MATLAB을 사용한 빅데이터

MATLAB을 사용한 빅데이터

빅데이터를 대상으로 수행하는 탐색, 분석 및 예측 모델 개발

MATLAB은 기존의 빅데이터 저장공간에 액세스하고 통합하여 빅데이터와의 작업을 간소화하고 가용 리소스에 기반해 사용자의 데이터 처리 필요에 맞춰 조정할 수 있습니다.

MATLAB을 사용하면 다음과 같은 작업을 할 수 있습니다.

  • 기존 파일 시스템, 클라우드 기반 저장공간(AWS® S3, Azure® Blob), SQL 및 NoSQL 데이터베이스, 데이터 플랫폼 등 다양한 저장공간의 빅데이터에 액세스
  • 보다 작은 샘플 데이터를 대상으로 정리, 분석 및 머신러닝 모델 개발 수행
  • 동일한 코드를 알고리즘 재작성 없이 빅데이터로 확장하여 적용
  • 로컬 컴퓨터, 기존 HPC 클러스터, Spark™ 클러스터, 클라우드 데이터 플랫폼 등 사용자의 필요에 맞게 조정된 처리 능력 활용

“MATLAB을 사용한 고성능 컴퓨팅을 통해 우리는 전에는 분석하지 못했던 빅데이터를 처리할 수 있게 되었습니다. 우리는 이 데이터에서 배운 내용을 토대로 인간의 활동이 생태계의 건강에 미치는 영향을 파악하여, 사람들이 바다와 육지에서 할 일을 책임감 있게 결정하는 데 필요한 정보를 제공합니다.”

Dr. Christopher Clark, Cornell University

데이터 액세스

MATLAB을 사용하여 대규모 파일의 모음, 데이터베이스, 데이터 플랫폼, 클라우드 저장공간 시스템으로부터 데이터를 읽어 들일 수 있습니다. MATLAB의 데이터저장소를 사용하면 단일 컴퓨터의 메모리에 담을 수 없을 정도로 크거나 여러 파일에 걸쳐 분산된 데이터에 액세스할 수 있습니다. 이러한 데이터저장소는 다양한 파일 형식(CSV, Parquet, MDF 등)과 저장공간 시스템(AWS S3, Azure Blob, HDFS, 데이터베이스, 데이터 플랫폼)을 지원합니다. 또한 사용자는 사용자 지정 파일 형식에 맞는 자체 데이터저장소를 만들 수도 있습니다.

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다양한 CSV, Parquet, 스프레드시트, 데이터베이스, Databricks, Domino, Cloudera, 그리고 AWS, Azure 등과 같은 클라우드 저장공간의 데이터에 액세스할 수 있음을 보여주는 그림.
빅데이터를 대상으로 정리, 준비, 탐색, 분석 및 머신러닝 모델 개발을 수행하는 함수의 목록.

탐색, 정리, 변환 및 예측 모델 개발

MATLAB을 사용하면 빅데이터를 대상으로 데이터 분석과 데이터 엔지니어링을 효율적으로 수행할 수 있습니다. MATLAB은 Parquet 파일의 조건절 푸시다운을 지원하므로 소스에서 빅데이터를 필터링할 수 있습니다. 읽기가 완료된 후에는 다양한 데이터저장소의 데이터를 전처리와 데이터 엔지니어링을 위해 변환하고 결합할 수 있습니다.

MATLAB의 tall형 배열은 느긋한 계산법 프레임워크를 사용하며, 이를 통해 메모리 내 테이블 및 타임테이블 기반 코드를 재작성 없이 빅데이터에 대해 실행할 수 있습니다. tall형 배열은 수백 가지의 데이터 조작과 수학, 통계 및 머신러닝 함수를 지원하며, 사용자는 이를 활용해서 빅데이터를 대상으로 간단한 통계 분석이나 예측 모델 개발을 수행할 수 있습니다.

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빅데이터 IT 인프라와의 통합 및 실행

MATLAB을 통해 기존 인프라와 통합하여 빅데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 사용자는 배포 프로덕션 모드 외에도 병렬 처리를 사용하여 MATLAB 코드를 확장하여 대화형 방식으로 실행할 수 있습니다. 스트리밍 및 일괄 처리 응용 프로그램의 분석 정보를 사용료 없이 배포할 수 있습니다. 또한 Databricks, Domino Data Lab, Google® BigQuery 같은 다양한 클라우드 데이터 플랫폼에서 빅데이터에 대해 MATLAB 코드와 모델을 실행할 수 있습니다.

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Databricks, Domino, AWS, Azure 및 기타 빅데이터 시스템에서 MATLAB 코드를 실행 중인 사람을 보여주는 그림.

제품

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