Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference (한국정보통신학회:학술대회논문집)

The Korea Institute of Information and Commucation Engineering (한국정보통신학회)
권호 표지

Selection Analysis of Databases to Manage Big Data

빅데이터 관리를 위한 데이터베이스 선정분석

  • Park, Sungbum (Department of Management Planning, National Information Society Agency) ;
  • Lee, Sangwon (D. of Information & Electronic Commerce (I. of Convergence & Creativity), Wonkwang University) ;
  • Ahn, Hyunsup (Department of Wirtschaftsinformatik, Technische Universitat Braunschweig) ;
  • Jung, In-Hwan (Department of Computer Engineering, Hansung University)
  • 박승범 (한국정보화진흥원 경영기획부) ;
  • 이상원 (원광대학교 정보전자상거래학부(융복합창의연구소)) ;
  • 안현섭 (브라운슈바이크공과대학 경영정보학과) ;
  • 정인환 (한성대학교 컴퓨터공학과)
  • Published : 2013.10.25
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

There are two major factors to use NoSQL in order to manage Big Data; to increase productivity of an application programmer and to increase data access performance. But, in many business fields, this hopeful plan lacks careful consideration. For efficient and effective management and analysis of Big Data, it is necessary to perform a test with the expectation for productivity and performance of the application programmer before deciding whether NoSQL technique is used or not. In this paper, we research on programmer productivity, data access performance, risk distribution, and so forth.

빅데이터를 관리하기 위해서 사용하는 NoSQL은 두 가지 중요한 요소를 가지고 있다. 애플리케이션 프로그래머의 생산성을 높이는 것과 데이터 접근 성능을 높이는 것이다. 그러나, 많은 기업 현장에서는 이러한 바람직한 계획들이 철저히 고려되고 있지 않다. 빅데이터의 효과적이고 효율적인 관리와 분석을 위해서는 NoSQL 기술을 사용할지 말아야할지를 결정하기 전에, 애플리케이션 프로그래머의 생산성과 성능에 대한 기대를 충족시키기 위한 테스트를 필수적으로 수행해야한다. 본 논문에서는 프로그래머 생산성, 데이터 접근 성능, 위험 관리 등에 대해 연구하고자 한다.

Keywords