Teradata(테라데이타)

Teradata(테라데이타)는 대규모 데이터 분석 및 데이터웨어하우스(DWH)를 위한 고성능 MPP(Massively Parallel Processing) 기반의 데이터베이스 시스템 및 분석 솔루션입니다. 특히 정형 데이터 기반의 빅데이터 분석에 특화되어 있으며, 글로벌 대기업과 금융기관, 통신사 등에서 데이터웨어하우스 플랫폼으로 많이 사용됩니다.

Table of Contents

Toggle

1. Teradata 개요

Teradata는 1979년 설립된 미국 기업으로, 대량의 데이터를 빠르고 효율적으로 분석할 수 있는 분산 병렬처리 기반 아키텍처를 제공하며, 하이엔드 데이터웨어하우스 시장의 대표적인 솔루션입니다.

활용 분야:

고객 분석 (CRM)
매출 및 비용 분석
제품 성능 분석
공급망 최적화
통신 데이터 분석

2. Teradata 아키텍처

Teradata는 MPP(Massively Parallel Processing) 구조를 기반으로 하며, 다음과 같은 구성 요소로 이루어져 있습니다.

주요 구성 요소:

구성 요소	설명
PE (Parsing Engine)	SQL 요청을 분석하고 실행 계획을 수립
BYNET	PE와 AMP 사이의 데이터 전송을 담당하는 고속 통신 계층
AMP (Access Module Processor)	데이터 저장/조회 처리, 각 AMP는 독립적으로 병렬 처리 수행
DISK	각 AMP가 관리하는 디스크 저장 공간

이 구조 덕분에 Teradata는 수천 테라바이트의 데이터를 수초 이내에 분석할 수 있는 뛰어난 성능을 제공합니다.

3. 구성도 (간단한 ASCII 구조 예시)

4. Teradata의 특징

항목	설명
MPP 아키텍처	수많은 노드가 병렬로 동시에 작업하여 처리 속도 향상
확장성	데이터 용량 증가에 따라 시스템 유연한 수평 확장 가능
균등 분산	해시 기반 분산 저장으로 데이터 균형 유지
SQL 기반	ANSI SQL 지원으로 익숙한 쿼리 작성 환경
고가용성	장애 발생 시 자동 Failover 기능 내장

5. 장점과 단점

장점

대용량 데이터 분석에 강함
병렬처리에 특화되어 빠른 응답 속도
우수한 확장성 및 안정성
데이터 정합성과 무결성 유지에 효과적

단점

도입 및 운영 비용이 높음
설치 및 유지보수에 전문 인력이 필요
최근 Cloud-Native 솔루션에 비해 유연성은 떨어질 수 있음

6. 최신 흐름

최근 Teradata는 **클라우드 기반 제품군(Vantage)**을 출시하여, AWS, Azure, Google Cloud 위에서 실행할 수 있도록 하였으며, AI/ML 연계 분석 기능, IoT 데이터 분석, 실시간 스트리밍 처리 기능도 강화되었습니다.

7. 최종 정리

Teradata는 대규모 정형 데이터를 효율적으로 저장하고 분석할 수 있는 대표적인 고성능 데이터웨어하우스 플랫폼입니다. 특히 기업의 정형 데이터 기반 의사결정 분석에 매우 적합하며, 클라우드 전환 전략을 포함한 차세대 BI 분석 환경에서도 중요한 역할을 합니다.

zerg96