"하둡과 BI의 결합"··· 앳스케일, 3.0 플랫폼 발표

데이비드 마리아니가 야후에 근무하던 시절, 그는 광고주 애널리틱스 부문과 사용자 데이터 & 애널리틱스 부문 부사장을 연이어 역임했다. 당시 그와 그의 팀이 담당한 역할은 현업 사용와 기업의 데이터를 연결하는 데이터 파이프라인을 구동하는 것이었다.

"야후에는 확실한 원칙이 있었다. 데이터를 결코 낭비하지 않는다는 것이었다. 네앱과 EMC에 거금을 투자한 것에 이어 하둡에도 투자했던 이유다"라고 그는 말했다.

그는 그러나 올랩(OLAP)을 장점을 유지해야만 했다고 덧붙였다. 마리아니는 "올랩의 장점은 야후 현업 이용자들이 셀프 서비스할 수 있다는 점이었다. 분석 서비스로 야후가 매년 일으키는 광고 매출은 5,000만 달러에 달했다. 올랩의 한계를 넘어서길 원했지만 올랩 인터페이스는 유지하고자 했다. 스케일 아웃 아키텍처를 지닌 하둡과 올랩 인터페이스라는 두 마리 토끼를 모두 추구한 것이다"라고 말했다.

그래서 그는 앳스케일을 올해 초 설립했다. 그가 야후에서 세계 최대의 BI용 올랩 큐브를 구축하면서 얻은 경험을 살린 이 기업은 현업 이용자들이 하둡을 BI 도구처럼 이용할 수 있게 해주는 솔루션을 제공하고자 한다. 하둡을 고성능 올랩 서버로 변모시키는 가상의 큐브를 만들어냄으로써다.

19일 라스베이거스에서 열린 태블로우 컨퍼런스에서 앳스케일은 '앳스케일 인텔리전스 플랫폼 3.0'을 공개했다. 이 신버전은 기업 보안 및 확장성과 관련해 다수의 혁신을 품고 있다. 태블로우 서버 및 태블로우 온라인과의 통합을 지원하며 어댑티브 캐시(Adaptive Cache)라는 신규 특허 출원된 기술도 내장하고 있다.

"어댑티브 캐시는 이 분야에서 가장 의미 있는 발전 중 하나다. 우리는 앳스케일 어댑티브 캐시 기술을 380억 건의 데이터 줄에 적용시켜봤다. 그 결과는 기대 이상이었다"라고 캐나다 예로우 페이지의 기업 데이터 관리 부문 디렉터 리차다 랭글로이스는 평가했다.


하둡은 막강한 유연성과 확장성을 갖췄다. 그러나 BI 툴에서 볼 수 있는 대화형 쿼리를 지원하지는 못한다. 현업 사용자들이 이용하기에는 한계가 있는 것이다. 이 문제를 해결하기 위해 흔히 데이터 인덱싱 또는 변환, 시간과 숙련된 역량을 필요로 하는 데이터 이전 작업을 하곤 했었다.

설명에 따르면 어댑티브 캐시는 프로그레시브 러닝을 구현하는 엔진이다. 사용자가 앳스케일 가상 큐브에 접근할 때 사용자의 쿼리 패턴을 관찰한다. 이후 쿼리가 다음 번에는 더 빨리 동작할 수 있도록 이를 캐싱한다. '데이터 체인지 디텍션'은 새로운 데이터가 사용 가능해질 경우 이를 인식하고 적절한 캐시를 생성해 기존 캐시에 추가하게 된다.

앳스케일 제품 부사장 조시 클라는 "큐브에 대한 접근이 늘어나고 활용이 늘어날수록, 대화형 콤포넌트를 더 적절하게 전달할 수 있게 된다"라고 설명했다.

클라는 그 결과 BI 사용자들이 기대할 수 있는 대화형 경험을 부담스러운 사전 처리 및 클러스터 이전 없이도 구현할 수 있다고 전했다.

그에 따르면 어댑티브 캐시 기술은 또 현장 도입에 앞서 캐시를 활성화하는 트레이닝 모드를 지원한다. 이를 이용하면 업무 현장에서 며칠 만에 큐브의 속도를 올릴 수 있다고 클라는 설명했다.

마리아니 앳스케일 CEO는 "현업 이용자들이 장소 및 종류에 관계 없이 데이터에 접근할 수 있도록 지원하는 솔루션에 대한 수요가 늘어날 것이다. 이를 구현하기 위해서는 고도의 정교함과 완성도, 안정성이 필요하다. 이번 3.0 버전을 통해 앳스케일은 기업 수준의 기능성을 가장 충실히 갖춘 'BI on 하둡' 벤더로 자기매김했다"라고 말했다.