초록 ▼

최근 클라우드 서비스, 스마트폰 및 센서디바이스의 급격한 보급으로 유저정보, 다양한 센서데이터, SNS 텍스트 데이터 등 기업 내외에 유통하는 데이터가 폭증하고 있다. 이와 같은 사내외에 넘치는 대량의 데이터, 「빅데이터」(big data)의 활용이 기업경쟁력 향상에 불가결하게 되었다. 빅데이터 활용에는 대량의 데이터 축적을 위한 dB가 요구된다. 기존 RDB(Relational Data Base)는 확장성이 어려워 스케일 아웃이 가능한 dB로 KVS(Key Value Store)가 주목을 받고 있는데, 데이터 색인인 키와 실 데이

최근 클라우드 서비스, 스마트폰 및 센서디바이스의 급격한 보급으로 유저정보, 다양한 센서데이터, SNS 텍스트 데이터 등 기업 내외에 유통하는 데이터가 폭증하고 있다. 이와 같은 사내외에 넘치는 대량의 데이터, 「빅데이터」(big data)의 활용이 기업경쟁력 향상에 불가결하게 되었다. 빅데이터 활용에는 대량의 데이터 축적을 위한 dB가 요구된다. 기존 RDB(Relational Data Base)는 확장성이 어려워 스케일 아웃이 가능한 dB로 KVS(Key Value Store)가 주목을 받고 있는데, 데이터 색인인 키와 실 데이터인 밸류(value)를 쌍으로 하여 데이터를 관리하는 구조로 스케일 아웃을 실현한다.