big data 기반의 sas 9.4 new featurestatistical package sw & dw solution (evolve from...

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Big Data 기반의 SAS 9.4 New Feature

고준형 컨설턴트

Professional Service Division, SAS Korea



SAS 9.4

PLATFORM INFORMATION

MANAGEMENT

CLOUD

FRAMEWORK


웹 환경의 비즈니스 분석


클라우드 환경의 가상화 솔루션

아마존 : EC21)와 S32)

구글 : AppEngine과 주요 비즈니스

앱스 및 Android Mobile

세일즈포스닷컴 : Salesforce

IBM, HP : 하드웨어 기반의 비즈니스

솔루션

1) EC2 : Elastic Computing Cloud, 2) S3 : Simple Storage Service


1976 ~ 2000 2001 ~ 2005 2006 ~ 2012

Statistical Package SW & DW Solution (evolve from mainframe)

BI & Analytics (client-server and n-tier, mobile access)

Business Analytics & HPA

Cloud & ESP

2013 ~

SAS 설립 SAS 9.1 SAS 9.4

출시

Mainframe에서 Cloud 환경으로 진화



INFORMATION

MANAGEMENT

CLOUD

FRAMEWORK

SAS 9.4

PLATFORM


고객의 변화, 트렌드

고객의 요구사항:

낮은 비용 (S/W + H/W + 지원)

높은 가치 (Time-to-value)

SAS 9.4 PLATFORM

웹 기반의 분석 환경

웹 기반의 통합 관리 프레임웍

높은 가용성 보장 (High Availability)

클라우드 환경의 분석 플랫폼

시스템 구축업무:

상용 서버 활용

오픈 소스 소프트웨어

가상화 테크놀로지

클라우드 컴퓨팅 (SaaS, PaaS, Hybrid)


웹 기반의 분석 환경

웹 브라우저 인터페이스 분석 환경

• edit, submit, view results

• view logs, navigate libraries

Client 환경 – HTML5, JavaScript

Server 환경 – Java 웹 서비스, RESTful API

SAS Data Set으로부터 JSON 생성

R 분석 로직 인터페이스 및 수행



Navigation tree,

menus, tabs

Fra

me

wo

rk

Content

웹기반의 관리자 콘솔

유연한 확장성

Benefits :

웹 브라우저 기반의

인터페이스

통합된 시스템 모니터링

프레임웍

단일화된 관리 인터페이스

활용



하이퍼릭 기능의 통합 SAS MID-TIER 관리

SAS 서버 모니터링


높은 가용성 보장 (High Availability)

유연한 확장성 다운타임 최소화

분산 처리 및 적재 (distribute Load)

동적 사용 가능한

리소스 확장 (grid computing)

쉽고 빠른 복구 능력 (fast recovery)

무중단 프로세스

생성 (non-disruptive)

핵심 구성 요소

이중화 구현 (Mid-tier Clustering)


클라우드 환경의 분석 플랫폼

비즈니스 분석 프레임웍 강화 ‘cloud ready’

Software as a Service – enhanced support

Platform as a Service – SAS Developer Enablement

주요 핵심 영역

Private, Public, Hybrid Cloud

SAS Software Development Kit & API Strategy

Updated mid-tier architecture



SAS 9.4


MANAGEMENT

CLOUD

FRAMEWORK


Why How

Why How

클라우드 컴퓨팅 전략

가능성 • 가장 빠른 기능 활용

• “I want it” “I am using it”

클라우드 애플리케이션

플랫폼 제공


접근 및 관리


구축 및 배포

간소화 • 보다 유연한 수집, 지원

• 유지 보수 옵션의 간소화

혁신화 • 혁신적인 빠른 속도

• 고객 및 파트너 솔루션 구축 가능


클라우드 컴퓨팅 기능

CHARACTERISTICS SERVICE MODELS DEPLOYMENT MODELS

• On-Demand Self Service

• Broad Network Access

• Measured Service

• Resource Pooling

• Rapid Elasticity

• Software as a Service

• Platform as a Service

• Infrastructure as a Service

• Private Cloud

• Public Cloud

• Hybrid Cloud

• Community Cloud


SAS Platform as a Service

Business Analytic Solutions

Workgroup Enterprise Personal

EcoSystem

Interfaces

Scope

Topology

Lif

ec

yc

le

Man

ag

em

en

t

AIM

Interfaces

SAS

Developed Solutions

Services/ Partner

Developer Classic

SAS Programmer

Business Analytics

Framework High-Performance

Computing

Private Public Hybrid Dedicated* Appliance


Embed Mid-Tier 진화

Virtualization

& Spring

0 VM

Virtualized

Applications

1

VM

Cloud App

Runtime

2 Cloud Data

Management

3 Cloud

Platform

4

Evolutionary Approach to Cloud Application Platform


Embed Mid-Tier 컨텐츠 관리 및 서비스

• 표준 인증 서비스 적용

• 사용자, 그룹, 프로젝트 별

컨텐츠 관리

보안강화

• 멀티 테넌시 지원

• 컨텐츠 수집, 생성 및 관리

• 버전, 날짜, 시간 별 컨텐츠 접근

기능개선

• CMIS1) 표준 규격 사용

• PostgreSQL 기본 사용

• 3rd-party 컨텐츠 리포지토리 통합

통합기능

• 아카이브, 롤백, 퍼지, 체크인

• 메타데이터 백업 및 컨텐츠별

동기화 관리

리포지토리

1) CMIS : Content Management Interoperability Services (컨텐츠 관리 상호 운용 서비스)


분산 아키텍처

Embed Mid-Tier 차별점

단일화된 SAS 플랫폼으로 관리 가능

Mid-tier 포함된 솔루션으로 비용 절감

체계적이고 전반적인 솔루션 패치 관리

SAS 솔루션 사용의 멀티 클라이언트 환경

24 * 7 온라인 환경으로 유지보수 주기 단축

로드 밸런싱 및 장애 극복 기능 (Fault-tolerant)



SAS 9.4


MANAGEMENT

CLOUD

FRAMEWORK


Information Management

Gartner State of Data Management Market : Convergence of Single-Purpose Tools Toward Comprehensive Platforms

Physical Movement and Consolidation (for

example, ETL)

Abstraction/Virtual Integration (Data

Federation)

Change-Capture and Propagation (Replication

or Messaging)

Common Metadata (Location, Format, Structure, Quality, Meaning)

Common Connectivity (Full Range of Source/Target Types)

BI Tools/Apps. Master Data Mgmt. Operational Apps. Interenterprise

Seek breadth, but look under the covers. "Suites" of multiple tools are common. "Platforms" with

shared infrastructure (metadata, etc.) are not.

Co

mm

on D

esig

n, A

dm

in.,

Go

ve

rna

nce


전사 비즈니스 데이터 관리

DATA SERVICES

Analytics

Management

Data

Management

INFORMATION SERVICES

INFORMATION GOVERNANCE

DATA

INTEGRATION

ENTERPRISE DATA ACCESS, CHANGE DATA CAPTURE AND DATA FEDERATION

Infrastructure

Support

INFRASTRUCTURE SUPPORT:

Text & Unstructured Data Support, Security, Meta-data & Lineage, Monitoring & Deployment

DATA

QUALITY

MASTER DATA

MANAGEMENT

DECISION

MANAGEMENT

Events,

Workflow &

Business Rules

MODEL

MANAGEMENT

&

MONITORING

MODEL

DEPLOYMENT

&

INTEGRATION

DB MQ


통합과 협업의 데이터 관리

데이터 관리

대시보드 데이터 품질개선

프로세스 오케스트레이션

비즈니스 데이터 네트워크 프로세스 모니터링


데이터 관리의 핵심 역량

Integrate Analytics,

Data Profiling & Data Quality

Integration for Big Data Architectures

SAS® LASR™ Analytic Server,

Hadoop, ESP, and HANA

Cloud Data Provisioning &

Data Management Marketplace

Event Stream Processing

In-database DI and DQ

ORACLE EXADATA

EMC Greenplum

TERADATA


ESP Engine vs. DBMS

ESP

ESPs store the

queries

and continuously

stream data

through the queries

EVENTS INCREMENTAL

RESULTS

RDBMS

Databases store

the data

and periodically

run queries

against the stored data

QUERIES RESULTS


ESP Engine – Event Driven / Flow Centric

Event Stream Processing

Publish / subscribe

Inserts/updates/deletes

Continuous queries

Event Sources Processed Event

Consumers

Venues &

Instruments

Databases

Applications

Streams events

events

events

events

events

events

events

Mobile BI /

BAM Alerts

Workflows

Ad-hoc queries

Command & control

Security (Auth, Encrypt)

Persistence / recovery

Fail-over

Distributed services

Model management

• Aggregate (group by)

• Correlate (join)

• Compute

• Filter

• Procedural

• User defined

functions

• Retention windows

• Pattern matching


Use Case, ESP Engine

Prepaid Card Recharge

Prediction/ Reminder

Analyse out-of-value

patterns, recommend

value recharge before

prepaid card

is out of value.

Customer profiling for

upsell/ cross-sell

Analyze customer

usage patterns and

behavior profile to

offer optimal rate plans

Predict network issues

for proactive solution

Predict trends of network

issues for optimal

resource allocation and

proactive maintenance

Fraud detection &

account freezing

Analyze past patterns of

fraud behavior, freeze

accounts that show high

chance of fraud.

http://4.bp.blogspot.com/-lFojZplALE0/TePNKJ1KGzI/AAAAAAAAAHY/IoCgxMuLlcQ/s1600/wirelessnetworking.gif



• 높은 가용성

• 분석시간 감소

• 확장된 접근성

Biz. 사용자

• IT 의존도 감소

• 단일화된 관리자 콘솔

• 통합기반 모니터링과 컨트롤

SAS 관리자

• IT 컴플라이언스

• 쉽고 간소화된 배포

• 가용성 높은 분석 플랫폼

IT 운영자

• 오픈 소스 지원 및 연계 분석

• 표준화 서비스 기반의 인터페이스

• 성능이 뛰어난 새로운 언어 (DS2)

SAS 분석가

big data 기반의 sas 9.4 new featurestatistical package sw & dw solution (evolve from...

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