Azure HDInsight를 사용하는 경우
HDInsight를 사용하면 기록 또는 실시간 데이터를 사용하여 다양한 시나리오에서 빅 데이터를 처리할 수 있습니다. 하지만 꼭 그래야 할까요? HDInsight의 최대 강점은 제공되는 다양한 구성입니다. 이 단원에서는 HDInsight가 조직에 적합한 선택인지 여부를 판단합니다. 다음 기준을 분석하여 결정하는 데 참고하세요.
- 워크로드의 범위
- 확장성
- 내결함성
- 보안
의사 결정 기준
HDInsight가 조직의 빅 데이터 요구 사항을 충족할 수 있는지를 결정하려면 다음 표에 설명된 기준을 사용합니다.
| 조건 | 분석 |
|---|---|
| 워크로드의 범위 | 다양한 워크로드에 대한 지원이 필요한 경우 해당 요구 사항을 지원하는 플랫폼이 필요합니다. |
| 확장성 | 조직이 데이터 볼륨 및 데이터 개발속도의 증가를 수용할 수 있도록 스케일링해야 하나요? 자동으로 스케일링하고 컴퓨팅 및 스토리지 스케일링을 독립적으로 지원할 수 있는 플랫폼을 선택하는 것이 중요합니다. |
| 내결함성 | 구성 요소 오류에도 불구하고 데이터 분석을 계속해야 하는 경우 내결함성이 있는 플랫폼을 선택해야 합니다. |
| 보안 | 대부분의 조직은 사용하는 데이터가 미사용 시와 전송 중에 안전하게 유지하기를 바랍니다. 또한 거의 모든 조직이 정부 규정 준수 표준을 충족하는 것이 중요합니다. |
조건 적용
조직에서 빅 데이터로 작업하고자 하는 방식을 고려합니다. 이제 의사 결정 기준을 적용하여 HDInsight가 적절한 선택인지 여부를 결정합니다.
워크로드의 범위: HDInsight를 통해 다양한 워크로드를 지원할 수 있습니다. 해당 워크로드에는 일괄 데이터 처리, 스트리밍 데이터 작업 또는 데이터 웨어하우스 및/또는 데이터 과학 워크로드 관리가 포함될 수 있습니다. 이 기능 덕분에 특히 비즈니스 프로세스에 여러 워크로드를 포함하는 경우 HDInsight는 주목할 만한 선택이 됩니다.
확장성: HDInsight는 독립적으로 스케일링 가능한 컴퓨팅 및 스토리지를 지원합니다. 또한 워크로드나 일정에 따라 작업자 노드를 자동으로 스케일링할 수 있습니다.
팁
컴퓨팅과 스토리지를 분리하고 클러스터 스케일링을 자동화하면 상당한 비용 최적화를 얻을 수 있습니다.
내결함성: HDInsight의 헤드 노드는 오류에 대한 복원력이 있으며 내결함성이 있는 VM에서 지원됩니다. 이에 따라 SLA 99.9%의 고가용성을 보장하는 서비스가 됩니다.
보안: Microsoft Entra 통합은 엔터프라이즈 보안 인증 및 권한 부여를 제공합니다. 이 기능은 암호화 및 가상 네트워크 지원과 함께 데이터에 액세스할 수 있는 사용자를 세부적으로 제어할 수 있습니다.
요약하면, 다음을 수행하려면 HDInsight를 사용하는 것이 좋습니다.
대량의 데이터를 대규모로 수집하고 다음을 수행합니다.
- 실시간 인사이트를 얻습니다.
- 최적화된 비용, 최소한의 노력, 강력한 보안으로 데이터를 처리합니다.
마이그레이션:
- 온-프레미스 오픈 소스 소프트웨어, 공급업체 패키지된 Hadoop 배포를 최소한의 비용과 노력으로 클라우드에 마이그레이션합니다.
- 오픈 소스 소프트웨어 빅 데이터 서비스를 경쟁업체 클라우드 제품에서 Azure로 마이그레이션합니다.