Transcription
제조, 유통, 하이테크 고객사를 위한 OracleIndustry DayM2M과 Big Data접목 활용 젂략 및 사례JPAC ISV/OEM고봉수 부장1
Big Data의 성격 분류Big Data를 요구하는 고객들의 Pattern을 분류BI/DW 성격의 Big DataAEnhanced BI, Memory DBNoSQL Storage Focus3B이기종 데이터 통합 Big DataDB Consolidation, Private Cloud,Social Data, Point Solution(Correlation)C센서를 활용한 Big DataSensor Platform(M2M), EventProcessing, Analytics
Big Data Extends the Breadth and Speed of DataVideo and ImagesDocumentsBig Data: Decisionsbased on all your dataSocial DataInformationArchitectures Today:Decisions based ondatabase data4TransactionsMachine-Generated Data
Big Data Extends the Depth of AnalyticsGraph AnalyticsStatisticsQuery and ReportingData Mining2 mileSpatial AnalyticsText Analytics5
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M2M과 Big Data : 디바이스데이터 센서/수집 장치ECU 에서 각종 센서 데이터 수집/저장차량 센서ECU데이터 수집센서장비대상 센서데이터운행GPS, 속도,RPM, 연료소비량,엔진상태, 가속, 브레이크, 기어, 에어컨,주행거리, 연료상태, 타이어공기압, 등7
데이터 센터데이터 센터에 데이터 집중 저장Big DataECU 에서 각종 센서 데이터 수집/저장DW / DMHDFSFlumeOracle Weblogic MapviewerETLFlume현재 발생하고 있는비정형의 상황 정보들8SummaryofBig DataSpatialIndex누적된 센서 데이타SpatialFunctionOracle DatabaseSpatial and Graph option
분석/시각화통계 데이터의 분석 및 시각화운행데이터 지도 매칭 및 시각화BI/Visualization운행경로분석Open Source ��Query과거 비즈니스 정보와현재 상황 정보의통합 연계 분석Visualize9MonitoringDecision고도별 연비 분석
차량 데이터의 운행 경로, 패턴 및 연비 분석ECU 에서 각종 센서 데이터 수집/저장ECU 에서 각종 센서 데이터 수집/저장차량 센서운행데이터 지도 매칭 및 시각화운행경로분석M2M/BIG DATA MAKE IT HAPPENECU데이터 수집Oracle Weblogic tion고도별 연비 분석대상 센서데이터운행GPS, 속도,RPM, 연료소비량,엔진상태, 가속, 브레이크, 기어, 에어컨,주행거리, 연료상태, 타이어공기압, 등10Oracle DatabaseSpatial and Graph option
Fast Data in ActionOracle make it happen on M2M/Big Data Area globallyIndustrialAutomationHigh speeddata collectionand analysis,local storageand analysis,filtering andcorrelation11TrafficManagementNumber platerecognition, redlight violationdetection, trafficjam detection,vehicle locationsystem, geofencesSmart ling ring,automaticalerts andcare-flowprocessingTransportation &TelemetryLocation tracking,container contentmonitoring,intrusion detection,temperature andpressuremonitoring
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Key Technology in M2M and Big DataDevice to Data Center13
디바이스 영역Building M2M DeviceM2M Device를 위한 주요 고려 사항 : 원가, 개발생산성, 다양성3범용의 개발자 그룹 확보NetBeans(Eclipse) device emulation150KB (Java Card), 2MB(Java ME)128MHz 이상Lightweight(Ex: CortexM3Chip)ROM: 1MB이상RAM: 2MB이상exROM: 8MB 이상2초경량/Battery 사용 최소화다양한 센서/통신을 지원하는 디바이스 14정보 수집( No display device)Simple UI로 갂단한 정보 표현이가능한 device저해상도의 작은 Screen을 가진device고성능 processor에 고화질screen을 가진 device14
디바이스 영역Oracle M2M DeviceOracle Java ME-Embedded 플랫폼을 활용한 M2M Device 구성KEIL BoardUsage :Smart CameraMetering DeviceJava ME-E 플랫폼을활용 가능한 영역128MHz정도의 초경량(예: Cortex M3칩)ROM1MB, RAM 2MB외장ROM 8MBHealthcareServersSmart TVHome ApplianceRemoteControliWatchPC/TabletVending MachineG/WRAM 총 2MB이상으로 동작가능(Display이 필요없으면, 1MB정도)15Set Top BoxMobile Device15
Oracle M2M Sensor Device 사례디바이스 영역제조사 사례Industrial Automation- Industrial Smart Modem- M1000 Java by Robustel16HealthCare- In-home HealthCare Device- Respironics System by PhilipsAutomotive-Vehicle Tracking Unit- VLR200 by ThorcomPortable M2M- Portable M2M Device- JobClock Hornet by Exaktime16
Connecting M2M Middleware미들웨어 영역대용량 처리 능력, Application Integration, Event ProcessingWeb Server의 유연한 Scale-up/down/out 지원Memory Database 활용을 통한 DB Cache 기능기존 시스템과의 연계/통합 작업 기능서버에 영향을 최소화하여, 실시갂 처리 능력1717
미들웨어 영역Connecting M2M Middleware대용량 처리 능력1M2M 디바이스의 Middleware 로의 대용량 연결성Oracle Traffic DirectorWebLogic ServerCoherenceTimesTenEvent ProcessingJava EEWeb Server GridData GridDB CacheReal-time MonitorVirtual Assembly BuilderApplication VirtualizationCloud Application Foundation1818
미들웨어 영역Connecting M2M MiddlewareSOA2기존 시스템과의 연계/통합 작업 sesServicesCloud AppsDataOn-Premise entsB2BAPIsOutsourcedBusinessFunctionsDevices, Sensors19Mobile Clients19
미들웨어 영역Connecting M2M Middleware : Event ProcessingEDA 는 최적화된 비즈니스 프로세스 상에서 실시갂으로 이벤트프로세싱에 대한 모니터링, 분석, 의사결정 수행을 제공합니다.3서버에 영향을 최소화하여, 실시갂 처리 능력EDNcreateSupplierCEPBAMeventMobile DevicesADF page flowand BCBAM DashboardseventSOA compositeADF (active RCF & DVT)JMSclose loop20Other eventsources(feeds, etc.)
Connecting M2M Middleware : Event Processing미들웨어 영역적용 예: Smart Meter에서 Server로 데이터 젂송 시 다양한 Event ProcessingLogic in CQL-Proximity-Filtering-Power CalculationBuildingDash board21Promotion Alerts
데이타베이스영역Connecting M2M DatabaseOracle의 M2M을 위한 개선된 Data Processing 방향물리적 Server들물리적 Server들물리적 Server들4개의 가상화된 Server들4개의 가상화된 Server들Production Container DatabaseStandby Container DatabaseCRM DBERP DBERP1Memory ProcessDB FileCPUMemory ProcessDB FileCPUCRM2DWHCM1ActERP2Operating SystemOperating SystemOperating SystemDW DBHCM DBMemory ProcessDB FileOperating SystemCPUMemory ProcessDB FileOperating System- Memory, CPU, Process 등 Resource의 낭비- RAC, Dataguard와 같은 High Availability 구조가 불가능- 가상화에 따른 Low g SystemCPUMemoryProcessCPURAC, Dataguard, Active Dataguard- Memory, CPU, Process 등 Resource의 최적화- High Availability 구조 가능- Maximum Scalability를 구성 가능22
데이터 센터영역Connecting M2M Big Data/AnalyticsAnalytics using Big Data ProcessingM2M Data SourcesTelemetry / SensorsEndeca InformationDiscovery Analyse andmonetisevoluminousmachinegenerated data Analysis of bothstructured andunstructureddata Real-time eventprocessing,analysis cide CSP can offerAnalytics as aService23
UnstructuredSemistructured24Master &Ref DataDBMS(OLTP)Text, ImageVideo, AudioCDCDataWarehouseReal-TimeBiz TxnDataMachineGenerated3. 그런 후분석 모델의Social입력이 될Media빅데이터를지정일반적인BI/DW 분석의 흐름ETL/ELTDB RepDistributed4. 선정된FileSystem빅데이터의특성에 맞는적젃한인프라Key-Value선택 및Data Store데이터수집DataMartsMapReduceSolutions 5. 빅데이터처리를 위한프로그램작성ODSReporting &DashboardsEPM / BI App2.Advanced다음으로문제를Analytics풀 수 이터를이용한 분석수행Custom CodeSandboxesManagementSecurity, GovernanceStructuredOracle M2M Big Data 분석의 접근 단계데이터 센터영역1. 먼저풀어야할비즈니스문제를정의함7. 숨겨진규칙의발견을 통한문제 해결
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BAM Dashboards ADF (active RCF & DVT) Mobile Devices EDN CEP BAM SOA composite createSupplier ADF page flow and BC event JMS EDA 는 최적화된 비즈니스 프로세스 상에서 실시갂으로 이벤트프로세싱에 대한 모니터링, 분석, 의사결정 수행을 제공합니다. event close loop Other event sources (feeds, etc.)
