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모바일 클라우드에서의 빅데이터 분석 전략 원문보기

정보와 통신 : 한국통신학회지 = Information & communications magazine, v.32 no.7, 2015년, pp.57 - 62  

이연희 (한국전자통신연구원) ,  박혜숙 (한국전자통신연구원)

초록
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모바일 클라우드는 클라우드 컴퓨팅 방식을 이용하여 IT 자원을 모바일 서비스에 활용하는 기술로서 각광받고 있다. 모바일 클라우드는 특성상 정보가 한 곳으로 집중되고, 다양한 모바일 기기를 통한 접근이 가능하므로 이를 빠르게 처리할 수 있는 기술과 처리한 데이터를 구조화하여 저장하고 분석을 통해 새로운 가치를 부여하는 기술이 필요하다. 또한 모바일 단말의 특성상 모바일 사용자를 대변하는 매개로 표현될 수 있으므로, 모바일 디바이스를 통한 개인화된 서비스와 모바일 서비스에 소셜 기능이 통합되어 실시간 데이터-메시지 스트리밍의 처리와 사용자 데이터에 대한 동기화를 통한 접근성에 향상에 대한 요구가 높아졌다. 이러한 이유로 모바일 클라우드 데이터를 분석하기 위한 방편으로 빅데이터 기술을 활용하는 것이 일반적이다. 본고에서는 최근 모바일 클라우드의 정의와 모바일 클라우드에서의 빅데이터의 특징을 살펴보고, 분석을 위한 전략을 알아본다.

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 고에서는 클라우드 컴퓨팅을 방식을 이용하여 IT 자원을 모바일 서비스에 활용하는 기술로 각광받고 있는 모바일 클라우드 서비스에 대해 알아보고 클라우드에서의 빅데이터의 특징과 이를 위한 분석을 위한 전략을 알아보았다. 모바일 클라우드는 클라우드 컴퓨팅 방식을 이용하여 IT 자원을 모바일 서비스에 활용하는 기술로서 각광받고 있으며, 모바일 클라우드는 특성상 정보가 한 곳으로 집중되고, 다양한 모바일 기기를 통한 접근이 가능하므로 이를 빠르게 처리할 수 있는 기술과 처리한 데이터를 구조화하여 저장하고 분석을 통해 새로운 가치를 부여할 수 있는 빅데이터 분석 기술과 전략이 반드시 필요하다.
  • 본 논문에서는 모바일 클라우스에서 빅데이터 분석에 대한 전략을 제시한다. 본론의 1장에서 먼저 모바일 클라우드의 개념과 모바일 애플리케이션의 분류를 살펴보고, 2장에서 빅데이터의 정의와 기술들을 정리한다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
하둡의 특징은 무엇인가? 구글도 클라우드 스토리지 커넥터를 출시하여 클라우드 상의 가상화된 인프라에서 맵리듀스 (MapReduce) 를 위한 데이터 입출력을 가능하도록 제공하고 있다 [6]. 하둡은 분산 소프트웨어 모델인 맵리듀스와 분산파일 시스템인 HDFS (Ha-doop Distributed File System) 기술을 중심으로 발생되어, 하둡 2세대라고 불리는 하둡 YARN (Yet Another Resource Negotiator)을 통해 다양한 프로그래밍 모델을 접목할 수 있도록 확장되었다.
모바일 빅데이터의 특징에 따른 분석을 위한 요구사항은 무엇인가? • 애플리케이션들이 쏟아내는 데이터 양의 폭발적인 증가에도 관리가 가능해야 한다. • 모바일 유저와 단말의 증가에도 안정적인 서비스의 성능을 보장해야 한다. • 사용자의 모바일 클라우드 애플리케이션 의 사용하기에 문제가 없는 수준의 보안을 제공해야 한다.
대표적인 오픈소스 스트림 처리 엔진으로 무엇이 있는가? 오픈소스 스트림 처리 엔진으로는 Twitter의 Storm과 Apache Spark Streaming이 대표적이다. Storm은 분산처리를 위한 노드들의 topology를 구성하여 일련의 데이터가 프로세싱 노드를 순회하며 최종적인 결과를 얻어내는 방식이다.
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참고문헌 (6)

  1. "Mobile Cloud 동향 : 모바일 클라우드의 개요,", http://kwonhanseung.blogspot.kr/2012/10/blog-post_7981.html 

  2. "개방형 모바일 클라우드 기술 및 시장 동향," KCA 방송통신기술 이슈&전망, 제 20호, 2013 

  3. "빅데이터 분석 개요," http://www.saltlux.com/bigdata-analysis-overview/ 

  4. "새로운 미래를 여는 빅데이터," NIA 정보화진흥원, 2013. 2 

  5. Apache projects, Hadoop, http://Hadoop.apache.org, 2009. 

  6. J. Dean and S. Ghemawat, "MapReduce: simplified data processing on large clusters," Communications of ACM, vol. 51, no. 1, 2008, pp. 107-113. 

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