GPU를 활용해 방대한 데이터로부터 가치를 창출하는 법
많은 도구와 그것들을 통한 상호작용의 기능이 발전함에 따라 매일 방대한 양의 데이터들이 생성되고 있습니다. 휴대폰, 온라인 쇼핑, 인터넷 사용, 소셜 네트워크, GPS 통신, 계측 기기, 웨어러블 기기, IoT 등의 성장은 이와 같은 추세를 가속화하지요.
엔비디아는 빅데이터 시장이 2011년부터 2026년까지 연평균 17%의 성장을 기록할 것으로 예상하고 있는데요, 특히 이 15년 동안 시장 규모는 76억 달러에서 846억9천만 달러까지 확대될 것으로 보입니다. 특히, GPU를 활용해 생성된 차세대 데이터베이스의 등장으로 빅데이터 시장의 성장성은 더 커지겠지요.
SQream DB, 인사이트의 문을 열다
데이터량의 급증에 맞추어 GPU 가속장치를 활용한 데이터베이스의 입지도 커지고 있습니다. SQream Technologies는 엔비디아 GPU에서 쿼리를 처리하는 SQL기반 데이터베이스를 개발했습니다. 이제 기업들은 과거에 불가능할 것이라고 여겨졌던 엄청난 양의 데이터를 활용할 수 있게 되었고, 이 데이터를 통해 가치를 창출할 수 있게 되었습니다.
최소의 변화로 100배 가속화
SQream 은 기업들이 최소한의 비용, 하드웨어/인프라 변경으로 거의 실시간으로 방대한 분석 워크로드를 쉽게 습득하고, 저장·분석할 수 있게 했습니다.
아울러 SQream DB로 풀랙(full-rack) 데이터베이스 머신 수준의 전력을 표준 2U 서버에 압축시키고, 데이터베이스 접속 속도를 최대 100배까지 가속화시킬 수 있습니다.
데이터 품질 및 성능
SQream DB의 속도, 유연성, 확장성은 기존 데이터베이스 분석 솔루션을 훨씬 능가합니다.
SQream DB는 분석을 위한 데이터베이스로, 또는 기존 데이터 웨어하우스의 엑셀러레이터로 활용될 수 있습니다. 기업들은 이전에 활용하지 못했던 데이터 소스를 별도로 분리해 분석하거나, 기존 기업 데이터에 접목시켜 분석할 수 있습니다. 이렇듯 유연한 데이터 활용을 통해 새로운 인사이트를 얻고, 보다 현명하고 신속하게 의사결정을 할 수 있게 된 셈이지요.
GPU기반 SQL 데이터베이스
GPU 서버를 도입할 경우, 데이터베이스를 위한 컴퓨팅 파워는 크게 달라집니다. 최신 GPU에는 5천여개의 코어가 있기 때문에 데이터베이스는 그래픽 처리 기능에 의한 전례 없는 쿼리 속도로 단시간에 엄청난 수준의 병렬 컴퓨팅 파워를 갖게 되는 것이지요.
더 작지만, 더 강하다
과거 엄청난 규모와 양의 서버를 필요로 했던 일을 이제는 하나의 칩으로도 처리할 수 있게 되었습니다. 하지만 칩의 크기와는 달리 컴퓨팅 파워는 기하급수적으로 증가하고 있습니다.
그렇다면, 기업들에게 실질적으로는 어떤 비즈니스 기회가 생길까요? 기업이 분석하고 통합시킬 수 있는 실질적인 데이터량에는 어떤 변화가 있을까요?
데이터 처리에 있어서의 속도와 확장성의 관계는 여전히 감이 잘 오지 않습니다. 물론, 긍정적인 면에서 말입니다.
- 클라이언트와 서버의 데이터 처리량이 전과는 차원이 다릅니다.
- 데이터베이스가 인덱싱 없이 병렬로 메타데이터를 취급하기 때문에, 초고속의 성능을 발휘합니다.
- 데이터베이스 성능이 발달함에 따라 사람에게 의존하는 부분이 줄어들었고, 이에 따라 보다 처리가 간단해졌으며, 속도와 유연성도 함께 확보될 수 있게 되었습니다.
기업을 위한 새로운 기회
차세대 데이터베이스는 데이터 관리에서 발생하는 구체적인 문제를 극복하고자 다음과 같은 방향으로 설계되었습니다:
- 실시간 어플리케이션 지원을 위한 빠른 데이터 접근 제공
- 비전통적 포맷의 데이터에 오더 전달
- 기존 데이터베이스 스키마 개발에 소요되는 비용과 턴어라운드(turnaround) 시간 제거
현재의 기하급수적인 데이터 성장과 미래 성장성은 많은 점을 시사합니다. 기업들은 향후 자사의 빅데이터 도메인을 전략적으로 관리하기 위해 차세대 데이터베이스를 평가하고 미래를 준비해야 할 것입니다.