플래시 블레이드 ( FlashBlade ) 로 경험 하 는 현대 적 분석 | Pure Storage Blog 
 플래시 블레이드 ( FlashBlade ) 로 경험 하 는 현대 적 분석 
 07 . 19 . 2020 • Data Services • FlashBlade • by Pure Storage 
 빅 데이터 는 더 이상 정적 이 며 예측 가능 한 데이터 가 아닙니다 . 현대 적 분석 은 미지 의 영역 을 위해 설계 된 인프라 와 비 정형 데이터 에 클라우드 와 같 은 민첩 성 과 실시간 으로 높 은 성능 을 제공 할 수 있 어야 합니다 . 
 현대 의 분석 워크 로드 를 위해 설계 된 업계 최초 의 동적 데이터 허브 인 퓨어 스토리지 의 플래시 블레이드 ( FlashBlade ™) 는 방대 한 병렬 구조 에 기반 하 여 , 데이터 과학자 와 엔지니어 에게 전례 없 는 성능 과 간소 성 을 제공 합니다 . 작 고 메타데이터 가 많 은 워크 로드 부터 랜덤 하 고 큰 파일 에 대한 접근 까지 모든 미지 의 데이터 를 위하 여 설계 되 었 으며 , 기업 의 어떠 한 빅 데이터 이니셔티브 도 지원 할 수 있 습니다 . 
 과거 : 레거시 , 디스크 기반 의 하둡 
 십 년 전 의 데이터 는 지금 과 많이 달랐 습니다 . 그 때 의 하둡 분산 파일 시스템 ( HDFS ) 과 분산 형 직접 연결 스토리지 ( DDAS ) 아키텍처 는 정적 이 고 예측 가능 한 데이터 를 위하 여 설계 되 었 습니다 . 물론 순차 적 인 배치 ( batch ) 워크 로드 처리 작업 에 는 잘 활용 되 었 으나 , 아파치 스파크 ( Apache ® Spark ™), 머신 러닝 등 의 현대 적 애플리케이션 에서 는 복잡 한 애플리케이션 사일로 로 인하 여 요구 되 는 민첩 성 과 실시간 성능 을 얻 을 수 없 었 습니다 . 
 모든 것 을 바꾸 는 현대 적 데이터 
 업계 는 새로운 시대 에 직면 해 있 습니다 . 십 년 전 만 해도 상용 화 된 분석 툴 은 하둡 이 유일 했 지만 , 오늘 날 의 데이터 과학자 가 사용 할 수 있 는 도구 는 너무나 도 다양 합니다 . 스파크 , 카프카 ( Kafka ™), 엘라스틱 ( Elastic ) 등 의 도구 들 은 데이터 분석 의 지평 을 매우 다양 한 방향 으로 넓히 고 있 습니다 . 또한 , 머신 러닝 과 AI 의 등장 으로 , 비 정형 의 랜덤 데이터 를 기반 으로 새로운 인사이트 를 얻 고 , 한 때 공상 과학 으로 만 여겨 지 던 혁신 을 가속 화 할 수 있 게 되 었 습니다 . 
 퓨어 스토리지 의 플래시 블레이드 를 도입 하 여 혁신 을 이루 고 있 는 기업 의 예 로 투자 기업 Man AHL 이 있 습니다 . Man AHL 은 $ 190 억 이상 의 자산 을 관리 하 는 체계 적 인 퀀트 투자 기업 으로 , 인간 의 개입 없이 컴퓨터 의 수학 적 모델 을 기반 으로 투자 결정 을 내립니다 . 약 50 명 의 퀀트 연 구진 ( quants ) 이 IT 도구 에 의존 하 기 때문 에 Man AHL 은 플래시 블레이드 기반 의 인프라 를 구축 하 기 로 결정 했 습니다 . 
 데이터 엔지니어링 부서장 인 제임스 블랙번 ( James Blackburn ) 은 “ 많 은 연구 진 들 이 플래시 블레이드 의 도입 이후 스파크 를 사용 해 여러 시뮬레이션 을 수행 하 는 것 이 더욱 쉬워졌 고 , 심지어 그 중 한 명 은 이전 에 비해 스파크 워크 로드 의 처리 량 이 10 배 - 20 배 증가 하 는 것 을 경험 했 습니다 ” 라고 밝혔 습니다 . 이 는 타임 - 투 - 마켓 ( time - to - market ) 경쟁력 을 높이 며 시장 판도 를 뒤엎 고 있 습니다 . 
 현대 적 데이터 를 위하 여 설계 된 플래시 블레이드 의 6 가지 핵심 역량 
 DDAS 아키텍처 는 과거 의 분석 에 는 적절 했 지만 , 현대 의 데이터 는 클라우드 와 같 은 민첩 성 과 간소 성 을 지닌 비 정형 워크 로드 를 위한 데이터 허브 및 새로운 수준 의 스케일 - 아웃 스토리지 를 필요 로 합니다 . 플래시 블레이드 는 현대 적 분석 을 위하 여 구축 되 었 으며 , 차세대 빅 데이터 를 위한 6 가지 핵심 역량 은 다음 과 같 습니다 : 
 모든 상황 에 적절 : 5 M IOPS , 75 GB / 초 처리 량 으로 , 작 고 , 크 고 , 랜덤 하 고 , 순차 적 인 모든 데이터 를 빠르 게 처리 가능 
 실시간 : 즉각 적 인 워크 로드 를 위한 밀리 세컨드 레이턴 시 
 올 플래시 : 소프트웨어 에서 하드웨어 까지 최적 화 된 플래시 기술 
 병렬 구조 : 방대 한 병렬 구조 기반 의 퓨리티 SW , 75 개 블레이드 까지 확장 가능 한 스케일 - 아웃 패브릭 
 탄력 적 : 각각 의 블레이드 로 선형 적 인 퍼포먼스 향상 
 간소 함 : 에버그린 ( Evergreen ) — TB 를 재 구매 하 거나 수동 조율 불 필요 
 현대 의 분석 워크 로드 를 위해 설계 된 업계 최초 의 동적 데이터 허브 인 퓨어 스토리지 의 플래시 블레이드 를 통해 기업 에서 사용 하 는 하둡 , 스파크 및 데이터 분석 을 현대 화 하 세요 .