효성인포메이션시스템, 통합 빅데이터 처리·분석 플랫폼 ‘펜타호 8.3’ 출시

통합 ICT 인프라 솔루션 전문 기업 효성인포메이션시스템(대표 정태수)이 미국 히타치 밴타라의 통합 빅데이터 처리·분석 플랫폼인 ‘펜타호(Pentaho) 8.3’ 버전을 국내 출시했다. 효성은 이를 통해 기업의 데이터 활용 민첩성을 높이고 성공적인 데이터 운영을 위한 ‘데이터옵스(DataOps)’ 환경 지원에 나선다고 23일 밝혔다.

펜타호는 데이터의 통합, 분석 및 시각화를 하나의 워크플로우로 구현한 통합 빅데이터 처리·분석 플랫폼으로서 데이터 웨어하우스,데이터 레이크와 같은 기존 도구를 인공지능(AI), 머신러닝 등 새로운 기술과 결합시키는 데이터 통합과 파이프라인 기능이 강조되고 있다.
펜타호 8.3은 새로운 기능들을 통해 기업이 데이터에서 인사이트 도출을 방해하는 요소를 제거하고 데이터 관리 방식을 현대화할 수 있도록 적극 지원한다.

이 플랫폼에서는 데이터 액세스와 블렌딩을 위한 데이터 파이프라인 기능도 한층 강화됐다. 독일 SAP의 새로운 SAP커넥터를 통해 SAP 전사적자원관리(ERP)와 SAP BW(SAP Business Warehouse)의 데이터를 블렌딩, 강화(Enrichment) 및 오프로드해 비즈니스 정보에서 보다 심층적인 인사이트를 도출하게 해 준다.

이와함께 AWS 환경에서 실시간 데이터 기능을 제공하는 아마존 키네시스(Amazon Kinesis)와의 통합 기능을 갖추고 있다. 개발자들은 이를 통해 코드 작성 없이도 펜타호의 강력한 시각적인 환경에서 스트리밍 데이터의 수집과 처리, 블렌딩 작업을 할 수 있다.

데이터 가시성 향상을 통한 거버넌스 개선도 주목할 만한 부분이다.

펜타호 8.3은 업계 선도적인 분산 오브젝트 스토리지 시스템 HCP(Hitachi Content Platform)와의 통합을 강화했다. 이를 통해 메타데이터에 대한 읽기, 쓰기, 업데이트 작업을 보다 쉽게 수행하고 시스템 메타데이터를 사용한 오브젝트 쿼리를 통해 텍스트 파일, 이미지, 영상, 데이터베이스 이미지 등 비정형 데이터를 보다 잘 검색, 관리, 분석함으로써 데이터 거버넌스 요구 사항을 충족시켜준다.

또한 베타버전을 통해 IBM IGC(Information Governance Catalog)와의 통합을 지원함으로써 고객이 계보 데이터(lineage data)에 대한 가시성을 확보하고 데이터 거버넌스에 필요한 수작업을 줄이도록 해 준다.
스트리밍 데이터에 대한 가시성도 강화했다. 실시간 데이터를 보다 쉽게 추적할 수 있도록 AMQP, JMS, 카프카(Kafka) 및 MQTT와 같은 인기 있는 프로토콜과 연동을 지원한다.

데이터 활용 민첩성도 높여준다. 펜타호 8.3은 엣지에서 멀티 클라우드에 이르는 다양한 환경에서 프라이버시, 보안 및 전반적인 데이터 거버넌스 요구 사항을 모두 충족시킨다. 현재 많은 기업들이 AWS S3에서 레드시프트(AWS Redshift)로 데이터를 이동시킬 때 반복적인 SQL 스크립팅을 수행하고 있는데, 펜타호의 레드시프트 벌크 로드 기능을 통해 자동화하면 생산성을 대폭 높이고 데이터 온보딩 시 적절한 정책과 스케줄을 적용할 수 있다.

또한 클라우드 DW 솔루션인 스노우 플레이크(Snowflake)와의 연동 기능 추가는 물론, 다양한 데이터 소스를 활용하고자 하는 고객들의 요구 사항에 맞춰 AWS, 구글 클라우드 등 다양한 클라우드 플랫폼에 대한 데이터 액세스를 제공하며 편의성을 높여준다.

존 매기 글로벌 포트폴리오 마케팅 담당 부사장은 “이제는 데이터의 수집, 저장, 분석을 넘어 즉각적이고 효율적으로 활용하기 위한 ‘데이터 운영’의 중요성이 높아지고 있다”며 “기업이 데이터옵스(DataOps)를 성공적으로 구현하기 위해서는 적합한 데이터를 적시에 올바른 장소로 불러와 활용할 수 있어야 하는데 펜타호 8.3은 이를 완벽하게 보장한다”고 말했다. 그는 “데이터 저장 비용을 최소화하고 높은 서비스 수준을 제공할 뿐만 아니라, 데이터 검색, 액세스 및 거버넌스 규정 준수를 지원함으로써 고객들이 데이터에서 실행 가능한 인사이트를 도출하고 높은 경제적 가치를 얻을 수 있길 기대한다”고 말했다.

데이터옵스는 적합한 데이터를 적시에 올바른 장소로 가져올 수 있는 프로세스를 자동화함으로써 데이터의 궁극적인 잠재력을 최대한 발휘하도록 하는 전략 실행 방법이다. 데브옵스(DevOps)와 마찬가지로 분석, 데이터 및 비즈니스 팀을 하나로 통합하여 비즈니스 의사 결정의 품질 및 예측 가능성을 향상시키고 가치 창출 시간을 단축한다.


이재구 글로벌이코노믹 기자 jklee@g-enews.com