퀘스트 소프트웨어 코리아는 고객들이 보다 빠르게 하둡을 도입해, 빅데이터를 최대로 활용할 수 있도록 하는 세 가지 솔루션을 발표했다.

이번에 발표한 세가지 솔루션을 통해, 고객들은 거대한 양의 데이터로부터 의미 있는 비즈니스 통찰력을 얻을 수 있는 핵심 기술을 갖출 수 있게 된다. 퀘스트가 데이터 및 데이터베이스 관리에 대한 오랜 경험을 기반으로 발표한 이번 솔루션들은 데이터 전문가가 아니더라도 빅데이터를 손쉽게 다룰 수 있게 해 주는 것이 특징이다.

퀘스트가 소개하는 첫 번째 솔루션은 최근 인수한 Kitenga의 기술을 바탕으로 한 것으로, 하둡 내 저장된 정형데이터, 반정형데이터, 비정형데이터를 분석할 수 있도록 해주는 ‘Kitenga Analytics’이다. 이 솔루션은 하둡 스택 자체 혹은 복잡한 프로그래밍의 이해를 필요로 하지 않는 사용이 간편한 인터페이스에서 텍스트 검색, 머신 러닝 및 고급 가상화 등 정교한 기능을 제공한다. Kitenga Analytics 및 Quest Toad® Business Intelligence Suite를 통해, 기업은 비즈니스 및 시스템 애널리스트에게 다양한 배경 및 작업 역할 전반에 권한을 부여하는 완벽한 셀프 서비스 방식의 분석 환경을 구현할 수 있다.

또한, 퀘스트는 곧 출시 예정인 Toad® for Hadoop를 통해 하둡에 대한 지원을 확대한다. 200만 이상의 사용자를 확보하고 있는 업계 최고의 DB관리 솔루션으로 IDC에 의해 3년 연속 데이터 개발 및 최적화 1위 솔루션에 선정된 바 있는 토드의 하둡 지원을 통해 데이터베이스 개발자 및 DBA는 관계형 데이터베이스 관리 시스템과 하둡의 격차를 좁힐 수 있게 됐다. 퀘스트는 Quest Hadoop Connector를 활용하여 데이터를 전송할 인터페이스뿐만 아니라 하둡에 대한 쿼리 및 데이터 관리 기능을 제공하고, 타 플랫폼용 토드와 같이 개발자, DBA, 애널리스트의 작업을 보다 간편하고 생산적으로 만든다.

이 외에도, 퀘스트는 하둡 기능을 추가한 새로운 버전의 SharePlex® for Oracle를 선보인다. 언제든 접근이 가능해야 하는 기업용 주요 시스템을 위해 다운타임 없이 소스의 오라클 데이터를 다른 오라클 DB와 하둡에 동시에 복제할 수 있는 기능을 제공한다. 고객은 고가용성, 분석 및 리포팅, 이미지 및 텍스트 프로세싱, 그리고 일반적인 아카이빙과 같은 데이터 요구사항에 맞춰 오라클 DB와 하둡 환경을 최적화하여 활용할 수 있게 된다. SharePlex의 이러한 아키텍처를 활용하면, SPOF(single point of failure) 없이 즉시 활용 가능한 데이터를 물리, 클라우드 환경은 물론 다양한 데이터 센터에 사용 할 수 있도록 확장성 있는 분산 데이터 시스템을 제공할 수 있게 된다.

퀘스트 소프트웨어 데이터베이스 관리 부사장 및 제너럴 매니저 다린 바틱(Darin Bartik)은 “고객들은 기존 데이터 관리 기술을 뛰어넘는 비용 절감 때문에 하둡을 보다 빠르게 도입하기를 원하지만, 데이터웨어하우스나 기존 기업 BI처럼 하둡 자체만으로는 정답이 될 수 없다”라며, “고객들은 그들이 사용하는 시스템의 종류 및 데이터의 저장 위치와 관계 없이 정보를 추출하기 위해 사용이 간편한 셀프 서비스 방식의 분석을 요구하는데, 퀘스트는 기존 직원들이 기존 및 새로운 시스템을 한번에 관리할 수 있는 툴을 통해 이러한 문제를 해결해낸다”고 강조했다.

한편, 다양한 빅데이터를 실용적인 정보로 전환해주는 퀘스트의 새로운 Kitenga Analytics 소프트웨어가 제공하는 혜택은 다음과 같다.

- 비 프로그래머 비즈니스 전문가를 위해 설계되어, 분산 정보 처리를 비즈니스 애널리스트의 영역에 포함시키고 친숙한 드래그 앤 드롭(drag-and-drop) 방식의 툴을 활용하여 빅데이터 문제를 해결할 수 있도록 한다.
- 하둡, 맵리듀스(MapReduce) 및 거대 규모 컴퓨팅의 기타 기술적인 측면의 복잡성을 제거하고, 특정분석 및 데이터 마이닝 결과를 달성하기 위해 워크플로우 파이프라인에 초점을 맞춘다.
- 빅 데이터 컨텐츠 마이닝 문제를 컨텐츠 마이닝 워크플로우 개발을 위해 사용자 중심 환경을 이용한 소비재 분석으로 변형시킨다.
- 순위 검색 및 자동 제안 뷰를 거대한 양의 정형 정보를 이해 및 분석하기 위한 능력과 결합하여, 애널리스트에게 순위 리스트 및 그들의 쿼리에 대한 지능적인 분석 기반의 뷰를 제공한다.
- 빅데이터 인텔리전스 충족은 세일즈/마케팅, 금융, 지적재산권 관리, 네트워크 데이터, 법적 정보학 및 미디어 컨텐츠 등의 다양한 요구사항에 필요하다.