태블로, 인메모리 데이터엔진 '하이퍼' 공개

태블로소프트웨어는 ‘태블로(Tableau) 10.5’ 버전과 새롭게 포함된 데이터 엔진 기술인 ‘하이퍼(Hyper)’를 16일 공개했다.

태블로의 하이퍼는 대량의 데이터를 몇 초 내에 분류 및 분석하는 능력을 통해 최대 5배 빨라진 쿼리 속도 및 최대 3배 빨라진 추출 속도를 제공한다. 이를 통해 고객들은 더욱 큰 규모의 데이터 집합에 대한 인사이트를 보다 빠르게 얻을 수 있어 더 많은 사람들을 대상으로 분석을 확대할 수 있다.

하이퍼는 태블로의 새로운 인메모리 데이터 엔진 기술로서 크거나 복잡한 데이터 집합에 대한 빠른 데이터 수집 및 분석 쿼리 처리를 위해 설계됐다. 향상된 추출 생성 및 새로 고침 성능, 그리고 보다 큰 규모의 데이터 집합을 지원하므로 고객은 일정 제약에 대한 걱정 없이 비즈니스 요구에 따라 데이터를 추출할 수 있다.

고객이 분석 흐름을 유지할 수 있도록 초 단위로 대규모 데이터 집합에 대한 쿼리를 완료할 수 있다. 보다 빠른 쿼리 성능 덕분에 복잡한 대시보드가 더 빨리 열리고, 필터가 더 원활해지며, 비주얼리제이션에 새로운 필드를 거의 즉각적으로 추가할 수 있다. 태블로는 독일의 저명한 뮌헨 기술 대학교(TUM)에서 창업해 분사한 하이퍼를 인수했으며, 인수한 지 18개월만에 태블로 제품에 통합했다.

하이퍼는 최신 멀티 코어 프로세서 기술을 활용하고 새로운 워크로드 병렬 처리 기술을 적용해 고객이 광범위한 용도로 추출을 확장하도록 도와준다. 하이퍼의 특허 출원 중인 기술은 성능을 저하시키지 않으면서 트랜잭션 및 분석 워크로드를 위해 설계된 빠른 속도의 인메모리 시스템이다. 모든 워크로드에 대해 최첨단 쿼리 최적화 기술과 단일한 컬럼 기반 저장소 상태를 활용함으로써 고객이 자신의 데이터에 더 가깝게 접근할 수 있도록 도울 수 있다.

하이퍼는 7개월 간의 사전 출시 프로그램 및 6만2천개의 통합 문서를 통한 야간 성능 테스트를 포함해 광범위한 고객 및 내부 검증 절차를 거쳤다. 하이퍼로 업그레이드는 태블로 10.5로의 간단한 업그레이드를 통해 쉽게 이뤄질 수 있으며, 데이터 마이그레이션은 필요하지 않다.

태블로는 하이퍼를 통해 고객들에게 데이터 분석을 위한 선택권 및 유연성을 지속 제공함으로써, 고객은 자신이 원하는 데이터 연결 방법을 선택할 수 있다. 고객은 라이브 및 추출 옵션뿐 아니라, 75개를 상회하는 데이터 원본에 대한 65개 이상의 커넥터를 통해 태블로의 하이브리드 아키텍처를 활용할 수 있다.

태블로 10.5 버전은 리눅스용 태블로 서버(Tableau Server)도 포함하며, '도구 설명 비주얼리제이션'을 사용해 단일한 뷰에 여러 시각화를 통합할 수 있다. 거듭제곱 추세선 끌어 놓기, 박스(Box) 커넥터 추가, 태블로 모바일 업데이트를 포함한 태블로 10.5의 다양한 기능 및 하이퍼는 이번 주 안에 모든 고객들에게 제공될 예정이다.

리눅스용 태블로 서버는 처음부터 쉽게 배포 및 관리될 수 있도록 설계됐으며, 센트OS, 우분투, 레드햇 엔터프라이즈 리눅스 및 오라클 리눅스 배포에 대한 지원도 포함한다. 기업의 IT 팀은 LDAP, 액티브 디렉토리(Active Directory) 또는 로컬 인증을 통해 사용자 인증을 제어할 수 있다. 리눅스용 태블로 서버로의 마이그레이션은 백업 및 복구를 통해 간단히 이뤄진다.

풀무원의 전지원 빅데이터 팀장은 “기다려왔던 태블로의 리눅스 버전이 출시됨에 따라, 자사에서 추구하는 개방형 시스템에 맞춰 태블로 서버를 도입 및 운영할 수 있게 됐다”며 “이는 비용 절감뿐 아니라, 다른 오픈 분석 소프트웨어와의 통합을 가능하게 해줬기 때문에 매우 환영할 만한 일”이라고 밝혔다. 그는 “향후 전문가를 위한 태블로 데스크탑과 함께 현업 담당자와의 분석 인사이트 커뮤니케이션이 활발해져 전사의 분석 역량 강화에 도움이 될 것으로 기대한다”고 언급했다.

태블로의 한국 골드 파트너사인 플랜잇의 김대중 대표이사는 “베타 테스트를 통해, 통합 문서의 버전 호환성이 향상됐으며 도구 설명의 비주얼리제이션 상당히 유용하다는 것을 확인했다”라며 “기업들은 태블로의 데이터 엔진, 강력한 시각화 기능 및 하이퍼를 활용함으로써 복잡한 데이터 집합에 대해서도 데이터 중심의 의사결정을 한 차원 향상시킬 수 있을 것”이라고 강조했다.