효성인포메이션시스템(대표 양정규, 이하 효성인포)이 ‘루마다 데이터 옵티마이저(Lumada Data Optimizer)를 출시한다고 20일 밝혔다.

이를 통해 효성인포는 기업이 오브젝트 스토리지를 활용한 지능형 데이터 티어링 솔루션 ‘하둡(Hadoop)’, ‘스플렁크(Splunk)’ 등 대용량 데이터 운영비용을 줄이고 실시간 데이터 분석을 지원한다.

데이터의 가치 극대화는 기업 경쟁력을 좌우하는 핵심 요소지만 급증하는 데이터는 스토리지의 용량 확장 및 고객 비용 부담으로 연결되기도 한다.

하둡 HDFS(Hadoop Distributed File System, 하둡 분산 파일 시스템)는 데이터 블록을 3개씩 복제해 분산 저장하기 때문에 데이터 블록이 유실돼도 복제본을 활용할 수 있어 데이터 저장 및 관리의 신뢰성을 높일 수 있다.

반면, 데이터 양이 많아질수록 컴퓨팅과 스토리지가 하나의 풀로 구성된 하둡 노드의 증설이 필수적이고, 노드 당 부과되는 HDFS 라이선스 비용도 함께 증가하게 된다.

‘루마다 데이터 옵티마이저’는 데이터 최적화 프로그램을 통해 HDFS에 저장된 데이터 중 사용 빈도가 낮은 콜드 데이터를 티어링(Tiering, 계층화)해 오브젝트 스토리지 HCP에 저장하고, 활성 데이터는 HDFS 리소스에 남겨두는 방식으로 혁신을 제공한다.<그림 ‘루마다 데이터 옵티마이저 구성도’ 참조>

▲ 그림 '루마다 데이터 옵티마이저 구성도'.(출처 : 효성인포메이션 시스템 제공)

아울러 ‘루마다 데이터 옵티마이저’는 HDFS에 직접 구성되는 소프트웨어로 데이터를 다른 스토리지로 옮겼다가 필요 시 리스토어(restore)하는 기존 방식과는 다르다.

동적으로 HCP와 HDFS 데이터를 티어링 해 HDFS를 통해 모든 데이터에 실시간 액세스 할 수 있어 중단없이 하둡 데이터의 분석과 운영이 가능하다.

더불어 오브젝트 스토리지에 활용도 낮은 데이터를 보관, 라이선스 비용 감소를 통한 효율적인 운영이 가능한 것이 큰 차별점이다.

또 HCP에서 제공하는 데이터 암호화 및 접근제어, 파일 위변조 방지, 자동 복구 및 버전 관리 기능을 활용하면 HCP로 이동된 데이터는 추가 보호가 필요하지 않으며, 하둡 노드와 라이선스 절감을 통해 비용 효율성과 데이터 신뢰성을 동시에 보장할 수 있다.

로그 데이터 통합, 대시보드 생성, 추천 등을 제공하는 스플렁크를 사용하는 기업도 ‘루마다 데이터 옵티마이저’를 활용하면 리소스 사용 및 활용도를 최적화하고 언제든지 데이터 통찰력을 확보할 수 있다.

양정규 효성인포 대표는 “루마다 데이터 옵티마이저는 오브젝트 스토리지의 장점을 최대 활용, 대용량 데이터 관리를 위한 확장 가능하고 경제적이며 가용성 높은 활용 방안을 제시한다”며 “데이터를 통해 디지털 트랜스포메이션을 가속화하려는 기업에게 혁신적인 솔루션이 될 것”이라고 밝혔다.

한편, 효성인포는 다양한 데이터 저장을 위한 오브젝트 스토리지(HCP)부터 체계적 데이터 관리를 위한 카탈로그 솔루션(Lumada Data Catalog), 빅데이터 분석 플랫폼 펜타호(Pentaho)까지 고객 데이터 혁신을 지원하는 ‘루마다 포트폴리오’를 지속적으로 확장하고 있다.

<김동기 기자>kdk@bikorea.net