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프레스토 (SQL 질의 엔진)

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목차

1. 개요

프레스토는 페이스북에서 개발한 분산 SQL 쿼리 엔진으로, 대규모 데이터 웨어하우스에서 대화형 쿼리를 실행하기 위해 설계되었다. 2012년 개발을 시작하여 2013년 오픈 소스로 공개되었으며, 넷플릭스, 아마존 등에서 사용되었다. 프레스토 소프트웨어 재단이 설립되었으나, 이후 PrestoDB와 PrestoSQL로 분리되었고, PrestoSQL은 트리노로 이름이 변경되었다. 프레스토는 클러스터 컴퓨팅을 기반으로 작동하며, 다양한 데이터 소스에 대한 커넥터를 제공한다.

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프레스토 (SQL 질의 엔진) - [IT 관련 정보]에 관한 문서
개요
유형분산 쿼리 엔진
개발자Martin Traverso, Dain Sundstrom, David Phillips, Eric Hwang
최초 출시일2013년 11월 10일
프로그래밍 언어자바
운영 체제크로스 플랫폼
표준SQL
장르데이터 웨어하우스
라이선스아파치 라이선스 2.0
웹사이트프레스토 공식 웹사이트

2. 역사

프레스토는 원래 페이스북(이후 메타로 이름 변경)의 데이터 분석가가 아파치 하둡의 대규모 데이터 웨어하우스에서 대화형 쿼리를 실행할 수 있도록 설계 및 개발되었다. 최초 개발자는 마틴 트라베르소, 데인 선드스트롬, 데이비드 필립스, 에릭 황 등 4명이었다.[2]

페이스북의 데이터 분석가들은 멀티 페타바이트 데이터 웨어하우스에서 SQL 분석을 실행하기 위해 아파치 하이브에 의존했으나,[2] 하이브는 페이스북의 규모에 비해 너무 느리다고 판단되어 빠른 쿼리를 실행하기 위해 프레스토가 개발되었다.[3] 최초 개발은 2012년에 시작되어 그해 말 페이스북에 배포되었다. 2013년 11월, 페이스북은 오픈 소스 릴리스를 발표했다.[3][4]

2014년, 넷플릭스는 아마존 심플 스토리지 서비스(S3)에 저장된 10 페타바이트의 데이터에 프레스토를 사용한다고 밝혔다.[5] 2016년 11월, 아마존은 프레스토를 기반으로 한 아테나라는 서비스를 발표했다.[6] 2017년, 테라데이타는 2014년에 Hadapt에서 인수한 직원을 포함하여 프레스토를 상업적으로 지원하기 위해 Starburst Data라는 회사를 설립했다.[7] 테라데이타의 QueryGrid 소프트웨어를 통해 프레스토는 테라데이타 관계형 데이터베이스에 접근할 수 있었다.[8]

2019년 1월, 프레스토 오픈 소스 분산 SQL 쿼리 엔진의 발전을 위한 비영리 단체인 프레스토 소프트웨어 재단이 발표되었다.[9][10] 이와 함께 프레스토 개발이 분기되어 페이스북에서 유지 관리하는 PrestoDB와 프레스토 소프트웨어 재단에서 유지 관리하는 PrestoSQL은 일부 코드 상호 교환이 있었다.

2019년 9월, 페이스북은 PrestoDB를 리눅스 재단에 기증하여 [https://prestodb.io 프레스토 재단]을 설립했지만, 프레스토의 제작자, 주요 기여자 및 커미터는 이 재단에 초대받지 못했다.[11][12]

2020년까지, 프레스토의 최초 개발자 4명 모두 Starburst에 합류했다.[13] 2020년 12월, PrestoSQL은 트리노로 브랜드가 변경되었는데, 이는 페이스북이 "Presto"라는 이름에 대한 상표권을 얻었기 때문이다(또한 리눅스 재단에 기증되었다).[14]

2020년에는 Ahana라는 또 다른 회사가 PrestoDB 포크를 클라우드 서비스로 상용화하기 위해 발표되었으며, 2023년 IBM에 인수되었다.[15]

2. 1. 개발 배경

프레스토는 원래 페이스북(이후 메타로 이름 변경)의 데이터 분석가가 아파치 하둡의 대규모 데이터 웨어하우스에서 대화형 쿼리를 실행할 수 있도록 설계 및 개발되었다. 최초 개발자는 마틴 트라베르소, 데인 선드스트롬, 데이비드 필립스, 에릭 황 등 4명이었다.[2]

페이스북의 데이터 분석가들은 멀티 페타바이트 데이터 웨어하우스에서 SQL 분석을 실행하기 위해 아파치 하이브에 의존했으나,[2] 하이브는 페이스북의 규모에 비해 너무 느리다고 판단되어 빠른 쿼리를 실행하기 위해 프레스토가 개발되었다.[3] 최초 개발은 2012년에 시작되어 그해 말 페이스북에 배포되었다. 2013년 11월, 페이스북은 오픈 소스 릴리스를 발표했다.[3][4]

2014년, 넷플릭스는 아마존 심플 스토리지 서비스(S3)에 저장된 10 페타바이트의 데이터에 프레스토를 사용한다고 밝혔다.[5] 2016년 11월, 아마존은 프레스토를 기반으로 한 아테나라는 서비스를 발표했다.[6] 2017년, 테라데이타는 2014년에 Hadapt에서 인수한 직원을 포함하여 프레스토를 상업적으로 지원하기 위해 Starburst Data라는 회사를 설립했다.[7] 테라데이타의 QueryGrid 소프트웨어를 통해 프레스토는 테라데이타 관계형 데이터베이스에 접근할 수 있었다.[8]

2019년 1월, 프레스토 소프트웨어 재단이 발표되었다. 이 재단은 프레스토 오픈 소스 분산 SQL 쿼리 엔진의 발전을 위한 비영리 단체이다.[9][10] 페이스북에서 유지 관리하는 PrestoDB와 프레스토 소프트웨어 재단에서 유지 관리하는 PrestoSQL은 일부 코드 상호 교환이 있었다.

2019년 9월, 페이스북은 PrestoDB를 리눅스 재단에 기증하여 [https://prestodb.io 프레스토 재단]을 설립했다.[11] 프레스토의 제작자도, 주요 기여자 및 커미터도 이 재단에 초대받지 못했다.[12]

2020년까지, 프레스토의 최초 개발자 4명 모두 Starburst에 합류했다.[13] 2020년 12월, PrestoSQL은 트리노로 브랜드가 변경되었다. 페이스북이 "Presto"라는 이름에 대한 상표권을 얻었기 때문이다(또한 리눅스 재단에 기증되었다).[14]

2020년에는 Ahana라는 또 다른 회사가 PrestoDB 포크를 클라우드 서비스로 상용화하기 위해 발표되었으며, 2023년 IBM에 인수되었다.[15]

2. 2. 초기 개발 및 오픈 소스 공개

프레스토는 원래 페이스북(이후 메타로 이름 변경)의 데이터 분석가가 아파치 하둡의 대규모 데이터 웨어하우스에서 대화형 쿼리를 실행할 수 있도록 설계 및 개발되었다.[2] 최초 개발자는 마틴 트라베르소, 데인 선드스트롬, 데이비드 필립스, 에릭 황 등 4명이었다.

페이스북의 데이터 분석가들은 멀티 페타바이트 데이터 웨어하우스에서 SQL 분석을 실행하기 위해 아파치 하이브에 의존했지만, 하이브는 페이스북의 규모에 비해 너무 느리다고 판단되어 빠른 쿼리를 실행하기 위해 프레스토가 개발되었다.[3] 최초 개발은 2012년에 시작되어 그해 말 페이스북에 배포되었다. 2013년 11월, 페이스북은 오픈 소스 릴리스를 발표했다.[3][4]

2. 3. 넷플릭스, 아마존 등 도입 및 관련 기업 등장

프레스토는 원래 페이스북(이후 메타로 이름 변경)의 데이터 분석가가 아파치 하둡의 대규모 데이터 웨어하우스에서 대화형 쿼리를 실행할 수 있도록 설계 및 개발되었다. 최초 개발자는 마틴 트라베르소, 데인 선드스트롬, 데이비드 필립스, 에릭 황 등 4명이었다.[2]

페이스북의 데이터 분석가들은 멀티 페타바이트 데이터 웨어하우스에서 SQL 분석을 실행하기 위해 아파치 하이브에 의존했으나, 하이브는 페이스북의 규모에 비해 너무 느리다고 판단되어 빠른 쿼리를 실행하기 위해 프레스토가 개발되었다.[3] 최초 개발은 2012년에 시작되어 그해 말 페이스북에 배포되었고, 2013년 11월에 오픈 소스 릴리스가 발표되었다.[3][4]

2014년, 넷플릭스는 아마존 심플 스토리지 서비스(S3)에 저장된 10 페타바이트의 데이터에 프레스토를 사용한다고 밝혔다.[5] 2016년 11월, 아마존은 프레스토를 기반으로 한 아테나라는 서비스를 발표했다.[6] 2017년, 테라데이타는 2014년에 Hadapt에서 인수한 직원을 포함하여 프레스토를 상업적으로 지원하기 위해 Starburst Data라는 회사를 설립했다.[7] 테라데이타의 QueryGrid 소프트웨어를 통해 프레스토는 테라데이타 관계형 데이터베이스에 접근할 수 있었다.[8]

2019년 1월, 프레스토 오픈 소스 분산 SQL 쿼리 엔진의 발전을 위한 비영리 단체인 프레스토 소프트웨어 재단이 발표되었다.[9][10] 이와 함께 프레스토 개발이 분기되어 페이스북에서 유지 관리하는 PrestoDB와 프레스토 소프트웨어 재단에서 유지 관리하는 PrestoSQL은 일부 코드 상호 교환이 있었다.

2019년 9월, 페이스북은 PrestoDB를 리눅스 재단에 기증하여 [https://prestodb.io 프레스토 재단]을 설립했지만, 프레스토의 제작자, 주요 기여자 및 커미터는 이 재단에 초대받지 못했다.[11][12]

2020년까지, 프레스토의 최초 개발자 4명 모두 Starburst에 합류했다.[13] 2020년 12월, PrestoSQL은 트리노로 브랜드가 변경되었는데, 이는 페이스북이 "Presto"라는 이름에 대한 상표권을 얻었기 때문이다(또한 리눅스 재단에 기증되었다).[14]

2020년에는 Ahana라는 또 다른 회사가 PrestoDB 포크를 클라우드 서비스로 상용화하기 위해 발표되었으며, 2023년 IBM에 인수되었다.[15]

2. 4. 프레스토 소프트웨어 재단 설립 및 분기

페이스북(이후 메타로 이름 변경)의 데이터 분석가들은 아파치 하둡의 대규모 데이터 웨어하우스에서 대화형 쿼리를 실행하기 위해 프레스토를 설계하고 개발하였다. 최초 개발자는 마틴 트라베르소, 데인 선드스트롬, 데이비드 필립스, 에릭 황 등 4명이었다.[2]

페이스북의 데이터 분석가들은 멀티 페타바이트 데이터 웨어하우스에서 SQL 분석을 실행하기 위해 아파치 하이브에 의존했지만, 하이브는 페이스북의 규모에 비해 너무 느리다고 판단되어 빠른 쿼리를 실행하기 위해 프레스토가 개발되었다.[3] 최초 개발은 2012년에 시작되어 그해 말 페이스북에 배포되었다. 2013년 11월, 페이스북은 오픈 소스 릴리스를 발표했다.[3][4]

2014년, 넷플릭스는 아마존 심플 스토리지 서비스(S3)에 저장된 10 페타바이트의 데이터에 프레스토를 사용한다고 밝혔다.[5] 2016년 11월, 아마존은 프레스토를 기반으로 한 아테나라는 서비스를 발표했다.[6] 2017년, 테라데이타는 2014년에 Hadapt에서 인수한 직원을 포함하여 프레스토를 상업적으로 지원하기 위해 Starburst Data라는 회사를 설립했다.[7] 테라데이타의 QueryGrid 소프트웨어를 통해 프레스토는 테라데이타 관계형 데이터베이스에 접근할 수 있었다.[8]

2019년 1월, 프레스토 오픈 소스 분산 SQL 쿼리 엔진의 발전을 위한 비영리 단체인 프레스토 소프트웨어 재단이 발표되었다.[9][10] 동시에, 프레스토 개발이 분기되었다: 페이스북에서 유지 관리하는 PrestoDB와 프레스토 소프트웨어 재단에서 유지 관리하는 PrestoSQL은 일부 코드 상호 교환이 있었다.

2019년 9월, 페이스북은 PrestoDB를 리눅스 재단에 기증하여 [https://prestodb.io 프레스토 재단]을 설립했다.[11] 프레스토의 제작자, 주요 기여자 및 커미터는 이 재단에 초대받지 못했다.[12]

2020년까지, 프레스토의 최초 개발자 4명 모두 Starburst에 합류했다.[13] 2020년 12월, PrestoSQL은 트리노로 브랜드가 변경되었다. 페이스북이 "Presto"라는 이름에 대한 상표권을 얻었기 때문이다(또한 리눅스 재단에 기증되었다).[14]

2020년에는 Ahana라는 또 다른 회사가 PrestoDB 포크를 클라우드 서비스로 상용화하기 위해 발표되었으며, 2023년 IBM에 인수되었다.[15]

2. 5. 리눅스 재단 기증 및 트리노로 브랜드 변경

프레스토는 원래 페이스북(이후 메타로 이름 변경)의 데이터 분석가가 아파치 하둡의 대규모 데이터 웨어하우스에서 대화형 쿼리를 실행할 수 있도록 설계 및 개발되었다. 최초 개발자는 마틴 트라베르소, 데인 선드스트롬, 데이비드 필립스, 에릭 황 등 4명이었다.[2]

2019년 9월, 페이스북은 PrestoDB를 리눅스 재단에 기증하여 [https://prestodb.io 프레스토 재단]을 설립했다.[11] 그러나 프레스토의 제작자, 주요 기여자 및 커미터는 이 재단에 초대받지 못했다.[12]

2020년 12월, PrestoSQL은 트리노로 브랜드가 변경되었다. 페이스북이 "Presto"라는 이름에 대한 상표권을 얻었기 때문이다(또한 리눅스 재단에 기증되었다).[14]

2. 6. Ahana 등장 및 IBM 인수

2020년에는 Ahana라는 또 다른 회사가 PrestoDB 포크를 클라우드 서비스로 상용화하기 위해 발표되었으며, 2023년 IBM에 인수되었다.[15]

3. 아키텍처

프레스토의 아키텍처는 클러스터 컴퓨팅을 사용하는 다른 데이터베이스 관리 시스템과 매우 유사하며, 때로는 대규모 병렬 처리(MPP)라고도 한다. 하나의 코디네이터가 여러 워커와 동기화되어 작동한다. 클라이언트는 구문 분석 및 계획된 SQL 문을 제출하며, 그 후 병렬 작업이 워커에 예약된다. 워커는 데이터 소스에서 행을 공동으로 처리하고 클라이언트에 반환되는 결과를 생성한다. 각 쿼리에 대해 Hadoop MapReduce 메커니즘을 사용했던 원래의 아파치 하이브 실행 모델과 비교하여 프레스토는 중간 결과를 디스크에 쓰지 않아 속도가 크게 향상되었다. 프레스토는 자바로 작성되었다.

프레스토 쿼리는 여러 소스의 데이터를 결합할 수 있다. 프레스토는 Alluxio, 하둡 분산 파일 시스템(종종 데이터 레이크라고 함), 아마존 S3, MySQL, PostgreSQL, 마이크로소프트 SQL 서버, 아마존 레드쉬프트, 아파치 쿠두, 아파치 피닉스, 아파치 카프카, 아파치 카산드라, 아파치 아큐물로, MongoDB 및 Redis를 포함한 데이터 소스에 대한 커넥터를 제공한다. 아파치 임팔라와 같은 다른 하둡 배포 관련 도구와 달리 프레스토는 하둡의 모든 변형 또는 하둡 없이도 작동할 수 있다. 프레스토는 컴퓨팅과 스토리지를 분리하여 지원하며, 클라우드 컴퓨팅을 사용하여 온-프레미스 또는 배포될 수 있다.

3. 1. 구성 요소

프레스토의 아키텍처는 클러스터 컴퓨팅을 사용하는 다른 데이터베이스 관리 시스템과 매우 유사하며, 때로는 대규모 병렬 처리(MPP)라고도 한다. 하나의 코디네이터가 여러 워커와 동기화되어 작동한다. 클라이언트는 구문 분석 및 계획된 SQL 문을 제출하며, 그 후 병렬 작업이 워커에 예약된다. 워커는 데이터 소스에서 행을 공동으로 처리하고 클라이언트에 반환되는 결과를 생성한다. 각 쿼리에 대해 Hadoop MapReduce 메커니즘을 사용했던 원래의 아파치 하이브 실행 모델과 비교하여 프레스토는 중간 결과를 디스크에 쓰지 않아 속도가 크게 향상되었다. 프레스토는 자바로 작성되었다.

프레스토 쿼리는 여러 소스의 데이터를 결합할 수 있다. 프레스토는 Alluxio, 하둡 분산 파일 시스템(종종 데이터 레이크라고 함), 아마존 S3, MySQL, PostgreSQL, 마이크로소프트 SQL 서버, 아마존 레드쉬프트, 아파치 쿠두, 아파치 피닉스, 아파치 카프카, 아파치 카산드라, 아파치 아큐물로, MongoDB 및 Redis를 포함한 데이터 소스에 대한 커넥터를 제공한다. 아파치 임팔라와 같은 다른 하둡 배포 관련 도구와 달리 프레스토는 하둡의 모든 변형 또는 하둡 없이도 작동할 수 있다. 프레스토는 컴퓨팅과 스토리지를 분리하여 지원하며, 클라우드 컴퓨팅을 사용하여 온-프레미스 또는 배포될 수 있다.

3. 2. 동작 방식

프레스토의 아키텍처는 클러스터 컴퓨팅을 사용하는 다른 데이터베이스 관리 시스템과 매우 유사하며, 때로는 대규모 병렬 처리(MPP)라고도 한다. 하나의 코디네이터가 여러 워커와 동기화되어 작동한다. 클라이언트는 구문 분석 및 계획된 SQL 문을 제출하며, 그 후 병렬 작업이 워커에 예약된다. 워커는 데이터 소스에서 행을 공동으로 처리하고 클라이언트에 반환되는 결과를 생성한다. 각 쿼리에 대해 Hadoop MapReduce 메커니즘을 사용했던 원래의 아파치 하이브 실행 모델과 비교하여 프레스토는 중간 결과를 디스크에 쓰지 않아 속도가 크게 향상되었다. 프레스토는 자바로 작성되었다.

프레스토 쿼리는 여러 소스의 데이터를 결합할 수 있다. 프레스토는 Alluxio, 하둡 분산 파일 시스템(종종 데이터 레이크라고 함), 아마존 S3, MySQL, PostgreSQL, 마이크로소프트 SQL 서버, 아마존 레드쉬프트, 아파치 쿠두, 아파치 피닉스, 아파치 카프카, 아파치 카산드라, 아파치 아큐물로, MongoDB 및 Redis를 포함한 데이터 소스에 대한 커넥터를 제공한다. 아파치 임팔라와 같은 다른 하둡 배포 관련 도구와 달리 프레스토는 하둡의 모든 변형 또는 하둡 없이도 작동할 수 있다. 프레스토는 컴퓨팅과 스토리지를 분리하여 지원하며, 클라우드 컴퓨팅을 사용하여 온-프레미스 또는 배포될 수 있다.

3. 3. 데이터 소스 커넥터

프레스토는 클러스터 컴퓨팅(때로는 대규모 병렬 처리 (MPP)라고도 함)을 사용하는 다른 데이터베이스 관리 시스템과 매우 유사한 아키텍처를 가지고 있다. 하나의 코디네이터가 여러 워커와 동기화되어 작동하며, 클라이언트는 구문 분석 및 계획된 SQL 문을 제출하고, 병렬 작업이 워커에 예약된다. 워커는 데이터 소스에서 행을 공동으로 처리하고 클라이언트에 반환되는 결과를 생성한다. 각 쿼리에 대해 Hadoop MapReduce 메커니즘을 사용했던 원래의 아파치 하이브 실행 모델과 비교하여 프레스토는 중간 결과를 디스크에 쓰지 않아 속도가 크게 향상되었다. 프레스토는 자바로 작성되었다.

프레스토 쿼리는 여러 소스의 데이터를 결합할 수 있다. 프레스토는 Alluxio, 하둡 분산 파일 시스템(종종 데이터 레이크라고 함), 아마존 S3, MySQL, PostgreSQL, 마이크로소프트 SQL 서버, 아마존 레드쉬프트, 아파치 쿠두, 아파치 피닉스, 아파치 카프카, 아파치 카산드라, 아파치 아큐물로, MongoDB 및 Redis를 포함한 데이터 소스에 대한 커넥터를 제공한다. 아파치 임팔라와 같은 다른 하둡 배포 관련 도구와 달리 프레스토는 하둡의 모든 변형 또는 하둡 없이도 작동할 수 있다. 프레스토는 컴퓨팅과 스토리지를 분리하여 지원하며, 클라우드 컴퓨팅을 사용하여 온-프레미스 또는 배포될 수 있다.

3. 4. 하둡과의 관계

프레스토의 아키텍처는 클러스터 컴퓨팅을 사용하는 다른 데이터베이스 관리 시스템과 매우 유사하며, 때로는 대규모 병렬 처리(MPP)라고도 한다. 하나의 코디네이터가 여러 워커와 동기화되어 작동한다. 클라이언트는 구문 분석 및 계획된 SQL 문을 제출하며, 그 후 병렬 작업이 워커에 예약된다. 워커는 데이터 소스에서 행을 공동으로 처리하고 클라이언트에 반환되는 결과를 생성한다. 각 쿼리에 대해 Hadoop MapReduce 메커니즘을 사용했던 원래의 아파치 하이브 실행 모델과 비교하여 프레스토는 중간 결과를 디스크에 쓰지 않아 속도가 크게 향상되었다. 프레스토는 자바로 작성되었다.

프레스토 쿼리는 여러 소스의 데이터를 결합할 수 있다. 프레스토는 Alluxio, 하둡 분산 파일 시스템(종종 데이터 레이크라고 함), 아마존 S3를 포함한 데이터 소스에 대한 커넥터를 제공한다. 아파치 임팔라와 같은 다른 하둡 배포 관련 도구와 달리 프레스토는 하둡의 모든 변형 또는 하둡 없이도 작동할 수 있다. 프레스토는 컴퓨팅과 스토리지를 분리하여 지원하며, 클라우드 컴퓨팅을 사용하여 온-프레미스 또는 배포될 수 있다.

4. 경쟁 제품

SQL-on-Hadoop 엔진으로는 맵알의 드릴, 클라우데라의 임팔라, 스토리지 업체 EMC의 자회사 피보탈에서 개발한 '호크' 등이 있다.

5. 한국에서의 활용

참조

[1] 웹사이트 1.1. Teradata Distribution of Presto — Teradata Distribution of Presto 0.167-t.0.2 Documentation https://teradata.git[...]
[2] 뉴스 Starburst and Presto: with Stellar Velocity https://www.indexven[...] 2022-01-27
[3] 뉴스 Facebook goes open source with query engine for big data http://www.computerw[...] 2017-04-26
[4] 뉴스 Facebook unveils Presto engine for querying 250 PB data warehouse https://gigaom.com/2[...] 2017-04-26
[5] 뉴스 Using Presto in our Big Data Platform on AWS http://techblog.netf[...] 2017-04-26
[6] 뉴스 Amazon Athena – Interactive SQL Queries for Data in Amazon S3 https://aws.amazon.c[...] 2022-01-27
[7] 웹사이트 Teradata spins off Starburst https://www.bloorres[...] Bloor 2022-01-26
[8] 뉴스 Hey Presto! Teradata admits its vision is dead by hooking QueryGrid analytics platform up to rival data warehouses https://www.theregis[...] 2022-01-26
[9] 웹사이트 Presto Software Foundation Launches to Advance Presto Open Source Community https://www.prweb.co[...] 2022-01-02
[10] 웹사이트 Presto's New Foundation Signals Growth for the Big Data SQL Engine https://thenewstack.[...] 2019-02-01
[11] 웹사이트 Facebook, Uber, Twitter and Alibaba form Presto Foundation to Tackle Distributed Data Processing at Scale https://www.linuxfou[...] 2019-11-12
[12] 뉴스 What's the relationship between prestosql and prestodb? https://github.com/t[...] 2022-01-27
[13] 뉴스 Original Presto Co-Creators Reunite on the Starburst Technical Leadership Team https://www.business[...] 2022-01-26
[14] 웹사이트 We're rebranding PrestoSQL as Trino https://trino.io/blo[...] 2022-01-26
[15] 웹사이트 IBM acquires Ahana, joins the Presto Foundation https://siliconangle[...] 2023-04-20
[16] 뉴스 빅데이터 분석 시장에 페이스북 태풍 부나 http://m.etnews.com/[...] 전자신문 2013-11-07
[17] 뉴스 페이스북 빅데이터 기술, 클라우드로도 제공 http://www.zdnet.co.[...] ZDNet 2014-01-11


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