클라우드 서비스 통합
개요
바쁜 공항과 마찬가지로 클라우드의 데이터 분석 플랫폼은 가까운 곳과 먼 곳을 연결하는 허브가 되어야 합니다.
보다 구체적으로는 여러 데이터 소스, 파이프라인 및 클라우드 컴퓨팅 서비스(예: AWS, Microsoft Azure, Google Cloud 등)에서 발생하는 분석 워크로드를 위한 중앙 집중식, 고도로 연결된 위치의 기능을 해야 합니다. 또한 기업과 이해 관계자가 사용할 수 있는 통찰력과 같은 "목적지"에 도달할 수 있도록 인프라 및 처리 능력을 제공해야 합니다.
그러나 클라우드 자체가 온-프레미스보다 분석에 훨씬 더 큰 민첩성, 유연성 및 확장성을 제공하지만, 다양한 양의 데이터와 다양한 클라우드 서비스에 대한 분석 전략을 최적화하는 것은 적절한 설정(즉, 연결된 클라우드)없이는 어려운 일입니다.
연결된 클라우드는 여러 클라우드 컴퓨팅 서비스를 각각의 스토리지 솔루션과 모든 유형의 연결된 데이터 소스 및 파이프라인과 함께 성능이 좋고 비용 효율적이며 시너지 효과가 있는 전체로 긴밀하게 통합하는 데이터 플랫폼입니다. 연결된 클라우드 아키텍처를 통해 기업은 보다 총체적이고 지능적인 분석을 얻을 수 있습니다.
개방형 API, 플레이북, SQL 엔진 및 데이터 패브릭은 연결된 클라우드를 비즈니스에 대한 통찰력을 얻기 위한 믿을 만한 플랫폼으로 만듭니다. 고객 클라우드 환경과의 긴밀한 연결과 유연하고 강력한 쿼리 처리를 사용하여 모든 종류의 클라우드 분석 워크플로우를 위해 구축되었습니다.
연결된 클라우드는 멀티 클라우드 세계에서 매우 중요합니다. 유용한 이유를 확인하기 위해 클라우드와 멀티 클라우드를 모두 간단히 정의하고 두 가지가 분석 전략에 어떻게 적용되는지 알아보겠습니다.
클라우드: 네트워크를 통해 온디맨드 방식으로 액세스할 수 있는 풀링된 컴퓨팅, 스토리지 및 네트워크 리소스. 분석 목적으로는 클라우드 솔루션이 공급업체와 고객 등 다양한 소스에서 유입되는 방대한 양의 데이터를 처리하는 데 이상적입니다.
멀티 클라우드: 두 개 이상의 클라우드 공급자의 클라우드 서비스 사용. 멀티 클라우드를 사용하면 기업이 각 사용 사례에 대해 동급 최상의 솔루션을 선택할 수 있고 하나의 공급업체에 종속되지 않고 가장 경제적인 비용을 협상할 수 있습니다.
실제로 2020년 IDC 추정치에 따르면 기업의 90% 이상이 CPU 집약적 워크로드용 컴퓨팅 인프라부터 모든 유형의 애플리케이션을 지원할 수 있는 개체 스토리지 솔루션에 이르는 여러 클라우드 공급자의 클라우드 서비스를 소비할 계획을 가지고 있습니다. 연결된 클라우드의 핵심 가치 제안은 이러한 통합된 주요 클라우드에서 워크로드를 가져와 실행 가능한 분석으로 변환하는 기능입니다.
달리 말하면, 연결된 클라우드는 모든 멀티 클라우드 분석 워크로드의 중추 역할을 합니다. 연결된 클라우드는 사용된 데이터 소스, 파이프라인, 스토리지 서비스 또는 클라우드 공급자에 관계없이 명확한 통찰력을 제공하는 성능과 보안 능력을 갖추고 있습니다. 하이브리드 멀티 클라우드 설정의 일환으로 기존 온-프레미스 아키텍처에 연결할 수도 있습니다.
공항이 수많은 노선과 항공사를 상호 연결하는 것처럼 연결된 클라우드는 각 클라우드 서비스 및 엔터프라이즈의 분석 전략을 지원하는 솔루션에 대해 유사한 작업을 수행합니다. 수행 대상:
포인트/클라우드 전용 솔루션은 각각 단일 서비스 공급자에 최적화되어 있지만 연결된 클라우드는 모든 서비스 공급자에서 작동합니다. 기업이 어떤 클라우드 컴퓨팅 플랫폼이나 클라우드 애플리케이션을 사용하든 관계없이 연결된 클라우드의 핵심 기술과 통합될 수 있습니다.
주요 클라우드 공급자 외에도 연결된 클라우드는 데이터베이스, 플랫 파일, CRM, ERP, SaaS 클라우드 앱 및 스트리밍 엔진과 같은 데이터 소스에 연결됩니다.
데이터 파이프라인은 대규모 분석 데이터의 처리 및 이동을 자동화하는 데 도움이 됩니다. AWS Glue, Azure Data Factory 및 Google Cloud Dataflow와 같은 솔루션을 ETL(추출, 변환 및 로드) 워크플로우를 위해 연결된 클라우드에 연결할 수 있습니다.
기업은 종종 IoT 센서와 같은 장치에서 엄청난 양의 구조화되지 않은 데이터를 수집한 다음 데이터 레이크 또는 클라우드 개체 스토리지 리포지토리에 저장합니다. 연결된 클라우드는 이 모든 스토리지를 컴퓨팅 용량에 더 가깝게 가져와 스토리지와 컴퓨팅을 별도로 유지하면서 탄력적 스케일링을 가능하게 합니다.
위의 구성 요소와 이를 통해 흐르는 모든 엔터프라이즈 데이터를 원활하게 연결하는 것이 연결된 클라우드의 두 가지 핵심 장점 중 하나입니다. 다른 하나는 해당 데이터를 유용한 분석으로 변환하는 기능입니다.
연결된 클라우드는 내장 SQL 엔진, 데이터 패브릭, 개방형 API, 광범위한 프로그래밍 언어 및 도구 호환성과 같은 기술을 사용하여 위의 모든 클라우드 에코시스템 연결을 관리합니다. 예를 들어 데이터 패브릭은 다양한 분석 환경을 연결하고 해당 환경에서 쿼리 처리를 표준화할 수 있습니다.
마찬가지로 테라데이터 Vantage와 같은 연결된 클라우드 솔루션은 회사의 광고 캠페인이나 창고 센서에서 가져온 모든 유형 또는 형식의 데이터를 수집하여 처리 배율을 조정할 수 있습니다. 이러한 방식으로 연결된 클라우드에는 다음과 같은 멀티 클라우드 환경의 전반적인 이점을 가지고 있습니다.
기업이 선택한 클라우드 및 분석 에코시스템을 사용할 수 있도록 합니다.
최적의 솔루션 가격을 찾고 단일 공급자에게 종속되는 것을 방지하는 유연성을 제공합니다.
데이터 성능 및 동기화 문제를 줄임으로써 통찰력을 얻는 시간을 단축합니다.
이러한 이점에 대해 자세히 살펴보겠습니다. 기업은 연결된 클라우드를 사용하여 분석을 최대한 활용하려고 할 때 발생할 수 있는 몇 가지 문제를 극복할 수 있습니다. 이러한 장애물은 다음과 같습니다.
물리학 법칙으로 인해 클라우드 컴퓨팅 인프라와 모든 클라우드 앱은 다른 모든 것이 동일하다고 가정할 때 온프레미스에 상응하는 성능과 일치하지 않습니다. 거리는 지연으로 이어집니다. 그리고 데이터 유형도 엄청나게 다양합니다. 이에 따라 기업은 일관성이 필요하며 연결된 클라우드는 이를 가능하게 하는 연결성, 보안 및 쿼리 기능을 제공합니다.
클라우드 서비스를 혼합하고 일치시킬 때 기업은 각 클라우드 공급자의 자체 데이터 플랫폼을 사용할 수 있습니다. 그러나 그렇게 하면 여러 클라우드 전반에 걸쳐 모든 격차를 메우기 위해 포인트 솔루션이 필요한 형태의 자체 문제가 발생할 수 있습니다. 하나의 클라우드의 데이터 플랫폼은 다른 클라우드와 호환되지 않는 반면, 결과적 포인트 솔루션의 복잡성은 증가하고 데이터 사일로가 생성될 뿐입니다.
말하자면, 연결이 끊긴 여러 데이터 솔루션을 유지하면 클라우드 컴퓨팅 환경에서 동기화되지 않은 데이터 사일로가 발생할 수 있습니다. 이러한 단절은 의사 결정을 방해합니다: 2020년 Exasol 설문 조사에서 거의 60%의 조직이 오래된 정보를 기반으로 의사 결정을 한다고 인정했습니다.
연결된 클라우드는 단일 클라우드 또는 분석 워크로드 유형으로 제한되는 데이터 솔루션보다 더 높은 일관성과 유연성을 제공합니다. 따라서 사용하기 쉬운 솔루션과 종량제 클라우드 서비스를 기반으로 하는 기본 데이터 웨어하우징에서 SLA 및 예측 가능한 가격에 바인딩된 고급 분석에 이르기까지 광범위한 잠재적 기업 요구 사항을 해결할 수 있습니다.
멀티 클라우드 설정에서 과도한 지출을 피하는 것은 어려울 수 있습니다. 이는 주로 다양한 워크로드 때문이며 일부 워크로드는 사용하는 클라우드 컴퓨팅 리소스의 양에 따라 크게 변동될 수 있지만, 다른 워크로드는 일정하게 유지되기도 합니다. 연결된 클라우드는 이러한 상황에 적합한 클라우드 서비스를 찾는 것을 지원하고 다음을 가능하게 합니다.
온디맨드 리소스에 대한 소비 가격 책정은 기업이 사용한 만큼만 지불하므로 변동성이 높은 워크로드에 이상적입니다.
예약 및 온디맨드 가격 책정을 혼합한 혼합 가격 책정은 사용률이 일관적으로 높은 곳에 적합합니다.
이 두 가격 책정 모델의 조합입니다.
연결된 클라우드는 데이터 센터를 넘어선 경로를 제공합니다. 기업은 기존 데이터 센터 투자 및 도구를 연결된 클라우드 아키텍처에 연결하거나 데이터 센터 비즈니스에서 완전히 벗어나 완전한 멀티 클라우드 전략을 추구하기로 결정할 수 있습니다. 두 경우 모두 연결된 클라우드는 모든 분석 워크로드의 허브가 될 수 있습니다.
연결된 클라우드의 경우 테라데이데이터는 모든 것을 수행합니다.
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