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빅 데이터를 통한
디지털 혁명

디지털 혁명과 함께 우리는 매일매일 다양하고 방대한 양의 데이터를 생성하고 있습니다. 빅데이터를 통해 이러한 복잡한 정보들을 프로세싱 할수 있게 됨에 따라, 각 기관과 기업들은 의미있는 인사이트를 얻을 수 있게 되었습니다. 메모리 솔루션의 최전선에 있는 삼성은 다양한 분야에서 빅테이터가 활용 될 수 있는 기반을 만들고 있습니다. 고성능 컴퓨팅에서 혁신적인 클라우드 컴퓨팅 및 데이터 센터 시스템에 이르기까지 이 모두를 포괄하는 포트폴리오와 최첨단 분석을 활용해 각 기관들은 원하는 목표에 도달 할 수 있습니다.
  • 빅 데이터란 무엇인가?

    데이터는 더 이상 컴퓨터에 저장된 정보로 국한되지 않습니다. 디지털 기기가 점점 더 우리의 일상이 되어 가면서 사용되는 데이터의 양과 유형은 기하급수적인 속도로 증가하고 있습니다. 이와 동시에 첨단 분석 기능이 개발됨에 따라, 이제 컴퓨터는 새로운 데이터 소스의 패턴을 자동으로 찾아낼 수 있습니다. 시청각 기록에서 감각 정보에 이르기까지 거의 모든 것이 데이터로 변환될 수 있으며, 빅 데이터 시대에는 이러한 복잡한 정보를 저장, 정리 및 분석할 수 있는 효율적인 솔루션을 만드는 것이 트랜드를 파악하고 미래를 예측할 수 있는 주요한 열쇠가 됩니다.

    빅 데이터의 선구적 설명
  • 데이터 중심의 성장

    고객의 행동을 이해하고 내부 운영을 모니터링하는 것은 대부분 기업의 우선적인 핵심 과제입니다. 빅데이터의 출현으로 인해 기업은 그들의 진행 상황을 정확하게 파악할 수 있습니다. 또한 이러한 심층 분석을 통해 영업 증대나 효율성 개선 등 기업의 경쟁력을 확보할 수 있는 전략을 개발할 수 있습니다.
    비즈니스 성장에 빅 데이터를 활용하려면 다양한 분야에 포괄적으로 투자해야 합니다. IT 인프라를 재편하는 것 외에도, 이러한 테크놀러지를 지원하고 운영하기 위한 새로운 기술도 요구될 것입니다.

    한 흐름에 방대한 양의 데이터가 혼합된 설명 이미지
  • 지식 전달의 최적화

    기업은 경쟁력을 높이기 위해 조직 내에서 새로운 지식을 창출하고 보급해야 하며, 지식 전달 프로세스의 효율성은 프로젝트와 전략의 성패를 좌우하기도 합니다.
    빅데이터 시스템은 새로운 트렌드의 발견 뿐 아니라, 새로운 인사이트의 도출을 도와 줄 수 있습니다. 기업은 지식 전달 프로세스를 보다 효과적으로 제어함으로써 의사 결정 시 주요 이해 관계자에게 충분한 정보를 제공할 수 있습니다.

    사람들이 분석을 검토하는 설명 이미지
  • 데이터 세계의 극대화

    세상에 존재하는 대부분의 데이터는 비정형 이거나 반구조형입니다. 빅데이터로부터 최대의 가치를 창출하기 위해서는 비정형 콘텐츠와 구조화된 정보를 결합하여야 합니다. 이는 기업들에게 첨단 분석기술과 기존의 인텔리전스 기능, 스토리지 시스템 및 데이터 구조가 통합되는 것을 의미합니다.
    고객 분석에서 리스크 관리에 이르기까지 다양한 데이터 활용 포인트를 확장한다면, 가장 최적화된 운영 방식과 전략을 추론 해 낼 수 있습니다.

    도시 풍경 이미지에 대한 그리드 매트릭스 설명 이미지
  • 맞춤형 클라우드 전략의 개발

    조직의 요구사항과 목표에 맞게 맞춤형 클라우드 전략을 구축하면 빅 데이터 통합의 효과를 혁신할 수 있습니다. 첨단 분석을 실행하려면 광범위한 리소스가 필요하므로, 데이터 흐름을 최적화할 수 있는 클라우드 인프라를 설계해야 합니다. 또한 장기적인 지속 가능성을 보장하기 위해서는 클라우드 아키텍처의 확장성 또한 고려해야 합니다.

    디지털 형태의 클라우드 설명 이미지

Technologies

하둡 에코시스템의 인포그래픽

빅 데이터 분석의 핵심

Hadoop은 빅데이터 스토리지 및 분석과 동의어인 오픈 소스 소프트웨어 프레임워크를 의미합니다.
시스템의 광범위한 데이터 저장 및 처리 기능은 예측 분석, 데이터 마이닝 및 머신 러닝과 같은 고급 분석을 지원하는 데 이상적입니다.
Hadoop은 4개의 모듈로 구성되어 있으며, 각 모듈은 빅 데이터 분석을 위한 특수 작업을 수행하도록 설계되었습니다. 분산 파일 시스템을 사용하면 다수의 스토리지 장치에서 빠르게 데이터에 액세스할 수 있으며, MapReduce는 효율적인 데이터 세트 변환을 지원합니다. Hadoop Common을 사용하면 다양한 컴퓨터 운영 체제가 Hadoop에 저장된 데이터에 접근을 시도할 수 있습니다. 마지막으로, YARN은 시스템 리소스의 할당을 담당합니다.

클라우드 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅의 비교 인포그래픽입니다. 엣지 컴퓨팅은 네트워크 트래픽과 연결 비용을 줄여주었습니다.

효과적인 데이터 처리

IoT 장치는 엄청난 양의 데이터를 수집하는데, 이 데이터를 클라우드 기반의 중앙 집중식 시스템에서 처리하는데에는 많은 시간과 리소스가 소요됩니다. 하지만 수집된 모든 데이터가 사용되지는 않기 때문에, 이 시스템은 비효율적일 수 있습니다.
엣지 컴퓨팅은 가장 관련성이 높은 정보만 클라우드에 전송함으로써 데이터 센터 및 클라우드 컴퓨팅 시설의 업무량을 크게 줄일 수 있습니다. 엣지 컴퓨팅은 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 네트워크 트래픽 및 연결 비용도 낮출 수 있습니다.

내장 데이터베이스와 온디스크 데이터베이스의 비교 인포그래픽입니다.내장된 데이터베이스는 RAM에 데이터를 저장하고 가장 빠른 접근속도를 제공합니다.

데이터 엑세스 가속화

인메모리 데이터베이스는 하드 드라이브 대신 RAM에 데이터를 저장합니다.
이는 프로세스 속도를 방해하는 디스크가 없기 때문에 액세스 속도가 빨라지고 실시간 업데이트가 가능하다는 장점이 있습니다.
또한 인메모리 데이터베이스는 대량의 비정형 데이터를 저장, 전송 및 처리하는 데 발생하는 어려움 해결합니다.

인포그래픽은 데이터 수집, 데이터 청소, 패턴 분석, 예측 4단계의 예측을 하는 공정을 보여준다.

미래 예측

그 이름에서 알 수 있듯이, 예측 분석은 과거 데이터의 분석을 기반으로 미래 사건에 대한 예측을 하는 것을 말합니다.
데이터 마이닝, 통계, 모델링 및 인공지능의 광범위한 기술을 사용하여 데이터들의 패턴과 트렌드를 포착합니다.
기업의 경우, 이러한 관계를 활용하여 사전 유지보수, 재무 분석 및 품질 보증을 포함하여 미래의 위험과 기회 요소를 식별할 수 있습니다.
인공지능이 발전함에 따라 예측 분석의 정확도가 향상되어 조직이 보다 능동적이고 전향적인 사고를 할 수 있게 됩니다.

중심화되고 블록체인 기반 스토리지 시스템의 비교 인포그래픽입니다. 블록체인 기반 스토리지 시스템은 더 큰 투명성과 보안을 제공합니다.

안정적이면서도 안전한 데이터 저장장치

블록체인 기반의 스토리지 시스템은 중앙 서버가 아닌 여러 컴퓨터에 정보를 저장함으로써 투명성과 보안성을 더욱 강화합니다. 기술의 분산적 특성은 단일 기관이 트랜잭션과 데이터를 변경하지 못하도록 하여 기록된 정보의 무결성을 보존합니다. 빅 데이터의 맥락에서 블록체인은 데이터를 단일 위치에서 가져올 수 없도록 설정되어 있기 때문에 의료 기록과 같은 민감한 정보를 더욱 안전하게 저장할 수 있는 솔루션을 제공합니다.

스트리밍 분석의 비교 인포그래픽 스트림 처리는 하둡, 오픈소스 R, TERR, SAS, MATLAB, 데이터베이스 내부 분석, 그리고 스파크로 구성되어 있습니다.

실시간 분석

스트리밍 분석의 주요 이점은 해당 구성에서 데이터가 사용가능한 상태가 되는 즉시 처리할 수 있다는 것입니다.
구성들이 빠르게 여러 이벤트들과 사건들을 신속하게 연결하고 기회와 위험요인을 식별 할 수 있기 때문에 분초를 다투는 긴급한 상황에서의 의사결정을 강화하는데 이상적입니다.

인포그래픽은 AI(artificial intelligence)의 공정을 보여줍니다. AI는 다층 신경망으로 비정형 데이터를 처리하고 복잡한 정보를 분석합니다.

더 스마트한 미래

인공지능이 새로운 개념은 아니지만, 최근 몇 년간 인공지능의 발전은 컴퓨터와 모바일 장치의 기능을 크게 확장시키고 있습니다. AI의 한 분야인 머신 러닝은 컴퓨터가 스스로 학습하고, 진화하며, 개선할 수 있는 능력을 갖게 합니다. 빅 데이터의 유용성과 결합된 이 프로세스는 과거 데이터로부터 패턴을 추출하고 모델을 구축하여 향후 결과를 예측할 수 있습니다.
딥러닝은 다중 계층 신경망으로 비정형 데이터를 처리함으로써 컴퓨터가 시각 콘텐츠와 구어와 같은 복잡한 정보를 분석할 수 있게 합니다. 이를 통해 더 많은 유형의 데이터 구성을 추적 및 분석할 수 있습니다.

Applications

차세대 서버

방대한 양의 데이터를 처리하기 위해서는 초고속 처리 속도와 탁월한 성능을 가진 서버가 필요합니다. 분석능력이 빠른 속도로 발전하는 시대에 고정 하드웨어 구성을 갖춘 기존 서버는 앞으로 지속 불가능할 수 있습니다. 기업이 빅 데이터의 잠재력을 진정으로 극대화하려면 유연한 서버 솔루션을 채택해야 합니다.

차세대 서버의 이미지

탁월한 컴퓨터 성능

IoT와 AI 등 차세대 기술이 끊임없이 발전함에 따라, 기업이 처리해야 할 데이터의 규모와 복잡성이 커질 것입니다. 고성능 컴퓨팅 아키텍처(HPC)는 컴퓨팅 서버를 클러스터로 네트워킹함으로써 대량의 데이터를 처리하는 데 필요한 속도, 안정성 및 성능을 제공합니다. 네트워크의 서버는 프로그램과 알고리즘을 실행하고, 저장 장치는 데이터를 공급하고 출력을 캡처합니다. HPC의 시스템 구성은 성능을 극대화하기 위해 모든 구성요소가 고속 데이터 전송을 지원할 수 있어야 합니다.

모니터의 이미지

클라우드 컴퓨팅

클라우드 컴퓨팅은 내부 하드웨어 투자의 필요성을 줄임으로써 조직이 빅데이터 분석을 유연하게 채택하고 구현할 수 있도록 지원합니다. 가상화와 결합된 클라우드 컴퓨팅의 확장성을 통해 기업은 IT 전략을 조정할 수 있으며, 데이터 스토리지를 중앙 집중화 함에 따라 보다 효율적인 내부 정보 흐름과 인사이트를 얻을 수 있습니다.

노트북, 스마트폰 그리고 태블릿을 비롯한 다양한 IT 기기들의 다양한 이미지

Innovation

큰 기반의 구축

삼성은 빅데이터 분석 시 필요한 요건을 충족하도록 설계된 광범위한 최첨단 메모리 솔루션을 제공합니다. 매우 짧은 대기 시간과 최고의 성능을 결합한 Z-SSD는 오늘날의 인메모리 데이터베이스 및 고성능 컴퓨팅 시스템에 매우 적합한 구성요소입니다. 또한, 엔터프라이즈 SSD는 첨단 서버의 요구 조건에 맞는 탁월한 안정성과 속도를 제공합니다. 삼성의 HBM2E(High Bandwidth Memory)는 원래 그래픽 처리를 위해 개발되었지만, AI 작동을 위한 대용량 데이터의 복잡한 패턴을 식별할 수 있는 능력이 뛰어납니다. 빅데이터 솔루션과 클라우드 컴퓨팅에 대한 수요가 증가함에 따라 RDIMM과 LRDIMM은 실시간 분석, 가상화, 인메모리 컴퓨팅 등 데이터 집약적인 애플리케이션들의 등장을 가속화시킬 수 있는 우월한 성능을 제공합니다.

Z-SSD, 엔터프라이즈 SSDs, HBM2E, LPDDR5 그리고 RDIMM을 비롯한 빅 데이터 솔루션에 대한 이미지

메모리 제품

삼성 DDR5 제품 이미지

견고한 성능

고성능 서버, 데이터 센터, 데스크탑, 노트북용으로 각 애플리케이션에 최적화 설계로 보다 빠른 성능과 더 높은 에너지 효율성을 제공합니다.

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삼성 HBM3 Icebolt 제품 이미지

고대역폭
초고속 메모리

고성능 컴퓨팅(HPC)에 최적화된 삼성 HBM (High Bandwidth Memory) 솔루션은 AI 를 비롯한 우리 삶을 변화 시킬 놀라운 기술을 지원합니다.

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삼성 memory modules 제품 이미지

뛰어난 성능을 위한 다양한 구성

삼성 메모리 모듈은 낮은 전력으로 최고 수준의 성능을 제공하기 위해 다양한 어플리케이션 환경에 최적화하여 설계되었습니다.

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삼성 PM1725b 제품 이미지

엔터프라이즈
스토리지의 혁신

대용량 워크로드를 위해 개발된 삼성의 all flash solution은 병목현상 없이 뛰어난 성능, 신뢰성 그리고 용량을 제공합니다.

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삼성 Z-SSD 제품 이미지

최고의 신뢰성,
경험해 보지 못한 반응속도

데이터 중심 환경에 앞서 나가는 Z-SSD

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  • 모든 제품 Spec은 내부결과를 반영한 것이고, 사용자 시스템 구성에 따라 변동될 수 있습니다.
  • 모든 제품 이미지는 예시이며 제품과 정확하게 일치하지 않을 수도 있습니다.
  • 삼성전자는 사전 통지 없이 언제라도 제품 이미지와 설명서를 변경할 수 있습니다.