오라클, 빅데이터 실시간 분석 지원한다

[김관용기자] 오라클이 실시간으로 빅데이터를 분석해 빠른 의사결정을 지원하는 빅데이터 실시간 분석 솔루션을 발표했다.

새롭게 발표된 빅데이터 실시간 분석 솔루션은 데이터 필터링과 실시간 분석 제품인 오라클 이벤트 프로세싱(OEP)과 분산 캐시 솔루션 코히어런스를 결합한 것이다.

한국오라클은 4일 미디어 간담회를 열고 "이번 제품은 복잡하고 방대한 양의 데이터를 실시간으로 분석하고 활용할 수 있도록 하는 솔루션으로 데이터의 범람에 실시간으로 대응할 수 있도록 한다"고 소개했다.

빅데이터는 말 그대로 대규모의 데이터를 뜻하는 것으로 이를 빠르게 처리하는 방법이 관건이 되고 있다. SAP의 인메모리 컴퓨팅 기술이나 스토리지 및 데이터웨어하우스(DW) 기업들이 강조하고 있는 솔리드스테이트드라이브(SSD)도 데이터의 처리 속도를 높이기 위한 방법들이다.

오라클의 빅데이터 실시간 분석 방법론은 쏟아지는 수많은 데이터 속에서 중복되거나 무의미한 데이터를 걸러내고 데이터를 사후에 분석하지 않고 수집 단계에서부터 실시간으로 분석할 수 있도록 한다.

◆ OEP+코히어런스, 패스트 데이터 처리 성능 UP

오라클은 '패스트 데이터(Fast Data)'에 관심을 두고 있다. 패스트 데이터는 데이터가 빅데이터용 데이터웨어하우스(DW)에 입력 되기 전 데이터를 뜻한다.

오라클 이벤트 프로세싱은 데이터 유입 단계인 패스트 데이터에서 실시간으로 의미있는 정보와 패턴을 찾는 솔루션이다. 오라클 이벤트 프로세싱은 초당 수백만 건의 이벤트 처리가 가능하고 100만분의 1초 단위의 지연시간을 보장해 패스트 데이터 처리에 최적화돼 있다.

특히 오라클 이벤트 프로세싱은 CQL이라고 하는 SQL과 유사한 쿼리 언어를 사용해 이벤트를 처리하고 패턴을 인식한다. CQL을 활용해 연속적인 데이터에 대한 필터링과 상관관계 분석, 데이터 취합, 패턴 매칭 작업 등을 수행한다.

이같은 오라클 이벤트 프로세싱에 코히어런스를 결합함으로써 실시간 데이터 분석 역량을 향상시켰다.

일반적으로 데이터 분석과 처리를 위해서는 백엔드 시스템에 데이터를 저장하지만 애플리케이션이 증가하게 되면 DB에도 부하가 발생하게 된다. 코히어런스는 DB로 오가는 부하를 최소화하도록 애플리케이션 내 소량의 로컬 캐시를 활용한다. 끊임 없이 증가하는 데이터에도 가상 메모리를 통해 효율적인 메모리 공유와 관리가 가능하도록 한 것이다.

한국오라클 퓨전미들웨어 사업부 강승우 상무는 "기업이 필터링을 통해 필요한 데이터를 분류하고 애플리케이션에서 발생하는 데이터를 분석할 수 있도록 지원하는 것이 오라클 이벤트 프로세싱의 역할"이라며 "오라클 이벤트 프로세싱과 코어히어런스의 결합을 통해 기업이 실시간 분석으로 의사결정을 선제적으로 할 수 있도록 지원할 것"이라고 말했다.

한국오라클 퓨전미들웨어 사업부 심명종 전무는 "사물인터넷에 연결된 기기의 증가와 수많은 정보들로 인해 기업이 관리해야 하는 데이터가 폭발적으로 많아졌다"며 "오라클은 빅데이터의 실시간 분석을 지원해 대량의 데이터를 처리하는데 소요되는 시간을 감소시키고 새롭게 떠오르는 비즈니스 트렌드에 고객이 빠르게 대응할 수 있도록 한다"고 강조했다.