효성인포메이션시스템(대표 양정규)은 오브젝트 스토리지를 활용한 지능형 데이터 티어링 솔루션 ‘루마다 데이터 옵티마이저(Lumada Data Optimizer)를 출시, 하둡(Hadoop), 스플렁크(Splunk) 등의 대용량 데이터 운영 비용을 줄이고 실시간 데이터 분석을 지원한다고 밝혔다. 데이터의 가치 극대화는 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소지만 급증하는 데이터는 스토리지의 용량 확장 및 고객 비용 부담으로 연결되기도 한다. 하둡 HDFS(Hadoop Distributed File System, 하둡 분산 파일 시스템)는 데이터 블록을 3개씩 복제하여 분산 저장하기 때문에 데이터 블록이 유실돼도 복제본을 활용할 수 있어 데이터 저장 및 관리의 신뢰성을 높일 수 있다. 반면, 데이터 양이 많아질수록 컴퓨팅과 스토리지가 하나의 풀로 구성된 하둡 노드의 증설이 필수적이고, 노드 당 부과되는 HDFS 라이선스 비용도 함께 증가하게 된다. ‘루마다 데이터 옵티마이저’는 데이터 최적화 프로그램을 통해 HDFS에 저장된 데이터 중 사용 빈도가 낮은 콜드 데이터를 티어링(Tiering, 계층화)하여 오브젝트 스토리지인 HCP에 저장하고, 활성 데이터는 HDFS 리소스에 남겨두는 방식으로 혁신을 제공한다. ‘루마다 데이터 옵티마이저’는 HDFS에 직접 구성되는 소프트웨어로 데이터를 다른 스토리지로 옮겼다가 필요 시 리스토어(restore)하는 기존 방식과는 다르다. 동적으로 HCP와 HDFS 데이터를 티어링함으로써 HDFS를 통해 모든 데이터에 실시간 액세스 할 수 있어 중단 없이 하둡 데이터의 분석과 운영이 가능하다. 더불어 오브젝트 스토리지에 활용도 낮은 데이터를 보관함으로써, 라이선스 비용 감소를 통한 효율적인 운영이 가능한 것이 큰 차별점이다. HCP에서 제공하는 데이터 암호화 및 접근제어, 파일 위변조 방지, 자동 복구 및 버전 관리 기능을 활용하면 HCP로 이동된 데이터는 추가 보호가 필요하지 않으며, 하둡 노드와 라이선스 절감을 통해 비용 효율성과 데이터 신뢰성을 동시에 보장할 수 있다. 로그 데이터 통합, 대시보드 생성, 추천 등을 제공하는 스플렁크를 사용하는 고객도 ‘루마다 데이터 옵티마이저’를 활용하면 리소스 사용 및 활용도를 최적화하고 언제든지 데이터 통찰력을 확보할 수 있다.
데이터 암호화 기능을 고안해낸 사람의 이름은?
양정규