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데이터레이크与데이터허브

데이터레이크与데이터허브

데이터레이크与데이터허브

데이터레이크와데이터허브는근본적으로다른개념입니다。데이터레이크는최대한효율적으로데이터를저장하도록설계됐고,직접연결스토리지기(DAS)반스토리지에사용된레거시기술로구축되었습니다。데이터레이크는데이터사일로를생성하여분석에필요한데이터세트를결합하지못한다는단점이있습니다。

데이터허브는데이터가우선시되는오늘날,애널리틱스및AI워크로드구동에필요한데이터를통합하고공유하는데이터중심의스토리지아키텍처입니다。데이터저장을위해설계된데이터레이크및직접연결스토리지아(DAS)키텍처와다르게,데이터허브는데이터를다차원적으로실시간공유하고활용하기위해설계됐습니다。

데이터레이크가사라지는이유는무엇일까요?

데이터레이크는비정형데이터를모두저장해야한다는전제하에구축되었기때문에점점사라지고있습니다。일부는데이터웨어하우스에저장되고,일부는데이터레이크에서상실됩니다。,이에데이터를통합할수없게되고데이터속도가저하됩니다。스토리지시스템을통해단일플랫폼에데이터를통합하는것은왜이렇게어려울까요?각애플리케이션이데이터에대한서로다른요구사항을가지고있어데이터사일로가급증하기때문입니다。스토리지에대한생각을전환할때입니다。

데이터는현대적기업의근간입니다。그러나기업이활용할수있는대부분의데이터는사일로에분산저장돼있어,애널리틱스및AI애플리케이션에활용할수없습니다。오늘날의인텔리전스는데이터를저장하는것뿐만아니라활용성까지도고려하여설계돼야합니다。

데이터허브를위해퓨어스토리지를선택해야하는이유는무엇일까요?

FlashBlade®는업계최초의진정한데이터허브로서,처리량이높은파일및오브젝트스토리지,네이티브스케일-아웃성능,데이터요구사항에따라확장되는고도의병렬아키텍처를단일의통합플랫폼에서제공한다는원칙을실현하고있습니다

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