ITPE * JackerLab

개요StarRocks는 오픈소스 기반의 실시간 분석(Real-Time Analytics)에 최적화된 MPP(Massively Parallel Processing) SQL 데이터베이스로, 빠른 쿼리 처리와 대규모 데이터 분석을 동시에 지원합니다. OLAP(Online Analytical Processing) 워크로드를 위해 설계되어, 데이터 웨어하우스와 데이터 레이크의 통합 분석을 구현하며, 기존 Apache Doris 프로젝트에서 파생되어 성능 및 확장성을 강화한 차세대 분석 플랫폼입니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 비고 정의대규모 데이터에 대해 초저지연 실시간 분석을 제공하는 MPP SQL 엔진Apache Doris 기반목적실시간 BI, 대시보드, 사용자 행동 분석 등 고속 쿼리 수행고성능 분석 ..

개요Trino(구 PrestoSQL)는 대규모 데이터셋에 대해 빠른 SQL 쿼리 처리를 제공하는 오픈소스 분산 SQL 쿼리 엔진이다. 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스, 클라우드 스토리지, RDBMS 등 다양한 데이터 소스를 대상으로 단일 SQL 인터페이스를 통해 질의할 수 있어, 데이터 분석 및 BI 환경에서 핵심 플랫폼으로 자리잡고 있다.1. 개념 및 정의 항목 내용 설명 정의Trino오픈소스 분산 SQL 쿼리 엔진목적다양한 데이터 소스 통합 질의데이터 이동 없는 고속 분석필요성빅데이터 환경 확산이기종 데이터 환경 단일 분석 요구Trino는 데이터 복제 없이 원본 데이터 소스에 직접 쿼리를 실행하여 초고속 분석 성능을 제공한다.2. 특징특징설명비고분산 SQL 엔진대규모 클러스터 기반 병렬 처리빅데..

개요Zero-ETL은 기존의 Extract-Transform-Load(ETL) 파이프라인 없이 운영 데이터베이스와 분석 시스템 간의 실시간 통합을 가능하게 하는 데이터 처리 아키텍처입니다. 데이터 이동 및 중복 저장 없이 실시간 분석, 대시보드, 머신러닝 등을 가능하게 하며, AWS, Google Cloud, Snowflake 등 다양한 클라우드 벤더들이 Zero-ETL 솔루션을 발표하며 빠르게 확산되고 있습니다.1. 개념 및 정의Zero-ETL은 기존 ETL의 복잡성과 지연을 해결하기 위해 다음과 같은 방식으로 작동합니다:데이터 추출·이동·적재 생략: 운영 DB와 분석 플랫폼 간 직접 연결CDC(Change Data Capture) 또는 스트리밍 기반 동기화중간 스토리지 없이 분석 시스템에 바로 반영이..

개요ABC(Activity-Based Costing)와 ABM(Activity-Based Management)은 활동 단위를 중심으로 비용을 배분하고, 이를 기반으로 경영 의사결정을 최적화하는 원가 및 관리 기법입니다. 본 글에서는 ABC/ABM의 개념, 차이점, 핵심 구성 요소, 기술 적용 방식, 장점, 실제 사례 등을 종합적으로 다룹니다.1. 개념 및 정의ABC는 제품이나 서비스에 소요되는 간접비를 각 활동(Activity) 기준으로 추적하여 보다 정밀하게 원가를 계산하는 방식입니다.ABM은 ABC로 도출된 활동별 원가 정보를 활용해 비효율적인 활동을 개선하거나 자원 재배치를 수행하는 전략적 경영 기법입니다.ABC는 ‘무엇이 비용을 유발하는가’를 밝히고, ABM은 ‘어떻게 개선할 것인가’를 도출하는 ..

개요ETL(Extract, Transform, Load)은 데이터를 추출(Extract), 변환(Transform), 적재(Load)하는 프로세스로, 데이터 웨어하우스(DWH), 빅데이터 분석, 머신러닝(ML) 모델링 등 다양한 데이터 활용 환경에서 필수적인 데이터 처리 기법입니다. ETL은 대량의 데이터를 효율적으로 변환 및 로드하여 비즈니스 인텔리전스(BI) 및 데이터 분석을 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다.1. ETL 프로세스란?ETL은 다양한 원천 데이터로부터 데이터를 추출하여 변환한 후, 데이터 웨어하우스나 데이터 레이크에 저장하는 데이터 처리 방식입니다.1.1 ETL의 주요 단계 단계 설명 추출(Extract)다양한 데이터 소스에서 원본 데이터를 수집변환(Transform)데이터를 정제,..

개요데이터 웨어하우스(Data Warehouse, DWH)와 데이터 레이크(Data Lake)는 기업의 데이터 저장, 관리 및 분석을 최적화하는 핵심 기술입니다. 데이터 웨어하우스는 구조화된 데이터의 집약적인 분석을 위한 저장소, 데이터 레이크는 정형 및 비정형 데이터를 유연하게 저장하고 처리하는 시스템으로, 빅데이터 시대의 필수 요소로 자리 잡고 있습니다.1. 데이터 웨어하우스(DWH)란?데이터 웨어하우스는 다양한 출처에서 데이터를 수집하여 정리된 상태로 저장하고, 빠른 분석을 지원하는 중앙 집중형 데이터 저장소입니다.1.1 데이터 웨어하우스의 주요 특징정형 데이터 중심: SQL 기반 관계형 데이터 저장 및 관리ETL(Extract, Transform, Load) 프로세스 적용: 데이터를 정제하고 변환..