"테크씬 - 핵심 요약 후 시작합니다." 데이터 라벨링(Data Labeling)은 기계 학습 모델이 데이터를 이해하고 예측하는 데 필수적입니다. 이는 구글의 이미지 검색과 같은 실제 사례에서 볼 수 있습니다. 대량의 데이터를 처리하고 정확한 라벨을 붙이는 것은 도전적이죠. 하지만, 자동화와 AI의 발전으로 이 도전을 극복하고 있습니다. 미래에는 더욱 정교하고 다양한 데이터 유형의 라벨링이 가능해질 것입니다. 데이터 라벨링은 AI의 성능 향상, 효율적인 의사결정, 그리고 새로운 기술의 가능성을 열어줍니다. 꼭, 알아야 하죠! 안녕하세요, 테크씬입니다! 오늘은 우리 일상에 미치는 영향을 무시할 수 없는 주제, '데이터 라벨링'에 대해 이야기해보려 합니다. 이 주제가 왜 중요한지, 그리고 어떻게 우리의 미래..
"테크씬 - 핵심 요약 후 시작합니다." 기업의 데이터 기술과 IT 기술을 이끄는 CDO(Chief Data Officer)와 CIO(Chief Information Officer)의 개념, 역할, 차이점을 알아보고자 함. CDO는 데이터 전략과 관리에 초점을 두고, CIO는 정보 기술 전략과 시스템을 관리함 유사 포지션들로는 CTO, CSO/CISO, CAO, CCO 등이 있으며, 각 포지션은 기업의 데이터와 기술 전략을 선도하며 핵심 역할을 수행함. 대표적인 사례로 아마존의 CTO Werner Vogels, 넷플릭스의 CAO Caitlin Smallwood 등 존재 금번 포스팅을 통해 CDO와 CIO, 그리고 관련 포지션들의 중요성을 인지하고, DX(디지털 트랜스포메이션) 시대에 적합한 기업의 데이터..
"테크씬 - 핵심 요약 후 시작합니다." Apache Airflow는 데이터 파이프라인을 관리하고 오케스트레이션 하기 위한 강력한 오픈 소스 플랫폼으로, 동적 파이프라인 생성, 작업 재시도 및 모니터링과 같은 주요 기능을 제공함. 2014년에 Airbnb에서 개발한 Airflow는 데이터 엔지니어에게 없어서는 안 될 도구로 자리 잡았으며, Shopify, Lyft, Spotify와 같은 회사에서 데이터 워크플로우를 개선하기 위해 Airflow의 기능을 활용하고 있음 유연한 아키텍처를 갖춘 Airflow를 통해 사용자는 방향성 비순환 그래프(DAG), 연산자, 작업 및 작업 인스턴스를 사용하여 복잡한 데이터 워크플로를 작성, 예약 및 모니터링할 수 있음. 확장 가능한 모듈식 설계로 다양한 데이터 소스, 스..
"테크씬 - 핵심 요약 후 시작합니다." Elastic MapReduce(EMR)는 Amazon Web Services(AWS)의 클라우드 기반 빅 데이터 처리 서비스로, 확장 가능한 클러스터, Hadoop 호환성, AWS 통합을 제공함 EMR의 주요 경쟁 서비스로는 Apache Hadoop, Google Cloud Dataproc, Microsoft Azure HDInsight, Cloudera, Hortonworks 등이 있으며, 각기 고유한 기능과 장점을 가지고 있음 조직은 비즈니스 요구 사항과 목표를 결정하고, 데이터 소스 및 스토리지 옵션을 평가하며, 각 조직의 요구사항에 따라 최적의 빅데이터 처리 솔루션을 선택해야 함 효율적인 빅데이터 처리를 위해 클러스터 규모와 구성을 최적화하고 빅데이터 처..
"테크씬 - 핵심 요약 후 시작합니다." 팔란티어는 데이터 통합/분석을 전문으로 하는 기술 회사입니다. 팔란티어의 핵심 역량에는 데이터 통합 및 분석, 협업 워크스페이스, 개인정보 보호 및 보안이 포함됩니다. 팔란티어 솔루션은 정형/비정형 데이터 모두에서 작동하도록 설계되어 다용도로 유연하게 사용할 수 있습니다. 주요 솔루션으로는 팔란티어 사이버, 고담, 파운드리, 아폴로 등이 있습니다. 팔란티어의 주요 경쟁업체는 IBM, SAP, Oracle입니다. 팔란티어는 이들과 경쟁하며 고객에게 맞춤형 솔루션을 제공함으로써 차별화합니다. 팔란티어는 미국 국방부, FBI, CIA와 같은 유명 고객과 협력해 왔습니다. 향후 팔란티어가 개발할 수 있는 기능으로는 향상된 머신 러닝 및 AI 기능, 향상된 자연어 처리 기..
"테크씬 - 핵심 요약 후 시작합니다." AWS, GCP, Azure는 각각 고유의 기능과 서비스를 제공하는 Top-Tier 클라우드 컴퓨팅 플랫폼임 AWS는 애플리케이션을 지원하기 위한 다양한 서비스와 도구가 필요한 기업에 적합하고, GCP는 강력한 데이터 분석 및 머신 러닝 기능이 필요한 기업에 이상적이며, Azure는 엔터프라이즈급 애플리케이션 및 하이브리드 클라우드 솔루션에 가장 적합하다고 소문이 남 성능과 안정성은 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 선택할 때 고려해야 할 핵심 요소임. 3종 플랫폼 모두 높은 수준의 가동 시간과 성능을 보장하기 위해 수많은 서비스에 대해 글로벌 인프라와 SLA를 제공하고 있음 클라우드 컴퓨팅 산업은 최근 몇 년 동안 급성장하고 있으며, 3개의 주요 업체가 선두 주자로 부상..
"테크씬 - 핵심 요약 후 시작합니다." Snowflake는 기업이 데이터를 빠르고 유연하며 안전하게 저장/관리/분석할 수 있는 방법을 제공하는 Cloud-based(클라우드 기반) 데이터 웨어하우징 솔루션임 Cloud Storage Service 조합에 기반하여 효율적인 데이터 저장/정제/저장/처리를 수행. 특히, In-memory 처리 및 쿼리 최적화 기술을 사용한 효율적인 데이터 처리와 강력한 보안이 압권임. 또한, 가상 데이터베이스 기능을 통해 여러 팀과 이해관계자 간 데이터 공유 및 협업이 용이하기에, 경쟁 제품인 Amazon Redshift, Google Bigquery 등과 비교했을 때 보다 큰 인기를 얻고 있음. 안녕하세요, 오늘도 테크씬입니다! Snowflake는 기업이 데이터를 빠르고 ..
"테크씬 - 핵심 요약 후 시작합니다." Kubernetes는 컨테이너화된(Containerized) 애플리케이션의 배포/확장 및 관리를 자동화하는 오픈 소스 플랫폼 (별명은 K8s랍니다. 너무 길어서 이렇게 쓰는 것 같습니다^^) Kubernetes를 사용하면 (1) 애플리케이션 관리/개선 편의성, (2) 민첩성 향상, (3) 이전성 제고의 이점을 획득 가능 AWS EKS는 간편한 설정, 통합 보안 기능, 확장성 확보 및 비용 효율성 제고 등 특장점을 통해 Kubernetes 클러스터를 더 쉽게 실행/관리할 수 있도록 도와주는 Amazon의 서비스임(돈을 지불하지만, 훨씬 쉽게 관리) 오늘도 테크씬입니다! Kubernetes(쿠버네티스)는 테크 업계에서 빠르게 유명세를 타고 있죠. 이는 컨테이너화된 앱..
오늘은 많은 분들이 이미 들어보신 SQL(Structured Query Language)에 대한 포스팅입니다! SQL은 관계형 데이터베이스의 데이터를 관리하고 조작하는 데 사용되는 표준 언어입니다. 다양한 산업에서 널리 사용되고 있으며 수십 년 동안 데이터 관리의 중추 역할을 해 왔습니다. 클라우드 기술과 빅데이터의 발전으로 글로벌 SQL 솔루션은 모든 규모의 기업에 필수적인 요소가 되었습니다. 이 블로그 게시물에서는 SQL의 개념, SQL 유형, 글로벌 SQL 솔루션의 유형 및 특성에 대해 살펴보겠습니다. 포스팅 아젠다 요약 1. SQL의 개념 2. SQL 유형 3. SQL 시스템의 유형/특성 4. 주요 SQL 솔루션 총정리 구조화된 쿼리 언어(Structured Query Language)의 약자인 ..
오늘날 빠르게 변화하는 Digital World에서 클라우드 컴퓨팅은 모든 규모의 기업에 필수적인 도구가 되었습니다. 클라우드는 기업이 운영을 개선하고 효율성을 높이며 비용을 절감하는 데 도움이 될 수 있는 다양한 서비스를 제공합니다. 그러나 다양한 유형의 Cloud Service를 사용할 수 있기 때문에 어떤 것이 우리 회사의 비즈니스에 적합한지 이해하기가 어려울 수 있죠. 이번 포스팅에서는 IaaS(Infrastructure as a Service), SaaS(Software as a Service) 및 PaaS(Platform as a Service)의 핵심을 분석하고 글로벌 선도 기업이 각 서비스를 어떻게 사용하고 있는지 사례를 제공할 것입니다. 1. IaaS(Infrastructure as a ..
데이터는 현대 조직과 기업의 쌀이고 황금입니다. 전 세계 기업들은 그 어느 때보다 많은 데이터를 수집하고 있으며, 이를 저장, 처리 및 분석하여 통찰력을 얻고 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 것이 필수적이죠. 따라서, 데이터 베이스, 데이터 웨어하우스, 비즈니스 웨어하우스, 데이터 레이크 등의 기술 신조어가 범람하고 있습니다. 이 포스팅에서는 Database(DB, 데이터베이스), Data Warehouse(DW, 데이터 웨어하우스), BW(비즈니스 웨어하우스) 및 Data Lake(데이터 레이크)를 소개합니다. 해당 기술은 모든 데이터 매니지먼트 전략의 중요한 구성 요소이지만 고유한 기능, 이점 및 한계 또한 가지고 있습니다. 이 블로그 게시물에서는 DB, DW, SAP의 BW 및 Data Lake ..
Big Data 처리는 많은 글로벌 기업 운영에서 핵심점인 요소로 대두했습니다. 그러나 전통적인 기술을 활용해서 대규모 데이터를 운영하는 경우도 사실 비일비재한 현실입니다.. 오늘은 Apache Spark를 소개하고자 합니다. Spark는 대량의 데이터를 실시간으로 처리할 수 있는 강력한 다용도 솔루션입니다. 이번 포스팅에서는 글로벌 기업이 아파치 스파크에 눈을 돌리는 이유와 빅데이터 처리 분야에서 Spark가 어떻게 판도를 바꾸고 있는지 알아보겠습니다. 테크씬 5줄 요약 ! Apache Spark는 Big Data 처리를 위한 오픈 소스 분산 컴퓨팅 시스템 Spark는 In-memory Computing과 여러 프로그래밍 언어를 지원하는 빠르고 효율적인 처리 기능을 제공 금융, 헬스케어, 소매, 통신 ..