목 차
데이터 중심의 세계에서 협회는 방대한 양의 데이터로부터 귀중한 지각력을 얻을 수 있는 방법을 끊임없이 모색하고 있습니다. 빅 데이터 분석은 기업이 패턴, 동향 및 실행 가능한 정보를 파악할 수 있도록 하는 중요한 결과로 부각되었습니다.이번 블로그 글에서는 구글이 제공하는 포괄적인 팰 컴퓨팅 서비스인 구글 클라우드를 활용해 강력한 빅데이터 분석 시스템을 만들 수 있는 방법에 대해 알아보겠습니다.
확장 가능한 구조, 중요한 데이터 처리 기능 및 고급 분석 툴을 갖춘 Google Cloud는 대규모 데이터셋을 관리하고 분석하는 데 이상적인 플랫폼을 제공합니다.
1. 데이터 저장 및 관리설정
성공적인 빅 데이터 분석 시스템의 기반은 효과적인 데이터 저장 및 관리설정에 있습니다. Google 클라우드는 특정 요구사항을 충족할 수 있는 다채로운 서비스를 제공합니다Google 클라우드 스토리지 Google 클라우드 스토리지는 크게 확장 가능하고 내구성이 뛰어난 객체 저장소 결과를 제공합니다.
대량의 정형 또는 비정형 데이터를 페일에 저장하고 어디에서나 안전하게 액세스 할 수 있습니다. 버전 관리, 액세스 제어 및 데이터 암호화와 같은 기능을 제공하여 데이터의 무결성과 보안을 보장합니다. Google BigQuery BigQuery는 대규모 데이터 세트를 분석하도록 설계된 완벽하게 관리되는 서버 없는 데이터 저장소입니다. 초고속 성능으로 대량의 데이터를 저장하고 쿼리할 수 있습니다.
BigQuery는 표준 SQL 쿼리를 지원하고 데이터 심판에게 친숙한 인터페이스를 제공합니다. 자동 확장 기능을 사용하면 구조 작업에 구애받지 않고 페타바이트 단위의 데이터를 처리할 수 있습니다. Google 클라우드 데이터스토어/Firestore 실시간 데이터 처리를 위해 NoSQL 데이터베이스를 보유하고 있는 경우 Google Cloud는 클라우드 데이터스토어(기존 워크로드의 경우)와 클라우드 Firestore(확장성 및 백과사전적으로 분산된 워크로드의 경우)를 제공합니다.문서에 친숙한 이러한 데이터베이스는 유연한 스키마, 완벽한 확장성 및 강력한 데이터 두께를 제공하므로 광범위한 사용 사례에 적합합니다.
2. 데이터 처리 및 분석
데이터가 안전하게 저장 및 관리되고 나면 이제는 데이터를 재사용하고 해부하여 의미 있는 인식 능력을 결정해야 할 때입니다. Google Cloud는 데이터 처리 및 분석을 위한 중요한 도구와 서비스를 제공합니다. Google Cloud Dataproc 클라우드 Dataproc는 Apache Spark 및 Apache Hadoop 클러스터를 실행하기 위한 완벽하게 관리되는 서비스입니다. Google 클라우드의 확장성과 처리 능력을 사용하여 분산 컴퓨팅 환경에서 대규모 데이터셋을 재사용할 수 있습니다.
Dataproc를 사용하면 복잡한 데이터 변형을 실행하고, 컴퓨터 사용 능력 작업을 수행하고, 맞춤형 데이터 분석 워크플로우를 실행할 수 있습니다. Google Cloud cantina/Subcantina/Sub는 실시간 데이터 수도관을 규모에 맞게 수집 및 재사용할 수 있는 메시징 서비스입니다. 이벤트 디렉터를 이벤트 소비자로부터 분리하여 높은 수익률과 낮은 대기 시간을 제공합니다. cantina/ Sub는 BigQuery 및 Dataflow와 같은 다른 Google 클라우드 서비스와 완벽하게 통합되어 실시간 데이터 처리 및 분석이 가능합니다.
Google Cloud Dataflow Dataflow는 배치 또는 수문 처리를 위한 데이터 채널을 만들고 실행할 수 있는 서버리스 데이터 처리 서비스입니다. Apache Beam과 같은 인기 있는 프로그래밍 모델을 지원하여 여러 언어로 데이터 재활용 센스를 작성할 수 있습니다. Dataflow를 사용하면 다양한 소스의 데이터를 평가, 변환 및 기고 하고, 복잡한 변형을 수행하며, 분석을 위해 재사용된 데이터를 다운스트림 시스템에 공급할 수 있습니다.
3. 고급 분석 및 시각화
데이터를 이해하고 지각력을 효과적으로 전달하기 위해 Google Cloud는 고급 분석 및 시각화 도구를 제공합니다Google Data Studio Data Studio는 자유롭고 직관적인 데이터 시각화 및 보고 도구입니다. 빅쿼리 및 클라우드 스토리지를 비롯한 다양한 데이터 소스에 연결하여 대화형 대시보드 및 보고서를 생성할 수 있습니다.
Data Studio는 다양한 시각화 옵션 및 사용자 지정 기능을 제공하여 복잡한 데이터를 시각적으로 매력적으로 쉽게 전달할 수 있습니다. 구글 클라우드 AI 플랫폼 AI 플랫폼은 규모에 맞는 기계 사용능력 모델의 구조, 훈련 및 이식을 위한 일련의 서비스와 도구를 제공합니다. 머신 리터러시 알고리즘을 사용하여 폐기된 패턴을 파악하고 빅 데이터에서 정확한 예측을 할 수 있습니다.
AI 플랫폼은 사전 구축된 모델과 AutoML 기능을 제공하여 데이터 과학자와 비전문가 모두 액세스할 수 있습니다. Google Cloud Dataab Dataalab은 Jupyter 스크랩북을 사용하여 데이터를 탐색, 분석 및 이미징 하기 위한 대화형 도구입니다. 다른 Google 클라우드 서비스와 원활하게 통합되어 빅쿼리, 클라우드 스토리지 및 머신 리터러시 라이브러리의 기능을 활용할 수 있습니다. 데이터랩은 데이터 과학자와 판사가 복잡한 데이터 분석 작업을 수행할 수 있는 협력적인 지형을 제공합니다.
4. 데이터의 진정한 이벤트성 실현
Google Cloud를 사용하여 중요한 빅 데이터 분석 시스템을 구축하면 조직에서 데이터의 형실적인 이벤트를 구현할 수 있습니다.
Google Cloud의 강력한 저장소 및 운영 서비스, 효과적인 데이터 처리 기능 및 고급 분석 도구를 사용하여 기업은 소중한 통찰력을 얻고 데이터 중심의 의견을 제시할 수 있습니다. Google Cloud는 데이터 저장 및 관리, 대규모 데이터셋 처리 및 분석, 인지도 이미징 및 추론 등 다양한 분야에서 빅데이터의 성능을 활용할 수 있는 포괄적인 플랫폼을 제공합니다. Google Cloud의 가능성을 수용하여 데이터 중심의 성공 적인 업무를 시작하십시오.