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[사례 연구, Wag!] 애완견 산책 서비스의 실시간 및 급격한 동접자 수용 요구를 위한 SingleStore Wag!는 "애완견들을 위한 우버(Uber)"라고 불려왔습니다. 이 서비스는 애완견 주인과 애완견을 산책시키는 사람을 매칭시켜 실시간으로 산책 시키는 사람(산책객)을 개별적으로 추적하고 시각화합니다. 이 서비스는 현재 미국 전역의 100개 이상의 도시에서 이용할 수 있습니다. 지금, Wag!는 그들이 급속한 비즈니스 성장의 요구를 충족시키기 위해 SingleStore를 사용하고 있습니다. ​ 애완견 주인들은 그들 주위에 있는 애완견 산책객들의 라이브(live) 지도를 갖고 시작을 합니다. 그들은 산책객과 연결을 하고 애완견을 위한 산책로를 설정하고, 그들의 이웃의 지도에서 그것이 진행되는 것을 라이브로 지켜봅니다. 모든 산책이 활동 보고서로 나타납니다. 이 보고서에는 애완견 사진, 산책 시간과 거리 등이.. 2019. 8. 14.
[사례 연구, Epigen] SingleStore를 통한 ML기반 안면 인식(Facial Recognition) 인프라 강화 Epigen Technology는 핵심 툴킷의 일부로 SingleStore에 크게 의존하고 있습니다. "SingleStore 없이는, 제가 하는 일을 할 수 없습니다,"라고 에피젠의 설립자인 테리 라이스는 말합니다. ​Epigen Technology는 소프트웨어를 사용하여 사이버 보안, 분석, 머신러닝, 인공 지능(AI)과 인지 컴퓨팅(cognitive computing)의 신규 분야를 포함하여 빠르게 변화하는 많은 기술 분야를 혁신하고 있습니다. 지금 에피젠은 AWS S3, SingleStore, 머신러닝, AI, 시각화를 결합한 클라우드 상에서 안면 인식 프레임워크를 개발했습니다. ​ Epigen의 설립자인 Terry Rice는 유명한 IT 컨설턴트로, 국가 안보 위협을 포함한 도전적인 문제에 대해 .. 2019. 8. 13.
[사례 연구, Insite360] SingleStore 내장 파이프라인을 사용하여 클라우드에서 IoT 서비스 제공 Insite360은 연료 관리과 환경 서비스를 위한 완벽한 솔루션입니다. 주유소, 석유 제품/에너지 상품 공급 업체, 유통 업체와 구매자가 사용을 합니다. Insite360은 SaaS (Software as a Service)로 제공되며 전세계 시장의 리더입니다. Insite360은 관련 프로세스 자동화와 지속적인 모니터링을 통해 운영 효율성을 향상시키고 있습니다. Insite360에 내장된 리포팅, 고급 분석과 의사 결정 지원 도구를 사용하여 비용을 절감하고 매출을 늘리며 위험을 줄일 수 있습니다. ​ IT 아키텍처 측면에서 Insite360은 최적 아키텍처를 향한 3 단계 프로세스의 중간에 있습니다. 첫 번째 단계에서는 운영을 클라우드로 옮겼습니다. 두 번째 단계에서는 SingleStore로 분석 속.. 2019. 8. 13.
Webinar: 시계열 데이터에 적합한 데이터베이스 선택 이 Webinar에서 SingleStore 제품 마케팅 관리자 Mike Boyarski는 시계열 데이터의 인기 증가에 대해 설명하고 라이브 Q&A를 포함하여 시계열 데이터베이스에 가장 적합한 옵션에 대해 설명합니다. Webinar를 보고 여기에서 슬라이드를 다운로드할 수 있습니다. SingleStore에서는 시계열 데이터와 시계열 데이터베이스 선택 및 O'Reilly 시계열 전자책 다운로드에 대한 블로그 게시물에 많은 관심을 보였습니다. 또한 DZone의 시계열 데이터베이스 아키텍처에 대한 Webinar가 있습니다. 이와 대조적으로 이 Webinar는 시계열 데이터베이스에서 원하는 것과 SingleStore에 적합한 방법을 설명하는 데 특히 유용합니다. 이 블로그 게시물을 읽고 Webinar를 보십시오... 2019. 8. 12.
Webinar: SingleStore로 예측 및 ML 애플리케이션 운영 예측 분석, 머신 러닝 및 AI는 대화 형 쿼리와 뛰어난 고객 경험을 실시간으로 강화하여 회사의 비즈니스 방식을 변화시키는 데 사용됩니다. SingleStore는 최신 데이터에 빠르게 액세스하고, 새로운 정보와 기존 정보를 결합하는 빠른 처리 및 빠른 쿼리 응답이 필요한 고급 애플리케이션을 지원하는 데 널리 사용됩니다. 이 Webinar에서 SingleStore의 수석 제품 관리자인 Eric Hanson은 SingleStore 고객이 최신 애플리케이션에서이 빠르고 확장 가능한 SQL 데이터베이스를 어떻게 사용하고 있는지 보여줍니다. 다음, 요약을 읽고 전체 이야기를 얻을 수 있는 Webinar 및 Slides를 확인하십시오. 개발 및 배포에 SingleStore 매핑 ​ Eric은 머신 러닝 모델을 구축.. 2019. 8. 12.
[웨비나, 금융] 실시간 데이터기반 자산 관리 시스템 구축 자산 관리는 은행과 기타 금융 서비스 기관들에게 치열한 경쟁 서비스 영역입니다. 이 자산관리 서비스는 많은 사용자에게 빠르게 서비스를 제공해야 하는 높은 동시성과 낮은 지연시간으로 대량의 과거 데이터와 현재 데이터를 실시간으로 액세스 할 수 있는 역량의 시스템이 요구됩니다. 이런 요구를 충족 시키기 위해 금융기관들은 인 메모리 데이터베이스와 스트리밍 데이터를 사용했습니다. 이 웨비나에서 SingleStore의 소우랍 메타는 SingleStore가 어떻게 사용자의 자산 관리 경험을 개선하고 금융 기관들에게 이 경쟁 영역에서 탁월한 성능을 제공하는지를 보여줍니다. 자산관리 웨비나를 여기에서 볼 수 있습니다. 이 웨비나에서 소우랍은 개인이나 가족에 관계없이 고객에게 자산 관리 대시 보드를 제공하는 은행의 "b.. 2019. 8. 12.
TensorFlow, Kafka 및 SingleStore를 이용한 실시간 머신러닝 스트리밍과 분류(classification)을 동시에 할 수 있는 SQL 쿼리 기반의 간단한 머신러닝 파이프라인을 구축하는 방법 TensorFlow는 최고의 머신 러닝 라이브러리 중 하나로 부상했으며 운영 데이터베이스와 결합하면 정교한 머신 러닝 워크 플로우를 신속하게 구축할 수있는 기반을 제공합니다. 이 포스팅에서는 스피드 데이트(Speed Dating) 데이터 셋을 이용한 머신러닝 워크 플로우를 살펴보기 합니다. 이 데모의 전체적인 목표는 머신이 제안해서 매칭과 사람이 직접 다른 사람의 프로필을 보고 하는 매칭과 비교하는 것입니다. 데이터 세트는 Kaggle의 스피드 데이트 실험에서 가져온 것 입니다. ​ 워크 플로의 일부로 SingleStore 파이프 라인을 사용하여 Kafka의 데이터를 실시간으로.. 2019. 8. 9.
실시간 대시 보드와 빠른 업데이트를 위한 SingleStore의 벤치 마크 최신 Upsert 벤치 마크는 통신사, ISP 및 CDN을 통한 인터넷 청구에서 중요한 사용 사례를 보여줍니다. SingleStore는 초당790 만 건의 Upsert를 달성했으며, 현재 GitHub에서 제공되는 Cassandra 벤치 마크 세부 정보 및 스크립트보다 6 배 빠릅니다. 빠른 업데이트 및 실시간 대시 보드에 대한 비즈니스 요구 기업은 데이터에서 통찰력을 원하며 정보를 보다 빨리 얻기를 원합니다. 빠르게 변화하는 데이터를 위해서는 올바른 결정을 내리기 위해 통찰력을 신속하게 수집해야합니다. IoT 원격 측정 모니터링, 모바일 네트워크 사용, 인터넷 서비스 제공 업체 (ISP) 청구 및 콘텐츠 전송 네트워크(CDN) 사용 추적과 같은 산업 응용 프로그램은 빠르게 변화하는 데이터를 사용하는 실시.. 2019. 8. 9.
[사례 연구, Kellogg] ETL 시간 단축(24 시간-> 수십분), BI 속도 향상(20 배) 켈로그(Kellogg) 소개 켈로그는 시리얼 생산분야에서 글로벌 선두이자, 쿠키/크래커/스낵 등의 분야에서는 세계 2위의 생산 업체이며, 냉동식품 분야에서는 북미의 선두 기업입니다. 켈로그는 2015년 매출 135억 달러를 기록하며, 21개국에서 1,600여 개 식품을 생산하고 180여 개국에 많은 브랜드를 판매하고 있습니다. 배경 고객 물류 데이터로 수익 창출 켈로그는 고객의 물류 데이터 정보를 사용하여 결정을 내리고, 쇼핑 경험 데이터를 중심으로 효율성을 개선합니다. 이러한 데이터의 정확성과 속도는 켈로그 기업의 수익과 직결됩니다. ​ 인 메모리(in-memory) 활용으로 데이터 액세스 속도 향상 켈로그는 비즈니스 유저가 데이터를 쉽게 사용할 수 있도록 하는 것이 가장 중요한 사항이었기에 데이터 지.. 2019. 8. 8.

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