국립세종도서관 메인화면

• ·표제/책임표시사항 엔터프라이즈 데이터 레이크 구축 : 람다 아키텍쳐 기반의 엔터프라이즈 데이터 레이크 구축 가이드 / 톰시 존,판카이 미스라 지음 ;양원국,우성한,이영호 옮김
• ·발행사항 서울 : 에이콘, 2018
• ·형태사항 686 p. :삽화 ;24 cm
• ·총서사항 (Acorn+packt technical book 시리즈)
• ·주기사항 원표제:Data lake for enterprises
  원저자명: Tomcy John, Pankaj Misra
  색인수록
  영어 원작을 한국어로 번역
  
• ·표준번호/부호 ISBN: 9791161751399  94000 : \40000 
• ·분류기호 한국십진분류법-> 005.7  듀이십진분류법-> 005.7  
• ·주제명 데이터 구성[--構成]데이터 관리[--管理]

1부. 개요
1장. 데이터에 대한 소개
__데이터 탐색
__엔터프라이즈 데이터란?
__엔터프라이즈 데이터 관리
__빅데이터의 개념
__데이터의 연관성
__데이터의 품질
__데이터는 어디에 있을까?
__엔터프라이즈 환경의 현재 상태
__기업의 디지털 트랜스포메이션은
__데이터 레이크 사용 사례 이해
__요약

2장. 데이터 레이크의 개념
__데이터 레이크란 무엇인가?
__데이터 레이크는 기업을 어떻게 도울 수 있을까?
__데이터 레이크는 어떻게 동작하는가?
__데이터 레이크와 데이터 웨어하우스의 차이점
__데이터 레이크 구축을 위한 접근법
__람다 아키텍처 기반의 데이터 레이크
__요약

3장. 람다 아키텍처 패턴
__람다 아키텍처란?
__람다 아키텍처의 역사
__람다 아키텍처의 원칙
__람다 아키텍처의 컴포넌트
__람다 아키텍처의 완전한 동작 방식
__람다 아키텍처의 장점
__람다 아키텍처의 단점
__람다 아키텍처 관련 기술 개요
__람다 아키텍처 응용
__람다 아키텍처의 실제 활용 사례
__카파 아키텍처
__요약

4장. 데이터 레이크에 적용된 람다 아키텍처
__하둡 배포판
__엔터프라이즈 환경의 빅데이터 체계를 위한 선택 기준
__데이터 처리를 위한 배치 계층
__제공 계층
__요약

2부. 데이터 레이크의 기술적 구축 단위
5장. 아파치 스쿱을 사용한 배치 데이터 획득
__데이터 레이크의 배경: 데이터 획득
__아파치 스쿱인 이유
__스쿱으로 작업
__스쿱 커넥터
__스쿱의 HDFS 지원
__스쿱 작동 예
__스쿱을 사용해야 하는 경우
__스쿱을 사용하지 말아야 하는 경우
__실시간 스쿱: 가능한가?
__대안
__요약

6장. 아파치 플룸을 사용한 스트림 데이터로부터 데이터 획득
__데이터 레이크 관점에서 데이터 획득
__플룸을 선택한 이유
__플룸 아키텍처 원칙
__플룸 아키텍처
__플룸 이벤트: 스트림 데이터
__플룸 에이전트
__플룸 소스
__플룸 채널
__플룸 싱크
__플룸 설정
__플룸 트랜잭션 관리
__기타 플룸 컴포넌트
__문맥 라우팅
__플룸 구동 예제
__플룸을 사용할 때
__플룸을 사용하지 말아야 할 때
__다른 선택 사항
__요약

7장. 아파치 카프카를 사용한 메시지 전달 계층
__데이터 레이크의 상황: 메시지 전달 계층
__왜 아파치 카프카인가?
__카프카 구조
__기타 카프카 컴포넌트
__카프카 프로그래밍 인터페이스
__프로듀서와 컨슈머 신뢰성
__카프카 보안
__메시지 중심 미들웨어로서의 카프카
__카프카의 수평 확장 아키텍처
__카프카 커넥트
__카프카 동작 예제
__카프카를 사용할 때
__카프카를 사용하지 말아야 할 때
__기타 옵션
__요약

8장. 아파치 플링크를 사용한 데이터 처리
__데이터 레이크의 상황: 데이터 흡수 계층
__아파치 플링크를 사용하는 이유
__플링크의 동작 방식
__플링크 API
__플링크 동작 예제
__플링크를 사용해야 하는 경우
__플링크를 사용하면 안 되는 경우
__플링크의 대안
__요약

9장. 아파치 하둡을 사용한 데이터 저장소
__데이터 레이크의 상황: 데이터 저장 및 람다 배치 계층
__하둡을 사용하는 이유
__하둡의 동작 방식
__하둡 에코시스템
__하둡 배포판
__HDFS와 데이터 형식
__근실시간 애플리케이션을 위한 하둡
__하둡 배포 모드
__하둡 동작 예제
__하둡을 사용하면 안 되는 경우
__기타 하둡 처리 옵션
__요약

10장. 일래스틱서치 색인 데이터 저장소
__데이터 레이크의 상황: 데이터 저장소와 람다 속도 계층
__일래스틱서치란?
__일래스틱서치를 사용하는 이유
__일래스틱서치의 동작 방식
__엘라스틱 스택
__엘라스틱 클라우드
__일래스틱서치 DSL(쿼리 DSL)
__일래스틱서치의 노드
__일래스틱서치와 관계형 데이터베이스
__일래스틱서치 에코시스템
__일래스틱서치 배포 옵션
__일래스틱서치 클라이언트
__빠른 스트리밍 계층을 위한 일래스틱서치
__일래스틱서치 데이터 소스
__콘텐츠 색인을 위한 일래스틱서치
__일래스틱서치와 하둡
__일래스틱서치 동작 예제
__일래스틱서치를 사용해야 하는 경우
__일래스틱서치를 사용하면 안 되는 경우
__일래스틱서치의 다른 대안
__요약

3부. 모두 통합
11장. 데이터 레이크 컴포넌트 연동
__데이터 레이크를 어디까지 구현했을까?
__데이터 레이크의 핵심 아키텍처 원칙
__엔터프라이즈 환경의 데이터 레이크가 직면한 과제
__데이터 레이크에 기대하는 것
__다른 활동을 위한 데이터 레이크
__데이터 저장소에 대해 자세히 알아보기
__데이터 처리에 대해 자세히 알아보기
__데이터 보안에 대한 생각
__데이터 암호화에 대한 생각
__데이터 관리 및 거버넌스
__데이터 감사에 대한 생각
__데이터 추적성에 대한 생각
__제공 계층 더 알아보기
__요약

12장. 데이터 레이크 활용 방법 제안
__엔터프라이즈 환경에 사이버 보안 적용
__기업에 대한 고객 인식 알아내기
__효율적인 창고 관리
__브랜드 개발과 기업 마케팅
__더 높은 수준의 개인화 구현
__IoT 데이터 분석 능력 갖추기
__더 실용적이고 유용한 데이터 기록 저장소
__기존 데이터 웨어하우스 인프라 보완
__통신사의 보안 및 규제 준수
__요약