클라우드로 마이그레이션: 빅 데이터 문제 해결

빅 데이터 분석 시스템은 처리하고 분석해야 하는 데이터의 크기가 증가함에 따라 한계에 도달했습니다. 시스템은 매일 최대 엑사바이트 크기의 데이터 처리 및 분석을 처리해야 합니다. 운영 및 워크로드를 호스팅하는 빅 데이터의 "오프라인" 인프라 또는 온프레미스 데이터 처리는 거대한 데이터 크기를 커버하는 한계에 도달한 것으로 보이며 결과적으로 대안으로 전환해야 했습니다.

오늘날 빅 데이터 처리를 클라우드로 마이그레이션하는 것이 처리 최적화를 위한 주요 솔루션으로 간주됩니다. 클라우드 인프라를 통해 유연하면서도 확장 가능한 빅 데이터를 고속으로 처리할 수 있습니다. 더 많은 기업이 빅 데이터를 클라우드로 마이그레이션하고 있지만 빅 데이터 클라우드 마이그레이션은 여전히 ​​몇 가지 문제에 직면해 있습니다. 그러나 바로 이 시점에서 활용할 수 있는 최상의 마이그레이션 방법이 있습니다. 계속 읽으세요.

빅 데이터를 클라우드로 마이그레이션하는 근본적인 이유

크기나 양뿐만 아니라 다양성과 속도 또한 빅데이터를 정의합니다. 이러한 빅데이터를 처리하기 위해서는 방대한 양을 수용할 수 있는 지속적인 개발이 필요합니다. 데이터베이스의 혁신은 기본적으로 동적 변화를 커버하는 데 필요합니다. 일반적으로 빅 데이터 클라우드 마이그레이션은 성능, 속도 또는 속도를 향상시키고 빅 데이터 처리를 확장 가능하게 만듭니다.

유연한 운영

클라우드 서비스는 최신 메모리, 프로세서 및 기타 하드웨어로 구동되는 업데이트된 인프라와 함께 제공됩니다. 반면에 클라우드 서비스는 두 가지 상위 빅 데이터 환경인 Linux 및 Windows와 호환되며 작동 친화적입니다. 클라우드 서비스 이용 시 데이터 처리가 장애 없이 원활하게 진행될 것입니다.

확장 가능한 처리

빅 데이터를 클라우드로 마이그레이션할 때 한 가지 분명한 이점은 처리를 확장할 수 있다는 것입니다. 트래픽이 가장 높은 지점에 도달할 때마다 데이터 처리가 확장되어 문제 없이 방대한 양의 데이터를 수용합니다. 클라우드 서비스에 따라 페타바이트 규모의 처리로 확장하거나 새 노드를 추가할 수 있습니다.

비용 효율적

전반적으로 클라우드 서비스는 보다 비용 효율적이면서도 관리 및 액세스 가능한 빅 데이터 작업을 제공합니다. 업데이트된 하드웨어 및 소프트웨어는 보다 효율적인 인프라를 제공합니다. 온프레미스 빅 데이터 처리에 지출해야 하는 많은 비용을 절약할 수 있습니다.

빅 데이터 클라우드 마이그레이션 시 고려해야 할 요소

매우 유리하고 유익하지만 빅 데이터 클라우드 마이그레이션에는 고려해야 할 몇 가지 어려운 요소가 있습니다.

보안

빅 데이터 클라우드 마이그레이션은 프로세스 중에 데이터 보안 문제와 함께 발생합니다. 현재 사전 예방 조치 또는 솔루션은 민감한 데이터를 보호하기 위해 컴퓨팅과 스토리지를 분리하는 것인데, 이를 하이브리드 솔루션이라고 합니다. 또 다른 솔루션은 클라우드 데이터를 보호하면서 액세스를 관리하기 위해 신뢰할 수 있는 액세스 제어를 구현하는 것입니다.

데이터 실무 기술

빅 데이터 클라우드 마이그레이션이 플러그 앤 플레이 솔루션이 아니라는 것은 비밀이 아닙니다. 마이그레이션 프로세스 자체에는 데이터 관행에 대한 포괄적인 지식, 일련의 기술 및 적절한 도구가 필요합니다. 개발자는 온프레미스 인프라에서 클라우드 서비스로 데이터를 마이그레이션할 뿐만 아니라 빅데이터용 클라우드 환경과 데이터 소스를 연결해야 하기 때문이다.

운영 비용

마이그레이션으로 인해 비용 효율적인 운영이 가능하지만 마이그레이션 프로세스 자체는 비용이 많이 들 수 있습니다. 데이터 트래픽의 이동을 수용하기 위한 코드 작성 프로세스는 지속적이고 정기적인 모니터링과 오류에 대한 조정이 필요한 지루한 작업일 수 있습니다. 자동화, 코드 작성 환경으로는 마이그레이션이 불가능한 단계에 있습니다. 전반적으로 빅 데이터 클라우드 마이그레이션 프로세스는 리소스를 소모합니다.

빅 데이터 마이그레이션: 우리는 어디를 알고 있습니까?

빅 데이터를 클라우드 서비스로 마이그레이션하는 작업은 지속적으로 발전해 왔습니다. 개발자는 가장 효율적이고 최고의 빅 데이터 클라우드 마이그레이션 사례를 위해 노력하고 있습니다. 지금까지 수행할 수 있는 몇 가지 최상의 마이그레이션 방법입니다.

1. 조직 책임자 참여

회사의 빅 데이터 클라우드 마이그레이션과 관련하여 조직의 모든 책임자가 참여해야 합니다. 여기에는 CEO, 관리자, IT 부서, 부서장 및 관련 직원이 포함됩니다. 이들의 참여는 클라우드로 마이그레이션할 수 있는 데이터와 그렇지 않은 데이터를 알려주므로 마이그레이션 전략에 중요한 입력이 됩니다.

2. 부하 인식 및 관리

기업은 빅 데이터 클라우드 마이그레이션을 수용할 수 있는 능력을 인식해야 합니다. 주요 솔루션에는 저장, 개발 및 처리가 포함되지만 이 세 가지를 모두 수행하는 것이 모든 회사에서 수용할 수 있는 것은 아닙니다. 개발자는 부하와 용량을 인식하여 가장 적합한 마이그레이션 전략을 설계할 수 있습니다.

3. 클라우드 마이그레이션 설계 관리

현재 리프트 앤 시프트(Lift and Shift), 리팩토링(Refactoring), 리 아키텍트(Re Architect)를 포함한 세 가지 주요 빅 데이터 클라우드 마이그레이션 전략이 있습니다. 변경 없이 데이터와 앱을 클라우드로 이동하려는 경우 리프트 앤 시프트가 전략 옵션입니다. 데이터 처리를 변경하거나 소프트웨어를 재활용하려는 경우 리팩토링 전략을 적용해야 합니다. 빅 데이터를 클라우드 환경과 완벽하게 호환되도록 하고 데이터 수정이 불가피한 경우 Reachitect 전략을 사용합니다.

4. 보안 조치 결정

빅 데이터를 마이그레이션하려면 프로세스 및 구현 중에 데이터를 모니터링하고 보호해야 합니다. 기존 보안 조치는 빅 데이터가 마이그레이션되는 클라우드 서비스에 적응해야 합니다. 일부 클라우드 플랫폼에는 보안 정책을 준수해야 하는 특정 요구 사항이 있습니다. 마이그레이션 프로세스의 맨 처음에 보안 조치 및 제어를 결정해야 합니다.

5. 가장 적합한 클라우드 서비스 선택

클라우드 서비스 또는 플랫폼에는 다양한 요구 사항이 있을 수 있습니다. 여기에는 성능, 개발, 데이터 웨어하우징, 테스트, 분석 등이 포함됩니다. 이러한 요구 사항을 준수하면 마이그레이션 전략에 영향을 줄 수 있습니다. 플랫폼에서 제공하는 서비스를 평가하고 가장 적합한 서비스를 선택합니다.

평결

특히 빅 데이터 운영에 의존하는 기업이나 기업의 경우 데이터를 클라우드 환경으로 마이그레이션하는 것은 미래에 불가피할 수 있습니다. 클라우드 기반 빅 데이터 운영은 마케팅 및 데이터 기반 비즈니스 의사 결정을 개선할 것입니다. 중소기업 및 대기업에 유용합니다. 빅 데이터 클라우드 마이그레이션은 그 과정에서 어렵고 리소스를 많이 소모할 수 있지만 장기적으로 비즈니스에 큰 이점을 가져다 줄 것입니다.