하쿠나 마타타 하쿠나 마타타

엣지 컴퓨팅(Edge Computing) 이랑? https://brownbears.tistory.com/431 엣지 컴퓨팅이 주목받는 이유는? (LG CNS) https://blog.lgcns.com/1684 엣지컴퓨팅과 클라우드의 결합 엣지 컴퓨팅이 클라우드의 과부하로 인하여 생긴 기술이다. 사용자들의 정보의 교환이나 처리를 쉽게 할 수 있도록 해줄 뿐만 아니라 프라이버시 정책을 강화할 수 있어서 클라우드나 네트워크의 작동에 오류가 생길 경우에 엣지 컴퓨팅으로 임시 처방의 서비스를 받을 수 있다. 엣지 컴퓨팅이 클라우드 기술의 대체 기술인 것처럼 보이지만 실은 이 2개의 기술이 잘 결합되어야 한다. 이러한 이유로 마이크로소프트와 같은 기업들은 두 기술의 최적의 조화를 찾기 위해 노력중이다. 클라우드 컴..

빅데이터 - 정제와 분석 편 빅데이터 정제 다양한 매체로부터 데이터 수집하여 원하는 형태로 변환하여 빅데이터화 한 후 원하는 장소에 저장하고 저장된 데이터를 활용할 수 있는지 품질 확인하고 관리 빅데이터 정제 과정 빅데이터 처리(전처리 - Pre processing) 구조화 되지 않은 비정형 데이터를 처리 가능한 형태의 구조적 형태로 교정 처리기술 Kafka Cascading Tika Summingbird 빅데이터 저장(후처리- Post processing) 처리 과정을 통해 확보된 빅데이터의 형태나 구성을 체계적으로 저장하기 위한 계획수립하며 모니터링을 통해 빅데이터 품질을 관리 데이터의 유형, 크기 등 고려하여 빅데이터 저장소의 용량 산정하여 가장 적합한 장소 선정 빅데이터 저장 후에는 집계(Aggr..

Part1. 개요 1. 목적과 필요성 A. 목적 B. 필요성 2. 구성과 범위 A. 구성 B. 그림1. 빅데이터 분석과 활용 가이드라인의 구성 C. 표1. 빅데이터 사업 유형 및 설명 D. 활용범위 3. 빅데이터 분석 및 활용의 의의 A. 빅데이터 분석의 개념 및 의의 B. 빅데이터 활용사례 C 빅데이터의 활용의 기대효과 Part.2 단계별 지침 1. 계획 단계 그림2. 계획단계의 구성 1.1 사업의 이해와 정의 1.2 사업 추진 환경 분석 1.3 추진계획 수립 2. 설계 단계 그림3. 설계단계의 구성 2.1 요구사항 분석 그림4. 데이터 상호운영성 2.2 참조 데이터 확보 및 타당성 검토 그림5. 데이터의 종류 표2. (예시) 타당성 평가 결과 표3. (예시) 타당성 평가 지표 및 평가방안 2.3 데이..

http://www.ibric.org/myboard/read.php?Board=report&id=2721 클라우드 컴퓨팅 기반 유전체 정보 관리 및 서비스 동향 하드웨어의 발전으로 스토리지 및 네트워크 대역폭의 비용이 내려가고 있으며 차세대 게놈 시퀀싱의 비용도 급감하고 있다. 또한 최초의 인간 게놈 데이터를 만드는 작업은 수십 년이 걸렸지만 이제 수일 내에 풀 시퀀싱이 가능함에 따라 유전체 데이터는 기하 급수적으로 증가하고 있다. 그러나 현실적으로 유전체 연구에 필요한 통계 능력을 확보하는 데 필요한 게놈 데이터 및 관련 임상 데이터의 양이 단일 서버의 처리 능력을 초과한다. 그 대안으로 클라우드 컴퓨팅 서비스 www.ibric.org 클라우드 컴퓨팅이란 정보처리를 자신의 컴퓨터터가 아닌 인터넷으로 연..

데이타마이닝 https://itboan.tistory.com/m/entry/data-mining data mining itboan.tistory.com 1.정보의 가치발견 통한 기업 의사결정 지원 데이터 마이닝의 개요 가.데이터 마이닝(Data Mining)의 정의 -대용량의 데이터로부터 알려지지 않은 정보,패턴을 찾아 기업 의사결정에 활용하려는 데이터 분석 및 지식 발견 과정 나.데이터 마이닝 추징 배경 1)비지니스 측면: 비즈니스 모델 예측을 통한 고객 행동 예측 및 패턴 분석, 수익 극대화 ,고객 만족도 향상 2)정보기술 측면:OLAP로 발견하지 못한 데이터간 관계를 분석하여 효과적인 의사결정 지원 2.데이터 마이닝 기법 및 절차 가.데이터 마이닝 절차 1)현황분석: 준비작업,목적정의,비즈니스 목적..

[DBGuide.net - DA가이드] http://www.dbguide.net/db.db?cmd=view&boardUid=12720&boardConfigUid=9&boardIdx=25&boardStep=1 데이터 전문가 지식포털 DBGuide.net 전사아키텍처 개념 전사아키텍처 도입 배경 기업의 가치창출 활동에서 다양한 환경 변화에 대해 민첩하게 대응할 수 있도록 하는 능력이 정보 기술의 역할로 중요시 되고 있다. 기업의 비즈니스 복잡도는 더욱 증대되고 있고, 업무와 IT 기능의 분리는 더 이상 무의미하게 되었다. 또한 기업이 환경 변화에대응하기 위해 시스템을 변화시키고자 할 때, 시스템이 너무 복잡하여 어디를 어떻게 변경해야 할 지 모르는 상황에 이르렀다. 따라서 건축물의 설계도처럼 기업의 전체 w..

스케일 업 다운 Scale out vs. Scale up ********************************************************************************************/ 출처: https://dbrang.tistory.com/917?category=829483 [dBRang [dɪ'·bɪ·raŋ]] [ 빅데이터 품질 지표 구성 ] http://www.wise.co.kr/bitest_new.do 비즈니스 가치를 만드는 7가지 빅데이터 기법 l 빅데이터란 무엇인가? ‘빅데이터’란 거대한 데이터를 처리하기 위해 특화된 기법과 기술을 적용하는 것입니다. 이러한 데이터는 너무나 방대하고 복잡해서 수작업으로 처리가 불가능합니다. 웹로그, 전화 기록, 진료 기록..

http://blog.daum.net/hadmond/10 실전 DW 설계 - CDC vs ETL 차이 그동안 실전에서 갈고 닦은 지식과 경험을 글로 정리해 보았습니다. 사실 CDC든 ETL이든 원천(source) 데이타 정보를 추출하여 목표(target) 시스템에 적재하는 개념은 동일하나 그 방법과 사용목적, 적재수준에서 차 blog.daum.net 1. ETL 개념 / CDC 개념 ETL (Extraction, Transformation, Loading, ETT와 동의어) 이란 다양한 소스시스템(Source System)으로부터 필요한 데이터를 추출(Extract)하여 변환(Transformation) 작업을 거쳐 타겟 시스템(Target System)으로 전송 및 로딩 (Loading)하는 모든 과정..