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SingleStoreDB/사례연구47

[사례 연구, DailyVest] 401(k) 구축 및 애플리케이션 성능 30% 향상 401(k)과 같은 세금 혜택이 있는 퇴직적금 플랜은 일반적으로 직원을 위한 직업 혜택으로 제공됩니다. 고용주는 플랜을 후원하고 참여를 장려하기 위해 기부금 매칭과 같은 인센티브를 제공할 수 있습니다. 이러한 플랜은 인재를 유치하고 유지하는 데 중요한 도구로 작용하지만 성과가 좋은 경우에만 가능합니다. * 401(k): 미국에서 퇴직연금을 뜻하는 용어이다. 미국의 내국세입법(Internal Revenue Code) 401조 k항에 직장가입 연금이 규정되어 있기에 이와 같이 불린다. 이러한 플랜에 대한 일반적인 계좌 액세스 웹사이트에는 오래된 툴과 기술이 있으며 개인 및 회사 차원의 플랜 성과에 대한 통찰력이 부족합니다. 이러한 경험은 플랜 상태가 좋지 않고 플랜 참여가 부족하며 퇴직 준비가 되지 않은 직.. 2021. 8. 24.
[사례 연구, CME] 시카고 상업거래소를 역설계한 방법 거래소는 우리 경제 시스템의 핵심입니다. 베니스의 리알토(Rialto, 14세기), 터키의 그랜드 바자르(Grand Bazaar, 17세기), 네덜란드의 암스테르담 증권거래소(Amsterdam Bourse, 17세기), 뉴욕 증권거래소(NYSE; New York Stock Exchange, 20세기)에서 시장은 의도적으로 상품과 서비스의 구매자와 판매자가 만나 거래합니다. 이 블로그 게시물에서는 SingleStore를 핵심으로 하여 거래소를 구축한 방법을 설명합니다. 컴퓨터가 발명되고 인터넷이 널리 보급된 후 시장은 온라인이 되었습니다. 네덜란드 동인도 제도(오늘날의 인도네시아)의 향신료 상인이 약 한 달 동안 걸리던 매매는 암스테르담 증권 거래소에서 제공하는 가격 매칭을 통해 이제는 자동화된 컴퓨터 거.. 2021. 8. 24.
[사례 연구, IEX Cloud] 일 25억건의 API 요청을 평균 8ms로 응답 기존 "금융 데이터 제공" 서비스들은 현대 기술을 감안하여 구축되지 않았습니다. 그것들은 혁신적인 금융 애플리케이션을 지원하는 데 필요한 규모와 속도를 따라가지 못합니다. 너무 비싸고 제한적이며 복잡한 솔루션으로 인해 소규모 개발사는 시장에서 소외되고 있습니다. 금융 산업은 기술 현대화와 관련하여 다른 시장에 오랫동안 뒤쳐져 왔습니다. 팬데믹 이전에는 금융 서비스 조직의 55% 만이 디지털 혁신 계획을 구현하기 위한 조치를 취했습니다. 팬데믹은 많은 기업의 프로세스를 가속화하는 데 도움이 되었지만 여전히 레거시 시스템과 비효율적인 운영과 씨름해야 했습니다. ​ IEX 그룹의 IEX Cloud는 모든 사람이 양질의 금융 데이터와 서비스에 엑세스할 수 있도록 하는 혁신적인 금융 데이터 제공 플랫폼으로 이 문.. 2021. 8. 23.
[사례 연구, 에너지] 메이저 석유 및 가스 회사의 재무 운영 개선 한 메이저 석유 및 가스 회사는 IoT 데이터가 초당 GB(기가바이트)의 속도로 쏟아져 들어오고, 닷넷(.NET) 애플리케이션에서 생성된 최신 재무 예측이 주요 경쟁 우위로 작용하는 불안정한 시장에서 일하고 있습니다. 이에 분석 아키텍처의 핵심에 있는 NoSQL 데이터베이스인 MapR, ElasticSearch를 MongoDB, Oracle Exadata로 교체를 고려했지만, 결국 SingleStore로 교체했습니다. 빠르게 구현한 후, 이제는 경쟁업체보다 더 적은 수의 서버와 더 나은 성능으로, 재무 예측을 하루에 여러 번 실행할 수 있게 되었습니다. 이 회사는 이제 다양한 재무 예측 애플리케이션, 토지 계약 분석, ERP 보고 등에도 SingleStore를 사용하고 있습니다. 소개 석유와 가스를 찾고.. 2021. 8. 20.
[사례 연구, 에너지] 업계 최고의 가스 및 전력 유틸리티 기업의 스마트 미터 데이터 관리 스마트 가스 및 전력 계량기는 엄청난 양의 데이터를 생성합니다. 5개의 노드로 구성된 소규모의 SingleStore 클러스터로 업계 최고의 가스 및 전력 유틸리티 기업의 방대한 양의 데이터를 쉽게 처리할 수 있습니다. 한 특정 사용 사례에서, 초당 200,000대 이상의 계랑기의 데이터가 SingleStore 데이터베이스에 로드되는 동안, 사용자는 동시에 해당 데이터에 대한 쿼리를 처리할 수 있었습니다. 수백만 대의 계량기에서는 매시간 10~30개의 센서 판독값을 전송하여, 수십억 행의 데이터를 생성합니다. 연초에만 720억 건 이상의 계량기 측정이 있었으며, 이는 최대 6TB의 원시 데이터를 측정하는 거였습니다. ​ SingleStore는 이 데이터를 10배 압축하고 디스크의 저장 공간을 624GB까지.. 2021. 8. 20.
[사례 연구, Infiswift] IoT와 AI 애플리케이션의 분석 기능을 강화한 방법 Infiswift는 주로 IoT(Internet of Things) 배포를 통해, AI를 사용하여 실제 문제를 해결합니다. IoT는 인터넷 연결과 데이터 공유를 통해, 물리적 디바이스의 작동을 최적화합니다. Infiswift의 혁신적인 플랫폼을 사용하면, 규모에 상관없이 엔드포인트(endpoint)에 손쉽게 보안 연결과 관리가 가능하며, 새로운 서비스를 시작하거나 기존 서비스를 개선하는 솔루션을 구축할 수 있습니다. Infiswift는 고객이 재생 에너지, 농업, 제조와 같은 산업에서 데이터 중심적(data-driven) 의사결정을 할 수 있도록 지원합니다. Infiswift는 빠르고 안정적인 분석을 제공하고 지속적으로 업데이트되는 기계 학습(ML) 모델을 지원하기 위해, SingleStore를 Infi.. 2021. 8. 20.
[사례 연구, 금융] 머신러닝기반 실시간 이상거래 탐지(미국 메이저 은행) ​ 이 사례 연구는 SingleStore의 제품 마케팅 수석 이사인 Mike Boyarski가 웨비나 세션의 일부로 발표했습니다. Mike는 웨비나를 통해 수십 년 동안 축적된 기술 솔루션을 보유하고 있으며 오늘날의 요구 사항을 충족시키기 위해 인프라를 즉시 발전시켜야 하는 금융 서비스 기관이 직면한 과제에 대해 설명합니다. 웨비나에서도 설명되고 있습니다만, Mike는 주요 미국 은행이 SingleStore를 핵심으로 하는 새로운 스트리밍 데이터 아키텍처를 어떻게 작성했는지를 보여줍니다. SingleStore를 사용하여 이들은 머신러링 모델을 실시간으로 적용하면서 하룻밤 사이에 이루어지는 배치 이상거래 탐지 방식에서 "on the swipe"(실시간) 이상거래 탐지 방식으로 전환할 수 있었습니다. 그는 .. 2021. 8. 10.
[사례 연구, 금융] SingleStore와 Kafka를 통한 위험 관리 성능 개선 위험 관리는 금융 세계 전체에서 매우 중요한 업무이며(다른 분야에서도 점점 더 많이) 은행, 투자자, 보험사 및 기타 금융 기관의 IT팀에게 중요한 투자 영역입니다. SingleStore는 위험 관리, 의사 결정 응용 프로그램 및 분석뿐 아니라 이상거래 탐지 및 자산 관리와 같은 관련 영역을 지원하는 데 매우 적합한 것으로 입증되었습니다. 이 사례 연구에서는 한 주요 금융 서비스 제공업체가 Oracle을 SingleStore와 Kafka로 교체하여 위험 관리 의사 결정의 성능과 개발 용이성을 어떻게 개선하였는지 살펴보겠습니다. 또한 다른 유사한 SingleStore 구현에서 배운 몇 가지 교훈도 포함하겠습니다. ​ Oracle 기반 데이터 웨어하우스의 문제점 우리와 협력하는 많은 금융 서비스 기관에서 트.. 2021. 8. 10.
[사례 연구, monday.com] 엔지니어가 SingleStore의 BI 기능을 효과적으로 사용하는 방법 monday.com의 모든 것은 데이터로 시작되서 데이터로 끝납니다. 따라서 우리(monday.com)는 시스템의 성공적인 구동을 위해 모든 데이터를 정확하고 정밀하게 측정해야 합니다. 우리가 자체 BI 솔루션인 빅브레인(BigBrain)을 처음부터 구축한 이유는 monday.com에서 제공하는 모든 KPI를 추적하고 투명성을 제공하여 팀원 모두가 쉽게 액세스할 수 있도록 하기 위해서 입니다. ​ 우리 빅브레인 팀(현재 4명의 엔지니어가 있으며, 추가로 채용 중)은 monday.com의 성장 가속화에 기여하면서 빅브레인 솔루션을 강화하기 위한 대규모 프로젝트를 수행했습니다. 이 사례 연구 포스팅에서는 빅브레인의 개발자인 Daniel Mittelman이 SingleStore를 사용한 이유와 방법, 그리고 .. 2021. 8. 10.

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