머신 생성 데이터

Machine-generated data

기계 생성 데이터는 인간의 적극적인 개입 없이 컴퓨터 프로세스, 응용 프로그램 또는 기타 메커니즘에 의해 자동으로 생성되는 정보다.그 용어가 50년 이상으로 거슬러 올라가지만,[1] 그 용어의 범위에 대해서는 현재 다소 모호한 부분이 있다.모나시 리서치의 커트 모나시(Curt Monash)는 "전적으로 기계 OR 데이터에 의해 생성된 데이터로, 그들의 선택을 기록하기보다는 인간을 관찰하는 것에 더 중점을 두고 있다"[2]고 정의한다.한편 다니엘 아바디 예일대 CS교수는 머신 생성 데이터는 독립된 계산 에이전트의 결정이나 인간의 작용에 의해 야기되지 않는 사건의 측정에 의해 생성된 데이터라고 보다 좁은 정의를 제안한다.[3]정의 차이와 상관없이, 두 가지 모두 개인이 수동으로 입력한 데이터는 제외한다.[4]모든 산업 부문에 걸친 머신 생성 데이터.종종 그리고 점점 더 인간은 자신의 행동이 데이터를 생성한다는 것을 모르고 있다.[5]

관련성

머신 생성 데이터(machine-generated data)는 단일 형태가 아니라, 유형, 형식, 메타데이터 및 빈도가 특정 비즈니스 목적에 대응한다.기계는 종종 정의된 시간 스케줄에 따라 또는 상태 변경, 조치, 트랜잭션 또는 기타 이벤트에 대응하여 그것을 만든다.사건이 과거적이기 때문에 데이터는 업데이트되거나 수정되는 경향이 없다.부분적으로 이러한 품질 때문에 미국 법원 시스템은 기계 생성 데이터를 매우 신뢰할 수 있는 것으로 간주한다.[6]

머신 생성 데이터는 사물인터넷(IoT)의 생명선이다.[7]

성장

2009년에 Gartner는 향후 5년간 650%의 데이터 증가율을 기록할 것이라고 발표했다.[8]데이터 증가의 대부분은 머신 생성 데이터의 부산물이다.[4]IDC는 2020년에는 사람보다 26배 더 많은 연결고리가 생길 것으로 추정했다.[9]Wikibon은 2020년에 산업용 인터넷에 사용될 5,14억 달러에 대한 예측을 발표했다.[10]

처리.

머신 생성 데이터의 상당히 정적하면서도 볼륨이 큰 특성을 감안할 때 데이터 소유자는 데이터셋을 처리하고 분석하기 위해 확장성이 높은 툴에 의존한다.거의 모든 기계 생성 데이터는 구조화되지 않았지만 공통 구조로 파생된다.[4]일반적으로 이러한 파생 구조물은 많은 데이터 점/색상을 포함한다.이러한 데이터 포인트로, 과제는 대부분 데이터 분석에 있다.대용량 데이터 크기와 함께 고성능 요구사항이 주어진 기존 데이터베이스 인덱싱 및 파티셔닝은 처리를 위한 데이터셋의 크기와 기록을 제한한다.데이터 집합의 특정 "색상"만 특정 분석 중에 액세스되기 때문에 다른 접근방식은 칼럼 데이터베이스와 함께 존재한다.

예

메모들

참조 목록

  1. ^ Chorafas, Dimitris N, 제어 시스템 기능 및 프로그래밍 접근법: 애플리케이션, 1966, https://books.google.com/books?id=D1qDu4nTmvsC
  2. ^ 모나시, 2010년 12월 30일
  3. ^ 아바디
  4. ^ a b c 모나시, 3가지 광범위한 데이터 범주
  5. ^ Deloach, 기계 생성 데이터
  6. ^ 연방 증거 검토, 컴퓨터 생성 데이터가 진술이 아니었으며 소문 없음
  7. ^ Seth Grimes [@SethGrimes] (8 March 2016). "Machine-generated data is the lifeblood of the Internet of Things (#IoT): a key but missing point" (Tweet) – via Twitter.
  8. ^ 사이언스 로직
  9. ^ [1], Chuck's 블로그
  10. ^ [2], Wikibon
  11. ^ a b c d e 모나시, 기계 생성 데이터의 예

참고 문헌 목록