빅쿼리
1. 개요
빅쿼리는 구글의 내부 기술인 드레멜을 기반으로 만들어진, 수조 행의 데이터에 대한 빠른 쿼리를 가능하게 하는 데이터 분석 서비스이다. 2010년 Google I/O에서 처음 발표되었으며, 제한적인 초기 사용자들을 대상으로 시작하여 2012년에 정식 출시되었다. 빅쿼리는 인증을 요구하며 OAuth 및 다양한 구글 고유의 인증 메커니즘을 지원한다. 데이터 관리, 쿼리 실행, 다양한 서비스와의 통합, 접근 제어, 기계 학습 기능을 제공한다.
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| 이름 | 빅쿼리 |
|---|---|
| 유형 | 서비스형 플랫폼 데이터 웨어하우스 |
| 언어 | 영어 |
| 현재 상태 | 지원 중 |
| 웹사이트 | 공식 웹사이트 |
| 등록 | 필요 |
| 소유자 | 구글 |
| 출시일 | 2010년 5월 19일 |
| 참고 자료 | Google opens BigQuery for cloud analytics: Dangles free trial to lure doubters |
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빅 데이터 제품 -
SAP HANA
SAP HANA는 SAP SE에서 개발한 인메모리, 컬럼 지향 데이터베이스 관리 시스템으로, 빠른 데이터 처리 속도를 기반으로 온라인 트랜잭션 처리와 온라인 분석 처리를 단일 플랫폼에서 지원하며, SAP S/4HANA 등 다양한 SAP 애플리케이션 실행에 사용되고 클라우드 및 온프레미스 환경에 배포 가능하다. -
빅 데이터 제품 -
아파치 하둡
아파치 하둡은 대용량 데이터를 분산 처리하기 위한 자바 기반의 오픈 소스 프레임워크로, HDFS, 맵리듀스, YARN 등의 모듈로 구성되어 클라우드 환경에서도 사용된다. -
2010년 소프트웨어 -
애플 북스
애플이 개발한 애플 북스는 iOS 및 macOS 기기에서 전자책 및 오디오북을 판매 및 소비하고 읽는 데 사용되는 앱으로, 다양한 사용자 설정 기능과 기기 간 동기화를 지원하지만, 독점적인 파일 형식 사용 및 앱 내 구매 정책 등으로 논란이 있다. -
2010년 소프트웨어 -
SAP HANA
SAP HANA는 SAP SE에서 개발한 인메모리, 컬럼 지향 데이터베이스 관리 시스템으로, 빠른 데이터 처리 속도를 기반으로 온라인 트랜잭션 처리와 온라인 분석 처리를 단일 플랫폼에서 지원하며, SAP S/4HANA 등 다양한 SAP 애플리케이션 실행에 사용되고 클라우드 및 온프레미스 환경에 배포 가능하다. -
클라우드 컴퓨팅 -
데이터 센터
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클라우드 컴퓨팅 -
구글 드라이브
구글 드라이브는 2012년 구글에서 출시한 파일 저장 및 동기화 서비스로, 클라우드 저장, 다중 장치 접근, 파일 공유 기능을 제공하며, 다양한 플랫폼 지원 및 구글 워크스페이스 앱과의 통합을 통해 협업 기능을 제공하고, 개인 사용자에게 15GB의 무료 저장 공간을 제공한다.
2. 역사
빅쿼리는 구글의 내부 기술인 드레멜을 기반으로 만들어졌으며, 이를 통해 수조 행의 데이터에 대한 빠른 쿼리가 가능해졌다. 2010년 5월 Google I/O에서 처음 발표되었다. 초기에는 API의 제한으로 인해 제한된 수의 외부 초기 사용자만 사용할 수 있었다. 그러나 제품이 그 가능성을 증명한 후, 2011년 제한된 이용 가능성으로 출시되었고 2012년에는 일반 공개되었다. 일반 공개 이후 빅쿼리는 항공, 보험, 소매 등 다양한 고객층에서 성공을 거두었다.
3. 설계
빅쿼리는 모든 요청에 대해 인증을 요구하며, OAuth 및 다양한 구글 고유의 인증 메커니즘을 지원한다. 빅쿼리는 Dremel 기술을 기반으로 중첩 데이터 분석을 위한 확장 가능하고 사용자 친화적인 쿼리 시스템을 제공한다.
4. 특징
빅쿼리는 다음과 같은 특징을 갖는다.
* 데이터 관리: 테이블, 뷰, 사용자 정의 함수와 같은 객체를 생성 및 삭제할 수 있다. 구글 클라우드 스토리지에서 CSV, Parquet, Avro, JSON 등 다양한 형식의 데이터를 가져올 수 있다.
* 쿼리: 표준 SQL 구문을 사용하여 쿼리를 실행하고, 결과를 JSON 형식으로 반환한다. 대용량 쿼리 결과 옵션을 통해 크기 제한 없이 결과를 받을 수 있다.
* 통합: 구글 앱스 스크립트(예: 구글 문서도구의 바인딩된 스크립트) 및 REST API, 클라이언트 라이브러리를 통해 다양한 언어와 연동할 수 있다.
* 접근 제어: 데이터 세트를 특정 사용자, 그룹 또는 모든 사용자와 공유할 수 있다.
* 기계 학습: SQL 쿼리를 사용하여 기계 학습 모델을 생성하고 실행할 수 있다.