클라우드 분석이란?

클라우드 분석이란 클라우드에 있는 분석 알고리즘을 프라이빗 클라우드 또는 퍼블릭 클라우드의 데이터에 적용하여 원하는 결과를 도출하는 것을 말합니다. 클라우드 분석에는 강력한 분석 소프트웨어를 통해 확장 가능한 클라우드 컴퓨팅을 구축하여 데이터의 패턴을 식별하고 새로운 인사이트를 도출하는 작업이 포함됩니다. 많은 기업들이 데이터 분석을 통해 경쟁 우위를 확보하거나 과학의 발전을 앞당기거나, 다방면으로 일상생활을 개선하고 있습니다. 데이터의 양과 가치가 증가함에 따라 데이터 분석 또한 점점 가치 있는 도구가 되었습니다.

클라우드 분석은 종종 인공 지능(AI), 머신 러닝(ML)및 딥 러닝(DL)과 한 데 묶입니다. 또한 유전체학, 석유 및 가스 분야의 과학적 연구 , 비즈니스 인텔리전스, 보안, 사물 인터넷(IoT) 등 다양한 산업 응용 분야에서 널리 사용됩니다. 실제로 어떤 산업에서든 데이터 분석을 활용하여 조직의 성과를 높이고 새로운 가치를 창출할 수 있습니다.

기업들은 AI 및 기타 분석 접근 방식을 활용해 신속하게 데이터 기반 결정을 내려 제품 및 서비스의 효율성을 높일 수 있습니다. 클라우드는 개념 증명(POC)을 통해 아이디어를 신속하게 실험할 수 있도록 해주며 AI 애플리케이션을 구축하고 DL 모델을 훈련하기 위한 소프트웨어 에코시스템을 제공하는 중요 플랫폼입니다.

AI는 비즈니스 프로세스 자동화, 데이터 분석을 통한 인지 통찰력 제공, 자연어 처리를 통한 고객과의 상호 작용 등 비즈니스에 필요한 중요 작업들을 지원하는 데 여러 산업에서 점점 널리 사용되고 있습니다. 차세대 ML인 DL은 대량의 데이터 학습을 통해 인간의 뇌 패턴 인식(예를 들어 이미지, 음성 및 텍스트)을 효과적으로 모방할 수 있습니다.

클라우드 분석의 하위 개념인 클라우드 인프라 분석은 온프레미스 또는 클라우드 상의 IT 인프라와 관련된 데이터 분석에 중점을 둡니다. 목표는 I/O 패턴을 식별하고, 애플리케이션 성능을 평가하며, 정책 규정 준수 여부를 파악하고, 용량 관리 및 인프라 복원력을 지원하는 것입니다.

데이터 분석은 새로운 개념이 아닙니다. ‘빅 데이터’라는 용어는 1990년대 후반에 에너지, 금융 서비스, 의료, 우주 탐사 및 기타 과학 분야와 같은 산업에서 흔히 볼 수 있는 대규모 데이터 세트를 지칭하기 위해 등장했습니다. 대규모 데이터 세트에서 통찰력을 분석 및 도출하는 작업인 데이터 분석은 Apache Hadoop와 같은 분석 소프트웨어의 도입으로 빠르게 발전했습니다. 분석 기술과 워크로드가 클라우드로 이동함에 따라 데이터 분석은 클라우드 분석이라고 불리게 됐습니다. 클라우드 분석은 대규모 데이터 세트에서 복잡한 데이터 분석 수행의 용이성, 접근성 및 성능을 빠르게 개선했습니다.

클라우드 분석이 특별히 흥미로운 데에는 몇 가지 이유가 있습니다.

• 전 세계적으로 수집되는 데이터의 양은 놀라운 속도로 증가하고 있으며, 대부분은 클라우드 또는 사물 인터넷(IoT) 엔드포인트에서 생성 및 풀링되고 있습니다
• 클라우드에서 제공되는 서비스는 자동화된 서비스이며 물리적 하드웨어의 구축 및 유지 관리가 필요하지 않기 때문에 구축하기가 훨씬 쉽습니다
• 클라우드 비즈니스 모델을 사용하면 필요에 따라 서비스를 켜고 끌 수 있습니다. 사용자는 이러한 소비 방식을 통해 필요할 때 사용한 만큼만 비용을 지불하면 되므로 자본 인프라를 조달 및 관리할 필요도 없고 데이터 센터 용량도 줄일 수 있습니다
• 클라우드를 이용해 사용자의 문제를 해결하기에 적합한 양의 IT 리소스를 구축할 수 있습니다. 리소스는 크기가 자유롭게 조정되어 사용자가 컴퓨팅 및 스토리지를 손쉽게 적용하고 필요에 따라 확장할 수 있습니다. 사용자는 데이터 분석 프로젝트를 위해 정해진 용량의 물리적 IT 장비를 준비할 필요도 없습니다.
• 하이브리드 분석 솔루션 구축은 온프레미스 투자에 앞서 POC로서 클라우드를 활용해 새로운 분석 프로젝트를 테스트하려는 사용자들에게 효과적인 솔루션입니다.

클라우드 분석은 기업과 기관들이 다음과 같은 활동을 할 수 있게 해줍니다.

• 유전체 데이터 테스트를 통한 유전병과 치료법에 대한 이해 개선
• 음성, 이미지 및 비디오의 패턴 파악을 통한 고객 만족도 및 고객 서비스 개선
• 구매 행동 분석을 통한 제품 가용성 및 배송 개선
• 질병 보고 패턴 파악을 통한 의약품 및 백신의 가용성 개선
• 하이브리드 클라우드 인프라 분석을 통한 애플리케이션 성능 향상 및 IT 비용 최적화

NetApp은 데이터 성능, 관리 및 보호 기능을 향상하도록 설계된 솔루션을 제공합니다. 분석 프로젝트의 핵심은 데이터이며, NetApp은 하이브리드 클라우드 전반에 걸쳐 IT 솔루션을 제공하여 데이터 분석 속도를 높이고 데이터 가용성을 개선합니다.

Cloud Volumes

NetApp Cloud Volumes는 NFS 및 SMB 프로토콜을 지원하는 클라우드 네이티브 파일 서비스입니다. 효율적인 스냅샷 및 클론 복제와 같은 고급 기능을 통해 높은 I/O 성능, 고가용성 및 사용 편의성을 제공합니다. AWS, Azure 및 Google Cloud에서 사용할 수 있는 이 서비스는 가장 까다로운 분석 워크로드에 이상적입니다.

Amazon FSx for NetApp ONTAP

AWS 인프라를 사용하면 분석, 규정 준수, 컴퓨팅 최적화 및 엔터프라이즈급 데이터 효율성으로 최고의 성능을 실현할 수 있습니다. 완전 관리형 네이티브 AWS 파일 서비스인 Amazon FSx for NetApp ONTAP은 AWS의 민첩성과 NetApp의 검증된 데이터 관리 기능을 겸비한 솔루션으로, 모든 데이터를 위한 유니파이드 스토리지 플랫폼을 제공합니다.

Azure NetApp Files

Azure NetApp Files는 Azure 클라우드 포털에서 사용할 수 있는 사용이 간편한 Microsoft 네이티브 파일 서비스입니다. Azure NetApp Files는 고급 데이터 관리와 Azure 서비스 통합을 통해 뛰어난 성능을 제공하여 성능에 민감한 파일 워크로드를 지원합니다.

Cloud Volumes Service for Google Cloud

NetApp과 Google Cloud는 탁월한 성능과 고급 데이터 관리 기능을 제공하는 클라우드 네이티브 파일 스토리지 서비스인 NetApp Cloud Volumes for Google Cloud를 제공한다는 강점을 활용했습니다.

Cloud Insights

NetApp Cloud Insights는 SaaS 기반 제품으로, 고객의 글로벌 IT 인프라에 대한 실시간 모니터링, 문제 해결 및 비용 최적화 기능을 제공합니다. 소규모 IT 구축부터 대규모 IT 구축까지 확장할 수 있는 Cloud Insights는 현대적인 동적 클라우드 기술을 통해 높은 성능을 제공하고 비용을 최적화할 수 있도록 특별히 설계되었습니다.