빅데이터 분석 플랫폼, 어디에 구축할 것인가?: 클라우드와 온프레미스의 장단점 비교 분석 (Where Would You Build Your Big Data Analytics Platform?: Comparative Analysis between Cloud and On-Premise)

서지정보

· 발행기관 : 경북대학교 사회과학기초자료연구소
· 수록지 정보 : 연구방법논총 / 3권 / 2호 / 101 ~ 117페이지
· 저자명 : 이강표

초록

빅데이터 분석 플랫폼을 구축하고자 할 때 모든 것을 직접 설치하고 관리하는전통적인 온프레미스(on-premise) 방식을 선택할 것인지, 아니면 최근 각광을 받고있는 클라우드 방식을 택할 것인지의 문제는 빅데이터 분석 플랫폼의 효과적인 구축및 운영에 있어 가장 중요한 의사결정 중 하나라고 할 수 있다. 하지만 어느 한측면만을 보고 어느 방식이 더 적합하다는 결론을 내릴 수 없고 유형, 무형의 다양한측면들이 종합적으로 고려되어야 하기 때문에, 두 방식 사이에서의 선택은 현실적으로 쉽지 않은 것이 사실이다. 먼저 이러한 의사결정에 있어 가장 큰 영향을 미칠수 있는 비용 측면에서는 초기 장비 도입 비용은 크지만 일단 한번 구축해놓으면이후 운영 비용이 크게 발생하지 않는 온프레미스 방식이 매월 사용한 만큼 비용이청구되는 클라우드 방식에 비해 저렴할 수 있다. 하지만 클라우드 방식이 물리적인장비 구축 없이 손쉽고 빠르게 플랫폼을 구축할 수 있다는 점, 그리고 빠르게 증가하는 데이터에 대한 확장성과 끊임 없이 변화하는 요구사항에 대한 유연성을 확보할수 있다는 점 등은 클라우드 방식의 최대 장점들로 꼽힌다. 한편, 시스템에 대한완전한 통제권을 갖지 못한다는 점과 한번 특정 업체의 클라우드 서비스를 이용하기시작하면 그에 대한 의존성이 심화되어 다른 업체로의 전환이나 온프레미스 방식으로의 귀환이 어렵다는 점 등은 클라우드 방식이 가지는 한계로도 지적된다. 이 모든장단점들을 고려해볼 때, 결국 온프레미스 방식과 클라우드 방식 사이에서의 합리적인 선택은 연구자가 빅데이터 분석 플랫폼을 구축하고자 하는 목표와 단계별 성장계획을 명확히 수립하는 것에 달려 있다고 할 수 있다.

영어초록

The choice between the traditional on-premise approach and the new cloud-based approach is one of the critical decisions in terms of effectiveness of building and operating a big data analytics platform. In reality, however, it is never easy to choose between the two approaches and thus one can conclude that one approach is better than the other only by considering a wide range of visible and invisible aspects in a comprehensive way. In terms of cost, which can be a deciding factor in the decision making, the on-premise cost may be lower than the cloud cost that is based on the pay-as-you-go model, as the former may require a large amount of budget for the initial installation of hardware and infrastructure at first but does not cost much afterwards once the initial installation is successfully done. The cloud approach may have definite advantages over the on-premise approach in that it allows users to build a big data analytics platform in a very easy and quick way without thinking about physical hardware and infrastructure and also that it provides scalability and flexibility responding to rapidly increasing data and constantly changing requirements and environments. On the other hand, the cloud approach may have limitations in that it does not allow users to have complete control over the system and that it makes users highly dependent on a vendor for the cloud service and unable to use another vendor or return to an on-premise solution without substantial switching costs, once they start using a particular vendor. With all of those advantages and disadvantages considered, the reasonable decision between the two approaches is completely dependent on whether the researchers are able to establish concrete goals and step-by-step growth plans of their big data analytics platform.

참고자료

· 없음