제품 연계 개발 추진, 빅데이터 시대 새 지평 개척

▲ 데이터스트림즈와 비아이매트릭스는 8월 29일 빅데이터 사업 협력을 위한 MOU를 체결했다. 배영근 비아이매트릭스 대표(왼쪽)와 이영상 데이터스트림즈 대표가 계약서에 서명한 후 기념사진을 찍고 있다.

[아이티데일리] 데이터스트림즈(대표 이영상)와 비아이매트릭스(배영근)는 29일 빅데이터 사업 협력을 위한 MOU를 체결했다. 비아이매트릭스 본사에서 체결한 이번 MOU에서 두 회사는 독창적이고 효율적인 빅데이터 플랫폼 공급을 위해 제품을 연계 개발하고, 판매와 마케팅 활동에서 협력하기로 했다.

데이터스트림즈는 관계형DB, 분석용DB, NoSQL DB, 일반파일, 하둡(Hadoop) 등에 상관없이 싱글 쿼리(Single Query)로 데이터를 조회 및 분석할 수 있는 ‘테라원 슈퍼 쿼리(TeraONE Super Query)’ 솔루션을 통해 데이터 가상화와 데이터 통합 영역을 담당하며, 비아이매트릭스는 폭넓은 BI 구축경험을 바탕으로 데이터 분석 결과의 시인성을 개선하고 심도 있는 다양한 관점의 분석을 가능하게 하는 역할을 맡는다.

특히 싱글 쿼리(Single Query)로 이끌어 낸 답을 비아이매트릭스의 솔루션을 활용해 표현하는 방식은 기존 디스크기반의 OLAP 툴도 인메모리(In-memory) 방식의 OLAP으로 구현 가능하다는 것이 특징이다. 이로 인해 데이터 통합성과 즉시성이 개선된다는 점에서 빅데이터 시대에 서로의 부족했던 부분을 보완할 수 있을 것으로 기대된다.

양사는 이번 제품 연계 개발을 통해 논리적 모델없이 기존의 데이터 웨어하우스 및 데이터 마트와 빅데이터 시스템을 가상화한다. 이를 통해 이기종의 데이터를 인메모리 기반에서 통합함으로써 활용성을 대폭 향상시킬 수 있을 것으로 기대하고 있다.

이날 협약식에서는 데이터스트림즈와 비아이매트릭스 솔루션에 대한 설명 및 데모도 진행됐다. 먼저 강주희 비아이매트릭스 기술연구소 팀장은 ▲정형 보고서 제작에 최적화된 BI 솔루션 ‘아이매트릭스(i-MATRIX)’ ▲EIS/대시보드 화면 제작에 최적화된 BI솔루션 ‘아이캔버스(i-CANVAS)’ ▲데이터 전 처리에서 데이터 분석까지 전 과정을 지원하는 통합 데이터 분석 솔루션 ‘아이스트림(i-STREAM)’ 등을 소개했다.

▲ MOU에 참석한 비아이매트릭스와 데이터스트림즈 직원들이 기념사진을 찍고 있는 모습.

강주희 팀장은 “이번 데이터스트림즈와의 협업을 통해, 서버에서 데이터를 가져올 때 데이터스트림즈가 구성한 통합 데이터를 기반으로 시각화할 수 있도록 연동할 계획”이라고 설명했다.

이어 천승태 데이터스트림즈 기술연구소장은 ‘테라원 슈퍼 쿼리’ 솔루션에 대해 소개했다. 천 소장에 따르면, ‘테라원 슈퍼 쿼리’는 다양한 데이터 소스 및 리포지토리에 있는 데이터를 통합하고 단일 액세스 채널을 통해 연관 데이터를 조회하는 가상화 통합 솔루션으로, 인메모리 오픈소스 스팍(Spark) 엔진을 적용해 다양한 데이터 리포지토리의 데이터에 빠르고 유연하게 접근할 수 있다.

천승태 연구소장은 “‘테라원 슈퍼 쿼리’가 여러 물리공간에 저장된 데이터를 하나로 통합하면, 비아이매트릭스의 ‘매트릭스 스위트’를 통해 분석함으로써 기업의 빅데이터 분석 역량을 키울 수 있을 것으로 기대하고 있다”고 말했다.

이영상 데이터스트림즈 대표는 “최근 하둡 기반으로 데이터 레이크를 구축한 기업들이 기존 데이터 웨어하우스의 가치를 유지하면서 효율적인 빅데이터 플랫폼 구축을 고민하기 시작했다. 이제는 단순히 기존의 데이터 웨어하우스와 별도로 데이터 레이크를 구축하는 방식에서 벗어나 데이터 거버넌스를 기반으로 이기종 데이터 플랫폼에 존재하는 데이터를 데이터 가상화 레이어를 통해 한 번에 분석할 수 있는 빅데이터 패브릭(fabric) 개념을 적용해야 한다”면서, 데이터 페더레이션 기술을 통해 빅데이터 패러다임의 진보를 예고했다.

배영근 비아이매트릭스 대표는 “효율적인 빅데이터 분석을 원하는 고객들이 다양한 데이터베이스에 존재하는 데이터를 통합적으로 활용할 수 있게 되고 또 인메모리 방식 적용으로 더욱 빠른 데이터 분석이 가능하게 됐다”며, “이번 협업 모델이 이기종 데이터소스에 분산 저장돼 있는 데이터를 통합적으로 분석하고 활용하고자 하는 고객에게 효과적인 해결책이 될 것”이라고 강조했다.

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