AoT(Analytics of Things)를 통해 혁신을 이룩하는데 초점
 
한국테라데이타(대표 최승철)는, 본사가 IoT 분석을 전담하는 ‘글로벌 IoT 분석팀’을 운영하며 괄목할 만한 성과를 거두고 있다고 19일 발표했다.
 
미국, 영국, 인도에 기반을 두고 테라데이타 연구소(Teradata Labs) 산하에서 운영되는 이 팀은 데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어, 소프트웨어 설계자들로 구성되어 있으며, IoT를 위한 데이터베이스 관리, 데이터 이동, 고급 분석을 간편화시키기 위한 새로운 클라우드 기반 분석 솔루션과 서비스를 개발하고 있다.



첫째로 테라데이타 애스터 애널리틱스(Teradata Aster Analytics)의 기능확장을 들 수 있다. IoT 데이터를 통해 문제의 원인을 찾는 이 기능에는 새로운 IoT 데이터 준비 기능 및 머신 러닝 기법이 포함되어, 머신 행동의 패턴을 신속하게 감지, 파악할 수 있으며 그를 통한 리스크 경감, 유지비용 절감 및 다운타임 최소화, 생산성 증가 등의 결과를 가져온다.
 
또한, 머신 러닝 모델들이 자바(Java) 기반의 어떤 환경에서도 운영될 수 있도록 원활한 포팅을 돕고, 테라데이타 애스터 스코어링 SDK(The Teradata Aster Scoring SDK, 소프트웨어 개발자 키트)를 제공하여 애널리스트들이 어떠한 IoT 엣지 서버(IoT edge servers), 퍼블릭 클라우드, 데이터 센터에도 애스터 IoT 분석 모델(Aster IoT analytic models)을 손쉽게 도입할 수 있도록 지원한다.
 
둘째로 테라데이타 리스너(Teradata Listener)를 향상시켜 IoT 데이터 스트림의 빠른 수집 및 구축을 지원한다. 테라데이타는 분석을 위한 스트리밍 센서 데이터의 용이한 획득, 구축을 지원하는 커넥터(connector)와 함께, 테라데이타 리스너(Teradata Listener)를 위한 IoT 기능을 확장하고 있다. 데이터의 지속적인 스트림을 캡처, 관리하는 이러한 작업은 매우 복잡하고 노동 집약적인 작업이다.
 
셋째로 시스템 관리 및 데브옵스(DevOps)는 머신 러닝 및 고급 분석 기법을 적용해 복잡한 성능 및 워크로드 혼잡 문제를 몇 초 안에 해결할 수 있도록 했다. 예측분석을 활용한 조기경보감지(Early warning detection), 자산에 대해 지속적인 모니터링, 다양한 실시간 통찰력을 기반으로 상황을 파악해 물리적 자산에 대한 실시간 모니터링 및 분석 등 여러 고객 솔루션을 제공한다
 
테라데이타 연구소의 대표 올리버 레츠버그(Oliver Ratzesberger)는 “테라데이타는 우리 고객들이 센서 데이터를 보다 용이하게 이동시키고 데이터 관리 시스템을 최적화하며, IoT 데이터 스트림에 대한 실시간 고급 분석 및 대용량 데이터를 원활히 처리할 수 있도록 지원하고 있다. 테라데이타는 고객들에게 강력한 툴과 기술을 제공하여 그들이 새로운 통찰력, 애플리케이션, 사용 사례를 위해 IoT 데이터를 분석할 수 있도록 돕고 있다”라고 말했다.
 
테라데이타의 이러한 새로운 기술과 서비스는 2016년 2분기에 사용 가능하다.