니다.
기존에는 Block 기반의 SAN, NAS 기반이었으나 향후 차세대 데이터센터는 오브젝트 기반의 소프트웨어 정의 데이터센터가 주목을 받을 것입니다. 이러한 변화에 적극 대응하기 위해 효성인포메이션시스템에서는 하이퍼컨버지드 신제품을 앞세워 현재 현업의 고객들께서 고민하고 계시는 부분에 대해 그 해결책을 제시하려 합니다.
오브젝트로 저장함으로써 높은 처리 성능을 보장 할 수 있다고 하셨는데 구체적인 설명을 들을 수 있을까요?
기본적으로 오브젝트 파일로 보관을 하며 메타 데이터라는 속성 값을 통하여 선처리 하여 주고 또, 내부 데이터 저장시에도 분산 저장하여 검색시 분산 저장된 파일을 동시에 취합하는 형태로 구성되어 있습니다.
[질문] 통신환경 5G환경에서 각 기업들의 빅데이터 구축과 활용의 동향의 변화에 대한 고견 바랍니다.
많은 통신 회사들이 5G 환경에서의 데이터 처리를 위해 기존 3 tier infra 환경에서 소프트웨어 정의 데이터 센터로 인프라 환경을 변경 하고 있습니다.
일르 통해 많은 비정형 데이터를 좀 더 쉽고 빠르게 저장, 처리 할 수 있습니다.
빅데이터로 영상 분석을 한다는데 이는 이미지나 영상을 코드화해서 데이터화한 후 분석한다는 이야기 인지요 ? 영상을 데이터 화 하는 과정이 궁금합니다.
영상데이터를 보관, 처리하기 위해서는 기존의 블록, NAS기반의 저장으로는 한계가 있습니다. 오브젝트로 저장함으로써 높은 처리 성능을 보장 할 수 있습니다.
[질문] 데이터 중심의 플랫폼 이라는게
어떤 규격이라던가 표준 등 기준들이 있는지요?
데이처 중심의 플랫폼은 표준이라고 하기보다는 기존의 Block 기준의 인프라플랫폼에서 정형,비정형 데이터를 함께 처리 가능한 오브젝트 기준의 플랫폼을 요구하고 있습니다.
[재질문] 그렇다면 다양한 정형, 비정형 데이터를 함께 처리 가능한다는 것이면 빅데이터를 처리하기에 최적화되는 플랫폼이라고 보면 될까요?
빅데이터 이외에 4차산업혁명과 블록체인 관련한 데이터 혁명으로 무엇을 예측할 수 있을까요
오늘 웨비나는 단순 '데이터' 보다는 데이터 중심의 '플랫폼'에 대해 말씀드리려 합니다. 더불어 4차산업혁명은 산업군에 따라 적용할 수 있는 범위가 매우 광범위하나, 블록체인과 연관지어 생각해본다면 핵심개념은 '탈중앙화'라 할 수 있습니다. 인프라 관점에서 본다면 특정 벤더에 종속되었던 인프라가 범용 x86서버 기반의 소프트웨어 정의 데이터센터가 앞으로는 주목을 받을 수 있다고 볼 수 있습니다.
[질문] 최근 데이터센터의 현안인 그린데이터센터 인증에 대해 권장하는 방안이나 솔루션이 있는지요?
그린데이터센터를 위해서는 전력소비량을 기준으로 인증 받게 되며 금일 소개 드릴 하이퍼컨버지드 플랫폼을 통해 IT 인프라 시스템에 대한 전략량을 줄 일 수 있을것으로 보입니다.
데이터에 의미를 부여해서 목적에 맞게 활용하던 시대를 정보화 시대라고 한다면, 데이터 중심 시대는 수많은 데이터(빅데이터) 자체의 거대하고 깊은 활용 잠재력에 주목하는 시대라고도
보면 될까요?
네 맞습니다. 더불어 정보화 시대에서 데이터 중심의 시대로 넘어가기 위해서는 플랫폼의 변화가 필수적입니다. 하지만, 현재 대다수의 인프라는 여전히 Block 기반으로 저장하는 SAN, NAS에 치중하고 있습니다. 따라서 플랫폼의 변화가 필요하며, 오늘 저희 효성인포메이션시스템 '데이터센터 현대화 레시피'를 통해 어떻게 준비하셔야 할 지 도움이 될 것입니다.
데이터의 가공이란 개념이 어떤 기준을 가지고 정확한정보이고 필요없는 정보인지를 구별할 수 있는지 궁금합니다.
데이터 가공의 기준은 데이터를 필요로 하는 사용자들이 요구하는 기준에 따라 달라집니다. 이런한 업무는 데이터 사이언티스트 또는 데이터 분석가들을 통해 이루어 지게 됩니다.
사용자 요구 기준에 따라 다른데 사이언티스크나 분석가들이 모두 각자의 전문분야에서 이걸 구별한다는 건지요? 각 산업군별 사이언티스트와 분석가들이 존재해야겠네요
빅데이터에 대한 정확한 정의를 내려 주세요
빅데이터는 정형,비정형 데이터를 효율적으로 저장, 가공, 유용한 데이터로 제공하는 행위를 말합니다. 금일 웨비나는 빅데이터 보다는 데이터 중심의 플랫폼을 이야기 하려합니다.
[질문] 고객 맞춤화 서비스 레벨 5단계 설명 해 주셨는데요. 구매 수량이 대량으로 많다면 5단계 레벨 외에도 추가로 커스터마이징이 가능 한지요?