Keynote I [ 09 : 30 ~ 10 : 10 ]
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Title | Big Data Analysis in the Cloud |
| Name | Amazon Web Service, BD Manager, Abhishek Sinha | |
| Speaker Profile | 아마존 웹서비스의 비즈니스 개발 부문 매니저인 애비쉑은 아시아 태평양 지역의 빅데이터와 고성능 컴퓨팅을 담당하고 있다. 지난 12년 이상 IT 산업 일선에서 소프트웨어 엔지니어링, 솔루션 아키텍쳐, 비즈니스 개발 및 영업 분야에서 활약하고 있는 그는 클라우드 컴퓨팅에 대하여 기술적, 비즈니스적인 시각에서 균형감있게 논의한다.
인도 구자랏 대학교에서 컴퓨터 엔지니어링을 전공했고, 아마존 웹 서비스에 합류하기전에는 HP에서 근무했다. Abhishek is a Business Development Manager at Amazon Web Services covering Asia Pacific and focusses on Big Data and High Performance computing workloads. Abhishek discusses the technical and business aspects of cloud computing throughout the region. Abhishek has over 12 years of experience in the IT industry. Abhishek comes from an software engineering background and also has experience in solution architecting, solution sales, and business development. He joined Amazon Web Services in 2012. Prior to joining Amazon, Abhishek was with Hewlett Packard Asia Pacific. Abhishek holds a bachelors in computer engineering from Gujarat University, India. |
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| Presentation Summary |
빅데이터는 단순히 'buzz word'로 볼 수 없다. 크기에 관계없이 데이터 생산성과 연계하여 기술,도구,기능을 통합한 개념이기 때문이다.
많은 기업들은 자사의 상품과 서비스의 경쟁력 강화와 차별화를 위해 데이터를 활용하고 있는 동시에 미디어,광고,통신,소매,전자상거래,의료,금융,게임을 포함한 다양한 업계의 골치거리이기도 하다. 이번 발표에서는 빅데이터를 위해 아마존웹 서비스가 제공하는 Elastic MapReduce 와 Redshift를 중심으로 고객 성공 사례를 소개하고 클라우드 컴퓨팅 자원의 확장성, 효율성, 분석 도구에 대해서 알아본다. Big Data is more than just a buzz word. “Big Data” refers to a collection of tools, techniques and technologies for working with data productively, at any scale. Thousands of companies today are using data to differentiate their products and disrupt a growing number of industries, including media/advertising, telecom, e-commerce, retail, gaming, health care, and financial services. This presentation will delve into how the AWS cloud can cost effectively provide the scalable computing resources, storage services, and analytics tools required for anyone to participate in these technologies with customer success stories. Specifically the presentation with cover AWS’s offerings on big data such as AWS Elastic MapReduce and Amazon Redshift |
Keynote II 10:10~10:50
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Title | From Insights To Actions : 실행 위주의 기업 빅데이터 전략 |
| Name | KT클라우드웨어, 한재선 CTO | |
| Speaker Profile | ㅇ학력사항
- KAIST 전자전산학과 공학박사 ㅇ경력사항 - (현) KTcloudware(넥스알) CTO - (현) KAIST 정보미디어 경영대학원 겸직교수 - (현) 한국 Hadoop 커뮤니티 회장 - (전) 한국클라우드컴퓨팅연구조합 이사장 |
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| Presentation Summary |
데이터 가치 인식이 확산되고 있고, Hadoop과 같은 오픈소스가 빅데이터 플랫폼의 표준으로 자리잡아가고 있는 상황에서, 기업의 고민은 자사의 관점에서 빅데이터 도입 타당성을 검토하고,활용 방안과 구축 전략 등에 대해 의사 결정하여 실행해 나가는 것이다.
본 발표에서는 일반적인 빅데이터 논의 단계를 넘어서길 원하는 기업을 대상으로, 산업 분야에 따라 특성에 맞는 빅데이터 도입 방향에 대해 가이드하고, 실질적으로 성과를 도출할 수 있는 활용분야를 국내 실 적용사례를 중심으로 살펴본다. 특히 성공적인 데이터 중심 기업으로 발전하기 위해,데이터 분석을 통한 통찰력(Insight) 도출에서 그치는 것이 아니라 비즈니스 실행(Action)으로 연결하여비용 감소/매출 증대의 궁극적인 성과를 내기 위한 빅데이터 전략 방향을 제시한다. |
Keynote Ⅲ 11:00~11:40
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Title | 시스템 플랫폼상에서 효율적인 빅데이터 관리 |
| Name | Quantum, 심형보 이사 | |
| Speaker Profile | 현) 퀀텀코리아: 시스템 컨설턴트 총괄이사
전) 썬마이크로시스템즈: 스토리지 시스템 컨설턴트 총괄 전) LG 히다찌: 스토리지 시스템 컨설턴트 |
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| Presentation Summary |
데이터 양의 폭발적인 증가와 더불어 데이터의 가치 또한 빠르게 변화하고 있습니다.
현재 모든 기업은 빅데이터를 어떻게 관리 보호할 것인가 그리고 제한적인 IT 예산안에서 어떻게 비용 효과적으로 관리하는 것인가에 대한 솔루션을 모색하고자 많은 노력을 기울이고 있습니다. 데이터 관리 및 보호에 대한 이슈를 빅데이터 시대에 최적화된 다양한 솔루션을 통해 스토리지/백업/아카이빙 관점에서 그 해결방안을 제시합니다 |
Keynote Ⅳ 11:40~12:20
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Title | 효과적인 빅데이터 대응 전략 및 고려 사항 |
| Name | Oracle, 장성우 상무 | |
| Speaker Profile | ㅇ경력사항
- Oracle Tech Solutions Consulting, 상무(2007~) - Oracle BI/DW 팀장(2005-2007) - Oracle 입사(1997) ㅇ학력사항 - 서울대학교 컴퓨터공학과 석사 및 박사과정 수료 |
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| Presentation Summary |
최근 빅데이터를 활용하여 다양한 비즈니스 문제를 풀고자 하는 시도가 늘고 있다. 본 키노트에서는 효과적으로 빅데이타 프로젝트를 수행하기 위한 전략에 대해서 설명한다. 이를 위해 일반적인 고객들의 고민 사항들에 대해서 정리하고, 이에 대한 대응 방안에 대해서 검토해 보도록 한다. 그리고 이 과정에서 고려해야 할 주요 고려 사항들에 대해서 고찰해 보기로 한다. 마지막으로 빅데이터 프로젝트를 위해 준비해야 할 빅데이터 아키텍쳐에 대해서 제시하기로 한다. |
Track I 13:20~14:00
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Title | 4 Mega Trend – Big Data, Mobile, Social, Cloud |
| Name | 정경후 차장 | |
| Speaker Profile | ㅇ경력사항
- (현) 마이크로스트레티지 코리아 기술영업 담당 - (전) 넥슨, 코그노스코리아, 한국IBM등에서 데이터베이스 및 BI분야의 컨설팅 및 기술 영업 담당 ㅇ학력사항 - 연세대학교 전자공학 전공 |
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| Presentation Summary |
보다 빨라지는 비즈니스 환경에 능동적으로 대응하고 보다 효율적인 의사 결정을 위하여 BI 영역에서도 다양한 새로운 시도들이 나타나고있다. 본 세션에서는 모바일, 빅데이터, 소셜, 클라우드로 이어지는 최신 BI 트렌드에대해 알아보고, 그 활용 방안과 성공 사례에 대해 이야기 한다. |
Track I 15:00~15:40
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Title | 대용량 머신 데이터 플랫폼 Splunk을 통한 운영 인텔리전스 구축 |
| Name | Splunk, 장경운 부장 | |
| Speaker Profile | ㅇ경력사항
- 2012 ~ 현재 - Splunk Korea 부장 - 1999 ~ 2012 - 한국오라클 부장 |
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| Presentation Summary |
Splunk의 제품 및 개념 소개 및 스플렁크 제품의 간단한 시연을 통해 빅데이터에 대한 이해를 돕습니다. 또한 Splunk를 이용하고 있는 기업 및 공공 기관 등 다양한 적용 사례를 통해, Operational Intelligence부터 Business Analytics에 이르는 Splunk 활용 사례를 소개해 드립니다. |
Track I 15:00~15:40
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Title | ZUM 인터넷 Big data 활용사례 |
| Name | 줌인터넷 김우승 소장 | |
| Speaker Profile | ㅇ(현) 줌인터넷
ㅇ(전) SK 플래닛 ㅇ(전) SK 텔레콤 ㅇ(전)삼성전자 |
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| Presentation Summary |
검색 포털 서비스 줌닷컴(zum.com)에서 활용하고 있는 빅데이터 기술과 관련 오픈소스들의 실제 활용사례 소개와 함께,빅데이터 프로젝트를 하는데에 있어서 함께 생각해볼 내용들도 함께 논의한다. |
TrackⅡ. 13:20~14:00
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Title | 빅데이타를 위한 솔루션, x86과 하둡 및 오픈 인프라 전략 |
| Name | HP, 최형광 상무 | |
| Speaker Profile | ㅇ경력사항
- (현) HP Korea 기술컨설팅 총괄 - (현) 한국전산원, 교육인적자원부, 공공기관등 정보화 전략 자문위원 및 정보통신기술사협회 활동 중 - (전) 금융, 통신, 공공 및 제조 유통 등의 정보전략 비지니스 컨설팅과 프로젝트 참여 |
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| Presentation Summary |
빅데이타 분석을 위한 기반 솔루션의 핵심은 무엇인지 살펴보며, 빅데이타의 기반 솔루션인 x86시스템의 특징과 하둡으로 구축하는 빅데이타 환경에 맞는 데이타 처리와 분산 아키텍처 및 벤더에 종속되지 않는 오픈 아키텍처를 신속하게 구축하며, 단순화된 관리를 통하여 비지니스의 민첩성을 이루는 검증된 표준 아키텍처등을 설명드립니다. 또한 향후 확장되는 시스템과 관리의 요소기술에 따라 반드시 고려해야 할 사항을 구축전략과 함께 설명해 드립니다. |
TrackⅡ 14:00~14:40
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Title | 즉시 적용 가능한 Hadoop 인프라 설계 |
| Name | DELL, 신상윤 차장 | |
| Speaker Profile | (현)DELL,솔루션 사업 본부 | |
| Presentation Summary |
Building block 방식의 Hadoop 클러스터 확장 개념 소개
Hadoop 클러스터의 확장 automation 방법 소개 Storage 노드의 고집적도 구현 및 전용 시스템 적용 예시 |
TrackⅡ 15:00~15:40
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Title | 빅데이터에서 비즈니스 가치를 창출할 수 있는 분석과 아키텍쳐 |
| Name | Teradata, 구태훈 이사 | |
| Speaker Profile | ㅇ 경력사항
- (현) 한국테라데이타 Industry Consultant 로서 Big Data Analytics, Advance Analytics, CRM 부문의 전문가로 활동 중 ㅇ(기타) - 이마트 및 롯데마트 CRM 프로젝트에서 선진 분석(Advanced Analytics) 모델인‘장바구니 분석’과 ’SKU 최적화 기법’을 적용 - GM Korea의 CRM BPO(Business Process Outsourcing)에서‘Event Based Marketing' 기법을 적용하여 마케팅, 영업, A/S 부문의 데이터를 통합하고 CRM 시스템 구축 - SC제일 은행 Red Queen 프로젝트에서는 Global Market 부문과 Risk 부분의 비즈니스 컨설팅 |
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| Presentation Summary |
최근 빅데이터에 대한 화두가 전체 산업에서 갑작스럽게 관심을 갖기 시작했습니다. 그러나 빅데이터를 기반으로 어떻게 활용해서 비즈니스 가치를 창출할 수 있을까라는 질문에는 적절한 답을 많이 주지는 못해왔습니다.
본 발표에서는 최근 글로벌 사례를 중심으로 빅데이터에서 가치를 창출한 시도를 검토해보고 어떤 것이 가장 핵심 성공 요소인지를 설명하도록 하겠습니다. 특히 분석 기법과 아키텍쳐를 기반으로 각 사례에 대하여 분석하도록 하겠습니다. 여기서 주요 사례로는 eBay, Linked In, AT&T, Wells Fargo 등의 사례를 중심으로 어떤 분석 기법들이 주로 사용되었고, 어떤 아키텍쳐로 빅데이터를 처리하고 분석했는지를 검토해보겠습니다. 마지막으로 이러한 사례를 기반으로 비즈니스 가치를 창출할 수 있는 테라데이터의 통합 데이터 아키텍쳐 (Unified Data Architecture)에 대한 특장점을 소개하도록 하겠습니다. |
TrackⅡ 15:40~16:20
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Title | 하둡 기반 빅데이터 처리 방안 |
| Name | Oracle, 임상배 수석 컨설턴트 | |
| Speaker Profile | ㅇ경력사항
- Oracle Tech Solutions Consulting, Senior Sales Consultant(2011~) - Sybase Senior Sales Consultant(2007~2011) - HIT DW team, System Engineer(2005~2007) |
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| Presentation Summary |
빅데이터 문제를 해결하는 핵심 기술로 인정되는 하둡을 기반으로 빅데이터를 처리하는 방안을 설명한다. 실시간 데이터 수집부터 저장, 전처리 과정 및 분석 단계까지 요구되는 기술들을 사례를 통해 소개한다. 또한 기존 RDBMS와의 연계 과정을 포함하여 하둡 기술과 RDBMS 기술을 현재 우리의 IT 환경에서 가장 효율적으로 사용하는 방안을 전달한다. |
Track III 13:20~14:00
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Title | 빅데이터 시대의 소셜 네트워크 마이닝 알고리즘의 동향과 미래 |
| Name | KAIST 이재길 교수 | |
| Speaker Profile | - KAIST 지식서비스공학과 조교수 (2010~)
- IBM Almaden Research Center 연구원 (2008~2010) - University of Illinois at Urbana-Champaign 박사후연구원 (2006~2008) |
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| Presentation Summary |
본 발표에서는 빅데이터 시대에 있어 소셜 네트워크 마이닝 알고리즘의 변화 방향을 살펴본다.
많은 알고리즘들이 MapReduce 프레임워크에서 동작하도록 확장되고 있으며, 몇 가지 대표적인 예를 간단하게 살펴보도록 한다. 이 외에 해외 IT업체에서 개발 중인 빅데이터 소셜 네트워크 처리 기법들을 살펴보고 미래 발전 방향을 짚어본다. |
Track III 15:00~15:40
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Title | Tajo: A Distributed Data Warehouse System for Hadoop |
| Name | 최현식 박사 Apache Tajo, Giraph committer | |
| Speaker Profile | ㅇ Apache Tajo 커미터 및 프로젝트 관리 위원
ㅇ Apache Giraph 커미터 및 프로젝트 관리 위원 ㅇ 고려대학교 컴퓨터학 박사 수료 |
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| Presentation Summary |
지난 3월 아파치 인큐베이팅 프로젝트로 승인된 타조 시스템은 하둡 기반의 데이터웨어하우스 시스템입니다.
타조는 HDFS를 기본 저장 계층으로 사용하고 맵 리듀스 대신에 자체 개발한 질의 처리 엔진을 사용합니다. 따라서 타조는 기존 하둡 기반 SQL 지원 시스템인 Hive, Pig 등이 부딪히고 있는 맵리듀스의 한계를 극복하고 더 많은 최적화 기회와 다양한 질의 처리 방법을 사용할 수 있다는 장점을 가집니다. 이 발표에서 타조는 시스템 아키텍쳐와 분산 질의처리의 수행방법, 그리고 기존 시스템과의 비교 실험 결과를 소개합니다. 또한 타조가 궁극적으로 가지게 될 기능들과 개발 로드맵을 소개합니다. |
Track Ⅳ 13:20 ~ 14:40
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Title | Apache Pig, Hive, Sqoop을 이용한 데이터 처리 실습 |
| Name | 클라우다인, 김병곤 대표이사 | |
| Speaker Profile | ㅇ (경력사항)
- (현) 클라우다인 대표이사 - (전) JCO(한국자바개발자협의회) 6대회장 - (전) 지경부/NIPA SWMaestro Mentor - (전) Open Flamingo Founder - (전) JBoss User Group 대표 |
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| Presentation Summary |
Apache Pig, Hive, Sqoop을 이용한 데이터 처리 실습
- 데이터 처리 개요 설명 - 개발환경 설정 - Apache Pig를 이용한 데이터 프로세싱 실습 - Apache Hive와 Sqoop을 이용한 집계 처리 및 데이터베이스로 결과 INSERT |
Closing Keynote [ 16 : 30 ~ 17 : 10 ]
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Title | How Cloudera Impala has Pushed HDFS in New Ways |
| Name | Cloudera, Platform Software Engineer & Apache Hadoop Committer, Aaron T. Myers | |
| Speaker Profile | 애론은 클라우데라의 플랫폼 소프트웨어 엔지니어이며, 아파치 재단의 하둡 커미터이자 PMC 맴버이기도 하다.
클라우데라에 합류하기 전 Amie Street의 부사장이자 소프트웨어 엔지니어로 활동 했던 그는 하둡 분산 파일 시스템,하둡 보안과 고 가용성 부문에 집중하고 있다. Aaron T. Myers, aka ATM, is a Platform Software Engineer at Cloudera and an Apache Hadoop Committer/PMC Member at the Apache Software Foundation. Aaron’s work is primarily focused on HDFS, High Availability, and Hadoop Security. Prior to joining Cloudera, Aaron was a Software Engineer and VP of Engineering at Amie Street, where he worked on all components of the software stack, including operations, infrastructure, and customer-facing feature development. Aaron holds both an Sc.B. and Sc.M. in Computer Science from Brown University. |
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| Presentation Summary |
클라우데라 임팔라는 하둡 상에서 SQL 쿼리 분석을 실시간으로 할 수 있도록 지원하는 최초의 시스템으로 전통적인 맵리듀스와는 성격과 성능이 확연히 구별된다.
이번 발표에서는 하둡 분산 파일 시스템의 발전과 함께 클러스터 하드웨어 자원을 최대로 활용할 수 있는 임팔라를 소개한다. Cloudera Impala is the first system written on top of HDFS which is capable of providing responses to interactive queries over large data sets in real time. Consequently, the performance characteristics and aspirations of Impala are naturally quite different than those of traditional Map/Reduce workloads which have been running on top of HDFS for years. This has prompted several new developments in HDFS to allow Impala to take full advantage of the hardware resources of a cluster. This talk will provide an introduction to Impala and describe some of the HDFS advancements that we have implemented which were directly motivated by Impala. |
| 행 사 명: | The 9th Advanced Computing Conference | |
| 주 제: | Big Data : Value & Hidden Insights | |
| 일 시: | 2013년 04월 17일 (수) 09:00~18:00 | |
| 장 소: | 잠실 롯데 호텔, 크리스탈볼룸 | |
| 주최주관: | (주)메가뉴스, ZDNet Korea |
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