Enterprise conference 2013 Microsoft BigData 사례발표자료

Microsoft
Enterprise Conference 2013
Reimagining Your Enterprise with Microsoft!

유통/서비스 고객을 위한

마이크로소프트의 BIGDATA 전략 및 고객 적용 사례
한국마이크로소프트 박명은 부장
신세계 김훈동 과장

신규 데이터에 대한 비즈니스 분석 Needs
44%

유저는
모바일 디바이스를
통해 페이스북 접근

Mobility

(350M people)

50%

70%

게임 콘솔이 평균적으로

의 미국

1.5 hrs/wk

스마트폰 유저는
모바일 디바이스를

을 인터넷을 접속하기 위해 사용함

통해 온라인 쇼핑

60% 의 미국

of

millennial 는 모바일
디바이스를 통해
제품 리서치

33% 의 BI 는

모바일 데이터는
오디오/비디오

스트리밍 데이터로
예상 (2014)

38%

페이스북 유저는
그들의 주소를

유저는
쇼셜상에서 “follow”
or “like” 를 통해
브랜드를 추천함

500M 트윗은
매일 발생함


페이스북 상에
포스트함
(2B/month).
Brands get

100M

페이스북 “likes”/일

클라우
드

소셜

1 in 4

모바일

휴대용 디바이스를
통해 서비스 될 것임

2/3 전세계 모바일
데이터 트래픽은
비디오 데이터로

빅데이
터

예상됨 (2016기준)

1.8

zettabytes
디지털 데이터가
사용됨 (2011기준)
2010기준 30% 증가함

80% 비정형
데이터가 증가 될
것으로 예상 (향후
5년내 )

기존 방식의 분석 플랫폼 Challenge


Modernized Data Warehouse

Self-service BI
가상화
소프트웨어
협업
“In-Memory”
대규모 병렬 처리
“Big Data”


클라우드
HW 어플라이언스

Modern Data Warehouse


신속한 데이터 분석
자가 서비스
Analytical

IT 프로비저닝

In-memory/OLAP

소셜 웹 API

Power Pivot

Unstructure
d

Power
Power
View
Query
Power Map

Relational

Non-relational


Structured

모든 데이터

Microsoft’s Modern Data Warehouse


“Whiteboard”
The Modern Data Warehouse

DATA TYPES
Structured:

e.g.MM/DD/YYYY

Semi-structured:
e.g. web logs, RFID,
“the internet of things”

DATA SOURCES
APPS

Biz process
ERP, CRM

Machines
“The Internet
of things”
Social Media
Web Logs

INFRASTRUCTURE
DM

E
T
L

TOOLS

EDW

DM

PDW

DM

HDInsights
Big Data
Hadoop

HDP on Windows

USERS

Power BI
P
O
L
Y
B
A
S
E

Known, known

Business

unknown,
unknown

“Data
Scientists”
“Quants”

신속한 데이터 접근: 병렬과 확장성
MPP 기반 SQL Server 2012 Parallel Data Warehouse


신속한 데이터 접근 : 실시간 분석을 위한 In-Memory 기술
SQL Server 2012 Parallel Data Warehouse 컬럼단위 데이터 저장

Country

Supplier

Sales

Products

Customer

모든 데이터 타입 : “Big Data”
HDInsights in Azure and HDInsights in PDW


익숙한 툴 기반으로 손쉬게 데이터 접근

Power View and PowerPivot visual and modeling tools


직관적인 시각화
Preview: Project codename “GeoFlow”


관리의 편리성
SharePoint 온라인/오프라인


어플라이언스
SQL Server 2012 Parallel Data Warehouse


Microsoft BIG DATA 국내 구축 사례


SHINSEGAE BigData – Our Team
신세계그룹 -> S.COM -> DataLab팀(가칭) ->’Money Mall’ Project

”돈이 되는, 숫자로 말하는 쇼핑몰” 만들기 Project


SHINSEGAE BigData – Our Goal
Our Big Picture

실시간
수집


SHINSEGAE BigData – 도입배경
What is it? ( ROI 측면에서 )

Why it?

Traditional Method
DW Appliance 30 TB
In-Memory Appliance 128 GB + Realtime Engine
Mining SW + Text Mining SW +
Weblog SW
+
Mining Model Development Cost

Investment
측면
VS

BigData Method
Hadoop Cluster 420 TB
(SW = 0, only HW)

Vol ume
25:1

In-Memory NoSQL 1TB
Real-time Analytics
(SW = 0, only HW)

Ve locity
1 0:1

Open Source R + Mahout SW = 0억
+
R + Mahout Development COST = ??

Variety
& Val ue
1 5+α:1
Open Source… Free…
But,
?? Cost & ?? Return
And, High Risk & High Return

Very High Cost & Middle-High Return

VS
or


Re turn
측면

SHINSEGAE BigData – Architecture1
TO-BE 정보계 & BigData Eco Systems
ETL / Batch
운영계

분석계

OLAP
/ BI

e.mall
shin.mall
S.com

ODS

Off-line

NoSQL 캐시 & 랜덤 억세스


Mart

EDW

Mining

Campaign

BigData (Hadoop)

MS Solution

MS Solution 선택 배경
MS PDW

DW / ETL

•
•
•
•
•
•

관리 UI 및 사용성 매우 우수
비용 ROI 매우 우수
MPP 성능 확장성 우수
동접처리 우수
백업 및 장애 대처 우수
컬럼인덱스, ROLAP + MOLAP+ RDBS 연
동기능 매우 우수
BI (OLAP + EIS) + α

•
•
•

BigData 연동성 (with PolyBase)

MS
PDW

Hadoop

Combine(with Polybase)
Insight

MS BI

아래 5가지 기술의 조합 & In-Memory(Tabular) + Local-Memory(PowerPivot)확장
PowerPivot + PowerView + SharePoint + Silverlight
+ .NET Framework
생산성
+ 화려함
+ 연동&융합 + 커스텀&디테일
+ 확장성&성능&다양한UX
&성능
&간편함
&공유
&크로스브라우징
&풍부한API


MS Solution 선택 배경2
Cloud Infra / SAAS

Hadoop Eco System + MS Tech Mesh Up

•
•
•
•

STORM vs MS-SQL StreamInsight
R, Mahout vs MS-SQL SSAS Data Mining
Redis, Memcashed vs Tabular
R, D3, jQuery vs
PowerPivot, PowerView, SilverLight

•
•
•

HDInsight ( PDW + HDFS ) 옵션
Windows Hyper-V 가상화 : 운영이 아니
더라도 Staging & Dev 영역에서 충분한
강점.
Windows Azure Storage : Out of date
data 에 대한 고려( Hadoop Connection)

Development Benefit

•
•
•

개발자 & Power Data Scientist 환경 : Windows OS + Windows HDP +
Java M.R. or C# Streaming + Linq To Hive & Avro Support (http://hadoopsdk.codeplex.com)
Visual Studio 2013 IDE : Python Support. (+ Django Web Framework) , Python Streaming.
C# Streaming. Run-Time Remote Debugging.
Production 에 부하를 주지 않는 Exploring Mart 역할. Local Power Pivot Visualization.


SHINSEGAE BigData – 기대효과1
BigData Visualization
& In-Memory Performance

Power Pivot / Silverlight
Tabular

PDW ( with PolyBase )
NoSQL
Hadoop Eco Systems

Performance & Productivity
• TEST 시스템 : PolyBase(MS PDW ver2 Half Rack), Hive(24TB,48Gb,12core * 5대 + 4TB,64Gb,12Core * 2대)
• TEST Full Scan Avg Query : (Hive 용 기준)
• SELECT avg(scm.qty)
FROM scm JOIN item
ON (item.item_id = scm.item_id AND item.cat_lvl1 > 5) ;
• TEST Full Scan Group By Query : (Hive 용 기준)
• SELECT item.cat_lvl1 , count(*)
FROM scm JOIN item
ON (item.item_id = scm.item_id AND item.cat_lvl1 > 5)
GROUP BY item.cat_lvl1;

Full Scan Avg Join
(726Mb,21Mb)

Full Scan Group By
Join
(726Mb,21Mb)

Full Scan Avg Join
(7.2GB,212Mb)

Full Scan Group
By Join
(7.2GB,212Mb)

Hive

35.469 초

88.21초

33.884초

85.147초

PDW PolyBase

16초

51초

18초

48초


Performance & Productivity


BigData Collection Infra & Usage


SHINSEGAE BigData – Road Map
Road Map & Future Work
온-오프
통합한 옴니 채널
•
•
•

마트 & 백화점
온라인 & 오프라인
내부 & 외부


Microsoft’s Modern Data Warehouse
HDInsights Service


감사합니다.


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