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미국 샌프란시스코에 본사를 두고 있는 키네티카(www.kinetica.com)는 빅 데이터를 넘어서는 규모의 Extreme Data 시대를 위한 액티브 분석 분야 선도기업입니다. 키네티카의 액티브 분석 플랫폼은 의료, 에너지, 통신, 소매, 금융 업계에서 이루어지고 있는 과거 데이터, 스트리밍 데이터, 위치 인텔리전스, 머신 러닝 기반 분석 작업을 GPU 데이터베이스의 강력한 성능을 통해 단일 환경에서 처리합니다. 키네티카는 NVIDIA, Dell, HP, IBM, Oracle 등의 기업과 파트너십을 맺고 있습니다. 또한, Canvas Ventures, Citi Ventures, GreatPoint Ventures, Meritech Capital Partners 등의 세계적인 벤처 캐피털의 지원을 받고 있습니다.

Acitive Analytics 플랫폼의 시대

최종 사용자의 오피스 같은 생산성 도구부터 ERP, SCM 등 기간계 시스템 더 나아가 IoT 등 새로운 데이터 생성과 처리 지점인 엣지 컴퓨팅 환경까지 데이터는 모든 의사 결정의 근간이 되고 있습니다. 이에 따라 기업은 과거 기록 중심의 배치 데이터를 기반으로 한 전통적인 분석부터 스트리밍 데이터 분석, 위치 정보 기반 분석, 인공 지능 기술 기반 워크로드를 처리할 수 있는 단일 플랫폼을 필요로 하고 있습니다. 

Kinetica Active Analytics 플랫폼은 새로운 데이터 처리와 분석 방식을 제시합니다. 데이터를 단일 플랫폼 측면에서 신속하게 처리해 다양한 비즈니스 애플리케이션을 더 빨리, 더 효율적으로 개발할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 데이터 중심 경영을 더 많은 데이터를 수집해 통찰력을 확보하자는 접근에서 한 발 더 나아갈 수 있습니다. 키네티카의 액티브 분석 플랫폼은 수동적으로 데이터를 처리하는 기존 비즈니스 애플리케이션이 아니라 상황에 맞게 즉각적으로 데이터를 수집해 평가하고, 그에 따라 행동하는 스마트한 애플리케이션을 활용하는 쪽으로 기업의 데이터 활용 방식을 바꿉니다. 

아키텍처

Kinetica Active Anlaytics 플랫폼은 총 4개의 계층으로 구성되어 있습니다. 첫 번째 계층은 앱, 대시보드(시각화 프레임워크), BI 도구와 연결점을 제공하는 인터페이스 부문입니다. 참고로 Kinetica Active Anlaytics 플랫폼은 Reveal이라는 이름의 시각화 프레임워크를 기본으로 제공합니다. 두 번째 계층은 데이터 처리 엔진입니다. OLAP 엔진, 지형 공간 정보를 전담으로 처리하는 엔진, 데이터 시각화 엔진, 머신 러닝 엔진이 탑재되어 있습니다. 세 번째 계층은 분산 데이터베이스 계층입니다.Kinetica Active Anlaytics 플랫폼은 분산 아키텍처를 따르는 인메모리 데이터베이스입니다. 네 번째 계층은 GPU, CPU 컴퓨팅 자원을 추상화하여 사용할 수 있게 해주는 오케스트레이션 엔진 부문입니다. 

Acitive Analytics 플랫폼의 데이터 처리 엔진

Kinetica Active Anlaytics 플랫폼은 컬럼 기반 인메모리 데이터베이스 기술을 핵심으로 합니다. 메모리에서 데이터를 운용하고, 디스크에 영구 저장하는 방식을 이용하는 것은 기존 인메모리 데이터베이스와 유사하지만 대규모 병렬 처리에 유리한 GPU에 최적화되어 수십억 건의 데이터 처리에 있어 훨씬 더 빠른 성능을 보여줍니다. 또한, 다른 플랫폼과 연계해 여러 유형의 데이터 처리를 가속하는 관문 역할도 할 수 있습니다.

Kinetica Active Anlaytics 플랫폼과 연계하면 막대한 하드웨어 증설 없이 더 적은 자원으로 기존에 운영 중인 BI, 빅 데이터, AI 관련 데이터 처리를 가속할 수 있습니다. 또한, 플랫폼 따로, 도구 따로 데이터 세트를 수집, 가공하는 수고를 크게 줄일 수 있습니다. 쿼리, 리포팅, 분석, AI 관련 각종 모델링이나 시뮬레이션 작업을 사용자가 쓰고 있는 도구에서 바로 하면 됩니다.

주요 특징

Kinetica Active Analytics 플랫폼은 데이터 세트 사이즈에 매우 유연하게 대응할 수 있는 확장(Scale-out) 방식을 제공합니다. 따라서 예측 가능한 범위 내에서 하드웨어 자원에 대한 투자와 운영 계획 수립이 간편합니다. 

 

그리고 최근 각종 프로젝트의 요구 사항으로 자주 등장하는 자연어 처리(NPL)는  텍스트 검색 기능을 통해 지원하고, 지형 공간 데이터에 대한 실시간 분석과 시각화를 기본 기능으로 제공합니다. 따라서 데이터 플랫폼에 여러 솔루션을 연계하지 않고 간소화된 구성을 통해 다양한 데이터 처리 요구 사항을 수용할 수 있습니다. 

 

기존 데이터 플랫폼 환경 및 애플리케이션과 연계성도 좋습니다. ODBC, JDBC 커넥터를 이용하면 평소 하듯이 SQL 쿼리를 통해 데이터를 다룰 수 있습니다. 아파치 Kafka, NiFi, Spark 등 빅 데이터 환경과 연계도 간편합니다.  자바, 파이썬, 자바스크립트, C++ 등 SDK를 두루 지원하고 RESTful를 통한 API 연결도 용이해 개발 편의성도 높습니다. 특히 AI 개발자의 경우 다양한 딥러닝 프레임워크를 UDF로 연결해 쓸 수 있어 통합 데이터 플랫폼 환경에서 프로젝트 관련 데이터 세트를 통합 관리할 수 있습니다.

​산업별 활용 분야
제조/Utility  
  • 제조 공정의 품질, 수율, 생산성 향상 및 공정 개선

  • 제조 설비의 AI/ML기반 실시간 모니터링을 통한 잠재적 이슈예방

  • 전력 발전 등 중요 설비 운용 효율성 향상을 위한 실시간 모니터링 및 경보(Alert) 시스템 운영

  • 실시간 원격 검침 및 미터링

 
공공
  • 테러, 범죄, 재해 등 실시간 위협 감지

  • 범죄자, 테러리스트 등 위험 인물 실시간 추적

  • 우편 물류 시스템 등 실시간 위치 기반 서비스 개선

  • 빅데이터 분석, 딥러닝 기반 공공 서비스 개선

 
금융
  • 360°view 고객 분석,실시간 고객 분류 및 고객별 맞춤형 제안

  • 실시간 IT 환경 모니터링 및 로그 수집/분석 기반 경보 시스템 운영

  • AMS(Anti-Fraud Management system), FMS(Fraud Management System)에 실시간 대처

통신/방송
  • Cell Planning, 음영 지역 관리, NW 트래픽/OSS/주요

  • 실시간 고객 패턴 분석/분류 , 맞춤형 프로모션

  • 실시간 IPTV 사용 트렌드 및 시청률 분석

 
소매/물류
  • 실시간 위치 정보 수집, 분석을 통한 물류 최적화

  • 실시간 항공/선박 루트 모니터링 및 경보 시스템 운영

 
의료
  • IoT, 웨어러블 장치 기반 헬스케어 서비스 모니터  링 및 분석

  • 실시간 생체 신호 기반 환자 위험 파악 및 조치

  • 신약 개발, 의료 연구 빅데이터 처리 및 AI 지원

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