Scientific Computing & Data Science

원문 : http://www.ciokorea.com/slideshow/20351아마존이나 페이스북처럼 엄청난 규모의 데이터를 마음대로 이용할 수 있는 민간 기업들은 이 데이터 분석으로 수백 만 달러를 벌어 들인다. 공공부문 기관들 역시 상당한 양의 데이터를 가지고 있으며 점점 더 정부 각처에서 데이터를 활용한 국민의 편의 증진에 힘쓰고 있다.IBM 정부 비즈니스 센터(IBM Center for The Business of Government)의 최근 보고서에서, 애리조나 주립대의 케빈 C. 드수자는 정부 각처의 CIO들과 한 인터뷰를 바탕으로 공공부문의 빅 데이터 도입 계획에 대해 다음과 같은 청사진을 내놓았다. 1막: 빅 데이터 프로젝트 계획하기빅 데이터 프로젝트는 기본적으로 아주 복잡한 일이다. 특히..

원문 : http://www.itworld.co.kr/news/86741모바일 시장은 변화의 흐름 속에 있다. 전통적인 스마트폰과 태블릿은 성숙기에 이르렀고, 다음 단계가 다가오고 있다. 다음 단계에는 모든 종류의 유무선 연결 스마트 기기들로 구성된 사물 인터넷(Internet of Things)이 포함되어 있다. 이 스마트 기기들은 사실 스마트라는 의미에 턱걸이하는 정도다.스마트워치, 피트니스 밴드, 연결형 가전 제품들이 중요하다고 하지만, 이 카테고리에 있는 소비자 제품들이 현재 기업들에게 미치게 될 영향력은 그리 부각되지 않고 있는 실정이다.초점에서 이 카테고리의 가장 큰 충격이 기업에 미치게 될 것이란 사실은 그리 부각되지 못하고 있다. 소비자 경험이 시장을 선도하겠지만 기업이 이를 채택하는 날도..

원문 : http://www.ciokorea.com/news/20404빅 데이터가 부상하면서 기업들이 자사 IT 인력들을 데이터 과학자, 데이터 아키텍트, 데이터 시각화 전문가, 데이터 엔지니어 등 숙련된 고급 데이터 전문가로 강화하고자 애쓰고 있다. 현재 자신의 IT 기술력을 강화하고 새로운 경력 경로를 모색하고 있다면, 미국 대학 강의 무료로 들을 수 있는 웹사이트인 코세라(COURSERA)를 확인하길 바란다. 특히 존스홉킨스 대학은 데이터 과학에 특화된 수업을 9강좌나 시작하려고 한다. 스탠포드대학의 두 컴퓨터과학 교수인 앤드류 응과 다프네 콜러가 설립한 코세라는 컴퓨터과학, 생물학, 의학, 경영, 공학, 법학 등 수백 개의 대학 수업에 대해 온라인으로 무료로 접근할 수 있도록 했다. 브라운, 컬럼..

원문 : http://www.itworld.co.kr/blog/?l=http://dellpowersolution.co.kr/206823573의사결정을 향상시키고 비즈니스 성과를 높이고자 하는 많은 기업들에게 빅데이터가 경쟁우위를 점할 수 있는 요건으로 자리잡고 있습니다. 통찰과 분석으로 강화된 빅데이터는 비즈니스 전략을 수립하고 경영 관련 의사결정에 영향을 끼치는 새로운 방식이기도 합니다. 하지만 빅데이터를 활용하는 것은 단순히 데이터를 수집하고 분석하는 것보다 훨씬 어렵습니다. 2015년까지 포춘(Fortune) 500대 기업 중 85%가 빅데이터를 활용해 경쟁상의 이점을 확보하기 어려울 것이라고 가트너(Gartner)가 밝히기도 했는데요, 사실, 많은 가능성, 문제점, 또 다른 문제점 등 빅데이터 상..

by Geol Choi | March 29, 2014마스터 노드의 연산 부담을 줄이기 위해 슬레이브 노드를 마스터 노드와 함께 데이터 처리 연산에 참여시키는 방법이 있다. 방법은 간단한다. 일반적으로 슬레이브를 지정하는 옵션인 --slave와 함께 마스터를 지정하는 옵션인 --master를 동시에 지정하는 것이다. 예를 들면,$ mongod --dbpath [SLAVE_DATA_PATH] --port [PORT_NUM] --slave --source localhost:3000 --master와 같이 입력한다.마스터와 슬레이브 옵션을 동시에 지정하는 것이 꽤나 이상해 보일 수 있으나, 슬레이브 노드와 같이 마스터 노드의 데이터 복제 역할을 수행하는 동시에 마스터 노드와 같이 데이터 처리 역할 또한 수행하도..

by Geol Choi | March 29, 2014지난 글에서 Replica Set을 구성하는 방법에 대해 자세하게 다뤘다. 지난 글에서는 1대의 머쉰에서 localhost를 통해 Replica Set을 구성한 바 있다. 이번 글에서는 여러 대의 머쉰에서 Replica Set을 구성하는 방법에 대해 알아보도록 하겠다.진행은 튜토리얼 방식이며, 제시되는 OS 및 IP(IP 대신 DNS를 입력해도 무방함) 등은 예를 들어 설명하기 위함이며 각자 자신의 환경에 맞게 응용하기 바란다. 한 번 따라해 보면 쉽게 자신의 환경으로 설정할 수 있으리라 믿는다.이 예제에서는 총 2대의 머쉰을 사용하였으며, 각각 Windows와 Mac OS 환경이며, 설정되는 노드는 모두 3개(PRIMARY 1개, SECONDARY 2..

by Geol Choi | March 29, 2014MongoDB의 슬레이브 노드의 역할을 정리하면 다음과 같다: 데이터 유실 또는 마스터 노드의 다운타임에서의 패일오버 메커니즘 기능 수행백업을 위한 소스읽기 스케일아웃데이터 처리 수행 이 중 "읽기 스케일아웃"은 데이터를 읽을 때 PRIMARY(마스터)에 집중되는 부담을 SECONDARY(슬레이브)에 분산하는 것이 목적이다. 이 때 주의할 것은, MongoDB에서 데이터 복제는 비동기(Asynchronous)로 진행된다는 것이다.쓰기에 대한 연산 부담의 분산은 향후 자동샤딩(Autosharding) 부분에서 집중적으로 다루도록 하겠다.읽기 스케일아웃 방법은 다음과 같다.우선 Replica Set이 설정되어 있다고 가정한다. Replica Set을 설정하..

by Geol Choi | March 27, 2014이번 글에서는 MongoDB의 가장 중요한 개념 중 하나인 Replica Set에 대해 알아보도록 하겠다. Replica Set은 기본적으로 자동 패일오버 기능을 갖는 마스터-슬레이브 클러스터이지만, 마스터-슬레이브 클러스터의 가장 큰 차이점은 마스터 노드가 가변적이라는 것이다. 즉, 현재 마스터 노드로 지정된 인스턴스가 다운될 경우 다른 노드가 마스터 노드로 자동 지정된다는 점이다. 마스터-슬레이브 클러스터와 Replica Set과의 공통점은, 단 하나의 마스터 노드(PRIMARY 노드라고도 함)와 여러 개의 슬레이브 노드(SECONDARY 노드라고도 함)를 갖는다는 점이다. 개념적으로는 별 것 아니지만 실행에 있어서 어려움이 있을 것이란 예상이 들기..

by Geol Choi | March 26, 2014데이터베이스의 관리자 역할 중 가장 중요한 것 중 하나는 아마도 데이터를 안전하게 지키는 것이다. 이를 위해 가장 기본적인 일은 원본 데이터를 실시간에 가깝게 끊임없이 복제 데이터를 만드는 것이며, 마스터-슬레이브 복제(Master-Slave Replication) 모델이 이러한 기능을 수행하는 것이다. 즉, 원본 데이터는 마스터의 데이터베이스에 저장하고 하나 이상의 슬레이브를 만들어 각 슬레이브의 데이터베이스에 마스터의 데이터를 복제하는 것이다. 다음 그림은 클라이언트 어플리케이션과 마스터-슬레이브 간 관계를 설명한 것이다. [그림 1.] 클라이언트 어플리케이션-마스터(Primary)-슬레이브(Secondary) 간 데이터 관계. 마스터-슬레이브 복제..

by Geol Choi | March 25, 2014이번 글에서는 MongoDB의 관리자 입장에서 보안 측면을 다루도록 하겠다. 최근 금융권에서 일어나고 있는 개인정보 유출 사고를 보면 보안이 얼마나 중요한 일인지 새삼 깨닫는다. 특히 정보들이 DB에 저장될 것이므로 DB의 보안에 대한 중요성은 굳이 언급할 필요조차 없을 것이다.그러면 어떻게 하면 MongoDB가 안전한 환경에서 운용되도록 할 것인지에 대한 내용을 다루도록 하겠다. 관리자 계정MongoDB에는 admin이라는 데이터베이스가 기본적으로 존재한다. 어느 데이터베이스든 간에 사용자를 등록할 수 있지만, admin 데이터베이스에 사용자로 등록되면 일종의 관리자 권한이 부여된다. 즉, admin 외의 사용자는 다른 데이터베이스에 쓰기나 읽기가 불..