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시장보고서
고성능 컴퓨팅용 빅 데이터 시장 분석
Exploring the Big Data Market for High-Performance Computing
| 리서치사 |
IDC |
| 발행일 |
2011년 12월 |
상품코드 |
225309 |
| 페이지 정보 |
Pages: 64 |
| 가격 |
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IDC 에서 2011년 12월 에 발행한 「고성능 컴퓨팅용 빅 데이터 시장 분석」 보고서는 Pages: 64로 구성되어, US $4,500 부터 구매 가능합니다.
전세계 HPC(고성능 컴퓨팅)용 데이터 집약형 컴퓨팅(빅 데이터) 시장의 최신 동향에 대해 분석했으며, 주요 이용 분야의 활용 상황과 필요한 기술 및 시스템, 사용 기업과 벤더에 의한 개발 및 활용 사례를 정리하여 전해드립니다.
1. IDC의 견해
2. 조사 개요
- 분석 방법
- 과학 분야에서의 HPC 빅 데이터 환경 분석
- 과학 데이터의 새로운 혁명
- 천문학
- 화학 및 물리학
- 생물 및 생명과학
- 사회 및 인문과학
- 산업용 HPC 빅 데이터 환경의 분석
- 산업 데이터의 새로운 혁명
- 환경 및 에너지
- 금융 서비스
- 홍수 탐지
- HPC 분석법
- 제품 설계 및 제조
- 필요조건, 이익, 경향
- HPC 데이터 집약형 솔루션의 특수 요건
- HPC 데이터 집약형 솔루션의 장점
- 데이터 집약형 HPC 솔루션의 경향
- HPC 빅 데이터의 실현 기술
- 데이터 수명
- 데이터 모델의 복잡성
- 소프트웨어 서브시스템
- HPC 빅 데이터의 데이터 모델 현황
- 분산형 파일 시스템
- Hadoop 분산 파일 시스템
- Google의 파일 시스템
- Lustre의 병렬 파일 시스템
- 병렬 네트워크 파일 시스템
- IBM의 범용 병렬 파일 시스템
- 빅 데이터 처리 엔진
- Bashreduce
- MapReduce Message Passing Interface
- Storm
- Condor
- Teradata Aster Data
- GraphLab
- Spark
- EMC Greenplum
- HPCC Systems
3. 상황 개요
- Apache Hadoop
- 빅 데이터 분석법
- R
- Matlab
- SAS
- IBM SPSS, InfoSphere BigInsights, Streams
- Stata
- Apache Mahout
- 빅 데이터의 작업부하와 실행 패턴
- HPC 사용자 사례와 벤더 견해
- PNNL : 비정규 및 부정형 데이터용 그래프 알고리즘
- Sandia : 데이터 집약형 컴퓨팅과 the Graph 500
- Sandia : Sandia National Laboratories의 데이터 집약형 컴퓨팅
- IBM InfoSphere Streams : 보다 스마트한 사회의 실현
- Platform Computing : 데이터 인식형 스케줄링
- Microsoft : 대규모 지식 획득 : 알고리즘과 메커니즘의 동시 발전
- SDSC : San Diego Supercomputer Center의 데이터 집약형 컴퓨팅
- Cray : 방대한 multi-thread와 빅 데이터
- 데이터 집약형 컴퓨팅 : HPC 사용자 포럼에서의 패널 디스커션
- Boehringer-Ingelheim : 약제 연구에서의 HPC
- Cambridge Semantics : HPC상에서의 시맨틱 웹 기술
- PNNL : Pacific Northwest National Laboratory의 송전망 연구
- NCI : 암연구의 빅 데이터
- 미국 육군 : 소재 개발의 경향
- INTES : 자동차 산업의 대규모 데이터 세트
- Pittsburgh Supercomputing Center : The Anton Project
- CloudSwitch : 의료에서의 퍼블릭 클라우드 컴퓨팅
- Microsoft : Gates Foundation의 실적 : 세계적 리스크에 관한 정보과학
- Hershey Medical Center : 'the Phenomic Landscape'의 정의
- MD Anderson Cancer Center : 계산 방사능학(Computational Radiology)에 의한 암연구
- Virginia Tech : The 1,000 Genomes Project
- SGI : HPC 빅 데이터의 다양한 이용법
4. 향후 전망
5. IDC의 제안
6. 참고 자료
7. 도표
KSA
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