[Data Science] Terms for Big Data

빅데이터 관련 기본 용어 정리

[확장성]

어떠한 요구에 대한 응답으로서의 오퍼레이션을 확장 또는 축소할 수 있는 "단순화"를 의미한다. 빅데이터에 있어 확장성은 어플리케이션에서 부하 및 복잡성이 선형으로 증가함에 따라 비용 및 복잡성 측면에서 아선형(선형에 못 미치는 형태를 의미)으로 성장하는 소프트웨어 도구 및 기술을 의미한다.

[NoSQL]

"Not only SQL"에 대한 약어이며 획일적 관계형 데이터베이스의 정형 구조 데이터를 저장하는 한계를 극복하기 위해 설계된 쿼리 언어이다.
단순히 온라인 트랜잭션(OLTP, Online Transaction Processing)를 최적화하거나 온라인 분석 처리(OLAP, Online Analytic Processing)를 확장하는 도구의 의미를 넘어 도구 분석 도구의 구조 및 알고리즘 측면에서 데이터를 표현하기 보다 적합한 큰 의미의 도구 집합이다.
고비용의 저장공간을 갖는 단일 머신의 개념으로부터 탈피 및 사용자의 수와 부하가 증가함에 따라 선형으로 증가하는 동시(concurrent) 시스템을 시작하는 것을 의미한다.
데이터베이스에 문제가 발생하거나 패일오버(failover) 시 "문을 닫는" 것이 아니라 지속적으로 튜닝, 분산 등 문제에 대한 조치를 취한다.
주요 NoSQL 도구는 하둡(Hadoop)과 같은 고병렬 배치 처리 시스템 및 MongoDB와 같은 도큐먼트 저장소가 있다.

[클라우드 컴퓨팅]

클라우드에서 컴퓨팅은, 아마존(Amazon) 웹 서비스와 같은 서비스 제공자가 제공하는 인프라를 도입하여 데이터 레벨의 어플리케이션을 구성하는 것을 의미한다.

[빅데이터]

현재와 미래의 특정 목적의 시스템으로부터 수집되는 엄청난 양의 트랜잭션 로그로부터 막대한 가치를 도출할 수 있다는 일종의 믿음을 의미한다.
빅데이터 시스템은 로컬 스토리지, 상용 서버 하드웨어, 무료 및 오픈 소스 소프트웨어를 활용하여, 많은 양의 로그와 처리를 기록하여 분석 등의 작업에 적합한 스케일로 값싸게 데이터를 처리할 수 있다.