빅데이터와 면적당 데이터처리용량

 

면적당 데이터 처리 용량

 

면적당 데이터 처리 용량이란 제곱미터 당 처리 용량(Mbps/m)으로 표현할 수 있다. 가령, A라는 지역의 신발 공장에서 1명의 근로자가 작업하는 공간이 1제곱미터(m)라고 할 때, 여기에서 처리되는 초당 신발 개수가 100만개 일 때, 면적당 작업 처리 용량 은 100만개 per second/m2가 된다.

 

ICT 정보통신기술인 하드디스크의 용량, 노트북의 처리용량, 단말의 처리용량 및 기 지국의 처리용량 등도 마찬가지다. 1제곱미터당 7G급의 데이터 용량을 처리할 경우 면적당 데이터 처리 용량은 7Gbps/m2라고 할 수 있다.

 

앞에서 살펴본 면적당 데이터 처리 용량은 사업장 근무 장소만 중요한 것이 아니라, 소비자가 구매 할 수 있는 판매장소까지 얼마나 빨리 배달할 수 있느냐도 중요하다.

 

이처럼 면적당 데이터 처리 용량도 중요하지만, 사용자가 빠른 속도를 지원받을 수 있는 전송속도까지도 빠르고 대용량이어야 한다는 이야기이다. 

 

 

IaaS 란 서버, 스토리지, 데이터 공간, 네트워크 들을 주문형(On Demand) 형태로 여러 어플리케이션을 구동하여 서비스를 제공하는 기술이다. 즉, 각 인프라 요소들을 가상화 환경에서 사용자가 인프라 자원을 사용할 수 있도록 서비스를 제공하는 기술이다. 또한, 개별 기업이나 개인이 직접 서버에서 서비스를 구성하듯이 가상 서버에 서비스를 구성 하고 관리하게 함으로써 인프라의 기본비용에 대한 부담을 줄여줄 수 있는 기술이다. 

 

Lt. PaaS(Platform as a Service) 

PaaS란 개발, 테스트, 배포, 관리, 호스팅 플랫폼 등을 통하여 다양한 서비스를 제공하 는 기술로 서비스 사업자들이 제공하고 있는 개방형 어플리케이션 프로그램 연동기술 (Open API)을 말한다. 즉, PaaS는 개발을 위한 플랫폼 구축을 플랫폼 사업자가 제공해주고, 각 개별 사용자들은 필요한 개발요소들을 웹에서 일정한 비용을 지불하고 빌려 쓰는 기술이다.

 

클라우드 컴퓨팅은 가상화 기술을 이용하 여 ICT 정보통신기술 자원을 구축하고 사용자에게 소프트웨어 플랫폼, 인프라, 보안 및 서비스까지 제공하는 기술이다. 또한, 사용자는 ICT 정보통신기술 자원인 소프트웨어, 서버, 스토리지, 네트워크 등을 필요한 만큼 빌려 쓰고, 비용을 지불하는 것이다.

 

또한, 클라우드 컴퓨팅의 가상화된 하드웨어, 소프트웨어, 어플리케이션 디자인, 개발, 테스트 등 개발 프로세스에 필요한 환경을 제공받을 수 있기 때문에 기존에 다양한 방식에 대한 개별 개발방식보다 비용측면에서 매우 경제적인 기술이다. 

 

지금까지는 성이나 담을 쌓고 외부와 소통하지 않는 사일로(Silo) 환경이 ICT 정보통신 기술에서도 그대로 적용되고 있었다. 즉, 각 시스템, 네트워크, 단말, 플랫폼 등 각각의 기술이 최고라는 슬로건으로 각자의 상품 및 서비스를 시장에 내 놓았다. 하지만, 정보통 신시장이 포화될수록 해당 기술은 시장에서 원가, 인건비, 서비스비용, 감가상각비 등 개 별 장비와 시스템별로 엄청난 비용투입에 따라 손익구조를 달성하지 못하는 경우가 많아 졌다.

 

클라우드 컴퓨팅 서비스

 

이를 해결하기 위한 방법이 내가 전부를 만들거나 완제품을 구입해서 사용하는 것이 아니라, 최근에는 필요에 따라서는 해당 기능을 빌려주거나 빌려서 사용하는 공유경제인 클라우드(Cloud) 기술이 활성화되고 있다.

 

즉, 클라우드 컴퓨팅은 서로 다른 물리적인 위치에 존재하는 컴퓨터들의 자원을 가상화 기술로 통합해 제공하는 것이다. 아울러, 개인용 컴퓨터나 기업의 서버에 개별적으로 저장해 두 었던 프로그램이나 문서를 인터넷 상에서 접속할 수 있는 형태로 발전 중에 있다. 따라 서 개인용 PC, 모바일 기기 등 다양한 단말에서 웹 브라우저 등 필요한 어플리케이션을 구동해 원하는 작업을 수행할 수 있는 사용자 중심의 컴퓨터 환경을 말한다. 

 

CH, SaaS(Service as a Service) 

SaaS란 임의로 호스팅하는 소프트웨어에 대해 사용자가 인터넷을 이용하여 원격 접속 하는 소프트웨어를 아웃소싱을 통하여 제공하는 기술이다. 즉, SaaS는 표준화된 솔루션 들 네트워크를 통해 제공받아 손쉽게 업무에 적용할 수 있는 기술로 기존보다 진보된 개념의 클라우드 컴퓨팅 기술인 것이다.

 

또한, 하나의 가상적인 서버와 솔루션을 모든 사용자가 사용할 수 있어, 기존의 인프라가 가지고 있었던 공간적인 제약까지도 해결할 수 있는 신개념의 서비스 공유기술이다. 최근에 클라우드 기술의 발전에 힘입어, 소프트웨어를 넘어 인프라, 플랫폼, 서비스까 지 모든 계층별 요소를 서비스 형태로 제공하는 개념이 등장하고 있다. 이는 기업의 ICT 정보통신기술 비용 부담이 급속하게 증가하고 저성장 글로벌 시장 환경 변화에 유연하게 대응해야만 하는 필요성이 커지면서, 서비스 형태로의 인프라, 플랫폼, 서비스를 이용하려는 요구에서 출현하게 된 것이다. 

 

이와 같이 클라우드 컴퓨팅 기술은 기존 시스템과 중복으로 구성해야 하는 ICT 정보 통신 장비 및 시스템 등을 경제적인 공유기술로 발전시킨 기술이지만, 과금 구조 수용 어려움이나 보안유지를 통한 안정성 및 신뢰성 확보가 우선적으로 필요하다. 

 

빅데이터 Big Data 

고품질의 플랫폼, 인프라, 서비스를 저가에 이용이 가능하다지만 고객이 원하는 고품질 의 경우는 추가 비용이 발생할 것이기 때문에 초기 투자 및 운영비용을 고려하여 어느 정도의 품질 기준을 사전에 마련해 두어야 할 것이다. 아울러, 신뢰도, 성능개선 및 업 그레이드가 개별 방식보다 용이한 점이 강점이지만, 데이터 보안에 취약하고 클라우드 컴퓨팅 제공사의 업체 파산 시 연속적인 서비스 보장이 어려운 점 또한 신중하게 선택 해야 한다. 

 

기존의 일반적인 데이터베이스는 저장, 관리, 분석할 수 있는 범위를 초과하여 대규모 데이터로 이루어지고 있는 추세이며, 다양한 형태의 데이터를 수집, 분석, 처리, 저장, 표현해야 하는 시대가 다가오고 있다. 이는 유·무선 정보통신의 기술발전과 더불어 음성, 이미지, 데이터, 동영상, 멀티미디어의 다양한 정보들이 원하는 목적지까지 전송, 처 리, 분석, 저장, 표현 등으로 확대되고 있기 때문이다.

 

빅데이터는 대용량 데이터를 분석 해 가치 있는 정보를 추출하고, 이를 바탕으로 다양한 상황을 예측하는 기술로 다양한 산업군과의 융합 사회에서 데이터를 대량으로 생산하는 고성능 대용량 단말군의 등장과 함께 출현한 신기술이다. 위치, 사회, 소비, 로그기록, 일반 데이터, 의료, 교통, 에너지 등 데이터양은 급속하게 증가하고 있는데, 여기서 정말 사용자가 필요한 유의미한 데이 터를 추출하여 분석·처리·저장·표현 · 재전송 등의 과정이 필요한 것이다. 

 

양(Volume) 

발견해 가는 과정이라고 볼 수 있다. 하지만, 빅데이터 시대에서는 정형적인 데이터를 수집, 분석, 처리, 저장, 전송 및 표현 뿐만 아니라 비정형적인 데이터까지도 모두 수용 할 수 있어야 한다. 즉, 정형 및 비정형 데이터의 증가 속에서 음성, 이미지, 데이터, 동 영상 및 멀티미디어 형태의 다양한 데이터를 취급하는 것이 바로 빅데이터 기술인 것이 다. 아울러, 데이터 마이닝 시대에서는 정형데이터 취급이 절대적이었다고 본다면, 향후 빅데이터 시대에서는 처리 복잡도가 높고, 다양한 형태의 비정형 데이터 비중이 높아질 것으로 예상되고 있다. 

 

인터넷 상에서 기업이나 국가 망에서 단순 생산되고 처리 및 저장되는 물리적인 데이터양의 증가 뿐만 아니라 수집, 분석, 처리, 저장 및 표현 시 엄청난 양의 데이터가 모이 고 전달하게 된다. 이렇게 방대한 양적 증가는 빅데이터 시대에 가장 중요한 요소 중 하 나이다. 즉, 정형이나 비정형 등 다양한 형태의 데이터 볼륨(Volume)을 처리하기 위해서 는 클라우드 컴퓨팅 기술이 선행되어야 가능한 일이다. 그 많은 음성, 이미지, 데이터, 동 영상 및 멀티미디어 정보를 개별 서버나 스토리지에 모두 저장하여 처리하기란 기술적으 로 경제적이지 못한 일이다. 따라서 양적인 증가에 대비한 ICT 정보통신 기술의 인프라, 단말, 플랫폼 뿐만 아니라 적정한 양적 관리기술이 선행되어야 하는 것이다. 

 

속도(Speed) 

양적 성장을 통한 의미 있는 데이터 추출로 정제된 데이터에 대한 처리, 저장, 전송 등을 하기 위해서는 고속의 속도지원이 필요하다. 처리 입장에서는 차세대 프로세서 (CPU)를 보유한 칩이 필요할 것이고, 저장 입장에서는 스토리지나 디스크 용량 뿐만 아 니라 입·출력(In Out) 간에도 빠른 속도 제공이 필수적이다. 또한, 전송입장에서는 유· 무선 통신망의 차세대 기술인 IP, 모바일, 광케이블을 이용하여 의미 있는 정보를 실시 간성을 보장하면서 제공해 줄 수 있는 속도지원은 반드시 필요한 기술이다. 따라서 데 이터의 생산, 수집, 유통, 처리 과정에서 유선 및 무선방식을 통해 데이터를 처리하는 속도는 지금껏 경험해보지 못한 빠르고 혁신적 진화를 통해 빅데이터 기술이 실현 가능 하다는 이야기이다. 

 

가장 먼저 적용될 분야가 바로 공공과 미래 예측 분야이다. 이는 국가보안, 복지, 의 료, 과학, 환경 및 위험관리 등 국가 차원에서 국민의 안전과 복지 등을 고려해야 하기 때문이다. 또한, 사회현상 및 현실세계 데이터를 기반으로 정밀하게 패턴을 분석하여 미 래를 볼 수 있는 미래 예측 기술 분야가 가장 1순위로 적용되고 있다.

 

다음으로는 금융거래·통신 분야이다. 금융 분야는 은행, 증권, 보험, 생명 등 금융서비스 고객 분석을 통한 마케팅 강화가 주목적일 것이고, 거래분야는 기업 간 거래(B2B), 기업과 개인 간 거래(B2C), 기업과 기업 안의 개인 간 거래(B2B2C) 시장에서 상품 및 서비스의 결제, 구매, 이력관리 등 다양한 형태의 전자상거래에 필요하기 때문이다. 아울러, 통신 분야 는 통신가입자의 위치, 거래, 가입, 청약 및 로그 분석 등을 통한 다양한 상품 및 서비스 구성이 필요할 것이다. 이 외에도 제조, 유통, 헬스, 사회, 법률, 세무, 회계 등 다양 한 분야에서 빅데이터 기술의 확대 적용이 예상되고 있다.