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16-6 클라우드 컴퓨팅과

빅데이터

16장. 네트워크 응용 기술과 차세대 네트워크

목포해양대 해양컴퓨터공학과 1

클라우드 서비스

1995년 3월, 제너럴매직(General Magic)사가 AT&T 및 여러

통신사들과 제휴를 맺고 최초로 클라우드 컴퓨팅 서비스를

시작

성공하지 못한 이유: 당시엔 아직 소비자 중심의 웹 기반이

형성되지 않았기 때문

오늘날 클라우드와 빅데이터는 IT 세계의 새로운 패러다임으로

급부상

가상화라는 이름으로 등장한 클라우드는 기업에서 IT 자원의

효율적인 운영과 예산 절감, 보안 등을 고려할 때 최적의

솔루션으로 각광

빅데이터가 등장함에 따라 클라우드와 빅데이터는 밀접하게

연계되어 상호보완 역할을 수행하며 새로운 변화를 주도


클라우드 컴퓨팅 (1)

cloud computing

인터넷 기반(cloud)의 컴퓨팅(computing) 기술을 의미

인터넷상의 유틸리티 데이터 서버에 유용한

프로그램들을 저장해두고 필요할 때마다 컴퓨터나

휴대전화 등으로 불러와서 사용하는 웹 기반

소프트웨어 서비스

IEEE

‘정보가 인터넷상의 서버에 영구적으로 저장되고,

데스크톱이나 테이블 컴퓨터, 노트북, 벽걸이 컴퓨터,

휴대용 기기 등과 같은 클라이언트에는 일시적으로

보관되는 패러다임’으로 정의



클라우드 컴퓨팅의 개념



클라우드 컴퓨팅의 개념 (계속)

클라우드 컴퓨팅의 기본적인 개념 :

사용자들의 컴퓨팅 요구를 만족시키기 위해

인터넷을 이용한다는 것

예) 구글 앱스(Google Apps)

구글 앱스의 지메일, 캘린더, 구글 드라이브,

행아웃, 구글 그룹스, 구글플러스 등 다양한

응용프로그램을 활용하면 손쉽게 클라우드

컴퓨팅에 의한 업무환경 실현이 가능함



IaaS(Infrastructure as a Service)

인프라(기반구조)로서의 서비스라는 뜻

예) 네이버에서 제공하는 N 드라이브

단순히 서버와 같은 네트워크 자원을 제공하면서

사용자가 디바이스에 제약 없이 접근하는 것을 허용함

PaaS(Platform as a Service)

플랫폼으로서의 서비스라는 뜻

사용자(개발자)가 소프트웨어를 개발할 수 있는

환경을 제공함

예) 구글의 APP 엔진



클라우드 컴퓨팅의 장단점

장점

초기 구입 비용과 비용 지출이 적게 들고 다양한 기기를 단말기로

사용하는 것이 가능하며, 서비스를 통해 유용한 사용자 환경을 구현할 수

있음

사용자의 데이터를 안전하게 보관할 수 있고 전문적인 하드웨어에 대한

지식이 없어도 사용 가능

단점

서버가 공격 당하면 개인정보가 유출될 수 있음

서버의 데이터가 손상될 경우 데이터 손실 가능성이 있음

사용자가 원하는 응용프로그램을 설치하는 데 제약

새로운 응용을 지원하지 않음

통신환경에 따라 서비스에 영향을 받으며, 개별 정보가 물리적으로

어디에 위치하고 있는지 알기 어려움



클라우드 서비스

공용 클라우드(public cloud)

아마존 웹 서비스와 같은 외부 서비스 제공자가

관리하며, 인터넷을 통해 접근하기도 하고, 일반적인

공적 업무를 위해 이용됨

사설 클라우드(private cloud)

서버, 저장장치, 네트워크 데이터 그리고 응용프로그램

등을 함께 묶어서 회사 내부의 이용자들이 공유할 수

있도록 하는 것

공용 클라우드와는 달리, 데이터 저장 및 컴퓨팅 전력의

할당과 그 밖의 자원을 균일하게 제공할 수 있음



클라우드 서비스 (계속)

하이브리드 클라우드(hybrid cloud)

공용 클라우드와 사설 클라우드가 혼용되어 있는 서비스

사설 클라우드를 구축하여 사용 중인 특정 기업이 클라우드

서비스 중의 일부를 공용 클라우드 업체로부터 서비스를

제공받으면서, 동시에 사설 클라우드와 연동하여 사용하는

방식

클라우드 서비스 제공업체

(국내) KT, LG 유플러스, SK 텔레콤, LG CNS, 삼성 SDS,

SK C&C 등

(국외) AT&T, Enomaly, 구글 앱스, RightScale, NetSuite,

마이크로소프트 애저, GoGrid 등


빅데이터 응용 기술 (1)

빅데이터의 개념

네트워크 기술과 응용서비스 및 단말장치의 발전으로

인터넷의 사용 환경이 다양한 모습으로 진화됨에 따라,

언제 어디서나 다양한 형태의 데이터통신 활동이 일어나게

되면서 엄청난 양의 데이터가 빠른 속도로 생성

다양한 종류의 대규모 데이터에 대한 생성, 수집, 분석, 표현

빅데이터 기술의 발전

다변화된 현대 사회를 더욱 정확하게 예측하여 효율적으로

작동하게 함

개인화된 현대 사회의 구성원마다 맞춤형 정보를 제공하고

관리하고 분석까지 가능


빅데이터 응용 기술 (2)

빅데이터의 개념 (계속)

전 세계 저장매체 용량의 증가 추이


빅데이터 (1)

빅데이터는 ‘통상적으로 사용되는 데이터 수집 및 관리, 처리하는

소프트웨어의 수용 한계를 넘어서는 대량의 데이터’를 말함

단일 데이터의 크기는 수십 테라바이트(tera-byte)에서 수

페타바이트(peta-byte), 혹은 이상

확장된 개념

기존 데이터베이스 관리도구로 데이터를 수집, 저장, 관리, 분석 등의

처리 한계를 초과하는 대량의 정형 또는 비정형 데이터 집합 및 이러한

데이터로부터 가치를 추출하고 결과를 분석하는 기술을 총칭

빅데이터의 정의

가트너의 애널리스트인 더그 레이니(Doug Laney)에 의한 ‘3V’모델 인용

데이터의 양(Volume), 데이터 입출력 속도(Velocity), 데이터 종류의 다양성(Variety)

진실성(Veracity)이라는 요소나 가변성(Variability) 요소를 추가하여 4V로

정의하기도 함


빅데이터 (2)

빅데이터 기술

방대한 데이터 집합으로부터 일정한 법칙을 추론하여

결과와 행동을 예측하기 위해

통계적 추론과 비선형 시스템 식별의 개념을 일부 활용

정치, 사회, 경제, 문화, 과학 기술 등 전 영역에

걸쳐서 사회와 인류에게 가치 있는 정보를 제공할

수 있는 가능성을 제시

수많은 개인들의 수많은 정보의 집합으로 정보의

유출에 따른 보안 문제와 사생활 침해라는 문제점

또한 고려해야 함


빅데이터 활용 – 처리 기법 (1)

빅데이터 분석 기술

기존의 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연언어

처리, 패턴인식 등 사용

하둡(Hadoop)

대규모의 정형/비정형 데이터를 처리하는 데 있어

가장 기본적인 분석 기반구조

NoSQL

데이터를 유연하고 더욱 빠르게 처리하기 위한

기술



빅데이터 분석 기술 (계속)

비정형 데이터의 증가에 따른 새로운 분석기법

등장

텍스트 마이닝 기술

비/반정형 텍스트 데이터에서 자연언어 처리 기술에

기반하여 유용한 정보를 추출, 가공하는 기술

오피니언 마이닝 기술

소셜미디어 등의 정형/비정형 텍스트의 긍정, 부정, 중립의

선호도를 판별하는 기술

소셜 네트워크 분석 기술

소셜 네트워크의 연결 구조 및 강도 등을 기반으로 사용자의

명성과 영향력을 측정하는 기술



빅데이터 분석 기술 (계속)

비정형 데이터의 증가에 따른 새로운 분석기법

등장 (계속)

군집 분석 기술

비슷한 특성을 가진 개체를 합쳐가면서 최종적으로 유사

특성의 군집을 찾아내는 기술

빅데이터 표현 기술

빅데이터 분석 기술을 통해 분석된 데이터의

의미와 가치를 시각적으로 표현하기 위한 기술

(예) R이라는 프로그래밍 언어


빅데이터 활용 사례 및 의의 (1)

경제 및 경영 분야 : 아마존닷컴의 추천상품

표시와 구글 및 페이스북의 맞춤형 광고

아마존닷컴

모든 고객들의 구매 내역을 데이터베이스에

기록하고, 이 기록을 분석해 소비자의 소비 취향과

관심사를 파악하여 추천상품 표시

구글 및 페이스북

이용자의 검색 조건, 나아가 사진과 동영상 같은

비정형 데이터 사용을 즉각 처리하여 이용자에게

맞춤형 광고를 제공



과학 기술 분야 : 통계 부문

데이터 마이닝(data mining)

대용량의 데이터 속에서 유용한 정보를 추출하는

기술

데이터베이스 내에서 패턴이나 유사성 등과 같은

방법을 활용하여 관심 있는 정보를 찾아냄

수집된 ‘빅데이터’의 보완

마케팅, 시청률조사, 경영 등으로부터 체계화된 분류, 예측,

연관분석 등의 데이터 마이닝 과정

유의미한 통계적 결과를 도출



생물 분야

DNA, RNA, 단백질 서열 및 유전자들의 발현과

조절에 대한 데이터의 양이 급격히 증가

빅데이터를 활용한 생명의 이해에 관한 논의 진행

의료 분야

의료기관별 진료 방법, 효능, 비용 데이터를

분석하여 보다 효과적인 진료 방법을 파악

환자 데이터를 온라인 플랫폼화하여 의료협회 간

데이터 공유로 치료 효과를 제공



기업 경영 측면

대규모의 다양한 데이터를 활용한 ‘빅데이터

경영’이 주목 받음

데이터 품질 향상과 방대한 데이터 처리에 유용한

데이터 통합(DI)기술의 중요성 부각

비즈니스 애널리틱스(BA)

비즈니스 인텔리전스(BI)보다 진일보한 빅데이터 분석

방법

고급분석 범주

기본적으로 BI를 포함하면서도 미래 예측 기능과 통계

분석, 확률 분석 등을 결합하여 최적의 데이터 기반

의사결정을 가능케 함



마케팅 분야

인터넷 활동을 통한 흔적들을 데이터화하여

분석

개인의 생활 패턴, 소비성향 등을 예측할 수 있게 됨

기업들은 이러한 데이터를 통해서 소비자가

원하는 것들을 미리 예측 : 마케팅 자료로 활용


빅데이터 관련 전망

빅데이터 기반 구조와 인공지능 기술이 융합된

지능형 플랫폼

향후 10년간 ‘ ICT 노믹스’ 시대의 최대격전장이 될

것으로 전망

실시간 발생하는 대용량 데이터의 수집 및 처리 가능

전 세계 46억 개의 모바일 폰

300억 개의 RFID 태그 및 센서

산업 구조와 현대인의 삶 전반에 걸친 혁신적 변화 예상

의미 있는 데이터의 증가

빅데이터 분석 기술의 발전

인공지능 기술과의 융합 및 진화


과제

16.15

16.18

16.21

16.22

16.27

16.29


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