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S3 호환 오브젝트 스토리지

Cloudian® HyperStore® S3 호환 개체 스토리지는 가장 큰 스토리지 문제를 해결합니다. 용량 스토리지가 필요한 곳에 HyperStore 노드를 배포한 다음 원활하게 확장할 수 있습니다. 업계 최저 TCO를 위해 HDD 기반 플랫폼을 사용하십시오. 또는 올플래시를 활용하여 경쟁 시스템보다 3배 더 나은 가격 대비 성능을 얻을 수 있습니다. Cloudian HyperStore는 스토리지 복잡성에 대한 해결책입니다.

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완벽한 백업 대상

널리 사용되는 모든 백업 솔루션과 호환되며 온프레미스 또는 하이브리드 클라우드에 배포할 수 있는 Cloudian은 랜섬웨어를 차단하는 백업 및 아카이브 데이터를 위한 빠르고 미래 지향적인 S3 개체 스토리지를 제공합니다. 지금 필요한 것을 구매하고 중단 없이 엑사바이트까지 확장하십시오. Cloudian은 대규모 다국적 기업에서 전문 서비스 제공업체에 이르기까지 모든 사람들이 선택한 백업 대상입니다. 군용 수준의 보안 및 수상 경력에 빛나는 분석 기능이 포함된 사용하기 쉬운 스토리지를 공용 클라우드 또는 전용 SAN 및 NAS 어플라이언스보다 최대 70%, 테이프보다 30% 저렴한 비용으로 제공합니다.

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관찰 가능성 및 분석

실행 가능한 통찰력을 얻으십시오. Cloudian HyperIQ™는 실시간 인프라 모니터링 및 사용자 행동 분석을 제공합니다. 사용자 데이터 액세스를 추적하여 규정 준수를 확인하고 서비스 수준을 모니터링합니다. 구성 가능한 실시간 경고를 통해 인프라 문제가 문제가 되기 전에 파악합니다. 100개 이상의 사용 가능한 데이터 패널이 있는 환경에 맞게 HyperIQ를 사용자 정의하십시오.

Who We Are

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가장 뛰어난 전문성

비손은 고객의 사용환경에 맞는 가장 적절한 오브젝트 스토리지 기술을 제공합니다. 오랜 스토리지 영업에서 온 다양한 고객환경에 대한 경험으로 고객의 환경에 맞는 가장 적정한 스토리지 기술을 제공합니다.

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고객 친화적 사업운용

비손은 언제나 고객 눈높이에 맞춰 다양한 기술적 문제에 대해 대응 가능하도록 서비스 합니다.

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Cloudian Storage 아카데미

비손앤컴퍼니는 고객의 디지털전환 사업에 적극 도움을 드리고자
Cloudian object storage를 중심으로 다양한 정보를 드립니다.

Cloudian appliance

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HyperStore Xtreme

4U 높이 섀시에서 1.54PB의 HyperStore Xtreme은 79% 더 많은 스토리지 밀도를 제공합니다. 데이터 센터 랙에 최대 18PB를 포장할 수 있습니다. 이중 컨트롤러 설계는 단일 인클로저에 2개의 독립적인 클러스터 노드를 포함합니다. 3개의 어플라이언스는 6개의 독립 노드를 제공합니다. 완전 이중화 전원 및 냉각, 핫 스왑 가능한 구성 요소. 다양한 구성 옵션(Intel 프로세서, RAM, SSD 용량)을 사용하여 최저 비용 또는 더 높은 성능을 위해 시스템을 최적화할 수 있습니다. 네트워크 연결에는 4개의 10GbE NIC 카드가 포함되며 25GbE 및 100GbE 옵션도 사용할 수 있습니다.

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HyperStore 1600 Series

1U 높이의 소형 1600 시리즈에는 어플라이언스당 120TB ~ 168TB의 용량이 포함됩니다. 피어-피어 아키텍처를 사용하여 클러스터는 단 3개의 어플라이언스로 작게 시작한 다음 중단 없이 무제한으로 확장할 수 있습니다. 완전 이중화 전원 및 냉각, 네트워킹 카드, 핫 스왑 가능한 구성 요소는 고가용성 액세스를 보장합니다. 각 어플라이언스에는 12개의 하드 드라이브, 한 쌍의 Intel Gold 26코어 프로세서 및 128GB RAM 메모리가 포함되어 있습니다. 메타데이터 크기 조정 요구 사항을 충족하기 위해 여러 NVMe 용량 옵션을 사용할 수 있으며 10/25GbE 또는 40/100GbE 네트워킹 옵션을 사용할 수 있습니다.

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Cloudian HyperFile NAS Storage

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Enterprise NAS File Services

Cloudian HyperFile®은 온프레미스에서 확장 가능한 엔터프라이즈 파일 서비스를 제공합니다. Cloudian HyperStore®와 함께 HyperFile은 용량 집약적이며 자주 사용하지 않는 파일을 위한 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다. 테라바이트에서 페타바이트로 원활하게 확장합니다. 엔터프라이즈 NAS 비용의 1/3로 NAS 스토리지 장치와의 파일 연결.

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제품 데모

HyperFile NAS 컨트롤러 개요
이 데모를 보고 HyperFile을 NAS 저장 장치로 구성하는 것이 얼마나 쉬운지 확인하십시오.
파일 관리, 스냅샷, WORM 등을 사용하여 무제한으로 확장 가능한 스토리지 환경을 만드십시오.

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Cloudian HyperIQ Observability and Analytics

시스템 상태, 성능 및 사용량 보기

모니터링 및 예측 분석 도구인 Cloudian HyperIQ로 운영 통찰력을 얻으십시오. 스토리지 및 네트워킹을 포함하여 Cloudian 환경 전체에서 데이터를 봅니다. 임계값 및 경고를 설정하여 잠재적 문제를 강조 표시하고 수정 조치를 식별합니다. 단일 사이트 또는 여러 위치에서 HyperIQ는 실시간 통찰력을 제공합니다.

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지능형 모니터링

대화형 대시보드는 Cloudian 인프라에 대한 완전한 관찰 가능성을 제공합니다. 현재 및 과거 데이터를 보고 추세를 식별하고 시스템 상태를 모니터링합니다. 용량 사용을 예측하고, 성능 문제를 해결하고, 사용 패턴을 모니터링합니다. 특정 사용자 또는 리소스에 대한 데이터를 필터링하여 잠재적인 문제를 정확히 찾아냅니다.

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예측 유지보수

하드웨어 오류를 예측하고 유지 관리 요구 사항을 평가하며 성능에 미치는 영향을 방지합니다. 용량 가용성 및 구성 요소 상태에 대한 통찰력을 얻으십시오. 미리 설정된 임계값에 도달하면 프로그래밍 가능한 경고가 알려 주어 사전에 예방할 수 있습니다.

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사용자 행동 분석

데이터 보안과 높은 서비스 수준을 모두 보장하기 위해 사용자 활동을 모니터링합니다. 대기 시간이 예상을 초과하거나 중요한 사용자 또는 응용 프로그램에 문제가 발생할 때 알림을 받도록 경고를 구성합니다. 자세한 API 호출 로그를 통해 비정상적인 사용 패턴을 파악하고 무단 데이터 액세스를 추적합니다.

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동적 대시보드 구축

사전 구성된 대시보드를 사용하거나 100개 이상의 사용 가능한 데이터 패널에서 직접 대시보드를 구축하십시오. 세분화된 보기를 위해 사용자 또는 스토리지 구성 요소별로 데이터를 슬라이스하고 자세히 보기 위해 확대합니다. 대화식으로 또는 코드에서 데이터 패널을 쉽게 사용자 정의할 수 있습니다. 어디에서나 정보에 액세스할 수 있으므로 항상 최신 정보를 얻을 수 있습니다.




Cloudian Video Lecture

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이럴때는 Cloudian

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오늘날 기업 내에서는 다양한 비정형데이터들이 생성되고 있다. 기업 구성원들은 업무용PC, 스마트폰, 태블릿 등에서 문서, 이미지, 영상 등 다양한 데이터를 만들어내고 저장한다. 기업이 소비자들에게 제공하는 서비스를 통해서도 다양한 데이터들이 쌓인다. 그리고 이러한 데이터들은 업무 편의를 위해 수시로 NAS와 같은 저장장치를 통해 공유된다. 여기에 사물인터넷(IoT) 환경을 구축한 기업이라면, 사내에서 발생하는 정형 및 비정형데이터는 그야말로 기하급수적으로 증가하게 된다. 물론 데이터의 양만 문제되는 것은 아니다. 정형데이터처럼 명확한 기준으로 구분하기 어렵고, 종류와 개수가 다양하면서도 많다는 점 역시 기업들로 하여금 비정형데이터가 다루기 까다롭게 여겨지도록 하고 있다. 이와 함께 데이터를 기반으로 하는 빅데이터 분석, 인공지능(AI), IoT 등의 기술들이 기업의 비즈니스 성공을 위한 핵심으로 떠오르면서, 이러한 기술들을 활용하기 위한 재료인 비정형데이터의 저장·관리·검색 기술에 대한 필요성이 대두되고 있다. ‘오브젝트 스토리지(object storage)’는 바로 이러한 요구를 충족한다. 비정형데이터의 관리와 활용에 적합한 오브젝트 스토리지는 데이터를 저장할 때 각 데이터마다 ID를 부여하는 방식을 택한다. 이 오브젝트 ID를 기반으로, 다양한 파일에 대한 메타 데이터를 생성한다. 오브젝트 스토리지는 파일을 오브젝트 단위로 처리하며, 디렉토리 구조의 파일 관리 방식이 아닌 파일과 파일속성을 정의해 주는 메타테이터를 이용해 관리한다. 메타데이터를 통한 빠른 검색이 가능하기 때문에 페타바이트(PB) 이상의 데이터에 대한 검색의 속도를 비약적으로 향상시킬 수 있어, 빅데이터의 분류, 관리, 분석에 유리하다. 또한 파일 단위로 백업, 보존주기 등의 데이터 관리 정책을 설정할 수 있어 NAS 및 SAN과 달리 데이터 관리 정책을 위한 별도의 애플리케이션이 필요 없다.

데이터의 형태가 변화하고 있다. 이에 따라 그 구조와 저장 그리고 보관 방법에도 많은 변화가 예고되고 있다. 어쩌면 이미 이러한 변화 속에 있는지도 모르겠다. 최초에 디지털 데이터는 정형적인 형태로 생산됐다. 데이터는 동일하거나 매우 유사한 방법으로 분류, 조직이 가능했고 이를 통해 원하는 정보를 효과적으로 검색할 수 있었다. 이러한 방식의 데이터 조직 방법은 매우 오랫동안 디지털 데이터를 보관하는 방법으로 사용돼 왔다. 물론 과거에도 비정형 데이터가 존재했으나 이는 매우 적은 양으로, 특히 기업에서는 기업의 활동에 생산적인 자원으로서의 활용성이 낮아 누구도 주목하지 않았다. 그러나 파일의 형태로 계층구조를 가진 저장장치에 저장, 관리하는 것으로 그 목적을 다했던 비정형 데이터는 이제 전체 데이터의 성장을 견인하기 시작했다.

약 10년 전 부터 디지털 데이터는 급증하기 시작했으며 클라우드와 빅데이터, 그리고 근래에 들어서는 사물인터넷(IoT)을 통해 수백만 대의 디바이스에서 매 순간 데이터를 생성하고 있다. 이처럼 급증하는 데이터의 효과적인 저장과 검색, 그리고 효율적인 관리는 커다란 과제가 돼가고 있다. 그리고 이러한 데이터 성장을 견인하는 것은 모두 비정형 데이터라고 해도 과언이 아닐 것이다. 2020년까지 디지털 데이터의 약 80%는 비정형 데이터가 될 것이며 데이터의 양은 약 44제타바이트(ZB)가 될 것이라는 예측이 있을 정도다.

앞서 말했듯이 비정형 데이터는 많은 기업들에게 커다란 과제로 다가오고 있다. 그 이유는 무엇일까? 그것은 단지 급격히 늘어나고 있는 크기 때문은 결코 아닐 것이다. 명확히 구분하기 어렵고, 그 개수가 많으며, 종류가 천차만별인데다 크기 또한 크기 때문에 이를 관리하기 위해서는 기존과는 다른 방법이 필요하다. 여행을 예로 들어 보자. 다가오는 여름휴가에 제주도로 여행을 다녀왔다고 가정해 보자. 여행지에서 사용한 현금, 카드 등은 정형 데이터로서 금액, 사용처 등으로 명확하게 분류가 가능하다. 즉, 이러한 정형 데이터는 데이터베이스에 구조화된 데이터 저장이 가능하다는 의미다. 검색 측면에서 이러한 특징은 비정형 데이터와 많은 차이가 있다. 정형 데이터의 검색은 어떠한 추가적인 메타 데이터 없이 단순한 검색이 가능하다. 첫째 날 여행지에서 사용한 식사 금액, 여행에 사용한 모든 교통수단에 대한 금액의 합, 단일 결제로 1만 원 이하의 트랜잭션 등 여러 가지 방법의 검색 결과를 위해 몇 개의 테이블을 조인(join)하고 검색 요구사항에 맞춰 검색어와 조건을 입력하는 것으로 결과를 얻을 수 있다. 검색을 위해 다른 무언가를 기억해내야 하거나, 다른 추가적인 정보를 필요로 하지 않는다. 그렇다면 비정형 데이터는 어떨까? 여행지에서 촬영한 많은 사진과 동영상은 어떻게 저장하는 것이 좋을까? 여행 다녀온 날짜와 장소로 저장하는 것이 일반적일 것이다. 이를테면, ‘2017년 제주도 여행’과 같은 폴더 이름처럼 말이다. 시간이 흐른 뒤, 누군가에게 한라산 정상에서 찍은 사진 한 장을 공유하고자 한다면 어떻게 해야 할까? 이를 찾아내기 위해서는 한라산에서 사진을 촬영한 시기를 기억해내야 한다. 해당 폴더를 찾아야하기 때문이다. 그러나 폴더를 찾아내더라도 결국 검색이 어려운 것은 마찬가지다. 결국은 사진을 일일이 확인해야만 가능하다. 많은 사람들이 SNS에 사진을 게시하면서 해시태그를 입력하는 이유가 바로 이러한 어려움을 극복하기 위함인 것은 모두가 알고 있을 것이다. 한 가지 예를 더 들어 보자. 하드디스크에 저장된 수백, 수천 편의 드라마와 영화 미디어 파일 중 가장 좋아하는 배우가 나오는 장면을 따로 모아 편집하고자 한다면 어떤 일을 해야 할까? 보통 일반적인 하드디스크에는 출연하는 배우를 기준으로 미디어가 분류돼 있지 않기 때문에 일일이 찾아보고, 배우가 등장하는 장면을 골라 편집해야 하는 불편함을 감수해야 할 것이다. 그러나 근래 서비스하는 음원 공유 서비스에는 음악의 특정 부분, 마음에 드는 구절에 초 단위로 코멘트나 해시태그 ‘좋아요’ 등을 덧붙일 수 있도록 서비스하고 있다. 단순히 특정한 게시물, 영상, 음원을 ‘누군가가 좋아합니다’라고 보여주는 것과는 매우 차별화되는 서비스가 아닌가?

이러한 예는 엔터프라이즈 기업에게 유사한 형태의 도전으로 다가오고 있다. 바로 이렇게 급격히 증가하는 비정형 데이터의 비용 효율적인 저장과 효과적인 검색 및 활용에 대한 것이다. 비정형 데이터는 같은 종류의 데이터라 하더라도 그 의미는 여러 가지 용도로 해석될 수 있다. 또한 이러한 데이터를 가공해 또 다른 가치를 갖는 새로운 데이터를 창출하는 과정 또한 도전적일 수밖에 없다. 이 모든 과정이 비정형 데이터에서 시작하며, 이것을 어떻게 저장하고 관리하고 있는가에 따라 앞으로 기업의 운명이 달라질 수 있다고 해도 과언이 아닐 것이다.

이러한 비정형 데이터의 거침없는 증가를 능히 수용할, 새로운 스토리지의 아키텍처 조건은 여러 가지가 있다. 전통적인 스토리지로 이러한 조건을 만족하기에는 한계가 있으므로, 이를 위한 새로운 아키텍처가 필요하다. 다음은 새로운 아키텍처가 요구하는 사항들이다.

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