기술 또는 기본 분석

마지막 업데이트: 2022년 6월 10일 | 0개 댓글
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기술 또는 기본 분석

특허 조사 분석을 실행하기 위해 특허 정보에 대한 지식이 필수적입니다.여기에서는 특허 정보 란 어떤 것인가?무엇을 아는지?또는 모르는가?에 대해 간략하게 설명하고 싶습니다.

XNUMX.기술 또는 기본 분석 특허 정보는?

특허 정보는 광의로는 특허 제도에 따라 선천 각종 정보를 말하는데, 특허 조사 분석에서는 주로

  • 특허 공보 · 공개 특허 공보 데이터 (서지 사항 · 명세서 · 청구의 범위 등의 정보)
  • 정리 표준화 데이터 (서지 · 경과 정보) ※ 단, 2019 년 5 월부터 데이터 형식이 변경 될 예정이다.

일본에서는 1993 년에 전자 공보 (CD-ROM 공보)의 발행이 시작되었으며, 공보 데이터는 데이터베이스 화되고 있습니다.또한 이전의 공보 데이터에 대해서도 OCR 또는 인력으로 전체 텍스트 데이터가 작성되어 데이터베이스로 검색이 가능하게되어 있습니다.
특허 정보는 각국의 특허청 등에서 제공되지만, 그 양식에 대해서는 WIPO (세계 지식 재산권기구)에서 표준화되어 있으며, 다자간 분석을 할 경우에도 사용하기 편리한 것이 특징입니다.
또한, WIPO의 특허 정보 정하는 기준은 다음과 같은 것이 있습니다.

Standard ST.9 : Bibliographic data on and relating to patents and SPCs (서지 데이터) Standard ST.36 : Processing of patent information using XML (XML 데이터)
Standard ST.8 : IPC symbols on machine-readable records (국제 특허 분류)

XNUMX.특허 정보에서 무엇을 읽을 것인가?

특허 정보는 크게 기술 정보 및 권리 정보가 포함되어 있습니다.
기술 정보로는

  • 발명이 속하는 기술 분야
  • 그 기술 분야의 기술 과제
  • 그 해결 수단 · 도면
  • 실험 데이터
  • 그 발명을 어떤 기업 · 발명자가 발명했는지 (출원인 · 발명가)
  • 그 발명이 일반에 공개 된 것은 언제 (공보 발행일)

등도 알 수 있습니다.또한 그 발명이 이루어진시기도 출원일의 데이터로부터 추정 할 수 있습니다.
권리 정보로는

  • 특허권의 범위 또는 특허권을 얻고 자하는 범위 (특허 청구 범위)
  • 권리자 (특허권자)
  • 권리의 발생시기 및 소멸시기 (가입 ​​· 권리 소멸 일)
  • 현재의 권리 상태 (경과 정보)기술 또는 기본 분석

을들 수 있습니다.또한 출원 단계 및 등록 후 절차의 기록 (경과 정보)에서 그 특허의 중요도 · 주목도가 추정 할 수 있으며, 어느 나라에서 특허를 취득하고 있는지 또는 취득하려고하고 있는지를 봐서 그 기업이 비즈니스 중시하는 나라가 발견하는 경우도 있습니다.

XNUMX.정보를 결합

전항에서 단독 특허 정보에서 읽을 수 있는지 설명했습니다.이 특허 정보를 여러 수집하여 더욱 다양한 분석을 할 수 있습니다.예를 들어, 기업의 특정 기술에 대한 출원 건수의 증감을 봐서 개발 기술 또는 기본 분석 및 지적 재산 투자의 상황을 알 수 있으며, 특정 기술의 출원 기업간에 비교하여 기술 경쟁 및 차별화 상황을 확인할 수 있습니다.또한 특허 정보 이외의 정보, 예를 들어 학술 논문이나 시장, 뉴스 정보 등을 결합하여 통찰력을 얻을 것도 이루어지고 있습니다.

XNUMX.특허 정보의 한계

여기까지 설명한 바와 같이 많은 수 읽을 특허 정보이지만, 한계도 있습니다.그중 큰 것이 특허 정보의 공개시기 (공보의 발행시기)입니다.공개 특허 공보은 원칙적으로 특허 출원일로부터 XNUMX 년 XNUMX 개월 경과 후에 공개 될 예정입니다.따라서 새로 발행 된 공보에도 그 내용은 적어도 XNUMX 년 반 전에 쓰여진 것으로, 그 기업의 개발 상황과 출원 동향을 실시간으로 공개하는 것이 아니라는 점에주의가 필요합니다.

XNUMX.정리

이상의 특허 정보의 기본에 대해 그 개요를 설명했습니다.특허 정보는 기술이나 권리 등 많은 정보가 들어있는 유용한 소스입니다.또한 그 양식은 국제적으로 표준화되어 글로벌 분석도 비교적 용이합니다.한편, 정보 공개의 실시간 성 등이 떨어지는 면도 있습니다.특허 조사 분석에서는 이러한 특성을 이해 한 후 업무를 수행하는 것이 중요합니다.

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외환투자 때 기술 및 기본분석 함께 사용해야

[포렉스] 기술분석(Technical Analysis)

기술분석은 가격변동 자체에 주목
기본분석, 투자자산 내적 가치 판단
트렌드 형성 유무에 투자 결정 이뤄져
가격변동 방향 예측에 여러 지표 사용

외환투자에서 활용되는 기본분석은 비단 외환시장에만 국한된 것은 아니다. 일반 주식투자나 펀드 투자 등에서도 기본분석은 늘 함께한다. 기술분석 역시 마찬가지다. 능동적 기술 또는 기본 분석 기술 또는 기본 분석 투자기법을 선호하는 투자자들은 기본분석과 함께 기술분석도 함께 사용한다. 양자 간에는 서로 배타적인 성격을 가진다고 생각할 수도 있지만 실은 서로 보완적이라고 보는 것이 타당하다. 둘 다 필요하고 중요하다. 성공적 투자를 위해서는 어느 한쪽만 의지하는 것보다 기본분석과 기술분석을 동시에 적용하는 것이 바람직하다.

기본분석은 해당 투자자산의 내재적 가치를 판단하려는 시도라고 할 수 있다.

특정 주식 종목을 둘러싼 다양한 경제적, 사업적 요인들이 고려되듯이 외환에서도 해당 국가를 둘러싼 다양한 경제적, 정치적 요인들이 고려된다.

그러나 이 같은 경제적 요인들에 근거하는 기본분석과 달리 기술분석은 가격변동 자체를 분석한다. 기술분석을 옹호하는 이들은 가격변동 자체에 이미 기본 분석적 요인들이 반영돼 있다는 입장이다. 뉴스가 시장을 움직이는 것 같지만, 실은 그 뉴스는 이미 가격변동에 반영돼 있다는 것이다.

그래서 외환의 경우 해당 통화를 둘러싼 환경보다는 환율 자체의 움직임에 주목하는 것이 기술분석이라고 볼 수 있다.

이는 달리 말해 과거의 가격변동이 미래의 가격변동을 예고한다는 대전제로 연결된다. 지금 현재까지의 가격변동 추이를 분석해보면 향후 가격변동의 방향을 예상할 수 있다는 뜻이다. 물론 시기나 변동 폭 등을 완전히 정확히 예측한다는 의미는 아니다. 확률적 의미에서의 예상이다.

외환시장은 24시간 움직이는 시장이다. 그만큼 데이터는 넘쳐난다. 데이터로 가득 찬 시장이기 때문에 그만큼 확률적 예측을 용이하게 하는 시장이라고 볼 수 있다. 외환시장은 그래서 기술분석적 접근을 선호하는 투자자들에게는 최적의 시장이라고도 할 수 있다. 달리 말해 기술분석적 접근에 최적화된 투자환경이라는 의미다. 기술분석의 기본 구성요소는 한 마디로 차트다.

가격 변동 차트 자체가 분석 원판이면서 도구라고 할 수 있다. 여기서 트렌드(trend), 인디케이터(기술 또는 기본 분석 indicators) 등이 활용된다.

일반적으로 기술분석은 투자자산의 종류와 상관없이 동일하게 적용되고 해석된다.

이 분야에 대해 나와 있는 서적들만도 수백 권이 넘을 것이다. 그 모든 서적을 섭렵하는 것은 쉽지 않고, 현실적이지도 않다. 여기서는 기술분석이 왜 외환시장에서 인기가 있고, 더 효과적으로 활용될 수 있는지 등을 중점으로 살펴보는 것이 바람직할 것이다.

기술분석은 모든 것을 무시한다

숙련된 투자자일수록 기술분석과 함께 기본 분석적 요인들도 늘 함께 고려해 투자판단을 내린다. 그러나 기술분석의 원리 자체는 사실 가격변동 외의 다른 모든 요인들은 무시한다.

왜냐면 가격변동이 그 모든 변수와 요인들의 총합을 표현한 것이라고 보기 때문이다.

외환시장에는 수많은 투자자가 있다. 개인 투자자들은 물론, 헤지펀드, 대형 은행들, 세계적 큰 손 투자자들이 다 참여하고 있다.

이들 모드는 환율 변동 상황에 어떤 이상이 기술 또는 기본 분석 생길 때 이를 확인할 수 있는 나름의 시스템을 다 갖고 있다. 워낙 거래량이 많고 지속적으로 움직이는 시장이기 때문에 데이터 자체가 다른 어떤 금융시장보다 일관성이 있다고 볼 수 있다. 그래서 수초 이상 유지되는 이상환경은 존재하지 않는다는 것이 일반적인 견해다.

이런 이유로 많은 투자자가 외환투자를 할 때 기술분석을 선호한다. 기술분석은 경제, 정치, 사회, 게다가 투자군단의 심리적 요인까지도 가격변동 흐름 자체에 반영돼 있다고 보기 때문에 달리 신경 쓸 것이 없다.

수많은 투자자의 거래가 항시적으로 이뤄지는 환경에서는 통화 자체의 내재적 가치가 맞는지 틀리는지를 분석하는 일보다 자본 자체의 흐름과 방향을 파악하는 것이 더 중요하다는 입장이다. 해당 통화의 값이 적정수준인지 고평가, 혹은 저평가된 것인지를 기본분석 틀을 활용해 판단한 후 투자하는 것은 부질없고, 이미 투자로 옮기기에는 늦었다는 입장이기도 하다.

외환투자를 할 때 기술분석 투자자들이 가장 주목하는 것 중 하나는 트렌드다. 이는 시장의 방향성을 의미한다.

한마디로 특정 통화가 상승세냐 하락세냐에 주목한다는 뜻이다. 만약 가격변동이 특정한 방향 없이 움직인다면 이를 레인지에 갇혀 있다고 표현한다. 이를 주목하는 이유는 트렌드가 형성돼 있는가 아닌가에 따라 구체적인 투자결정이 달라지기 때문이다.

트렌드를 알기 위해 가장 일반적으로 사용되는 방법은 트렌드 라인 (trend line)이다.

가격변동의 고점과 저점을 잇는 선으로 이를 통해 현재까지의 가격변동 트렌드를 알 수 있고, 앞으로의 방향도 예상할 수 있다. 트렌드 라인을 통해 저지선과 저항선이 확인되고, 저지선과 저항선과 비교한 가격변동에 따라 현재 시장의 트렌드 존재 여부와 존재한다면 현재의 트렌드가 지속될지 아닐지를 판단하게 되는 것이다.

일반적으로 메이저 통화쌍인 유로/달러, 기술 또는 기본 분석 달러/엔, 달러/스위스 프랑크, 파운드/달러 등이 가장 트렌드를 잘 형성하는 통화쌍들이라고 할 수 있다.

또 전통적으로 트렌드가 없이 어떤 레인지를 형성하는 통화쌍들이 달러를 포함하지 않은 이른바 크로스(cross)들이라고 할 수 있다. 실제 외환투자를 성공적으로 하기 위해서는 이 트렌드와 레인지의 성격을 잘 이해할 필요가 있다.

트렌드와 레인지를 어떻게 판단하는가에 따라 투자 여부가 결정될 뿐만 아니라 어떤 투자전략이 활용될지에 직접적인 연관성이 있기 때문이다.

기술분석 투자자들은 트렌드와 레인지 분석과 함께 가격변동의 방향을 예측하기 위해 다양한 인디케이터들을 활용한다. 다양한 포렉스 인디케이터들을 읽고 해석하는데도 훈련이 필요하다.

자주 활용되는 인디케이터들로는 볼링어 밴드 (Bollinger Bands), 피보나치 (Fibonacci), MACD, stochastics, RSI 등을 들 수 있다.

주식 시장의 장기 투자 결정을 평가하기 위해 기본적인 분석, 기술 분석 또는 정량 분석을 사용하는 것이 더 낫습니까?

주식 시장의 장기 투자 결정을 평가하기 위해 기본적인 분석, 기술 분석 또는 정량 분석을 사용하는 것이 더 낫습니까?

a : 기초 분석은 다양한 증권 및 시장에서의 장기 투자의 질을 결정할 때 가장 많이 사용되는 반면 기술 분석은 주식의 활발한 거래와 같은 단기 투자 결정의 검토에서 더 많이 사용됩니다. 투자자는 회사의 재무 안정성을 평가하기 위해 정량 분석을 사용합니다. 일부 투자자들은 장기 투자를 평가하기 위해 단일 분석 방법의 사용을 선호하지만, 근본적, 기술적 및 정량적 분석의 결합이 가장 효과적입니다.

장기 투자 결정을 평가하고자하는 대다수의 투자자는 회사, 개인 주식 또는 시장 전체에 대한 근본적인 분석으로 시작합니다. 기본 분석은 비즈니스 또는 시장의 모든 측면을 평가하여 보안의 본질적인 가치를 측정하는 프로세스입니다. 회사가 소유하고있는 토지, 장비 또는 건물을 포함한 유형 자산은 상표, 특허, 브랜딩 또는 지적 재산과 같은 무형 자산과 함께 검토됩니다. 더 넓은 범위의 주식 시장을 평가할 때, 투자자는 경제의 전반적인 강점 및 특정 산업 조건을 포함한 경제적 요인을 검토하기 위해 기본적인 분석을 사용합니다.

기본 분석은 투자시 현재 가격과 비교하여 검토시 증권에 할당 된 가치를 산출합니다. 투자자들은 비교를 통해 장기 투자가 비싸거나 비싸기 때문에 판매 할만한 가치가 있기 때문에 장기 투자가 가치가있는 것인지를 결정합니다.

통계를 통해 증권을 평가하는 과정을 기술적 분석이라고합니다. 애널리스트와 투자자는 주가 움직임 및 거래량과 같은 시장 활동에 대한 데이터를 사용하여 증권 거래의 패턴을 차트로 나타냅니다. 근본적인 분석은 보안 또는 특정 시장의 본질적인 가치를 보여 주려고 시도하지만 기술 데이터는 향후 증권 또는 시장 전체의 활동에 대한 통찰력을 제공하기위한 것입니다. 기술 분석을 사용하는 투자자 및 분석가는 과거 데이터를 기반으로 패턴을 검토하여 향후 성과를 결정할 수 있다고 강력히 느낍니다.

기술적 분석은 단기간의 데이터를 사용하여 증권 또는 시장 이동을 예측하는 데 사용되는 패턴을 개발하는 반면 근본적인 분석은 수년간의 정보에 의존합니다.기술 분석에서 데이터 수집 기간이 짧기 때문에 투자자는 단기 매매에서이 방법을 사용합니다. 그러나 기술적 분석은 기본 분석과 결합하여 장기 투자를 평가하는 데 유용한 도구가 될 수 있습니다.

회사 나 광범위한 시장의 역사적 성과에 대한 평가는 기술 또는 기본 분석 주로 정량적 분석을 통해 이루어진다. 투자자는 주당 순이익 (EPS)이나 할인 된 현금 흐름 (DCF)과 같은 복잡한 계산과 같은 간단한 재무 비율 계산을 통해 정량 분석을 수행합니다.

정량 분석의 결과는 특정 보안 또는 시장의 평가 또는 과거 실적에 대한 통찰력을 제공하지만 장기 투자를 평가하기위한 독립형 방법으로 자주 사용되지는 않습니다. 대신, 정량 분석은 잠재적 인 이점과 투자 결정의 위험을 결정하기 위해 기본 및 기술적 분석과 함께 사용됩니다.

주식 및 채권 매입을위한 기본적인 투자 지표

주식 및 채권 매입을위한 기본적인 투자 지표

그 이름이 당신을 속일 수는 없습니다. "기본적인"투자자조차도 특정 메트릭스에주의를 기울여야합니다. 매출, 수익, 자산, 부채 및 성장과 같은 펀더멘털을 사고 파는 투자자는 투자 자산의 성과가 기초 자산의 경제적 측면을 기반으로해야한다고 믿는다 고 강력하게 주장합니다.

귀하의 신용 점수가 그것을 사용하는 데 어려움이 있다면 회전 신용을 사용하는 것은 무엇입니까?

귀하의 신용 점수가 그것을 사용하는 데 어려움이 있다면 회전 신용을 사용하는 것은 무엇입니까?

은 귀하에게 신용 공제권을 부여합니까? 책임감있게 사용하면 이익이 위험을 훨씬 능가하지만 신용을 쉽게 파괴 할 수 있습니다.

잠재적 시장의 규모를 평가하기 위해 어떻게 인구 통계를 사용할 수 있습니까?

잠재적 시장의 규모를 평가하기 위해 어떻게 인구 통계를 사용할 수 있습니까?

기업이 잠재적 인 시장 규모를 파악하고 평가하기 위해 어떻게 다른 인구 통계 학적 특성을 활용할 수 있는지 알아보십시오. 인구 통계학은 회사가 제품 또는 서비스를 판매하는 잠재 인구의 주요 특성을 회사가 결정하도록 돕는 데 사용할 수 있습니다.

X-ray Fluorescence (XRF) Academy

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A routine solution for chemical analysis of metals and minerals, X-ray fluorescence (XRF) analysis offers both qualitative and quantitative insights into the elemental composition of samples (from 기술 또는 기본 분석 traces to % levels) based on their unique XRF spectra. These spectra can be read in the field for instant elemental analysis using handheld XRF analyzers. Handheld XRF is a tried-and-tested tool for applications requiring immediate feedback such as scrap metals analysis. More robust quality assurance and control (QA/QC) requires laboratory-based XRF analysis, which breaks down into two primary types: EDXRF and WDXRF.

A convenient front-end analysis tool, EDXRF (energy-dispersive XRF) enables quick and easy analysis of even irregular samples with little-to-no sample preparation. WDXRF (wavelength-dispersive XRF), meanwhile, is the standard test method for a wide range of applications due to its outstanding sensitivity and high resolution.

If you would like to learn which method of XRF analysis is suitable for your field, speak with a member of our experienced team.

What is XRF?

XRF excitation diagram

X-ray fluorescence (XRF) analysis is a technique that exploits the unique interaction between primary X-rays and matter. All matter is made of atoms and at the centre of every atom is a nucleus, which is positively charged due to the presence of protons (+ve charge) and neutrons (no charge). Electrons (-ve charge) orbit the nucleus in discrete quanta known as shells. Their total negative charge balances out the positive charge of the nucleus, rendering the atom neutral. This can be altered by introducing external energy, such as X-rays. X-rays are subvisible waves of light with very short wavelengths, thus very high energy, which are absorbed while passing through substances – depending on the composition and density of the substance.

When an atom is struck by an X-ray with enough energy (exceeding the atom’s shell binding energy), an electron within its innermost orbital shells is ejected, creating a vacancy. An electron from a higher atomic orbit will drop down to the vacancy in this lower energy state. This requires an emission of energy in the form of fluorescence, or secondary X-rays, which equals the specific difference in energy between the electron’s two quantum states.

Secondary X-rays are characteristic to individual elements in the periodic table. When a sample is analysed via XRF, every element present will emit these unique X-ray signals in the form of a spectrum. This spectrum, also known as an elemental fingerprint, is central to the performance of both EDXRF and WDXRF.

Obtaining a legible XRF spectrum can be complicated by a number of limitations (Rayleigh or Compton scattering, spectral effects, matrix effects, etc.). To ensure accuracy of results, it is often critical to perform empirical calibration or Fundamental Parameters (FP) analysis.

In EDXRF analysis, the characteristic X-rays of different elements present in a reading are separated into a complete fluorescence energy spectrum using either direct excitation (2D optics) or indirect excitation (3D optics). You can learn more about each of these excitation geometries by downloading our guide posters using the forms below. EDXRF technology is engineered to simultaneously process whole groups of elements for qualitative or quantitative analysis and can be used in portable and laboratory-based formats. As a result, EDXRF can accommodate samples of almost any shape and size.

WDXRF is preferred to EDXRF for high resolution applications (~15-150 eV) and analysis of lower atomic mass elements and rare earths. Rather than process a complete spectrum, WDXRF separates fluorescent signals into individual wavelengths using crystals and a series of optical components (collimator, optical encoders, detectors, etc.).

Both EDXRF and WDXRF are robust solutions in their own right, performing key functions in markets as varied as metals and alloys manufacturing, petrochemicals, forensics, food analysis, environmental analysis, and much more.

Cloud Scale Analytics 101: Chapter 5 Building blocks

“분석”은 기술 분야는 물론 주요 비즈니스 분야에서도 반복적으로 들리고, 수많은 비즈니스 대화 상황에서 자주 언급됩니다.
하지만 분석의 의미는 무엇이고, 귀사와 같은 기업에는 어떻게 도움이 될까요?

분석의 의미와 용도에 대한 공통의 이해를 다지는 것은 오늘날 비즈니스 성공에 매우 중요합니다.
분석을 통해 조직은 끊임없는 개선이 요구되는 시대에 선제적 운영 모드로 전환할 수 기술 또는 기본 분석 있습니다.

구성 요소

클라우드 규모의 분석에 사용되는 특정 구성 요소에 대해 알아봅니다.
이러한 각 구성 요소를 간단히 설명하고 Azure 클라우드 플랫폼과 Microsoft의 온-프레미스 엔터프라이즈 소프트웨어 스택에서 해당 기능을 제공하는 제품을 확인합니다.

분석 시스템에는 가장 중요한 비즈니스 데이터가 포함되어 있습니다.

한계를 모르는 데이터 웨어하우스 솔루션

데이터 웨어하우스는 관계형 데이터베이스 기술을 사용하여 리포지토리를 구현하면서 대용량 데이터를 처리하도록 구축된 분석 관련 데이터베이스입니다. 요즘 대부분의 데이터 웨어하우스 제품은 다음 세 가지 기술을 조합하여 사용합니다.

  • 열 형식 스토리지
  • MPP(대량 병렬 처리) – 클러스터형 병렬 수평 확장 기술
  • 벡터 처리 – 각 서버의 중앙 처리 장치(CPU) 코어가 한 번에 하나씩이 아니라 한 번에 여러 숫자 데이터 값을 처리할 수 있도록 합니다. 여기에는 대개 특별한 SIMD(“Single Input Multiple Data”) CPU 명령을 사용합니다.

Azure Synapse Analytics

노드를 제거하는 것처럼 Azure Synapse Analytics 클러스터에 노드를 추가하는 것은 쉽습니다. 이러한 탄력성을 통해 Azure Synapse Analytics는 바쁜 시간대에 따라잡기 위해 필요한 경우 노드를 추가하고 워크로드 요구 사항이 줄어들면 노드를 삭제하여 고객의 즉각적인 요구를 수용할 수 있습니다. 필요에 따라 스토리지를 추가할 수도 있습니다. 컴퓨팅 성능과 스토리지는 모두 독립적으로 확장 가능합니다.

Microsoft 분석 플랫폼 시스템(APS)은 제품 포트폴리오의 온-프레미스 측에 속하며 이전에는 SQL Server 병렬 데이터 웨어하우스(PDW)라고 불렀습니다. Azure Synapse Analytics와 동일한 많은 기능을 지원하지만 SSD 캐싱 계층이 부족하며 물리적 어플라이언스를 기반으로 하는 경우 Synapse Analytics보다 더 정적으로 크기가 조정됩니다.

Microsoft 분석 플랫폼 시스템(APS)은 제품 포트폴리오의 온-프레미스 측에 속하며 이전에는 SQL Server 병렬 데이터 웨어하우스(PDW)라고 불렀습니다. Azure Synapse Analytics와 동일한 많은 기능을 지원하지만 SSD 캐싱 계층이 부족하며 물리적 어플라이언스를 기반으로 하는 경우 Synapse Analytics보다 더 정적으로 크기가 조정됩니다.

이 탄력성을 통해 Azure Synapse Analytics는 고객의 즉각적인 요구를 수용할 수 있습니다.

Azure Synapse Analytics(Synapse Analytics)는 데이터 웨어하우스 범주에서 Microsoft의 클라우드 도전자로, 최근 독립적으로 수행된 벤치마크에서 가격 및 성능 경쟁에서 극적으로 이겼습니다.

Azure Synapse Analytics 는 OLTP 지향 Azure SQL Database(및 온-프레미스 SQL Server 제품)의 기본이 되는 동일한 기술을 기반으로 하지만, MPP 아키텍처를 준수하고, columnstore 인덱스라는 기능을 통해 열 형식 스토리지를 제공하고, 일괄 처리 기술 또는 기본 분석 모드 기능을 통해 벡터 처리를 구현합니다. 또한 기본 클라우드 스토리지 지속성 계층 위에 SSD(Solid State Drive) 스토리지 캐싱 계층을 사용하여 성능을 강화합니다.

조직은 HDInsight 를 사용하여 Data Lake 최적점을 이용할 수 있습니다.

Azure Synapse Analytics는 클라우드 규모의 분석 기능에서 제공하는 강력한 힘을 효과적으로 보여 줍니다.

Synapse Analytics는 탄력성, 기본 제공 보안 및 데이터 마스킹 개인정보 보호 기능과 광범위한 SQL Server 에코시스템의 멤버십 외에도, 모든 컴퓨팅 리소스를 일시 중지하고 다시 시작할 수 있는 기능을 갖추고 있어 상당한 경제적 효율성을 제공합니다. 따라서 컴퓨팅 중심 비용을 때로 크게 줄일 수 있으며, 동시에 내구성이 뛰어난 클라우드 스토리지의 경제성으로 인해 데이터 손실이 발생하지 않습니다.

Azure Synapse Analytics는 잘 구성되고 부분적으로 요약되며 전체 엔터프라이즈와 관련된 대량의 데이터에 대한 분석 워크로드에서 탁월합니다. 그러나 Synapse Analytics의 다기능성은 이러한 표준 DW 워크로드를 넘어 확장됩니다. 예를 들어 Analytics는 JSON(또는 XML)으로 서식이 지정된 반구조적 데이터를 처리할 수도 있습니다. 또한 Synapse Analytics로 “기술 또는 기본 분석 건초더미에서 바늘 찾기”를 수행하여 트랜잭션 레코드를 찾아내도록 하는 새로운 인덱싱 기능을 통해 흔히 OLTP 데이터베이스와 연결되어 있는 세분화된 데이터를 처리할 수 있습니다.

그 밖에도 Synapse Analytics의 새로운 기능으로 다양한 SLA에 따라 여러 클러스터에 걸쳐 여러 워크로드를 Synapse Analytics 인스턴스 하나로 구현하도록 함으로써 데이터 웨어하우스 및 데이터 마트 요구 사항을 모두 충족시키는 플랫폼으로 만들 수 있습니다.

Data Lake 기술

디스크의 파일이 진정한 데이터 출처입니다. Data Lake를 사용하면 CSV와 같은 형식을 사용하거나 Apache Parquet라는 매우 인기 있는 최신 열 형식을 사용하여 파일 형식으로 데이터를 남길 수 있습니다.

Azure Databricks 및 Azure HDInsight는 스트리밍 빅 데이터 분석, 데이터 엔지니어링, 머신 러닝 및 스트리밍 데이터 처리를 비롯한 수많은 워크로드가 가능한 수평 확장 Data Lake 플랫폼입니다. Azure Databricks는 Apache Spark를 기반으로 합니다. 이 제품은 Databricks(Spark의 제작자가 설립한 회사)에서 개발했지만, Microsoft의 자사 서비스로 제공되고 지원됩니다.

Azure HDInsight

Azure HDInsight는 Apache Hadoop과 YARN 클러스터 리소스 관리자를 사용하여 SQL 액세스를 위한 Apache Hive, 데이터 변환을 위한 Pig, NoSQL 워크로드를 위한 HBase, 스트리밍 데이터 처리를 위한 Storm 및 Kafka 등 다양한 오픈 소스 분석 프로젝트를 호스팅합니다. 이와 함께 데이터 과학 및 AI를 위한 Microsoft Machine Learning 서비스를 제공하며, Apache Spark 의 오픈 소스 구현을 호스팅합니다.

BI(비즈니스 인텔리전스) 를 사용하면 다양한 데이터를 빠르게 분석할 수 있습니다.

Data Lake라면 HDInsight 애플리케이션 플랫폼과 함께 에코시스템의 장점도 활용할 수 있습니다. 이 장에서는 이러한 에코시스템 파트너 프로그램으로 타사 제품 및 서비스를 통합하여 HDInsight 기반의 Data Lake를 더욱 강력하게 만드는 사례를 소개합니다.

조직은 HDInsight를 사용하여 클라우드 스토리지에 보관된 데이터 집합의 배열을 구성하고 분석하기 위해 하나 또는 조합된 기술을 선택할 수 있습니다. HADoop, Spark, Hive, Kafka, HBase 및 기타 오픈 소스 엔진의 조합으로 HDInsight는 대량의 반구조화된 데이터에 대한 애자일 분석을 위한 완벽한 플랫폼이 됩니다.

Azure Databricks

Azure Databricks는 Spark를 가장 빠르게 구현하여 비구조화 데이터 및 반구조화 데이터에 대해 데이터 엔지니어링, 스트리밍 데이터 처리, 데이터 분석 및 머신 러닝 워크로드 조합을 믹스 앤 매치 방식으로 수행하고자 하는 고객에게 환상적인 플랫폼입니다. 온-프레미스 데이터센터의 세계에서 곧 출시될 SQL Server 2019는 Hadoop, Spark 및 SQL Server 자체의 조합을 기반으로 자체 Data Lake/빅 데이터 솔루션을 제공할 예정입니다.

SQL Server가 Apache Spark와 동일한 Hadoop 분산 파일 시스템 스토리지 계층에서 동일한 데이터를 쿼리할 수 있도록 허용함으로써 Microsoft는 Data Lake Analytics를 수행할 처리 엔진과 패러다임에 대한 모든 선택권을 제공합니다.

비즈니스 인텔리전스

BI(비즈니스 인텔리전스)를 사용하면 다양한 데이터를 빠르게 분석할 수 있으며, 대부분의 데이터를 구조화할 수 있습니다. BI 플랫폼은 측정값 및 차원으로 구성된 데이터를 중심으로 열 형식 스토리지 리포지토리를 구축하고 신속하게 분석할 수 있습니다. 일부 BI 시스템은 데이터 시각화, 보고서 및 대시보드에 중점을 두는 반면, 다른 시스템은 분석 쿼리에 최적화된 선별된 백 엔드 리포지토리에 중점을 둡니다. 일부 플랫폼은 두 가지 모두에 중점을 둡니다.

Power BI는 개인, 팀 및 엔터프라이즈 차원의 데이터 시각화 및 탐색을 위한 다목적 플랫폼입니다.

Microsoft Power BI

Microsoft Power BI는 업계 최고의 데이터 시각화와 어지러울 정도로 많은 데이터 커넥터 배열을 제공하여 번개같이 빠른 인메모리 쿼리 성능에 적합한 BI 모델을 구성할 수 있도록 합니다. Power BI Desktop은 무료 최종 사용자 애플리케이션이지만, 플랫폼은 Power BI 클라우드 서비스와 결합할 때 가장 잘 작동합니다. 후자는 각각 개인, 부서 또는 엔터프라이즈 기능을 제공하는 무료, 전문가 또는 프리미엄의 세 가지 구독 유형으로 제공됩니다. 프리미엄 구독을 통해 구독자는 전용 인프라를 확보하고 여러 서버와 무제한 소비 사용자로 확장할 수 있습니다.

Power BI 엔진은 온-프레미스 SQL Server Analysis Services 플랫폼 또는 독립 실행형 클라우드 서비스인 Azure Analysis Services에 있는 기술을 기반으로 합니다. Power BI와 Azure Analysis Services는 OLAP(온라인 분석 처리) 기술을 기반으로 하는 이전 다차원 모드가 아니라 Analysis Services의 최신 테이블 형식 모드인 열 형식 BI 엔진에 중점을 둡니다. SQL Server Analysis Services 플랫폼은 두 모드를 모두 지원합니다. 또한 엔진 기술이 일반적이기 때문에 두 모드 모두에 내장된 모델을 Power BI로 쿼리할 수 있으므로 클라우드 기반 BI 보고서 및 대시보드와 온-프레미스 BI 백 엔드 인프라의 강력한 하이브리드 솔루션을 사용할 수 있습니다.

Power BI는 많은 데이터 출처 커넥터에서 사용할 수 있는 DirectQuery라는 기술을 사용하여 분석 시간에 백 엔드 데이터 출처에 대한 직접 연결을 지원하는 데 탁월합니다. 사용자가 DirectQuery 또는 표준 가져오기 모델을 오랫동안 선택해 온 반면, Power BI는 이제 사용자가 믹스 앤 매치할 수 있도록 복합 모델 옵션을 제공합니다. 특히 Azure Synapse Analytics, HDInsight 및 Databricks 등 앞서 소개한 플랫폼과 함께 잘 작동하며, 여기서 집계된 데이터를 복합 모델의 가져오기 부분에 보관할 수 있고 이러한 시스템이 관리하는 방대한 세부 정보 데이터는 DirectQuery를 통해 쿼리 및 집계할 수 있습니다.

Power BI는 개인, 팀 및 엔터프라이즈 차원의 데이터 시각화 및 탐색을 위한 다목적 플랫폼입니다. Synapse Analytics 및 HDInsight의 데이터뿐만 아니라 Azure Storage의 원시 데이터(Blob Storage 및 Azure Data Lake Storage – 기술 또는 기본 분석 아래 세부 정보) 및 Azure SQL DB 및 SQL Server의 트랜잭션 데이터와도 매우 잘 어울립니다. 실제로 Power BI는 클라우드와 온-프레미스 모두에서 거의 모든 Microsoft 데이터 플랫폼 기술의 데이터와 Microsoft를 제외한 수많은 데이터 출처에 연결할 수 있습니다.


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