실시간 빅데이터와 머신 데이터

실시간 빅데이터와 머신 데이터

실시간 빅데이터와 머신 데이터 from 김 한도

실시간 빅데이터와 머신 데이터

1. 2015. 3 ㈜이디엄 김한도 실시간 빅데이터와 머신 데이터

2. - 2 - 목차 1. 머신 데이터 2. 실시간 빅데이터 3. 빅데이터의 흐름

3. - 3 - 데이터의 종류 1. 머신 데이터 Machine Generated Data Human Generated Data 그림 출처 : https://www.acreo.se/business-areas/e-health http://blog.quickple.com

4. - 4 - 지금까지는 Human Data가 주류를 이루고 있었음 1. 머신 데이터 그림 출처 : http://www.eoi.es/blogs/agustinagudo http://www.cmswire.com/cms/social-business/

5. - 5 - Human Data는 데이터의 증가가 급격하지 않은 양상 1. 머신 데이터 그림 출처 : http://socialnerdia.com/blog/the-number-one-metric-facebook-cares-about http://www.hankyung.com/news/app/newsview.php?aid=2013050395971

6. - 6 - Human Data는 대체로 실시간을 요구하지 않음 1. 머신 데이터 그림 출처 : http://www.sas.com/nl_nl/insights/data-management http://www.bnext.com.tw/article/view/id/19087

7. - 7 - 머신 데이터는 센서나 장비에서 발생하는 데이터를 의미 1. 머신 데이터 그림 출처 : http://techneedle.com/archives/19534

8. - 8 - 머신 데이터는 급격히 증가하고 있음 1.머신 데이터 그림 출처 : http://www.microsiervos.com/archivo/internet/la-internet-de-las-cosas-en-cifras.html

9. - 9 - 잠재 머신 데이터 1. 머신 데이터 그림 출처 : http://forum.roadfly.com/threads/6009924-How-Many-People-Can-Fit-In-A-Mini https://www.fiverr.com/zero_td/extract-data-from-websites-and-scrape-or-data-mine

10. - 10 - 머신 데이터는 대체로 실시간 처리 및 분석을 요함 1. 머신 데이터 그림 출처 : http://www.libelium.com/smart-city-urban-resilience-smart-environment/ http://www.htxt.co.za/2014/02/18/idle-phone-can-help-donate-clean-water/

11. - 11 - 실시간에 대한 통설 : 성능과 용량은 반비례 2. 실시간 빅데이터 처리용량은 대용량 처리성능은 제한적 처리성능은 실시간 처리용량은 저용량 그림 출처 : http://gold6050.com.ne.kr/7-4.htm http://www.polser.com/

12. - 12 - 실시간 빅데이터는 대용량과 성능을 동시에 충족시켜야 함 2. 실시간 빅데이터 그림 출처 : http://www.grilled.net.au/2012/01/06/minor-cracks-found-on-airbus-a380-superjumbo-wings/

13. - 13 - 빅데이터에서 실시간의 개념은 처리량의 제약을 넘어 최대 처리 성능을 보장한다는 것 2. 실시간 빅데이터 그림 출처 : http://intelligenceofnothing.com/about/inothing-concepts/ http://virtual-insight.com.au/timetips/

14. - 14 - 실시간 빅데이터 솔루션의 예 2. 실시간 빅데이터

15. - 15 - 실시간 빅데이터는 수집, 처리, 활용의 유연성을 확보해야 함 2. 실시간 빅데이터 데이터 수집의 유연성 데이터 처리의 유연성 데이터 활용의 유연성 그림 출처 : http://colstonconsulting.co.uk/blog/page/4/ http://lemberg.co.uk/services/back-end-and-api-development

16. - 16 - 데이터 수집의 유연성 2. 실시간 빅데이터 그림 출처 : http://www.farlink.com.ar/web/index.php/desarrollo-de-software http://www3.nd.edu/~dwang5/'

17. - 17 - 데이터 수집의 유연성 2. 실시간 빅데이터

18. - 18 - 데이터 처리의 유연성 2. 실시간 빅데이터

19. - 19 - 데이터 처리의 유연성 2. 실시간 빅데이터

20. - 20 - 데이터 활용의 유연성 2. 실시간 빅데이터

21. - 21 - 데이터 활용의 유연성 2. 실시간 빅데이터 그림 출처 : https://highlyscalable.wordpress.com/2012/03/01/nosql-data-modeling-techniques/

22. - 22 - Open Source와 상용 실시간 빅데이터 솔루션 비교 2. 실시간 빅데이터

23. - 23 - 실시간 빅데이터 적용 사례 2. 실시간 빅데이터 수집, 분석 서버 가입자 음성, SMS, Data Packet 그림 출처 : http://www.tebkobitv.com/kanallar/teknolojik-cozumler/blackberry-telefonla-mobil-internete-nasil-baglanilir

24. - 24 - 실시간 빅데이터 적용 사례 2. 실시간 빅데이터 Sentry Server 그림 출처 : http://www.iotasianews.com/category/industry-ko/page/5/

25. - 25 - 빅데이터는 계속해서 성장해가고 있음 3. 빅데이터의 흐름 그림 출처 : http://www.edplace.com/worksheet_preview.php?eId=3132&type=topic http://www.thefabricator.com/article/shopmanagement/a-matter-of-asking-the-right-questions

26. - 26 - 제 1기 수집기 3. 빅데이터의 흐름

27. - 27 - 현재 접어들고 있는 제 2기 활용기 3. 빅데이터의 흐름

28. - 28 - 제 3기 예측기 3. 빅데이터의 흐름

29. - 29 - 제 4기 이후 3. 빅데이터의 흐름 그림 출처 : http://www.seomom.org/infographic-is-google-skynet/ https://www.pinterest.com/pin/521573200569818337/