인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2018.11
- 수록면
- 101 - 117 (17page)
- DOI
- 10.21487/jrm.2018.11.3.2.101
이용수
초록· 키워드
빅데이터 분석 플랫폼을 구축하고자 할 때 모든 것을 직접 설치하고 관리하는 전통적인 온프레미스(on-premise) 방식을 선택할 것인지, 아니면 최근 각광을 받고있는 클라우드 방식을 택할 것인지의 문제는 빅데이터 분석 플랫폼의 효과적인 구축 및 운영에 있어 가장 중요한 의사결정 중 하나라고 할 수 있다. 하지만 어느 한 측면만을 보고 어느 방식이 더 적합하다는 결론을 내릴 수 없고 유형, 무형의 다양한 측면들이 종합적으로 고려되어야 하기 때문에, 두 방식 사이에서의 선택은 현실적으로 쉽지 않은 것이 사실이다. 먼저 이러한 의사결정에 있어 가장 큰 영향을 미칠
수 있는 비용 측면에서는 초기 장비 도입 비용은 크지만 일단 한번 구축해놓으면 이후 운영 비용이 크게 발생하지 않는 온프레미스 방식이 매월 사용한 만큼 비용이 청구되는 클라우드 방식에 비해 저렴할 수 있다. 하지만 클라우드 방식이 물리적인 장비 구축 없이 손쉽고 빠르게 플랫폼을 구축할 수 있다는 점, 그리고 빠르게 증가하는 데이터에 대한 확장성과 끊임 없이 변화하는 요구사항에 대한 유연성을 확보할 수 있다는 점 등은 클라우드 방식의 최대 장점들로 꼽힌다. 한편, 시스템에 대한 완전한 통제권을 갖지 못한다는 점과 한번 특정 업체의 클라우드 서비스를 이용하기 시작하면 그에 대한 의존성이 심화되어 다른 업체로의 전환이나 온프레미스 방식으로의 귀환이 어렵다는 점 등은 클라우드 방식이 가지는 한계로도 지적된다. 이 모든 장단점들을 고려해볼 때, 결국 온프레미스 방식과 클라우드 방식 사이에서의 합리적인 선택은 연구자가 빅데이터 분석 플랫폼을 구축하고자 하는 목표와 단계별 성장계획을 명확히 수립하는 것에 달려 있다고 할 수 있다.
상세정보 수정요청해당 페이지 내 제목·저자·목차·페이지수 있는 비용 측면에서는 초기 장비 도입 비용은 크지만 일단 한번 구축해놓으면 이후 운영 비용이 크게 발생하지 않는 온프레미스 방식이 매월 사용한 만큼 비용이 청구되는 클라우드 방식에 비해 저렴할 수 있다. 하지만 클라우드 방식이 물리적인 장비 구축 없이 손쉽고 빠르게 플랫폼을 구축할 수 있다는 점, 그리고 빠르게 증가하는 데이터에 대한 확장성과 끊임 없이 변화하는 요구사항에 대한 유연성을 확보할 수 있다는 점 등은 클라우드 방식의 최대 장점들로 꼽힌다. 한편, 시스템에 대한 완전한 통제권을 갖지 못한다는 점과 한번 특정 업체의 클라우드 서비스를 이용하기 시작하면 그에 대한 의존성이 심화되어 다른 업체로의 전환이나 온프레미스 방식으로의 귀환이 어렵다는 점 등은 클라우드 방식이 가지는 한계로도 지적된다. 이 모든 장단점들을 고려해볼 때, 결국 온프레미스 방식과 클라우드 방식 사이에서의 합리적인 선택은 연구자가 빅데이터 분석 플랫폼을 구축하고자 하는 목표와 단계별 성장계획을 명확히 수립하는 것에 달려 있다고 할 수 있다.
정보가 잘못된 경우 알려주세요!
목차
- 논문요약
- Ⅰ. 서론
- Ⅱ. 배경
- Ⅲ. 장단점 비교 분석
- Ⅳ. 결론
- 참고문헌
- ABSTRACT
참고문헌
참고문헌 신청최근 본 자료
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2019-300-000169802
