MongoDB는 HTAP(OLTP + OLAP)를 지향하는 data platform입니다
Left-Shift 혹은 in-app analytics를 지원해서 ELT업이 데이터 소스를 활용해서 실시간 analytics를 처리하는 것이 best practice이고요
DataLake 가 필요한 경우는 굳이 실시간 처리가 필요하지 않은 시간이 지난 데이터에 대한 analytics에만 선별적으로 적용하실 수 있습니다
Data lake로의 ELT도 별도의 3rd party solution을 추가할 필요 없이 built-in aggregation pipeline으로 처리 가능합니다
그렇다면 Loading 없이 stream 형식의 분석 처리가 가능하다는 말씀인가요?
시각화 Tool을 활용할 때 가장 어려운 점 중의 하나는 Data Source로부터 대량의 분석 대상자료를 선별해서 가져올 때 소요시간 등과 관련된 문제입니다. Oracle Visualization Tool은 이 부분을 어떻게 지원하고 있는지요
가능합니다. 데이터를 선별해서 가져오는 과정은 시각화 도구에서 'Data Flow'를 활용하거나 Data Set을 생성할 때 '필터'를 적용할 수 있습니다. 또한 직접 SQL로 해당데이터를 선별하여 가져올 수 있습니다.
데이터 시각화 솔루션(클라우드, 데스트탑 버젼)의 사용 비용은 어떻게 되나요? 예를 들어 A사의 경우 Free Tier로 무료 사용기간이 있어서요.
클라우드 버전은 시간당 $1.34부터 시작하며, 자세한 내용은 아래링크를 참고하거나, 담당영업대표를 통해 연락해 주십시오.
https://cloud.oracle.com/en_US/oac/pricing
데스크탑 버전은 ADW(Autonomous Data Warehouse)를 사용하시는 고객은 무료로 사용할 수 있습니다.
Oracle Visualization Tool을 Oracle DB 기반의 Data 분석에 사용할 경우 다른 상용 DB와 연동해서 사용하는 경우와 비교할 때 유리한 점들이 있는지요.
ADW(Autonomous Data Warehouse)는 분석 업무에 최적화되어 있고, Oracle Exadata 기반의 서비스이기 때문에 다른 사용DB와 연동하는 것보다 성능면에서 매우 유리합니다.
[질문] IoT 데이타는 Data lake 방식으로 ELT 처리를 하는 것이 좋은가요, 아니면 Warehouse의 개념으로 종래의 ETL 방식의 처리가 유리한가요? 아무래도 몽고DB다 보니 RLT 일 것 같기는 한데요...