지난 2015년 창립 30주년을 맞이해 빅데이터 전문기업으로의 도약을 선포했던 효성인포메이션시스템(대표 전홍균 www.his21.co.kr, blog.his21.co.kr)이 빅데이터 솔루션을 잇달아 내놓고 있다.

◆“HSP는 데이터 중심의 스케일 아웃 빅데이터 분석 플랫폼” = 올해 1월 국내 빅데이터 솔루션 업체와 공동으로 빅데이터 컨버지드 솔루션 ‘UCP 포 빅데이터(Unified Compute Platform for Big Data)’에 이어 2월에는 새로운 분석 플랫폼으로 ‘HSP(Hyper Scale-Out Platform)’를 출시했다.

효성인포메이션시스템이 16일 기자간담회에서 소개한 HSP는 ‘데이터 중심의 스케일 아웃 빅데이터 분석 플랫폼’을 표방하고 있다.

한 박스에 컴퓨팅, 스토리지, 네트워크, 하둡, 그리고 VM 등 모두 5가지의 구성요소를 통합한 HSP는 데이터 수집, 저장, 분석, 시각화 등 빅데이터 분석에 필요한 기능을 쉽고 간편하게 구현할 수 있는 점이 가장 큰 특징이다.

▲ HDS 아태지역 솔루션 총괄 수닐 샤반 선임 이사

HDS 아태지역 솔루션 총괄 수닐 샤반(Sunil Chavan) 선임 이사는 이날 간담회에서 “오라클 빅데이터 어플라이언스나 EMC의 피보탈은 VM이 빠진 4가지 요소로만 구성돼 있다. 여기에 VM을 추가한 것이 HSP의 차별적인 요소이다”라면서 “HSP는 VM과 하둡 등 2가지의 데이터 아키텍처를 하나로 통합하고 이 단일 플랫폼에서 데이터 통합과 빅데이터 분석을 수행할 수 있는 점이 HSP만의 고유한 특성”이라고 설명했다.

VM은 HDS가 2015년 인수한 빅데이터 전문기업 ‘펜타호(Pentaho)’의 분석 솔루션에서 지원한다.

그는 이어 “특정 회사의 요구에 맞게 빅데이터를 적용 및 구축하는 것은 복잡하고 어려운 작업이다. 엔터프라이즈급의 확장성과 보안성을 갖추는 것도 문제이다”라면서 “모든 구성요소를 통합한 HSP를 적용하면 빠른 데이터 수집, 데이터 소스단에서 가상화 애플리케이션 적용, 데이터가 있는 곳에서 바로 분석 등의 장점을 누릴 수 있다”고 밝혔다.

수닐 사반 이사에 이어 효성인포메이션시스템의 나성은 부장은 HSP의 구체적인 특징을 설명했다.

그의 설명에 따르면 HSP의 핵심 개념은 '데이터 중심'과 '스케일 아웃'이다.

◆HSP의 핵심 개념은 ‘데이터 중심과 스케일 아웃’ = 데이터 중심이라는 것은, 빅데이터 프로세스의 어려움으로 꼽히는 긴 데이터 이동 시간이라는 문제를 제거해 매우 빠르게 데이터 분석을 할 수 있다는 의미이다. HSP는 즉 실제 데이터가 있는 곳에 VM을 생성해 여기서 데이터 분석을 진행하는 프로세스로 되어 있어 데이터 처리 시간을 획기적으로 줄일 수 있다.

스케일 아웃 방식은 하나의 클러스터에서 노드를 추가해 데이터 처리 능력을 균일하게 증가시키는 것이다. 모든 노드가 데이터 접속, 저장을 균일하게 처리하므로 추가하는 노드 수만큼 저장할 수 있는 용량을 늘리고 VM 생성 수를 증대할 수 있다.

나성은 부장은 “HSP는 기존 빅데이터 시스템의 구성과 비교해 최대 70% 이상의 구축 시간 절감 효과를 제공한다. 또 HDS 고유의 파일시스템인 eScaleFS를 채택해 하둡보다 쉽고 빠른 분석을 구현한다”고 강조했다.

효성인포메이션시스템이 이번에 선보인 HSP는 첫번째 버전으로 공식 모델명은 HSP 400이다.

앞으로 NoSQL, 엘라스틱 서치(Elastic Search) 등의 기술을 추가한 새로운 버전의 제품을 지속적으로 출시할 계획이다.

<박시현 기자> pcsw@bikorea.net