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ODS vs DW vs DataLake

ODS, DW, Data Lake 비교 가. ODS (Operational Data Store) 1. 목적 ODS는 실시간 또는 거의 실시간으로 데이터를 처리하고 분석하는 것을 목표로 합니다. 이는 기업이 현재 상황에 대한 빠른 통찰력을 얻고 신속하게 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 2. 데이터 유형 ODS는 주로 최신의 운영 데이터에 중점을 두며, 이러한 데이터는 짧은 시간 동안만 저장되고 자주 업데이트됩니다. 이는 변화하는 비즈니스 요구사항에 신속하게 대응하기 위함입니다. 3. 사용 사례 일일 운영 보고, 실시간 성능 모니터링, 고객 서비스 관리와 같은 실시간 비즈니스 프로세스에 주로 사용됩니다. 4. 특징 ODS는 빈번한 업데이트와 신속한 데이터 접근을 가능하게 하여, 실시간으로 변경되는 데..

90. IT 잡동사니 2024.01.21
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"인프라와 애플리케이션 현대화에 관한 여정을 담은 블로그에 오신 것을 환영합니다! 이 블로그는 IT 인프라와 애플리케이션의 진화를 추적하고, 이러한 변화가 기업과 기술 세계에 어떤 영향을 미치는지 탐구합니다. 여기서는 가상화에서 클라우드 컴퓨팅, 그리고 컨테이너 오케스트레이션에 이르기까지 IT 인프라의 발전 과정을 살펴보고, 이러한 기술이 비즈니스의 디지털 전환을 어떻게 촉진하는지 분석합니다.

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Elk, elasticSearch, MSA, Kubernetes, K8s, DevOps, istio, 오케스트레이션, docker, Debezium, SSPL, helm, Kibana, 페더레이션, Envoy, vscode, OpenSearch, ODS, WSL, CQRS,

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