hadoop3 [사례 연구, 하이테크] 주요 기술 서비스 기업의 Kafka 및 AI로의 이동 주요 기술 서비스 기업은 디지털 시대에 경쟁하기 위해 어떻게 준비하고 있습니까? 그리고, 고객의 비즈니스 전망을 크게 향상시킬 수 있는 탁월한 서비스를 제공합니까? 동시에, 복잡성을 줄이고 비용을 절감하며, 경우에 따라 SLA를 10배 이상 강화할 수 있습니까? 이러한 기업의 경우 해결책은 Kafka 및 SingleStore를 사용하여 실시간 운영 분석을 제공하는 것입니다. 이 기업에서는 데이터가 여러 데이터 저장소를 통과하고 관계형 SQL 데이터베이스에서 배치 쿼리 처리를 위해 NoSQL 데이터 저장소로 이동하고, BI, 앱 및 애드혹 쿼리를 위해 다시 SQL로 이동되었습니다. 이제 데이터는 Kafka를 통해 바로 SingleStore로 흐릅니다. Airflow는 오케스트레이션을 제공합니다. Bef.. 2021. 8. 30. [사례 연구, Comcast] Hadoop과 SingleStore를 활용한 실시간 스트림 처리 아키텍처 SingleStore와 Hadoop은 모두 데이터 저장소이지만 데이터 처리 및 분석 스택에서 서로 다른 역할을 수행합니다. 기업은 HDFS (Hadoop Distributed File System)를 사용하여 대량의 불변 데이터를 저장할 수 있지만 설계상으로는 거의 대부분 배치 처리에 사용됩니다. 게다가 더 빠르고 스토리지 기능이 뛰어난 새로운 실행 프레임웍인 SingleStore는 기업의 배치 처리 인터페이스로 선택된 MapReduce에게 도전장을 내고 있습니다. 람다(Lamda) 아키텍처 많은 SingleStore 고객들이 람다 아키넥처(LA)를 사용하여 시스템을 구축했습니다. LA는 매우 저렴한 스토리지에 대한 장기 데이데를 유지하면서, 최근의 핫 데이터가 요구하는 빠른 업데이트와 분석이 요구되.. 2019. 8. 30. Webinar: ML/AI 운영 시대의 데이터 레이크(Data Lake)의 발전 Data Science Central의 Bill Vorhies와 SingleStore의 Rick Negrin은 최근 데이터 레이크(Data Lake)에 대한 Webinar와 인공지능(AI) 및 머신러닝(ML) 운영 시대의 Hadoop 사용에 대한 Webinar를 제공했습니다. 이 블로그 게시물에서는 Webinar의 미리보기로 Webinar의 주요 요점을 요약합니다. 언제라도 녹화된 Webinar를 볼 수 있습니다. 기업은 최상의 의사 결정을 내리기 위해 데이터에 유연하게 액세스해야 합니다. 불행히도 오늘날 사용되는 시스템은 복잡성과 구조적으로 지연을 초래합니다. ANSI SQL을 지원하는 빠르고 확장 가능한 관계형 데이터베이스인 SingleStore는 데이터 처리 아키텍처를 단순화하고 의사 결정 속도를 .. 2019. 8. 19. 이전 1 다음
