Hadoop의 기능 및 응용

2014년에 Hortonworks의 CEO인 Rob Bearden은 산호세에서 열린 Hadoop Summit 기조 연설 에서 다음과 같이 말했습니다.

"지금부터 2020년 사이에 기업의 데이터 볼륨은 전년 대비 50배 증가할 것입니다. 가장 중요하게 인식해야 할 것은 해당 데이터의 85%가 새로운 데이터 소스에서 나온다는 것입니다."

그가 언급한 "새로운 소스"에는 스마트폰, 소셜 미디어 및 IoT가 포함됩니다. 점점 더 많은 고급 소스가 이 목록에 추가됨에 따라 매초 생성되는 데이터의 양이 전례 없는 속도로 계속 누적되고 있습니다. 또한 기업과 조직이 빅데이터 게임에 뛰어든 이후로 데이터의 중요성은 더욱 다양해지고 있습니다. 오늘날 데이터는 모바일, 소셜 미디어, 이메일, IoT, 머신 데이터, 트랜잭션 데이터 및 비즈니스 데이터를 비롯한 다양한 소스에서 생성됩니다.

이제 모든 방향에서 데이터가 쏟아지기 때문에 조직은 원시 데이터를 의미 있는 통찰력으로 변환하기 위해 고급 빅 데이터 도구(예: Hadoop)를 채택해야 합니다. 기업과 조직은 이러한 통찰력을 사용하여 데이터 기반 의사 결정을 촉진하고 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다. 빅 데이터를 활용하는 최고의 도구 중 하나는 하둡입니다.

Apache Hadoop은 빅 데이터를 저장 및 처리하고 분산 컴퓨팅 환경에서 데이터 처리 애플리케이션을 개발하는 데 사용되는 오픈 소스 빅 데이터 프레임워크입니다. Hadoop 기반 애플리케이션은 저렴하고 저렴한 상용 컴퓨터 클러스터에 분산된 대규모 데이터 세트에서 실행됩니다. 따라서 경제적으로 실현 가능한 비용으로 광범위한 클러스터 네트워크의 계산 능력을 얻을 수 있습니다. Hadoop의 분산 파일 시스템 구조는 동시 처리 및 내결함성을 허용합니다.

하둡의 특징

• 빅데이터 분석에 최적

일반적으로 빅 데이터는 구조화되지 않고 분산된 특성을 가지고 있습니다. 이것이 하둡 클러스터가 빅 데이터 분석에 가장 적합한 이유입니다. Hadoop은 '데이터 지역성' 개념에서 작동합니다. 즉, 실제 데이터 대신 처리 로직이 컴퓨팅 노드로 흘러들어가 네트워크 대역폭을 덜 소모합니다. 이는 Hadoop 애플리케이션의 효율성을 높입니다.

• 확장 가능하다

Hadoop 클러스터의 가장 좋은 점은 애플리케이션 로직을 수정하지 않고도 네트워크에 클러스터 노드를 추가하여 확장할 수 있다는 것입니다. 따라서 빅 데이터의 양, 다양성 및 속도가 증가함에 따라 증가하는 데이터 요구 사항을 수용하도록 Hadoop 클러스터를 확장할 수도 있습니다.

• 내결함성입니다.

Hadoop 에코시스템에는 입력 데이터를 다른 클러스터 노드에도 복제할 수 있는 조항이 있습니다. 따라서 클러스터 노드가 실패하더라도 다른 클러스터 노드가 실패한 노드를 교체하고 프로세스를 계속할 수 있으므로 데이터 처리가 중단되지 않습니다.

현실 세계의 하둡 애플리케이션

1. 보안 및 법 집행

예, Hadoop은 이제 법 집행 기관에서 적극적인 도구로 사용됩니다. 빠르고 안정적인 빅 데이터 분석 덕분에 Hadoop은 법 집행 기관(예: 경찰서)이 보다 능동적이고 효율적이며 책임감을 갖도록 돕습니다. 예를 들어, 미국의 국가 안보 기관은 테러 공격을 방지하기 위해 Hadoop을 사용합니다. Hadoop은 실시간으로 보안 침해 및 의심스러운 활동을 감지하는 데 도움이 되므로 범죄 활동을 예측하고 범죄자를 잡는 효과적인 도구가 되었습니다.

2. 고객 만족도 향상 및 온라인 평판 모니터링

기업은 이제 Hadoop을 사용하여 판매 데이터를 분석하고 이를 다른 여러 요인과 비교하여 특정 제품이 가장 잘 팔리는 시기와 시기를 결정하고 있습니다. 판매 데이터를 지속적으로 모니터링함으로써 사업주는 특정 제품이 특정 요일, 시간 또는 계절에 더 잘 팔리는 이유를 알 수 있습니다. 같은 방식으로 Hadoop은 소셜 미디어와 온라인 대화를 마이닝하여 고객(기존 및 잠재 고객 모두)이 온라인 플랫폼에서 귀하에 대해 말하는 것을 볼 수도 있습니다. 고객의 의견과 피드백 뒤에 숨겨진 감정을 모니터링합니다. 이 통찰력은 마케터와 비즈니스 소유자가 고객의 불만 사항과 브랜드에서 기대하는 것을 분석하는 데 도움이 됩니다. 이 모든 중요한 정보는 기업과 회사에서 제품 품질을 향상하고 고객 만족도를 높이며 온라인 평판을 높이는 데 사용할 수 있습니다.

3. 환자의 활력소 모니터링

많은 병원에서 직원의 업무 프로세스 생산성을 높이기 위해 Hadoop을 활용하기 시작했습니다. 의료 시스템과 기계는 많은 양의 비정형 데이터를 생성합니다. 기존의 데이터 처리 시스템은 이처럼 많은 양의 원시 데이터를 처리하고 분석할 수 없습니다. 그러나 Hadoop은 가능합니다. 그 좋은 예는 애틀랜타의 Children's Healthcare에서 ICU 병동 침대 옆에 센서를 설치하여 혈압, 심장 박동, 호흡수와 같은 소아 환자의 생명을 지속적으로 추적하는 것입니다. 주요 목표는 이러한 중요한 징후를 저장 및 분석하고 패턴에 변화가 발생하면 경고를 받는 것이었습니다. 이를 통해 의료 제공자는 즉시 의사와 의료 보조 팀을 보내 도움이 필요한 환자를 확인할 수 있었습니다. 이것은 하둡 생태계 구성 요소의 핵심 구성 요소인 Hive, Flume, Impala, Spark 및 Sqoop을 사용하여 가능했습니다.

4. 의료 인텔리전스

의료 보험 회사는 일반적으로 모든 관련 비용(관련 위험 포함)을 결합하고 이를 특정 그룹의 총 회원 수로 균등하게 나눕니다. 당연히 결과는 계속 변경되기 때문에 항상 동적입니다. 이것이 바로 Hadoop의 확장 가능하고 저렴한 기능이 매우 유용할 수 있는 부분입니다. Hadoop은 동적 데이터를 효율적으로 수용하고 끊임없이 변화하는 요구 사항에 따라 확장할 수 있습니다. Hadoop 기반 의료 인텔리전스 앱을 사용하여 의료 공급자와 의료 보험 회사 모두 저렴한 비용으로 스마트 비즈니스 솔루션을 고안할 수 있습니다.

건강 보험 회사가 특정 연령 제한 미만의 사람들이 특정 질병에 걸리기 쉬운 지역에서 연령을 찾으려고 한다고 가정해 봅시다. 이는 회사가 보험 증권의 대략적인 비용을 계산하는 데 도움이 되도록 하기 위한 것입니다. 그러나 해당 지역 사람들의 연령 데이터를 수집하려면 해당 질병, 증상, 대상 피해자, 등등. 여기서 Pig, Hive 및 MapReduce와 같은 Hadoop 구성 요소가 유용할 수 있습니다. 이러한 구성 요소는 비교적 저렴한 비용으로 대규모 데이터 세트를 처리할 수 있습니다.

5. 클릭스트림 데이터 추적

기본적으로 Hadoop의 주요 기능은 클릭스트림 데이터 를 포함하여 방대한 양의 데이터를 저장, 처리 및 분석하는 것 입니다. Hadoop은 다음을 성공적으로 캡처할 수 있습니다.

• 방문자는 특정 웹사이트에 도달하기 전에 어디에서 시작되었습니까?
• 방문자가 웹사이트로 연결하기 위해 사용한 검색어는 무엇입니까?
• 방문자가 가장 먼저 열었던 웹페이지는 무엇입니까?
• 방문자의 관심을 끈 다른 웹페이지는 무엇입니까?
• 방문자가 각 페이지에서 보낸 시간은 얼마입니까?
• 방문자가 구매하기로 결정한 제품/서비스는 무엇입니까?

이러한 모든 질문에 대한 답을 찾도록 도와줌으로써 Hadoop은 사용자 참여 및 웹 사이트 성능에 대한 분석을 제공합니다. 따라서 모든 형태와 규모의 기업은 Hadoop을 활용하여 클릭스트림 분석을 수행하여 사용자 경로를 최적화하고 고객이 다음에 구매할 가능성이 있는 제품/서비스와 웹 리소스를 할당할 위치를 예측할 수 있습니다.

6. 지리적 위치 데이터 추적

스마트폰은 이제 우리 생활의 중요한 부분이 되었습니다. 전 세계적으로 스마트폰 사용자의 수가 증가함에 따라 이 작은 장치는 디지털 세계의 심장 박동입니다. 그렇다면 이 기회를 활용하여 스마트폰을 활용해 보는 것은 어떨까요? 기업은 Hadoop을 사용하여 스마트폰과 태블릿의 지리적 위치 데이터를 추적하여 고객의 움직임, 행동 패턴, 구매를 추적하고 다음 움직임을 예측할 수 있습니다. 뿐만 아니라 Hadoop 클러스터는 방대한 양의 지리적 위치 데이터를 간소화하고 조직이 비즈니스 및 운영 프로세스의 문제를 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

7. 센서 데이터 추적

오늘날 전자 장치와 기계는 센서를 사용하여 사용자 경험을 향상시키고 더 중요하게는 고객 데이터를 수집합니다. 센서 통합에 대한 증가 추세는 IoT 장치의 채택이 증가함에 따라 더욱 두드러졌습니다. 실제로 센서 데이터는 현재 가장 빠르게 성장하는 데이터 유형 중 하나입니다. 장치와 기계에는 온도, 속도, 압력, 근접성, 위치, 이미지, 가격, 동작 등과 같은 호스트를 모니터링하고 추적할 수 있는 고급 센서가 주입되어 있습니다. 센서 데이터는 시간이 지남에 따라 압도되는 경향이 있으므로 Hadoop은 센서 데이터를 추적, 저장 및 분석하는 데 가장 효과적이고 효과적인 솔루션입니다. 기업은 센서 데이터를 추적 및 모니터링하여 비즈니스에 대한 운영 통찰력을 얻고 그에 따라 프로세스를 개선할 수 있습니다.

8. 보안 및 규정 준수 강화

Hadoop은 서버 로그 데이터를 효율적으로 분석하고 실시간으로 보안 침해에 대응할 수 있습니다. 서버 로그는 네트워크 데이터 작업, 특히 보안 및 규정 준수 데이터를 캡처하는 컴퓨터 생성 로그에 불과합니다. 서버 로그는 기업과 조직에 네트워크 사용, 보안 위협 및 규정 준수와 관련된 중요한 통찰력을 제공합니다. Hadoop은 이 데이터를 준비하고 분석하는 데 가장 적합합니다. 오류를 추출하거나 시스템에서 의심스러운 이벤트(예: 로그인 실패)의 발생을 감지하는 훌륭한 도구입니다. 서버 로그를 Hadoop에 로드함으로써 네트워크 관리자는 보안 침해의 원인을 식별하고 문제를 즉시 해결할 수 있습니다.

실제 시나리오에서 이들은 소수의 Hadoop 애플리케이션에 불과하지만 더 많은 애플리케이션이 아직 제공될 예정입니다. 빅 데이터 사용 사례가 확장되고 Hadoop 기술이 성숙해짐에 따라 Hadoop의 선구적인 애플리케이션이 더 많이 보게 될 것입니다.

Hadoop 미래 범위에 대해 자세히 알아보기

결론적으로

Hadoop은 미래의 기술입니다. 물론 커리큘럼의 필수적인 부분이 아닐 수도 있지만 전자 상거래, 금융, 보험, IT, 의료 분야에서 필수적인 부분이며 앞으로도 그럴 것입니다. 따라서 이 파도를 잡는 데 시간을 낭비하지 마십시오. 번영하고 성취하는 직업은 시간이 끝날 때 당신을 기다립니다. 행운을 빕니다!

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