1. 분산 컴퓨팅: 빅 데이터 애플리케이션은 워크로드를 여러 시스템에 분산하여 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 컴퓨팅 리소스를 더 잘 활용할 수 있고 한 시스템의 부담을 줄일 수 있습니다.
2. 데이터 압축: 데이터를 압축하면 스토리지 요구 사항을 줄이고 전반적인 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이 기술은 대규모 데이터 세트를 처리할 때 특히 유용합니다.
3. Hadoop 생태계: Hadoop 생태계는 빅 데이터 애플리케이션을 구축하는 데 사용할 수 있는 다양한 도구로 구성됩니다. 여기에는 분산 저장, 처리 및 분석을 위한 도구가 포함됩니다.
4. 데이터 복제: 여러 노드에 데이터를 복제하면 노드 장애가 발생한 경우에도 데이터를 항상 사용할 수 있습니다.
5. 데이터 파티셔닝: 데이터를 파티셔닝하면 관련 데이터가 동일한 노드에 저장되는 방식으로 노드 간에 데이터를 분산시킬 수 있습니다. 이를 통해 쿼리 성능을 향상하고 데이터 처리에 걸리는 시간을 줄일 수 있습니다.
6. 메모리 내 처리: 디스크 저장소 대신 메모리를 사용하여 애플리케이션 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이는 실시간 데이터를 처리할 때 특히 유용합니다.
7. 데이터 스트리밍: 스트리밍 기술을 사용하면 데이터가 저장되기를 기다리지 않고 생성되는 대로 데이터를 처리할 수 있습니다. 이는 빅 데이터 애플리케이션에 필요한 노드 수를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
8. 클라우드 컴퓨팅: 클라우드 컴퓨팅 서비스를 사용하면 클라우드의 확장성과 유연성을 활용하여 빅 데이터 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 이는 자체 인프라를 구축하고 유지 관리할 리소스가 없는 조직에 특히 유용할 수 있습니다.
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