테마
SW·HW·DB 신기술 2
앞 문서에 이어 하드웨어와 데이터베이스 쪽 신기술을 정리한다. 시험은 "다음 설명에 해당하는 용어를 쓰시오" 형태로 묻고, 설명 속의 단서 단어가 답을 가리킨다. 아래 표도 "단서 → 용어" 방향으로 읽는다.
하드웨어 관련 신기술
하드웨어 쪽 용어는 장치의 모양이나 역할이 단서다. IoT(Internet of Things, 사물 인터넷)는 센서가 달린 사물들이 인터넷으로 서로 데이터를 주고받는 기술이고, 엣지 컴퓨팅(edge computing)은 데이터를 멀리 있는 데이터센터로 보내지 않고 기기 가까이에서 처리해 응답 지연을 줄이는 방식이다.
| 단서 | 용어 |
|---|---|
| N개의 단말기에서 같은 콘텐츠 이어 보기 | N-스크린 |
| 하드디스크 없이 서버에 기대는 PC | 신 클라이언트 PC |
| 장애 시 다른 서버로 넘기는 클러스터링 | 고가용성 솔루션(HACMP) |
| 반도체 공정으로 만든 초소형 기계 장치 | 멤스(MEMS, 미세 전자 기계 시스템) |
| 흘렀던 전류를 기억하는 소자 | 멤리스터 |
| 프로세서를 일반 구역과 보안 구역으로 나눔 | 트러스트존 |
HACMP(High Availability Cluster Multiprocessing, 고가용성 클러스터 다중 처리)는 IBM의 고가용성 클러스터 제품 이름으로, 지금은 PowerHA SystemMirror라고 부른다. 멤리스터(memristor)는 메모리와 저항을 합친 말로, 지나간 전하의 양과 방향에 따라 저항값이 달라져 그 이력을 기억하는 소자다. 트러스트존(TrustZone)은 Arm 프로세서가 일반 세계(Normal world)와 보안 세계(Secure world)라는 두 상태를 하드웨어로 갈라, 보안 쪽 정보가 일반 쪽으로 새지 않게 하는 기술이다. 시험은 이 둘을 일반 구역·보안 구역이라고 적는다.
데이터베이스 관련 신기술
빅데이터(big data)는 기존 도구로는 저장하고 분석하기 어려울 만큼 크고 빠르게 쌓이는 데이터를 말한다. 이런 데이터를 다루려고 여러 대의 평범한 컴퓨터를 묶어 나눠 처리하는 도구가 나왔다.
하둡(Hadoop)은 대용량 데이터를 여러 컴퓨터에 나눠 저장하고 처리하는 오픈 소스 프레임워크다. 맵리듀스(MapReduce)는 하둡이 쓰는 분산 처리 모델이다. Map 단계는 입력을 한 건씩 읽어 (키, 값) 쌍으로 바꾸고, Reduce 단계는 같은 키로 모인 값들을 합쳐 요약한다. 단어 세기라면 Map이 단어마다 (단어, 1)을 내고 Reduce가 단어별로 1을 더한다. 데이터 마이닝(data mining)은 쌓인 데이터에서 변수 사이의 관계와 패턴을 찾아내는 분석 기법이다. NoSQL(Not only SQL)은 표 형태의 스키마(schema)를 고정하지 않아 규모를 쉽게 늘릴 수 있는 데이터베이스를 통틀어 부르는 말이다.
| 단서 | 용어 |
|---|---|
| 오픈 소스 분산 처리 플랫폼, 더그 커팅 | 하둡 |
| Map 작업 뒤 Reduce 작업 | 맵리듀스 |
| 숨은 패턴·상관관계 발견 | 데이터 마이닝 |
| 하둡 위의 분산 데이터 웨어하우스 | 타조 |
| 다차원 데이터를 대화식 분석, 드릴다운 | OLAP |
| 여러 채널의 고객 접점에서 새로 얻은 데이터 | 브로드 데이터1 |
타조(Tajo)는 하둡에 쌓인 데이터를 SQL로 조회하게 해 주던 아파치 프로젝트로, 2020년에 개발을 마치고 은퇴했다. OLAP(Online Analytical Processing, 온라인 분석 처리)은 여러 관점(차원)으로 데이터를 자르고 굴려 보며 의사 결정을 돕는 분석 방식이다. 롤업(roll-up)은 요약 수준을 올리고, 드릴다운(drill-down)은 더 자세한 수준으로 내려간다. 슬라이스(slicing)는 한 차원의 값 하나로 잘라 단면을 보고, 다이스(dicing)는 여러 차원의 값을 골라 작은 큐브를 만들며, 피벗(pivoting)은 보는 축을 돌려 바꾼다. 시험은 여기에 드릴스루(drill-through, 요약값에서 그 밑의 상세 데이터까지 내려가 보는 것)·드릴어크로스(drill-across, 서로 다른 큐브의 관련 데이터를 묶어 함께 보는 것)까지 OLAP 연산으로 나열한다.
시험 포인트
- "대용량 데이터를 여러 대에 나눠 저장·처리하는 오픈 소스 자바 프레임워크" → 하둡. "Map 후 Reduce" → 맵리듀스.
- "쌓인 데이터에서 규칙·패턴을 캐냄" → 데이터 마이닝. "다차원, 롤업·드릴다운·슬라이스" → OLAP.
- "일반 구역과 보안 구역으로 나누는 하드웨어 보안" → 트러스트존. "흘렀던 전류를 기억" → 멤리스터.
참고
브로드 데이터는 국내 신기술 용어 목록에서 쓰는 말로, 공인된 국제 정의는 찾지 못했다. 시험 단서로만 익혀 둔다. ↩︎