주요 구축 아키텍처

Cloud

클라우드 기반의 환경에서 다양한 방식의 데이터 통합(DI)을
손쉽게 구축 가능합니다.

클라우드 환경의 다양한 서비스와 연동을 컴포넌트로 손쉽게
인터페이스 가능합니다.

DB to DB , RDS 연동, RedShift, S3, SQS, Athena, ActiveMQ
• Cloud 의 다양한 서비스와 신속한 인터페이스
• 새로운 기술의 빠른 지원으로 신규 기능 기획 시 다양한 기술 검토 가능


BigData

데이터 크롤링 및 Database 및 파일의 데이터를 다양한 방식으로 빅데이터 플랫폼에 데이터 수집, 적재가 가능 합니다.
또한, 빅데이터 플랫폼을 RDB로도 손쉽게 이관이 가능하여 빅데이터를 이용한 다양한 데이터 통합을 지원합니다.

다양한 데이터를 빅데이터 플랫폼에 인터페이스 가능
• Hadoop, No-SQL 등 모든 빅데이터 솔루션으로 인터페이스 가능

DataHub

결제, 구매와 같은 이벤트를 수신하여 다른 서비스를 이벤트를 전송하는 구조로 모든 이베트를 수신하여 분배를 수행하여, DataHub 형태의 ETL의 활용 방안을 지원

데이터 허브구조는 다양한 솔루션의 협업을 조율하여, 모니터링을 수행을 지원합니다.

온/오프라인 데이터 ETL 표준화 수립
• 외부 서비스 데이터를 오프라인 DB까지 한 ETL Job으로 처리
• 기존 정적인 ETL 제품의 한계를 뛰어 넘어 새로운 설계 기준을 제시하여 예산절감 효과


DataLake

이 기종의 데이터 시스템들의 대용량 데이터 및 하둡 데이터의 ETL 처리를 통해 하나의 데이터레이크를 구축하여, 구축된 데이터를 서비스가 가능한 아키텍처 지원합니다.

오라클, DB2 등 모든 데이터를 적재하여 데이터레이크 구축
• 데이터레이크를 중심으로 다양한 데이터 파이프라인의 기능을 제공
• 레이크에 구축된 데이터를 서비스로 제공가능한 구조를 제공

General

비정형, 반정형, 대용량 데이터들을 신속하게 이관하고 분리되어 있던 데이터들을 안정적으로 통합함으로써 서비스 통합 및 차세대 시스템을 구축합니다.

• 대용량 DB Data에 대한 성공적인 이관
• 대용량 물리 파일에 대한 이관 자동화 구축
• 다양한 API를 통한 확장된 기능을 통해 DRM 적용, ES Text 추출, Thumbnail 추출 등 기능 제공
• 통합 관제를 함으로 기존 유지보수 비용 절감과 System Scale Out을 위한 Infra 구축