향후 빅데이터의 주된 소스는 머신데이터가 될 것이다. 머신데이터의 속성은 스트리밍, 실시간이라는 특징을 가진다. 향후 머신데이터는 실시간 빅데이터 솔루션을 통해 우리의 생활로 서서히 스며들 것이다. IoT와 같은 새로운 트렌드에 빅데이터가 어우러지기 위해서도 머신데이터 기반의 실시간 빅데이터 솔루션이 필요하며 이러한 연유로 더욱 각광을 받게 될 것이다. 상용 실시간 빅데이터 솔루션 중 최고의 성능을 자랑하는 로그프레소는 향후 실시간 빅데이터와 머신 데이터에 가장 적합한 솔루션이다. 이 슬라이드는 머신데이터와 로그프레소의 기술을 설명하고 있다.

1. 2015. 3
㈜이디엄 김한도
실시간 빅데이터와 머신 데이터

2. - 2 -
목차
1. 머신 데이터
2. 실시간 빅데이터
3. 빅데이터의 흐름

3. - 3 -
데이터의 종류
1. 머신 데이터
Machine Generated Data Human Generated Data
그림 출처 : https://www.acreo.se/business-areas/e-health
http://blog.quickple.com

4. - 4 -
지금까지는 Human Data가 주류를 이루고 있었음
1. 머신 데이터
그림 출처 : http://www.eoi.es/blogs/agustinagudo
http://www.cmswire.com/cms/social-business/

5. - 5 -
Human Data는 데이터의 증가가 급격하지 않은 양상
1. 머신 데이터
그림 출처 : http://socialnerdia.com/blog/the-number-one-metric-facebook-cares-about
http://www.hankyung.com/news/app/newsview.php?aid=2013050395971

6. - 6 -
Human Data는 대체로 실시간을 요구하지 않음
1. 머신 데이터
그림 출처 : http://www.sas.com/nl_nl/insights/data-management
http://www.bnext.com.tw/article/view/id/19087

7. - 7 -
머신 데이터는 센서나 장비에서 발생하는 데이터를 의미
1. 머신 데이터
그림 출처 : http://techneedle.com/archives/19534

8. - 8 -
머신 데이터는 급격히 증가하고 있음
1.머신 데이터
그림 출처 : http://www.microsiervos.com/archivo/internet/la-internet-de-las-cosas-en-cifras.html

9. - 9 -
잠재 머신 데이터
1. 머신 데이터
그림 출처 : http://forum.roadfly.com/threads/6009924-How-Many-People-Can-Fit-In-A-Mini
https://www.fiverr.com/zero_td/extract-data-from-websites-and-scrape-or-data-mine

10. - 10 -
머신 데이터는 대체로 실시간 처리 및 분석을 요함
1. 머신 데이터
그림 출처 : http://www.libelium.com/smart-city-urban-resilience-smart-environment/
http://www.htxt.co.za/2014/02/18/idle-phone-can-help-donate-clean-water/

11. - 11 -
실시간에 대한 통설 : 성능과 용량은 반비례
2. 실시간 빅데이터
처리용량은 대용량
처리성능은 제한적
처리성능은 실시간
처리용량은 저용량
그림 출처 : http://gold6050.com.ne.kr/7-4.htm
http://www.polser.com/

12. - 12 -
실시간 빅데이터는 대용량과 성능을 동시에 충족시켜야 함
2. 실시간 빅데이터
그림 출처 : http://www.grilled.net.au/2012/01/06/minor-cracks-found-on-airbus-a380-superjumbo-wings/

13. - 13 -
빅데이터에서 실시간의 개념은 처리량의 제약을 넘어 최대 처리 성능을 보장한다는 것
2. 실시간 빅데이터
그림 출처 : http://intelligenceofnothing.com/about/inothing-concepts/
http://virtual-insight.com.au/timetips/

14. - 14 -
실시간 빅데이터 솔루션의 예
2. 실시간 빅데이터

15. - 15 -
실시간 빅데이터는 수집, 처리, 활용의 유연성을 확보해야 함
2. 실시간 빅데이터
데이터 수집의
유연성
데이터 처리의
유연성
데이터 활용의
유연성
그림 출처 : http://colstonconsulting.co.uk/blog/page/4/
http://lemberg.co.uk/services/back-end-and-api-development

16. - 16 -
데이터 수집의 유연성
2. 실시간 빅데이터
그림 출처 : http://www.farlink.com.ar/web/index.php/desarrollo-de-software
http://www3.nd.edu/~dwang5/'

17. - 17 -
데이터 수집의 유연성
2. 실시간 빅데이터

18. - 18 -
데이터 처리의 유연성
2. 실시간 빅데이터

19. - 19 -
데이터 처리의 유연성
2. 실시간 빅데이터

20. - 20 -
데이터 활용의 유연성
2. 실시간 빅데이터

21. - 21 -
데이터 활용의 유연성
2. 실시간 빅데이터
그림 출처 : https://highlyscalable.wordpress.com/2012/03/01/nosql-data-modeling-techniques/

22. - 22 -
Open Source와 상용 실시간 빅데이터 솔루션 비교
2. 실시간 빅데이터

23. - 23 -
실시간 빅데이터 적용 사례
2. 실시간 빅데이터
수집, 분석 서버
가입자 음성, SMS,
Data Packet
그림 출처 : http://www.tebkobitv.com/kanallar/teknolojik-cozumler/blackberry-telefonla-mobil-internete-nasil-baglanilir

24. - 24 -
실시간 빅데이터 적용 사례
2. 실시간 빅데이터
Sentry Server
그림 출처 : http://www.iotasianews.com/category/industry-ko/page/5/

25. - 25 -
빅데이터는 계속해서 성장해가고 있음
3. 빅데이터의 흐름
그림 출처 : http://www.edplace.com/worksheet_preview.php?eId=3132&type=topic
http://www.thefabricator.com/article/shopmanagement/a-matter-of-asking-the-right-questions

26. - 26 -
제 1기 수집기
3. 빅데이터의 흐름

27. - 27 -
현재 접어들고 있는 제 2기 활용기
3. 빅데이터의 흐름

28. - 28 -
제 3기 예측기
3. 빅데이터의 흐름

29. - 29 -
제 4기 이후
3. 빅데이터의 흐름
그림 출처 : http://www.seomom.org/infographic-is-google-skynet/
https://www.pinterest.com/pin/521573200569818337/