데이터 상의 변동이 없다면, 쿼리를 재작성하는 경우는 없을 것 같습니다.
고객사 내에서 진행합니다. 저희 Denodo와 고객이 같이 참여하여 진행하곤 합니다.
국내에는 아직 없습니다만, 해외에는 여러 사례들이 있습니다. 나중에 설문에 문의 남겨드리면, 정리해서 전달 드리도록 하곘습니다.
HA 구성 가능합니다. 네트웍 에러가 발생하면.. 어떤 시스템도 다 접근이 어려워지지 않을까요?
Elastic은 검색이지, 데이터를 통합하고 활용할 수 있는 것은 아니지 않을까요?
방금 발표자께서 말씀하셨듯이, 저희 시스템을 설치/구현하는데 오랜 시간이 걸리지 않습니다. 대략 2-3개월이면, 필요로하는 시스템을 구성할 수 있다고 말씀 드릴 수 있습니다.
문자 주시겠어요? ^^? 010-6236-7613
데이터의 형태에 대한 dependency는 없습니다. 사례는... 오늘 세션 조금 더 들어주시겠습니까? ^^?
각각의 권한은 이미 팀별로 주어진 권한체계를 그대로 적용할 수 있습니다. 각각의 데이터 마트들을 포괄적으로 보아야 하는 경우 (통합) 디노도를 각각의 데이터 소스에 연결해서 활용할 수 있습니다.
외부 해킹 등의 것은 저희 Denodo에서 특별히 제공하는 기능은 없습니다. 각 기업이 기 구축한 환경을 활용해야 합니다. 저희는 데이터의 meta, view를 가지고 조작하기 때문에, 데이터 오염/손실의 우려가 거의 없다고 보셔도 될 것 같습니다.
Data Mesh와 Data Fabric의 차이는 조직적인 관점에서 접근하느냐? 기술적인 관점에서 접근하느냐?의 차이로 이해합니다. Data Mesh조직환경을 구성하기 위한 기술적인 근간 (Data Fabric)을 구성하는데 핵심적인 기술로 활용될 수 있습니다.
object storage 를 사용하는 것은 여전히 물리적으로 저장하는 것이 아닐까요? 저희도 object storage를 활용한 유즈케이스들이 있긴 합니다 ^^ 이걸 활용해서 data lake를 논리적으로 구성할 수 있는 방안을 제시하기도 합니다.
접근 방법/철학에 따라서 "다른 솔루션"들이 각기 다르게 정의될 수 있을 것 같습니다만, 저희 관점에서 말씀드리면, 데이터의 복제/이동 없이 논리적으로 모든 데이터 통합/활용/거버넌스를 하기 때문에 보다 빠르고, 안전하게 데이터를 통합/활용할 수 있게 함이 가장 큰 장점입니다.
분석을 하기 위한 환경을 위해서 데이터를 통합하는 것은 기존과 동일하지만, 물리적으로 데이터의 이동 없이 분석환경을 구성할 수 있음이 다른 점이라 할 수 있겠습니다. 오늘 발표내용을 경청해주시면, 좀더 이해가 높아질 수 있을 것 같아요. 잘 참여 부탁드립니다.
가장 간단하게 설명드리면, 논리적으로 DW를 구성하느냐? 물리적으로 DW를 구성하느냐의 차이 일 것 같습니다.
스노우플페이크와의 어떤 점에서의 비교가 필요하실까요?
응원 감사합니다