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클라우드로 이동할 때 알아야 할 몇 가지 사항

클라우드로 이동할 때 알아야 할 몇 가지 사항
몇 년마다 분석 산업을 뒤흔드는 무언가가 있습니다. 이 주기의 현재 반복은 "구름"이며 우리 모두에게 구주가 될 것이라는 모든 주변의 열정입니다. 불행히도, 시간은 앞으로 이동하고, 우리는 다시 한 번 실버 총알이 없다는 것을 깨닫게 될 것입니다.

클라우드에서 가장 좋아하는 정의 중 하나는 "다른 사람의 컴퓨터일 뿐입니다." 나는 모든 클라우드가 제공하는 것을 지나치게 단순화한다는 것을 알고 있지만, 모든 유머에서와 마찬가지로, 말에 진실의 입자가 있기 때문에 재미 있습니다. 그것의 본질에서, 클라우드는 기본적으로 컴퓨팅 및 스토리지의 전체 호스트와 다른 사람의 데이터 센터입니다. 그들은 시스템 통합을 관리하고 자신의 비즈니스에 집중할 수 있도록 "관리 및 공급"의 좋은 거래를 제공합니다. 또한 클라우드로 이동하면 데이터 센터에서 기업 리소스를 고객 지향 애플리케이션 및 더 깊은 분석 제품과 같은 보다 가치 있는 노력으로 전환할 수 있습니다.

클라우드는 매우 좋은 특성을 제공하지만 누락 된 많은 것이 있습니다. 스마트 플레이는 눈을 크게 뜨고 구름으로 이동하고 격차를 기억하는 동시에 좋은 것을 활용하는 것입니다.

클라우드가 제공하는 좋은 것들

클라우드 오퍼링의 가장 주목할 만한 장점은 컴퓨팅 및 스토리지 요구의 빠른 프로비저닝과 탄력입니다.

과거에는 모든 플랫폼이 회사 데이터 센터에 숨겨져 있을 때 더 많은 컴퓨팅 및 스토리지 리소스를 얻는 것이 집안이었습니다. 시스템을 주문하고 배달해야 했고, 현장에서 공간을 발견해야 했고, 장비는 설치 및 테스트해야 했습니다. 요컨대, 피크 수요를 충족하기에 충분한 컴퓨팅을 가지고 필요하기 전에 용량을 초과 구입하지 않음으로써 비용을 최소화하려고 하는 것 사이의 지속적인 투쟁이었습니다. 결과는 일반적으로 용량이 너무 많거나 더 자주 충분하지 않았기 때문에 워크로드가 지연되거나 우선 순위를 지정하거나 권장해야 했습니다.

오늘, 클라우드 제공, 사라경우 과거의 고통. 필요에 따라 새 계산 또는 저장소를 프로비전하고 피크가 끝나면 축소할 수도 있습니다. 사용 내용만 지불할 수 있는 많은 청구 옵션이 있으며(예기치 않은 비용으로 이어질 수 있으므로 주의해야 함) 모든 데이터 센터 관리 문제가 클라우드 공급자에게 오프로드되었습니다.

또한 클라우드는 클라우드 아키텍처에 있는 응용 프로그램 및 서비스 공간에서 많은 긍정적인 점을 제공합니다. 몇 가지 예만 있습니다.

• 더 많은 개체 저장 (S3, Blobs),
• 스트리밍 및 ETL 도구 (접착제, 데이터 공장, 술집 / 서브),
• BI 또는 보고 (빠른 시력, 전원 BI, 찾고자),
• AI 또는 고급 데이터 과학(세이지메이커, 데이터브릭), 및
• 다른 시스템 관리, 연결, 보안 옵션.

이 모든 것은 이 블로그 게시물의 범위를 벗어난 자체 장단점과 함께 제공되지만 클라우드 제공 업체는 자선 단체가 아닌 비즈니스라는 것을 기억하십시오. 기업이 클라우드에 참여하는 데 따른 목표는 플랫폼 서비스를 제공할 뿐만 아니라 이러한 다른 오퍼링으로 "지출 연장"하는 것입니다. 결론은 기업이 이러한 응용 프로그램 및 서비스를 활용하려는 경우 기존 프로세스를 마이그레이션하거나 처음부터 만들어야 한다는 것입니다. 이것은 우리의 다음 지점에 우리를 제공합니다 ...

클라우드가 제공하지 않는 좋은 것들 (그리고 당신은 여전히 필요합니다)

그러나 클라우드는 여전히 플랫폼이며 해결책이 아닙니다. 데이터 관리, 데이터 통합, 최적화된 애플리케이션 개발, 전반적인 시스템 및 워크로드 거버넌스와 같은 모든 지루한 것들에 대해 걱정할 필요가 있습니다.

이는 전적으로 기술적 문제가 아니라 더 많은 프로세스와 사람들 문제입니다. 클라우드는 이러한 주소 항목에 아무 것도 하지 않습니다.

많은 사람들이"현대 분석 아키텍처"의일환으로 클라우드로 이동하고 있으며 현대 부분의 대부분을 다루지만 가장 중요한 부분, 즉 분석 기능은 어떻습니까? 엔터프라이즈 분석을 구동하려면 단일 쿼리 내에서 강력한 데이터 모델, 복잡하고 통합된 작업, 경로, 세션화, 시계열 및 예측 모델링과 같은 고급 기능을 허용하는 강력한 분석 엔진이 있어야 합니다. 또한 다양한 워크로드와 높은 동시성을 위해 데이터 재사용성을 처리해야 합니다. 모든 사용자에게 동일한 답변이 필요한 것은 아니며, 전략을 결정하고 추진하기 위해 초초 운영 요청에서 시간 긴 쿼리에 이르기까지 서비스 기대치에 큰 차이가 있습니다.

클라우드 는 그 자체로 그 중 어느 것도 하지 않습니다 - 다시 플랫폼입니다. 이미 분석을 제공하는 온-프레미스 시스템이 있는 경우 해당 엔진을 사용하여 클라우드로 이동할 수 있을까요, 아니면 새로운 분석 엔진으로 처음부터 시작할 수 있을까요? 이는 특히 기존 비즈니스 프로세스 및 분석을 유지해야 하는 경우 많은 부정적인 결과와 수년간의 마이그레이션 노력이 필요한 결정입니다.

좋은 분석 엔진이 있더라도 비즈니스성공으로 이어지는 다른 많은 고려 사항과 행동이 있으며, 분석 생태계가 있어 비즈니스를 더 잘 이끌어낼 수 있습니다. 견고한 분석 생태계는 플랫폼뿐만 아니라 다음을 요구합니다.

• 데이터 리더십 (중요한 이유)
데이터 거버넌스 (중요한 것)
데이터 아키텍처 (그것을 달성하는 방법)

이러한 각 항목에 대해 Teradata.com 다른 블로그를 확인하십시오. 기업 전체에서 데이터를 재사용하면 비즈니스(이유)에 대한 전체 보기를 제공하고 환경의 비용과 복잡성(중요한 사항)을 최소화합니다. 당신이 그것을 달성하는 "방법"은 매우 중요합니다. 사일로를 만들고 데이터 드리프트와 혼란을 초래하는 여러 장소에서 동일한 데이터를 지속적으로 전파할 것인가, 아니면 별도의 컴퓨팅 및 스토리지가 비용을 최적화할 수 있을 뿐만 아니라 플랫폼 간 분석이 투명하게 발생할 수 있도록 하는 아키텍처가 있습니까? 클라우드가 실행에 도움이 될 수 있지만 이러한 모든 결정을 내리거나 관리해야 합니다.

유리한 – 클라우드로가는 저위험 빠른 경로

전반적인 현대화 전략의 일환으로 클라우드를 활용하려면 비즈니스에 가져다 주는 가치에 따라 잘 생각하고 주도해야 합니다. 클라우드 도구 세트에서 제공하는 기능이 향상되든, 클라우드 컴퓨팅 및 스토리지의 탄력성에 의해 제공되는 비즈니스 민첩성 증가 또는 대량의 저가형 개체 스토리지 리소스를 활용하여 제공되는 비용 절감, 예상되는 이점 및 그 이점의 실제 비용에 대한 명확한 이해를 갖는 것이 중요합니다.

클라우드는 기술 도구 상자의 또 다른 도구 /기능이며 적절하게 사용하면 비즈니스에 큰 가치를 가져올 수 있지만 전략이나 명확한 명확한 목표없이 배포하면 비용과 복잡성 관점에서 제어 할 수 있습니다.

현재 Teradata 고객은 클라우드를 쉽게 탐구하고 위험이 거의 없는 Vantage를 통해 새로운 기능 중 일부를 테스트할 수 있습니다. Vantage 온-프레미스는 클라우드의 Vantage와동일한 제품이므로 마이그레이션 노력이 거의 또는 전혀 없으며 예상 값이 실현되지 않으면 온-프레임 환경으로 다시 이동하기 쉽습니다. 또한 쿼리그리드 및 네이티브 오브젝트 스토어(NOS)를 통한 데이터 통합 기능을 통해 마이그레이션할 필요 없이 클라우드 기반 개체 저장소를 활용할 수도 있습니다.

Teradata Vantage는 클라우드로가는 위험이 낮고 빠른 경로이며 Teradata는 비즈니스에 가장 적합한 가치를 가지고 이러한 움직임을 돕기 위해 비즈니스 및 생태계 컨설팅을 보유하고 있습니다.

Portrait of Rob Armstrong

(Author):
Rob Armstrong

Starting with Teradata in 1987, Rob Armstrong has contributed in virtually every aspect of the data warehouse and analytical processing arenas. Rob’s work in the computer industry has been dedicated to data-driven business improvement and more effective business decisions and execution.  Roles have encompassed the design, justification, implementation and evolution of enterprise data warehouses.

In his current role, Rob continues the Teradata tradition of integrating data and enabling end-user access for true self-driven analysis and data-driven actions. Increasingly, he incorporates the world of non-traditional “big data” into the analytical process.  He also has expanded the technology environment beyond the on-premises data center to include the world of public and private clouds to create a total analytic ecosystem.

Rob earned a B.A. degree in Management Science with an emphasis in mathematics and relational theory at the University of California, San Diego. He resides and works from San Diego.

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