빅 데이터의 힘: NoSQL 데이터베이스가 데이터를 저장하고 처리하는 방식을 혁신하는 방법

21세기를 "정보화 시대"라고 부르는 데는 그만한 이유가 있습니다. 데이터는 점점 더 세계에서 가장 가치 있는 상품이 되고 있습니다. "빅 데이터"라는 용어는 너무 크고 복잡하여 기존 방법으로는 처리하기 어려운 데이터 세트를 의미합니다. 2000년대 초반 인터넷 회사가 사용자로부터 대량의 데이터를 생성하기 시작하면서 빅 데이터 솔루션의 필요성이 분명해졌습니다. 이러한 회사는 이 데이터를 빠르고 효율적으로 저장하고 처리하는 방법을 찾아야 했습니다. 개발된 솔루션 중 하나는 "SQL뿐만 아니라"를 의미하는 "NoSQL"입니다. 이 유형의 데이터베이스는 확장 가능하고 유연하도록 설계되어 빅 데이터 애플리케이션 에 이상적입니다. NoSQL 데이터베이스는 현재 Facebook, Google 및 Amazon을 비롯한 세계 최대 기업에서 사용되고 있습니다. 그들은 많은 양의 데이터를 빠르고 효율적으로 처리하는 데 매우 중요하다는 것이 입증되었습니다.

빅 데이터는 소프트웨어 데이터베이스 도구를 사용하여 저장하고 분석하기 어려운 데이터입니다. NoSQL 솔루션은 대량의 데이터를 처리할 수 있는 솔루션입니다. 아래에서 더 자세히 살펴보겠습니다. 대규모 데이터 프로젝트에서는 NoSQL 데이터베이스를 사용하는 것이 좋습니다. 다음은 빅 데이터 문제 를 처리하는 몇 가지 방법입니다. 한 쿼리에서 다른 쿼리로 데이터를 이동하는 대신 쿼리를 데이터로 이동해야 합니다. 데이터 배포에 해시 링을 사용하는 것이 좋습니다. 실시간 동안 데이터 복제는 데이터베이스에서 백업을 생성하는 데 사용됩니다. 읽기 요청을 수평으로 확장하려면 복제가 좋은 옵션입니다. 쿼리 평가 및 실행 문제를 이해하려면 분리해야 합니다.

NoSQL 데이터베이스에는 조인이나 관계가 없지만 RDBMS에는 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 RDBMS 데이터베이스보다 유지 관리 비용이 훨씬 낮습니다. 프로그래머와 데이터베이스 설계자에게 NoSQL의 필요성은 RDBMS보다 크지만 RDBMS는 공간을 덜 차지합니다. NoSQL은 NoSQL 데이터베이스 유형인 반면 RDBMS는 RDBMS 데이터베이스 유형입니다.

Carlo Strozzi는 1998년에 표준 SQL(Structured Query Language) 인터페이스를 노출하지 않고 오히려 관계형으로 남아 있는 가벼운 오픈 소스 관계형 데이터베이스를 설명하기 위해 NoSQL이라는 용어를 사용했습니다. 그의 NoSQL RDBMS는 21세기 초에 개발된 일반적인 NoSQL 데이터베이스 개념과 다릅니다.

NoSQL 데이터베이스의 사용은 SQL에 대한 불만을 극복하려는 욕구를 기반으로 하며, 데이터베이스 기술 에서 업계 및 학계가 지원하는 수많은 혁신이 항상 뒤따릅니다. NoSQL의 개발은 성공적인 웹 스케일 애플리케이션 개척자의 요구와 검색 및 광고에 필요한 인프라에 대한 응답으로 업계에서 시작되었습니다.

허브/노드의 모든 데이터는 문서 형태로 저장되기 때문에 쿼리에 영향을 주지 않고 쿼리와 결과를 네트워크를 통해 이동할 수 있습니다.

빅 데이터는 Nosql과 어떤 관련이 있습니까?

빅데이터와 같이 다양하고 비정형적인 데이터를 대량으로 처리하는 기업들은 NoSQL을 많이 사용하는 경향이 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스와 같은 방식으로 고정된 스키마 모델에 의존하지 않습니다.

MongoDB, Apache Cassandra 및 HBase와 같은 NoSQL 데이터베이스는 RDBMS 데이터베이스 보다 훨씬 빠르게 성장했습니다. 대량의 다양하고 구조화되지 않은 데이터를 빠르게 처리하고 분석해야 하는 데이터 워크로드를 실행하는 경우 NoSQL이 더 나은 옵션입니다. 무상대성 데이터베이스는 고성능, 확장성 및 가용성을 포함하여 기존 RDBMS 제품에 비해 다양한 측면에서 이점이 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 대량의 정형, 반정형 및 비정형 데이터를 특히 실시간으로 저장하고 분석하려는 조직에 더 유용할 것입니다. 증가하는 데이터를 따라잡으려면 더 많은 물리적 서버를 클러스터에 추가해야 합니다. NoSQL 데이터베이스의 아키텍처를 통해 수평 확장이 가능합니다. 오픈 소스 특성으로 인해 NoSQL은 기존 데이터베이스보다 훨씬 비용 효율적입니다. 또한 NoSQL과 RDBMS의 장점을 결합하여 더 큰 효율성을 얻을 수 있습니다.

NoSQL 데이터베이스는 방대한 양의 데이터를 저장하고 관리할 수 있습니다. 유연한 스키마와 높은 수준의 성능을 가지고 있기 때문에 실시간 웹 애플리케이션 및 빅 데이터에 이상적입니다.

Mongodb는 빅 데이터입니까?

결국 Hadoop과 MongoDB는 모두 대량의 데이터를 관리하기 위한 훌륭한 선택입니다. 많은 유사점(예: 오픈 소스, NoSQL, 스키마 프리, Map-reduce)이 있지만 데이터 처리 및 저장에 대한 접근 방식이 다릅니다.

Nosql 데이터베이스의 진화로 이어진 것은 무엇입니까?

Carlo Strozzi는 1998년에 SQL이 필요하지 않은 오픈 소스 "관계형" 데이터베이스를 설명하면서 NoSQL이라는 용어를 처음 사용했습니다. 이는 2009년 Eric Evans와 Johan Oskarsson이 비관계형 데이터베이스를 설명하는 데 사용하면서 다시 밝혀졌습니다.

행과 열 사이의 관계를 나타내는 특정 키를 사용하여 데이터를 행과 열에 저장하는 개념은 Edgar F. Codd가 처음 도입한 1970년으로 거슬러 올라갑니다. 구조화된 특성으로 인해 데이터는 최근까지 항상 관계형 데이터베이스와 완벽하게 정렬되었습니다. 비정형 데이터 붐은 인터넷 액세스 증가의 결과로 시작되었습니다. 데이터 생성, 읽기, 업데이트 및 삭제(CRUD)에 대한 요구가 증가함에 따라 관계형 데이터베이스는 사용 및 유지 관리가 더욱 어렵고 비용이 많이 듭니다. 어떤 경우에는 이렇게 큰 작업이 되었기 때문에 데이터 간의 관계를 유지하는 것이 불가능합니다. 기술 분야의 많은 재능 있는 사람들은 구조화되지 않은 데이터를 저장하고 검색하는 데 스키마 또는 데이터 관계가 필요하지 않은 데이터베이스를 만들었습니다. 대량의 구조화되지 않은 데이터 세트가 대중화됨에 따라 NoSQL 데이터베이스에 작성되고 있습니다. Twitter, Facebook, Google을 비롯한 많은 대기업에서 NoSQL을 사용하여 온라인 경험을 개선하고 있습니다. 일부 데이터베이스는 이제 다중 모델이기 때문에 데이터를 여러 형식으로 저장할 수 있습니다.

데이터베이스의 새로운 물결: Nosql

데이터베이스 진화의 두 번째 물결에서는 NoSQL 데이터베이스가 도입되고 있습니다. 데이터 증가는 현장의 주요 문제이며 이 데이터베이스는 문제를 해결하기 위해 만들어졌습니다.

Nosql이 빅데이터에 사용되는 이유는 무엇입니까?

Nosql은 대용량 데이터를 처리할 수 있는 확장 가능한 고성능 데이터베이스 시스템이기 때문에 빅데이터에 사용됩니다. 또한 쉽게 확장 가능하고 높은 트래픽 부하를 처리하도록 설계되었습니다.

RDBMS의 효율성이 떨어지자 아마존, 구글, 링크드인, 페이스북 등 인터넷 기업들은 그 단점을 극복하기 위해 NoSQL 데이터베이스를 개발했다. NoSQL을 사용하면 데이터 처리 요구 사항이 줄어들고 비정형 데이터가 빠르고 쉽게 처리됩니다. FairCom의 비즈니스 개발 이사인 Evardo de Oliveira에 따르면 NoSQL에는 기존 데이터베이스 로는 해결할 수 없는 몇 가지 문제가 있습니다. NoSQL 데이터베이스 기술은 웹, 빅 데이터 및 빅 사용자의 빅 데이터 커뮤니티에서 사용됩니다. NoSQL 데이터베이스는 모두 다른 유형의 데이터 스토리지를 가진 수많은 데이터베이스로 구성됩니다. 가장 일반적인 유형은 그래프, 키-값 쌍, 열 및 문서입니다. Amazon, eBay 등과 같은 웹 지향 기업은 운영에서 보다 유연해지기 위해 변화하는 데이터 모델에 가장 잘 맞는 NoSQL 대 SQL과 같은 데이터베이스가 필요했습니다.

데이터베이스 NoSQL 데이터베이스는 관계형 데이터베이스와 달리 데이터를 실시간으로 저장하고 처리할 수도 있습니다. 데이터베이스 환경은 수년에 걸쳐 성장했으며 이제 더 많은 데이터 유형, 더 많은 데이터 세트 및 더 많은 데이터 볼륨이 있으며 HBase, Cassandra 및 Couchbase와 같은 NoSQL 데이터베이스만이 이러한 문제를 처리할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 CAP 우선 순위 프로세스의 일부로 가용성 파티션 허용 오차의 일관성을 고려합니다.

Sql 또는 Nosql이 빅 데이터에 더 적합합니까?

결과적으로 SQL은 완전히 다른 데이터 모델을 기반으로 하기 때문에 NoSQL의 중요한 측면이 됩니다. 중첩 테이블은 관계형 데이터베이스에서 행과 열로 표시됩니다. 이 테이블의 각 테이블은 외래 키로 연결됩니다.

Nosql 데이터베이스는 빅 데이터를 저장하는 데 점점 더 대중화되고 있습니다.

NoSQL은 많은 양의 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 유형의 데이터베이스는 그 인기로 인해 웹 회사에서 점점 더 인기를 얻고 있습니다. NoSQL 솔루션 지지자들은 그들의 기술이 기존의 관계형 데이터베이스 보다 더 빠르게 확장되는 동시에 더 뛰어난 성능을 제공할 수 있다고 주장합니다. MongoDB는 성능이 우수하고 사용하기 쉬우며 고가용성을 제공하는 문서 데이터베이스입니다. 대용량 데이터 세트를 처리할 수 있기 때문에 웹 회사에서 점점 인기를 얻고 있습니다.

Nosql은 빅 데이터에서 무엇을 의미합니까?

NoSQL 데이터베이스(SQL이라고도 함)는 행 구조가 없으며 관계형 데이터베이스와 다르게 데이터를 저장합니다. NoSQL 데이터베이스는 데이터 모델에 따라 다양한 유형을 가질 수 있습니다. 문서 유형, 키-값 유형, 와이드 컬럼 유형 및 그래프 유형이 가장 일반적입니다.

Nosql이 데이터 처리에 중요한 이유

NoSQL은 다음과 같은 이유로 중요한 기술입니다. 사용자가 데이터를 쿼리하여 데이터가 변경될 때 검사할 수 있습니다. 이를 통해 많은 양의 데이터를 민첩하게 고속으로 처리할 수 있습니다. NoSQL은 여러 처리 노드와 여러 서버에 걸쳐 구조화되지 않은 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있습니다. 이 때문에 데이터는 반드시 구조화된 형식이 아닌 다양한 형식으로 저장될 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 중앙 서버가 아닌 다른 위치에 데이터를 보관할 수 있습니다.

빅 데이터는 어떤 데이터베이스를 사용합니까?

Amazon Redshift, Azure Analytics, Microsoft SQL Server, Oracle Database, MySQL, IBM DB2 및 기타 빅 데이터 데이터베이스 는 몇 가지 예에 불과합니다.

Sql Server: 빅 데이터를 저장하고 분석하는 가장 좋은 방법

빅 데이터 클러스터는 SQL Server를 사용하여 대량의 데이터를 분석하고 저장하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 관계형 데이터를 빅 데이터와 결합하여 보다 통찰력 있는 데이터 세트를 생성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 빅 데이터는 비즈니스 운영을 개선하고 더 나은 고객 서비스를 제공하며 개인화된 마케팅 캠페인을 만드는 데 자주 사용됩니다.

하둡은 Nosql을 사용합니까?

Hadoop은 주로 데이터베이스 관리에 사용되는 데이터베이스와 달리 대규모 병렬 컴퓨팅을 가능하게 하는 소프트웨어 생태계입니다. 예를 들어 특정 유형의 분산 NoSQL 데이터베이스(예: HBase)를 활성화하는 데 사용할 수 있으므로 데이터가 수천 대의 서버에 분산되고 성능에 거의 영향을 미치지 않습니다.

빅 데이터 분석을 위한 Nosql의 이점

많은 데이터 소스가 컬럼 지향 데이터베이스인 HBase에 있습니다. Cassandra는 유연한 스키마로 구성된 분산 데이터베이스입니다.
두 데이터베이스 모두 빅 데이터 분석에 탁월합니다.
크기 때문에 기본 Hive 테이블을 사용할 수 없습니다. Pig의 목표는 데이터를 관리 가능한 청크로 분해하여 HBase 테이블에 저장하는 것입니다.
Cassandra는 반구조화된 데이터에 이상적입니다. Cassandra를 사용하면 데이터를 키-값 쌍으로 저장할 수 있습니다. 이렇게 하면 데이터를 기반으로 특정 검색을 수행할 수 있습니다.
NoSQL 데이터베이스는 빅 데이터 분석을 위한 훌륭한 옵션입니다. 기존 데이터베이스와 다른 방식으로 데이터를 저장할 수 있어 관리하기가 더 쉽습니다.

Nosql이란 무엇이며 빅 데이터 분석 그림에 어떻게 부합합니까?

Nosql은 비관계형 방식으로 데이터를 저장하는 데 사용되는 데이터베이스 유형입니다. 이는 데이터가 테이블에 저장되는 것이 아니라 쉽게 액세스하고 업데이트할 수 있는 보다 유연한 형식으로 저장됨을 의미합니다. Nosql 데이터베이스는 기존 관계형 데이터베이스보다 더 효율적으로 대량의 데이터를 처리할 수 있기 때문에 빅 데이터 애플리케이션에 자주 사용됩니다.

웹 사이트는 클라우드 기반 메모리 내 NoSQL 솔루션에서 호스팅될 때 더 빠르고 효율적으로 실행됩니다. 이러한 제품 중 일부는 구조화되지 않은 데이터를 저장하는 데 탁월하며 Cassandra, MongoDB 및 Redis와 같은 오픈 소스 제품도 이 범주에 속합니다. 데이터베이스 지지자 들은 기존 데이터베이스보다 뛰어난 성능과 확장성을 제공한다고 주장합니다. Garantia Data의 고유한 압축 접근 방식뿐만 아니라 이러한 주요 통찰력 중 일부는 계속 주시해야 합니다. 이러한 초고속 데이터베이스는 데이터베이스 관리와 관련된 작업의 모든 측면을 자동화하는 기술 덕분에 매우 쉽게 관리할 수 있습니다.

Nosql 데이터베이스의 이점

결과적으로 NoSQL 데이터베이스는 다양한 고유 기능을 포함하고 있기 때문에 빅 데이터 저장을 위한 탁월한 선택입니다. 다른 유형의 데이터 저장소보다 강력하기 때문에 많은 양의 데이터를 매우 잘 처리할 수 있습니다. 또한 NoSQL 데이터베이스는 기존 데이터베이스보다 사용이 간단하여 확장 및 관리가 더 쉽습니다.

빅데이터에 Nosql이 더 나은 이유

Nosql 데이터베이스는 수평적 확장성으로 인해 빅 데이터를 처리하는 데 훨씬 더 적합합니다. 즉, 전체 시스템을 다시 설계하지 않고도 스토리지 및 처리 능력을 높이기 위해 시스템에 더 많은 노드를 쉽게 추가할 수 있습니다. 이는 수직적으로 확장 가능한 관계형 데이터베이스와 대조적입니다. 즉, 더 비싸고 덜 효율적인 더 강력한 서버를 추가해야만 확장할 수 있습니다.

빅 데이터와 분석을 사용하면 제조 프로세스를 크게 최적화할 수 있습니다. "빅 데이터"라는 용어는 구조화되지 않았거나 매우 다양하고 복잡한 구조화된 정보를 의미합니다. 센서는 운송 트럭, 공장의 카메라, 제조업의 소비자 장치의 움직임에 대한 풍부한 정보를 제공합니다. 제조 분야에서는 대부분의 데이터가 구조화되지 않고 SQL과 같은 엄격한 아키텍처에서 실행할 수 없기 때문에 NoSQL 아키텍처가 선호됩니다. NoSQL 데이터베이스에는 스키마가 필요하지 않습니다. 즉, 단일 데이터베이스 테이블에 다양한 구조로 데이터를 저장할 수 있습니다. 분리 라인은 각 회사에서 사용할 데이터의 특성에 따라 결정됩니다. 관계형 데이터베이스의 트랜잭션은 네 가지 기본 작동 원칙을 충족해야 합니다.

NoSQL 시스템을 클라우드 시스템과 통합하면 클라우드 컴퓨팅 프레임워크로 작업할 때 이상적인 솔루션이 됩니다. 제조 실행 시스템(MES)과 NoSQL을 통합하여 제조 프로세스를 실시간으로 최적화할 수 있습니다. 그 결과 빅데이터 분석을 통해 변화하는 상황에 대한 빠른 대응이 가능해졌습니다. NoSQL 데이터베이스는 확장이 간편하고 데이터 분석에 사용할 수 있습니다. NoSQL과 같은 더 빠른 응답 데이터베이스 아키텍처의 한 가지 이점은 경영진이 더 나은 시뮬레이션을 수행하고 특정 제품을 만드는 결정에 영향을 미칠 수 있다는 것입니다. Blustery force 공격, 교차 사이트 공격 및 삽입 공격은 보다 일반적인 NoSQL 데이터베이스 취약성 중 일부입니다. 사용자가 NoSQL 쿼리 명령 또는 스토리지 문에 데이터를 추가하면 인젝션 공격이 시작됩니다.

NoSQL 아키텍처의 보안에 대한 우려는 제조 업계의 우려 사항입니다. 공격자가 프로덕션 시스템을 성공적으로 공격하고 서비스 거부 공격이나 인젝션 공격을 전달하면 사양을 변경할 수 있습니다. 이는 경쟁이 치열한 시장에서 경쟁업체에 도움이 될 수 있습니다.

비정형 데이터에 Nosql이 최선의 선택인 이유

빠르게 변하고 많은 사용자가 액세스하는 비정형 데이터보다 더 나은 데이터 유형은 없습니다.

빅 데이터와 Nosql 데이터베이스는 어떻게 동일합니까?

문제의 특정 빅 데이터 및 NoSQL 데이터베이스를 비롯한 여러 요인과 이들이 사용되는 방식에 따라 달라지므로 이 질문에 대한 명확한 답은 없습니다. 그러나 일반적으로 빅 데이터와 NoSQL 데이터베이스는 모두 대량의 데이터를 저장하고 관리하도록 설계되었으며 이를 위해 다양한 방법을 사용합니다.

대량의 데이터를 저장할 수 있는 분산형 비관계형 데이터베이스 시스템입니다. 이러한 시스템은 민첩성, 성능 및 규모에 대한 요구를 기반으로 하며 광범위한 사용자가 사용할 수 있습니다. NoSQL 데이터베이스는 수평적으로 분산되어 있으며 수억에서 수십억 명의 사용자를 지원하기 위한 것입니다. 전 Oracle 임원이자 Java 에반젤리스트였던 Cameron Purdy가 NoSQL 데이터베이스가 잘 작동하는 이유를 설명합니다. 대규모로 NoSQL 데이터베이스는 고성능의 민첩한 데이터 처리에 이상적입니다. 비정형 데이터를 여러 처리 노드와 여러 서버에 저장할 수 있습니다. NoSQL이 다른 플랫폼보다 분석에 더 나은가요? 이는 분석 중인 데이터의 유형, 보유한 데이터의 양, 데이터가 필요한 속도와 같은 여러 요인에 의해 결정됩니다. 소셜 미디어, 텍스트 또는 지리적 데이터와 같은 반정형 데이터의 경우 mongoDB 및 CouchDB와 같은 NoSQL 데이터베이스가 처리하기에 가장 적합합니다.

빅 데이터는 데이터베이스와 어떻게 다른가요?

기존 데이터는 일반적으로 중앙 집중식 데이터베이스 시스템으로 구성되는 반면 빅 데이터는 분산되어 있습니다. 네트워크의 각 컴퓨터는 계산에 참여합니다. 결과적으로 빅 데이터는 기존 데이터에 비해 크게 확장될 수 있을 뿐만 아니라 성능 향상 및 비용 절감의 이점을 얻을 수 있습니다.

Sql Server 빅 데이터 클러스터가 빅 데이터 애플리케이션에 적합한 이유

SQL Server 빅 데이터 클러스터는 높은 수준의 기능으로 인해 대규모 데이터 애플리케이션 에 매우 적합합니다. *br을 선택하여 이러한 기능을 사용할 수 있습니다. 빅 데이터를 처리하는 방법을 결정할 때 빅 데이터와 상호 작용하는 방식에 더 많은 유연성이 있습니다. 고속 데이터 전송 속도는 대규모 데이터 센터에서 처리할 수 있습니다. 그 결과 매우 효율적인 작업이 이루어집니다. 다른 SQL Server 기술과 호환되는 SQL Server 도구 사용.

모든 Nosql 데이터베이스는 유사합니까?

SQL 데이터베이스와 NoSQL 데이터베이스는 포함하는 데이터 유형이 크게 다릅니다. RDBMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템)에서 볼 수 있는 기존의 행 및 열 테이블 모델과 다른 데이터 모델을 사용합니다. 마찬가지로 NoSQL 데이터베이스는 서로 크게 다릅니다.

Mongodb는 대규모 데이터 저장 및 검색을 위한 완벽한 선택입니다.

MongoDB는 읽기 및 쓰기 작업 모두에서 매우 빠르기 때문에 대규모 데이터 저장 및 검색을 위한 환상적인 선택입니다.
매우 유연할 뿐만 아니라 MongoDB를 사용하여 자체 데이터베이스를 생성하고 관리할 수도 있습니다.

Nosql 데이터 분석

"NoSQL"이 "Not only SQL"을 의미하는 것은 사실입니다. 전체 데이터 세트가 단일 열 구조에 있을 수 있기 때문에 여기에서 데이터는 여러 테이블로 분리되지 않습니다. NoSQL 데이터베이스에서 많은 양의 데이터를 처리할 때 성능 문제에 대해 걱정할 필요가 없습니다.

Mongodb 및 Cassandra와 같은 Nosql 데이터베이스가 빅 데이터 분석에 이상적인 이유

유연한 스키마 요구 사항으로 인해 MongoDB는 NoSQL 특성으로 인해 대규모 데이터 세트를 처리하는 데 더 나은 선택입니다. 이 방법을 사용하여 가장 편리한 방식으로 데이터를 저장할 수 있습니다. MongoDB 데이터베이스는 유연하고 쿼리하기 쉬운 방식으로 데이터를 저장하는 데 사용할 수 있습니다. SQL 데이터베이스에 비해 이러한 이점을 통해 사용자는 보다 정교한 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.
또 다른 NoSQL 데이터베이스인 Cassandra는 빅데이터 분석에 자주 사용됩니다. 이러한 유형의 작업은 많은 장점이 있기 때문에 Cassandra에 적합합니다. 주요 장점 중 하나는 확장성과 가용성이 높다는 것입니다. 결과적으로 시스템은 대량의 데이터를 처리하고 거의 즉시 분석할 수 있습니다. 또한 Cassandra에는 탁월한 선택이 될 수 있는 다양한 엔터프라이즈급 기능이 있습니다. 이 시스템은 많은 수의 데이터 스트림을 처리할 수 있는 능력을 포함하여 다양한 이점을 가지고 있습니다.