빅데이터 기술 어디까지 알고 있을까? 하편 -3부 완결
◆ 빅데이터 수집 방법
1. 로그 수집 서버나 애플리케이션 등에서 발생하는 로그를 수집하여 빅데이터로 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 웹 로그를 수집하면 사용자의 행동 패턴을 파악할 수 있습니다.
2. 센서 및 IoT 데이터 수집 IoT 기기나 센서에서 발생하는 데이터를 수집하여 빅데이터로 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 스마트홈 기기에서는 온도, 습도, 조명 등의 데이터를 수집할 수 있습니다.
3. 소셜 미디어 데이터 수집 소셜 미디어에서 발생하는 데이터를 수집하여 빅데이터로 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 트위터나 페이스북에서는 사용자의 글, 댓글, 좋아요 드의 데이터를 수집할 수 있습니다.
4. 대규모 사용자 데이터 수집 온라인 쇼핑몰, 은행, 병원 등 대규모 사용자 데이터를 수집하여 빅데이터로 활용할 수 있습니다. 이를 통행 사용자의 구매 패턴, 금융 거래, 건강 정보 등을 파악할 수 있습니다.
5. 영상 및 이미지 데이터 수집 CCTV, 드론 등에서 발생하는 영상 및 이미지 데이터를 수집하여 빅데이터로 활용할 수 있습니다. 이를 통해 불법 활동 탐지나 트래픽 상황 분석 등을 수행할 수 있습니다.
6. 공공 데이터 수집 공공 기관에서 제공하는 데이터를 수집하여 빅데이터로 활용할 수 있습니다. 예를 들어, 교통 정보, 환경 정보, 인구 통계 등을 수집할 수 있습니다.
이외에도 다양한 방법으로 빅데이터를 수집할 수 있습니다. 하지만 반드시 개인정보 보호법 등 법적제약이 있는 데이터는 수집하지 않도록 주의해야 합니다.
◆ 빅데이터 저장 방법
◈ 분산 파일 시스템
분산파일 시스템은 대용량 데이터를 여러 대의 머신에 분산해 저장하는 방식입니다. 이 방식은 대용량 데이터 처리를 병렬화하여 빠른 처리 속도와 확장성을 제공하며, 암호화 및 복구 기능을 갖출 수 있습니다. 대표적인 예시로는 Hadoop Distributed File System(HDFS)가 있습니다. HDFS는 대용량 파일을 여러 개의 블록으로 분할하고, 각 블록을 여러 대의 노드에 분산하여 저장합니다. 이렇게 분산 저장된 데이터는 각 블록에 대한 위치 정보를 기록하는 네임노드에서 관리하며, 데이터 처리 및 복구 기능을 제공합니다.
◈ NoSQL 데이터베이스
NoSQL은 Not Only SQL의 약자로, 관계형 데이터베이스보다 더 다양한 형태의 데이터를 다루기 위한 데이터베이스입니다. 이 방식은 구조화되지 않은 데이터를 저장하고 처리하기 위한 방식으로, 대표적으로 MongoDB, Cassandre, HBase 등이 있습니다.
NoSQL 데이터베이스는 데이터에 대한 스키마를 미리 정하지 않고 저장할 수 있으므로, 구조화되지 않은 데이터의 저장에 적합합니다. 이 방식은 비정형 데이터를 다루는데 적합하여 유연성과 확장성을 제공합니다. NoSQL 데이터베이스는 SQL과 달리 쿼리 언어가 제한적이며, 조인 등의 기능이 상대적으로 불편합니다. 하지만 대량의 데이터를 쉽게 처리할 수 있어, 빅데이터 처리에 적합한 방식입니다.
◈ 빅데이터 처리 및 인프라
1. 분산 컴퓨팅 대용량 : 데이터 처리를 위해서는 여러 대의 컴퓨터를 사용하여 분산 처리하는 것이 필요합니다. Hadoop, Spark 같은 분산 컴퓨팅 프레임워크를 사용하여 대용량 데이터를 빠르게 처리할 수 있습니다.
2. 클라우드 서비스 : 대규모의 인프라를 구축하기 위해서는 클라우드 서비스를 이용하는 것이 유리합니다. AWS, Azur, Google Cloud Platform, IBM Cloud 등에서는 빅데이터를 분산 처리하는 데 필요한 컴퓨팅 인프라와 데이터 저장소 등을 제공하고 있습니다.
3. 데이터 베이스 : 데이터베이스는 빅데이터를 처리하기 위한 핵심적인 요소입니다. 관계형 데이터베이스 외에도 NoSQL 데이터베이스를 사용해 비정형 데이터를 처리할 수 있습니다. 또한, 검색엔지이나 Hadoop과 같은 분산 컴퓨팅 프레임워크에 내장된 데이터 저장소를 사용하여 데이터를 저장하고 처리할 수도 있습니다.
4. 머신 러닝 및 인공지능 알고리즘 : 머신 러닝과 인공지능 알고리즘을 사용하면 빅데이터에서 가치를 추출할 수 있습니다. Tensor Flow, Keras, PyTorch 등의 라이브러리를 이용하여 머신 러닝 알고리즘을 구현할 수 있습니다.
5. 데이터 시각화 : 빅데이터에서 가치를 추출하는 과정에서 중요한 역할을 하는 것이 빅데이터 시각화입니다. 제품이나 서비스의 사용자 경험을 개선하기 위해 데이터 시각화에 적합한 대시보드나 그래프를 만들어야 합니다. Tableau, QlikView, Power BI 등의 도구를 사용하여 데이터 시각화를 구현할 수 있습니다.
이러한 요소들을 적절하게 조합하여 빅데이터 처리 및 인프라를 구축하면 비용과 시간을 절약하며, 빠르게 데이터를 처리하고 가치를 추출할 수 있습니다.
◆ 빅데이터 처리 기술과 방법
빅데이터 처리 기술과 방법에는 다양한 것이 있지만, 대표적인 것들을 아래와 같이 정리할 수 있습니다.
◈ Hadoop(하둡)
Hadoop(하둡) 대규모 데이터 처리를 위한 분산 처리 시스템입니다. Apache 하둡 프로젝트에서 만들어졌고, 대용량 데이터 저장과 처리를 위한 HDFS(하둡 분산 파일 시스템)와 이를 위한 데이터 처리 모델인 맵러 듀스(MapReduce)를 제공합니다. 하둡의 가장 큰 장점은 대용량 데이터를 분산 저장하고 병렬 처리할 수 있다는 것입니다. 분산 저장은 데이터를 여러 개의 블록으로 나누어 분산 서버에 저장함으로써 높은 내구성과 확장성을 제공합니다. 병렬처리는 데이터를 블록 단위로 여러 대의 컴퓨터에서 처리함으로써 빠른 처리 속도와 확정성을 제공합니다.
또한 하둡은 가격 비싼 상용 소프트웨어가 아니라 오픈 소스로 공개되어 있어 비용 면에서 경제적입니다. 또한 생태계가 풍부하여 다양한 틀과 라이브러리를 제공하고 있습니다. 하둡은 주로 대규모 기업이나 데이터 처리 업무를 수행하는 기관, 연구 조직 등에서 사용되고 있습니다. 현재는 하둡 이외에도 다양한 대용량 데이터 처리 시스템들이 등장하고 있지만, 하둡은 대용량 데이터 처리 분야에서 오랜 기간 사용되어 와이며, 안정성과 신뢰성도 검증되어 있는 시스템입니다.
◈ Spark
스파크(Spark)는 대규모 데이터 처리를 위한 분산처리 시스템으로, 하둡(Hadoop)에서 맵리듀스(MapReduce)와 관련한 한계점을 극복하고자 탄생한 오픈소스 프로젝트입니다. 스파크는 기존의 맵리듀스와 비교하여 더욱 높은 성능과 효율성을 제공합니다. 이는 스파크의 핵심 기능 중 하나인 Resilient Distributed Databasets(RDD)의 개념과 밀접한 관련이 있습니다. RDD는 큐 규모의 데이터를 체계적이고 효과적으로 다룰 수 있는 기술로, 메모리에 데이터를 적재하고 여러 작업에 재사용할 수 있도록 구성됩니다. 이를 통해 맵리듀스와 비교하여 훨씬 빠른 처리속도를 보장합니다.
스파크는 다양한 언어(예 : Java, Scala, Python, R 등)에서 사용할 수 있으며, 마이크로배치, 스트리밍 등의 다양한 데이터 처리 기능을 제공합니다. 또한 스파크 SQL, 스파크 스트림 등 여러 가지 라이브러리도 함께 제공되어 데이터 처리 작업을 보다 간편하게 수행할 수 있습니다. 스파크는 하둡 클러스터 위해서도 실행될 수 있으며, 하둡의 HDFS 파일 시스템과 데이터를 공유할 수 있습니다. 따라서 스파크는 하둡과 함께 대규모 데이터 처리를 수행하는 기업이나 조직들에서 인기 있는 분산처리 시스템중 하나입니다.
◈ 검색엔진
빅데이터 기술 검색엔진은 빅데이터 관련 기술과 설루션에 대한 정보를 검색하고 쉽게 찾아볼 수 있는 검색엔진입니다. 이러한 검색엔진은 빅데이터 기술과 관련된 다양한 주제와 개념을 검색할 수 있도록 구성되어 있습니다. 예를 들어, Hadoop, Spark, NoSQL, 데이터 마이닝, 머신 러닝, 모바일 빅데이터 등 다양한 주제와 기술에 대한 정보를 검색할 수 있습니다. 또한, 결과에서는 각 기술이나 솔루션에 대한 설명과 사용 예시, 최신 동향 등에 대한 정보를 제공하여 더욱 이해하기 쉽게 구성되어 있습니다. 이를 통해 빅데이터 기술을 더욱 쉽게 접근하고 이해할 수 있습니다. 빅데이터 기술 검색엔진으로는 Cloudera MapR, Hortonworks. IBM 등의 기업에서 제공하는 검색 엔진 등이 있습니다. 또한, 구글, 네이버, 다음 등 검색엔진에서도 빅데이터 기술에 대한 정보를 쉽게 검색할 수 있습니다.
◈ 머신러닝
머신러닝이란, 인공지능의 한 분야로, 주어진 데이터로부터 스스로 학습하여 문제를 해결하거나 예측하는 규칙을 생성하는 알고리즘을 개발하는 기술입니다. 머신러닝은 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 구분할 수 있습니다.
1. 지도학습(Supervised Learning) : 미리 입력된 학습 데이터를 기반으로 목푯값(output)을 예측하는 방법입니다. 이전의 데이터 패턴을 학습하고 새로운 데이터를 예측하는 방식으로, 분류와 회귀 작업 등에 활용됩니다.
2. 비지도학습(Unsupervised Learning) : 입력 변수(input) 데이터와 목표값(output) 데이터가 없는 학습 방법으로, 데이터 그룹을 분류하는 클러스터링은 예가 됩니다.
3. 강화학습(Reinforcement Learning) : 에이전트가 환경과 상호 작용하며, 방향성과 보상값을 통해 학습합니다. 예를 들어, 로봇이 주어진 맵을 학습하고 움직이면서 보상을 얻습니다.
머신러닝은 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 예를 들면, 음성 인식 서비스, 추천 시스템, 물류 예측 분석, 주식 시장 예측, 의료 진단 등에 머신러닝이 적용됩니다
◈ 데이터 시각화
데이터 시각화는 데이터에 대한 시각적인 표현을 의미합니다. 데이터 시각화는 데이터를 이해하고 전달하는 데 도움이 되며, 데이터 분석 및 예측에 있어 중요한 역할을 합니다. 데이터 시각화는 표, 차트, 그래프, 맵 등 다양한 형태로 이루어질 수 있습니다. 시간, 위치, 상관관계 등 데이터의 특성 따라 적절한 시각화 방법을 선택할 수 있습니다. 데이터 시각화는 다양한 목적으로 사용될 수 있습니다/. 예를 들어, 통계치 및 지표의 변화를 파악하고 분석하기 위해서 시계열 차트, 선 그래프, 막대그래프 등이 널리 사용됩니다. 지도를 이용한 시각화는 위치 기반 데이터를 시각적으로 파악할 수 있게 도와줍니다. 또한, 인포그래프(infographic)이라고 불리는 시각화 방법은 여러 가지 정보를 하나의 그램으로 표현하여 정보의 이해와 시각적 요소를 결합하여 전달할 수 있습니다. 마지막으로, 데이터 시각화는 일상생활에서도 많이 활용됩니다. 예를 들면, 비즈니스 보고서, 뉴스 기사, 학술 논문, SNS 등에서 데이터 시각화가 사용됩니다. 따라서 시각화 기술은 데이터 분석을 더욱 쉽게 이해하고 전달할 수 있게 되와줍니다.