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	데이터 과학 시리즈(에이콘)(총79건) 오토케라스로 만드는 AutoML : 몇 줄의 코딩으로 이용할 수 있는 딥러닝     22,500원 (10%↓) 문과생을 위한 인공지능 입문 : 수학, 통계 지식 없이 배우는     31,500원 (10%↓) 네트워크 사이언스     45,000원 (10%↓) 그래프 머신러닝 : 머신러닝 알고리듬을 적용해 그래프 데이터 활용하기     31,500원 (10%↓) 공익을 위한 데이터 : 사회 발전을 위한 데이터 액션 활용법     36,000원 (10%↓) 네트워크 2/e     54,000원 (10%↓) 파이썬으로 하는 마케팅 연구와 분석 : 데이터 처리부터 시각화까지     36,000원 (10%↓) Pandas를 이용한 데이터 분석 실습 : 라이브러리로 다양한 실제 데이터 분석     45,000원 (10%↓) 일래스틱 스택을 이용한 머신러닝 : 머신러닝 피처로 데이터에서 귀중한 인사이트를 얻자     32,400원 (10%↓) 컴퓨터 비전을 위한 다중 시점 기하학 2/e : 카메라를 위한 수학     58,500원 (10%↓) 컴퓨터 비전 5/e : 원리, 알고리듬, 응용     76,500원 (10%↓) 고객 리텐션의 전략 : 데이터를 통해 고객 이탈을 막아라     36,000원 (10%↓) The R Book(한국어판) : R로 배우는 데이터 분석 기술     49,500원 (10%↓) 빅데이터에서 천금의 기회를 캐라 : 테라데이타 최고분석책임자가 들려주는 기업 빅데이터 활용 전략     22,500원 (10%↓) 자연어 텍스트 처리를 통한 검색 시스템 구축 : 아파치 솔라, 루씬, OpenNLP 등 오픈소스 활용     36,000원 (10%↓) 데이터 스토리텔링 : 설득력 있는 프리젠테이션을 위한 데이터 시각화 기법     22,500원 (10%↓) 파워 BI와 엑셀 파워 피봇을 사용한 데이터 분석 : 예제를 통해 배우는 데이터 모델링     27,000원 (10%↓) 파이썬으로 실무에 바로 적용하는 머신 러닝     27,000원 (10%↓) 자연어 처리의 정석 : 자연어 처리의 A-Z 과거부터 최근 연구까지     45,000원 (10%↓) 추천 시스템의 통계 기법 : 실생활 추천 문제에 적용해보는 다양한 통계 기법     29,700원 (10%↓) 그래프 알고리즘 : 스파크와 Neo4j로 이해하는 알고리즘과 그래프 분석     29,700원 (10%↓) 파이썬 기반 강화학습 알고리듬 : DP, Q-Learning, AC, DQN, TRPO, PPO, DDPG, TD3     27,000원 (10%↓) 빅쿼리를 활용한 데이터 웨어하우스 구축 : 단계별로 배우는 구글 클라우드 관리형 데이터 분석     36,000원 (10%↓) 텐서플로 2로 배우는 금융 머신러닝 : 텐서플로와 Scikit-learn으로 금융 경제에 접목하는 인공지능     27,000원 (10%↓) 데이터 마이닝 4/e : 실용적인 머신러닝 기술     45,000원 (10%↓) 헬스케어 분석을 위한 머신러닝 : 파이썬, 주피터 노트북, 텐서플로, 케라스를 이용한 적용 사례     22,500원 (10%↓) 생물정보학 알고리듬 3/e     54,000원 (10%↓) AWS 기반 AI 애플리케이션 개발 : AI 유니콘 기업으로 도약하기     31,500원 (10%↓) 정보 검색의 이론과 실제 : 검색엔진을 구현하고 평가하는 방법     40,500원 (10%↓) 실전 알고리즘 트레이딩 배우기 : 파이썬으로 시작하는 알고리즘 트레이딩의 기초와 실전 전략     31,500원 (10%↓) 금융 파이썬 쿡북 : 금융 데이터 처리와 기술 분석부터 딥러닝 적용까지     31,500원 (10%↓) 자연어 처리와 딥러닝 : 딥러닝으로 바라보는 언어에 대한 생각     36,000원 (10%↓) 흥미로운 베이지안 통계 : 스타워즈, 레고, 러버 덕으로 이해하는 통계와 확률     27,000원 (10%↓) Pandas Cookbook 2/e : 파이썬 데이터 과학 기초     40,500원 (10%↓) AWS 클라우드 머신러닝 : 머신러닝 기초부터 AWS SageMaker까지     31,500원 (10%↓) 통계학으로 배우는 머신러닝 2/e : 스탠퍼드대학교 통계학과 교수에게 배우는 머신러닝의 원리     54,000원 (10%↓) 알고리즘 마케팅 : 인공지능을 활용한 마케팅 자동화     31,500원 (10%↓) 파이썬을 활용한 스파크 프로그래밍 : 빅데이터 분석을 위한 스파크 활용법     27,000원 (10%↓) The Hundred-Page Machine Learning Book : 수식과 간결한 설명을 바탕으로 하는 핵심 머신 러닝     22,500원 (10%↓) 파이썬과 수치 해석 : 파이썬 수치 해석 레시피     45,000원 (10%↓) 인지 컴퓨팅 레시피 : Microsoft Cognitive Services와 TensorFlow를 활용한 인공지능 솔루션     31,500원 (10%↓) 빅데이터 시각화 : 하둡, R, D3.js, 태블로, 파이썬, 스플렁크로 배우는 빅데이터 시각화     25,200원 (10%↓) 파이썬을 활용한 비지도 학습 : 비구조 데이터로부터 숨겨진 패턴과 관계 찾기     31,500원 (10%↓) 구글 클라우드 플랫폼상의 데이터 과학 : 실시간 데이터 파이프라인 구현: 입수부터 머신 러닝까지     36,000원 (10%↓) 파이썬을 활용한 생명정보학     32,400원 (10%↓) 양자 컴퓨팅 입문 : 간결하게 배우는 양자 컴퓨팅     18,900원 (10%↓) 텐서플로 2와 케라스로 구현하는 딥러닝 : 회귀, CNN. GAN, RNN, NLP, AutoML까지 딥러닝의 모든 것     38,700원 (10%↓) 확률론적 로보틱스 : 로봇공학의 기초부터 SLAM과 자율 주행까지     45,000원 (10%↓) 어반 컴퓨팅 : 빅데이터로 변화하는 도시의 현재와 미래     45,000원 (10%↓) 적대적 머신러닝 : 머신러닝 알고리즘으로 하는 시스템 보안 공격과 방어     36,000원 (10%↓) 헬스케어 인공지능과 머신러닝 : 빅데이터를 활용한 개인 맞춤 건강관리     31,500원 (10%↓) 예제로 배우는 자연어 처리 기초 : NLP 알고리즘, 텍스트 분류와 요약, 감성 분석     31,500원 (10%↓) 케라스 2.x 프로젝트 : 실전 딥러닝 모델 구축과 훈련 9가지 프로젝트     31,500원 (10%↓) 생명정보학 알고리즘 : 파이썬으로 구현하는 생명정보학 알고리즘     36,000원 (10%↓) OpenCV 4를 활용한 머신러닝 입문 : OpenCV 4, 파이썬, scikit-learn을 사용해 이미지 처리 앱을     36,000원 (10%↓) 의사결정을 위한 데이터 과학 : 데이터 과학 총론     64,800원 (10%↓) 양자 컴퓨팅: 이론에서 응용까지     31,500원 (10%↓) 파이썬을 활용한 지리공간 분석 마스터하기 : GeoDjango, CARTOframes, MapboxGL-Jupyter를 활용한 GIS 프로세싱     36,000원 (10%↓) 통계 분석 너머 R의 무궁무진한 활용 : 워드/PDF/HTML 문서, 웹 사이트, 웹 애플리케이션, 다이내믹 데이터 시각화     36,000원 (10%↓) 텐서플로를 이용한 고급 딥러닝 : 수학의 기초와 함께 이해하는 파이썬 딥러닝     31,500원 (10%↓) 크롤리의 통계학 강의 : R을 활용한 입문     27,000원 (10%↓) 크롤리 교수의 통계학과 R 언어 세트     70,200원 (10%↓) 정보 스토리지와 관리 : 클라우드 컴퓨팅 시대의 정보 저장과 관리 보호 기법     36,000원 (10%↓) 엔터프라이즈 빅데이터 레이크 : 효율적인 데이터 레이크 도입과 모범 사례     27,000원 (10%↓) 양자 컴퓨터 원리와 수학적 기초 : 스핀부터 큐비트, 얽힘, 중첩, 양자 알고리즘, 양자 암호화     22,500원 (10%↓) 수학 없이 배우는 데이터 과학과 알고리즘 : 모두를 위한 데이터 사이언스     12,420원 (10%↓) 생명과학을 위한 딥러닝 : 생물학, 유전체학, 신약 개발에 적용하는 실무 딥러닝     22,500원 (10%↓) 머신 러닝(Machine Learning)     54,000원 (10%↓) 머신 러닝 알고리즘 : 파이썬 예제와 함께 배우는 머신 러닝     31,500원 (10%↓) 데이터 마이닝 개념과 기법     45,000원 (10%↓) 데이터 과학 입문자를 위한 R : 설치부터 패키지 개발까지 R로 시작하는 데이터 과학     36,000원 (10%↓) Splunk 7 에센셜 3/e : 데이터셋활용, 보고서제작, 강력한 정보 공유를 통한 머신 데이터 파헤치기     21,600원 (10%↓) R로 하는 쉬운 딥러닝     18,000원 (10%↓) Data Smart : 엑셀로 이해하는 데이터 과학 입문     27,000원 (10%↓) C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 3 : Deep Convolution Neural Nets의 이해와 구현     25,200원 (10%↓) C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 2 : 복소수 영역에서의 오토인코더 이해와 구현     25,200원 (10%↓) C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 1 : Restricted Boltzman Machine의 이해와 Deep Belief Nets 구현     27,000원 (10%↓) C++와 CUDA C로 구현하는 딥러닝 알고리즘 세트 : RBM부터 CNN, 오토인코더까지 코딩하며 깨우치는 딥러닝의 원리     70,200원 (10%↓) Building Machine Learning Systems with Python(한국어판) : Scikit-learn 라이브러리로 구현하는 기계 학습 시스템     27,000원 (10%↓)

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• 『정보 스토리지와 관리』는 정보를 저장하고 관리하는 데 필요한 기술의 개념과 원리, 개발 고려사항을 다룬 책이다. 전통 환경과 가상화, 클라우드 환경을 위한 주요 기술 전략, 데이터 스토리지와 관리의 도전 과제와 해결 방법, 비즈니스 연속성과 장애 복구 등을 살펴본다.
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• ★ 요약 ★ 정보 스토리지는 기업의 IT 인프라의 핵심 요소로 매우 다양한 IT 기술을 접목한 분야다. 이 책은 하드웨어 장비뿐만 아니라 데이터 처리를 위한 소프트웨어 솔루션도 공급하는 업체인 EMC에서 스토리지 교육을 위해 기술한 책으로 스토리지 기술의 전반적인 내용을 다룬다. 전통적인 스토리지의 기본 개념에서부터 최근의 가상화와 클라우드 기반의 스토리지까지 낱낱이 다루며, 스토리지 네트워킹과 보안, 백업, 아카이빙 등 기업용 정보 스토리지 인프라스트럭처의 모든 내용을 설명한다. 이 책에서 다루는 내용이 매우 전문적이긴 하나 기본 개념부터 알기 쉽게 설명하기 때문에 IT 전공자라면 쉽게 이해할 수 있다. 또한 각 장마다 개념 이해를 돕기 위해 실제 사례로 EMC의 제품을 설명함으로써, 실제 제품에 대해 잘 파악할 수 있다. 이 책을 통해 정보 스토리지 장비에 대한 지식뿐만 아니라 기업의 IT 인프라스트럭처에 대한 이해도 한층 높일 수 있을 것이다. ★ 이 책에서 다루는 내용 ★ ■ 전통 환경과 가상화, 클라우드 환경을 위한 주요 기술 전략 ■ 데이터 스토리지와 관리의 도전 과제와 해결 방법 ■ 지능형 스토리지와 객체 기반 스토리지, 통합 스토리지 ■ 스토리지 네트워킹과 연합, 프로토콜 ■ 백업과 복구, 중복 제거, 아카이브 ■ 비즈니스 연속성과 장애 복구 ■ 클라우드 컴퓨팅과 통합 인프라스트럭처 ■ 스토리지 보안과 스토리지 인프라스트럭처 관리 ★ 이 책의 구성 ★ 이 책에는 5개의 부로 구성된 15개의 장이 있다. 앞부분의 내용을 바탕으로 후반부에는 고급 주제도 다룬다. 1부는 가상화와 클라우드 인프라스트럭처의 개념을 소개하는데, 이는 이 책 전반에 걸쳐 스토리지 기술을 전통 환경, 가상화 환경, 빠르게 진화하는 클라우드 환경의 관점에서 논의할 수 있게 해준다. 1부, 스토리지 시스템 네 개 장에 걸쳐 정보의 증가와 도전 과제를 다루고, 스토리지 시스템과 데이터 센터 환경을 정의하며, 스토리지 기술의 진화를 살펴보고, 지능적 스토리지 시스템을 소개한다. 또한 가상화와 클라우드 컴퓨팅의 개념을 소개한다. 2부, 스토리지 네트워킹 기술 파이버 채널 스토리지 영역 네트워크FC-SAN와 인터넷 프로토콜 SANIP SAN, 네트워크 연결 스토리지NAS, 객체 기반 스토리지, 통합 스토리지를 다룬다. 스토리지 연합과 통합 네트워킹(FCoE)의 개념도 2부에서 설명한다. 3부, 백업과 아카이브, 복제 전통 환경과 가상화 환경에서의 비즈니스 연속성과 백업 및 복구, 중복 제거, 데이터 아카이빙, 지역 및 원격 데이터 복제를 다룬다. 4부, 클라우드 컴퓨팅 인프라스트럭처 프레임워크와 서비스 모델, 배치 방법, 클라우드로의 마이그레이션을 포함한 클라우드 컴퓨팅을 소개한다. 5부, 스토리지 인프라스트럭처 보안과 관리 두 개의 장에서 스토리지 보안과 스토리지 인프라스트럭처 모니터링을 다루며, 가상화 환경과 클라우드 환경에서의 스토리지 관리와 보안도 다룬다. 웹사이트(http://education.EMC.com/ismbook)를 통해 이 책의 최신 학습 보조 자료와 읽을거리를 제공하고 있다. ★ 추천의 글 ★ 우리가 이 책을 출판한 이후로 2년이라는 짧은 기간 동안 세상은 이전에 볼 수 없었던 급격한 변화를 겪었다. 우리는 이제 전 세계의 정보가 2년마다 두 배 이상으로 증가하는 디지털 시대에 살고 있으며, 향후 10년간 IT 전문가 수는 1.5배 증가하지만 이들이 다뤄야 하는 정보는 50배 이상이 늘어날 것이다(2011년 6월 EMC가 지원한 IDC 디지털 유니버스 연구 결과). 가상화와 클라우드 컴퓨팅은 더 이상 선택이 아니며 생...존을 위한 필수 항목이 됐다. 빅데이터는 조직이 그들의 가장 중요한 자산인 정보를 분석하고 활용하고 새로운 가치를 이끌어내는 기회를 제공해 경쟁력을 만들 수 있게 한다. 결과적으로 정보 기술 산업은 엄청난 변화를 겪고 있다. 클라우드는 혁신적이고 새로운 기술과 컴퓨팅 모델, 새로운 분야를 만들어냈으며, IT를 구축하고 운영, 관리, 소비하는 방식을 극적으로 변화시키고 있다. 또한 이런 변화를 이끄는 클라우드 기술자와 클라우드 아키텍트라는 새로운 역할을 만들어냈다. 클라우드로 인해 IT 조직은 인프라스트럭처를 관리하는 후방의 감독자 역할에서 IT를 서비스로 제공하는 비즈니스의 주요 전략 공헌자로 바뀌고 있다. 이런 모든 변화는 IT 조직의 새로운 핵심 역량을 필요로 하고, 비즈니스 요구사항과 전략 목표의 관점에서 기술에 대한 생각을 바꾸며, 심지어 데이터 센터에 새로운 조직적인 구조를 요구하고 있다. 정보 스토리지와 관리 전문가는 지식 기반을 굳건히 해야 하며, 클라우드로의 복잡하고도 긴 여정을 성공적으로 완수하기 위해 필수적인 기술(예: 가상화와 통합 네트워킹, 정보 보안, 데이터 보호, 데이터 웨어하우스와 분석)을 개발해야 한다. 기업이 클라우드의 이점을 취하기 위해 가상 인프라스트럭처를 디자인하고 구현, 관리, 최적화, 활용하는 데 필요한 새로운 기법에 대한 변화된 전망과 이면의 관점을 제공하고자 이 책의 초판을 개정했다. 독자는 업계 최고의 교육을 받고 인증된 실전 경험을 갖춘 EMC의 전문가로부터 많은 것을 배울 것이다. 독자가 데이터 센터를 가상화하거나 클라우드 인프라스트럭처를 구축하는 스토리지 및 정보 관리 전문가라면(또는 단순히 새로운 패러다임의 개념과 원리에 관심이 있더라도) 자신의 IT 기술을 계발하는 일이 어느 때보다도 매우 중요하다. 이 책을 통해 계발의 속도를 가속화하고 새로운 교육과 인증의 장점을 활용하면, 업계의 기술 격차를 줄일 수 있으며 경력을 발전시키고 회사의 성장과 지속성, 이윤 증대에 귀중한 공헌자가 될 수 있을 것이다. 이 산업의 도전 과제는 많다. 그러나 보상 또한 적지 않다. 넬슨 만델라는 “교육은 세상을 바꿀 수 있는 가장 강력한 무기다.”라고 말했다. 독자가 어떤 역할을 맡았건 IT 교육과 전문성을 개발하고 자신을 계발하며 세상을 변화시킬 기회를 잡는 데 이 책이 중요한 역할을 하기를 희망한다. 토마스 P. 클랜시(Thomas P. Clancy) / EMC 교육사업부 부사장 ★ 지은이의 말 ★ 정보 스토리지는 정보 기술의 핵심이다. 개인과 조직은 계속해서 많은 디지털 정보를 만들어낸다. 이 정보를 전통적인 스토리지와 가상 스토리지 그리고 빠르게 진화하는 클라우드 환경에 저장하고 보호, 최적화, 관리해야 한다. 예전에는 정보 스토리지를 단순히 데이터를 저장하기 위한 디스크의 묶음 또는 컴퓨터에 연결된 테이프로만 인식했다. 오늘날에는 스토리지 업계에서도 정보 스토리지의 중요한 역할을 전체 IT 인프라스트럭처의 가용성과 성능, 통합, 최적화로 인식하고 있다. 지난 십 년간 정보 스토리지는 매우 복잡한 기술로 발전했으며, 디지털 정보를 저장하고 관리, 연결, 보호, 보안, 공유, 최적화하기 위한 여러 가지 솔루션을 제공한다. 여러 영역에서 가상화를 적용하고 있고 클라우드 컴퓨팅이 등장했으며 매년 데이터의 양이 급증하고 데이터의 유형과 소스도 다양해지고 있다. 이런 점들로 인해 현대 스토리지 기술은 점점 더 중요해지고 있으며, 비즈니스와 조직의 성공과 더 밀접하게 관련되어 있다. IT 관리자는 전통 환경과 가상화, 클라우드 환경을 아우르는 스토리지 기술에 대한 전문 지식을 갖춘 고도의 기술 전문가를 고용하고 발굴해야 하는 도전 과제를 안게 됐다. 여러 주요 대학교에서 컴퓨터 기술 또는 IT 커리큘럼에 스토리지 기술 과정을 포함시키고 있다. 그러나 경험이 풍부한 IT 전문가조차도 아직 이런 교육의 혜택을 받지 못하고 있다. 결과적으로 애플리케이션과 시스템, 데이터베이스, 네트워크 관리자를 포함해 숙련된 전문가들은 스토리지 기술이 자신의 영역에 어떤 영향을 끼치는지에 대해 공통된 기반 지식을 공유하지 못하는 상황이다. 이 책은 전문가와 학생이 스토리지 기술에 대한 모든 부분을 통합적으로 이해하도록 기획됐다. 이 책에서는 EMC 제품을 예로 들어 소개하지만, 기술적인 개념과 원리를 이해하면 타 벤더의 제품을 이해하는 데에도 도움이 될 것이다. ★ 옮긴이의 말 ★ 최근 데이터의 중요성이 날로 부각되고 있습니다. 이것은 말뿐이 아니라 실제로 데이터가 산업을 주도하며 이끌고 있습니다. 기업은 이전의 직관과 경험에 의존하던 방식에서 벗어나 데이터 분석을 통해 현재 상황을 판단하고 미래를 예측해 기업 운영에 중요한 결정을 내리고 있습니다. 예전에는 하드웨어 성능의 제한으로 인해 생각지도 못한 규모의 데이터를 저장하고 분석하고 있습니다. 최근의 IT 업계에서는 이런 빅데이터에서 어떤 가치를 찾을 수 있을지가 가장 큰 관심사라 할 수 있습니다. 이런 상황을 금맥에서 금을 캐는 것에 비유하는 사람들도 있습니다. 바야흐로 늘어나는 데이터를 어떻게 효율적으로 저장하고 관리하는지가 기업의 성패를 결정짓는 시대가 됐습니다. 이 책은 이런 시대에 맞게 정보 처리를 위한 인프라스트럭처와 기업용 스토리지 솔루션에 대한 포괄적이면서도 깊은 내용을 제공하고 있습니다. 이 책은 기업용 스토리지 시장을 선도하는 EMC 교육사업부에서 만든 책으로 실제 EMC 교육 과정에서 활용되고 있습니다. 기본적인 스토리지 장비에 대한 개념에서부터 최근의 클라우드 및 가상화에 기반한 고급 스토리지 기술을 모두 다룹니다. 사실 그 중요성에 비해 스토리지 장비에 대한 책과 교육 과정은 매우 부족한 것이 현실입니다. 대학교에서도 이런 과정을 다루지 못하고 있으며 별도로 벤더의 교육 과정을 통해서 또는 실무 경험을 통해서 이런 지식을 접할 수 있었습니다. 특히 이런 실무 경험을 쌓을 수 없는 학생들은 이런 내용을 배우기가 더욱 어려웠습니다. 이 책을 통해 스토리지 장비와 기업의 정보 인프라스트럭처에 대한 지식을 쌓을 수 있는 아주 좋은 기회가 되리라 생각합니다. EMC는 스토리지 시장을 선도하는 회사로서 단순히 하드웨어 장비만을 공급하지 않고 가상화 기술과 데이터프로세싱 기술 등의 소프트웨어 기술도 갖춘 회사입니다. 즉 정보 처리에 대한 모든 기술 스펙트럼을 보유했다고 볼 수 있습니다. EMC의 교육 담당자들이 기술한 이 책에서 스토리지 장비에 대한 생생하고도 자세한 정보를 얻을 수 있습니다. 이 책에서는 또한 SAN과 NAS 등 전통적인 스토리지의 개념에서부터 최근의 클라우드와 가상화 기술을 사용한 스토리지까지 다루며, 스토리지 네트워킹과 스토리지의 안정성을 위한 백업, 아카이브, 그리고 스토리지 보안 등 모든 이슈에 대한 자세한 정보를 제공합니다. 또한 각 장마다 EMC 장비의 실제 사례를 토대로 각 장에서 설명한 스토리지의 개념이 어떻게 적용됐는지도 설명합니다. 이 책을 통해 스토리지뿐만 아니라 기업의 IT 인프라스트럭처를 구성하는 요소가 무엇이고 어떻게 동작하는지에 대한 전반적인 지식도 쌓을 수 있습니다. 데이터베이스와 정보 처리 분야에 종사하고 있는 입장에서 이런 책이 발간된 것과 부족한 실력이지만 번역에 참가할 수 있었던 것을 매우 기쁘게 생각하고 있습니다. 이와 같은 좋은 기회를 주신 에이콘출판사의 모든 관계자 분들께 진심으로 감사의 말씀을 전하고 싶습니다. 또한 언제나 저를 사랑으로 지원해주는 가족과 동료들에게도 깊은 감사를 드립니다. - 김기성
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• 1부 스토리지 시스템 1장 정보 스토리지 소개 ___1.1 정보 스토리지 ______1.1.1 데이터 ______1.1.2 데이터 유형 ______1.1.3 빅데이터 ______1.1.4 정보 ______1.1.5 스토리지 ___1.2 스토리지 아키텍처의 진화 ___1.3 데이터 센터 인프라스트럭처 ______1.3.1 데이터 센터의 주요 요소 ______1.3.2 데이터 센터의 주요 특징 ______1.3.3 데이터 센터 관리 ___1.4 가상화와 클라우드 컴퓨팅 ___정리 2장 데이터 센터 환경 ___2.1 애플리케이션 ___2.2 데이터베이스 관리 시스템(DBMS) ___2.3 호스트(컴퓨트) ______2.3.1 운영체제 _________메모리 가상화 ______2.3.2 디바이스 드라이버 ______2.3.3 볼륨 매니저 ______2.3.4 파일 시스템 ______2.3.5 컴퓨트 가상화 ___2.4 연결 ______2.4.1 연결의 물리적 컴포넌트 ______2.4.2 인터페이스 프로토콜 _________IDE/ATA와 SATA _________SCSI와 직렬 SCSI _________파이버 채널 _________인터넷 프로토콜(IP) ___2.5 스토리지 ___2.6 디스크 드라이브 컴포넌트 ______2.6.1 플래터 ______2.6.2 스핀들 ______2.6.3 읽기/쓰기 헤드 ______2.6.4 작동팔 어셈블리 ______2.6.5 ...드라이브 컨트롤러 보드 ______2.6.6 물리적 디스크 구조 ______2.6.7 존 비트 레코딩 ______2.6.8 논리적 블록 주소 ___2.7 디스크 드라이브 성능 ______2.7.1 디스크 서비스 시간 _________탐색 시간 _________회전 지연 시간 _________데이터 전송 속도 ______2.7.2 디스크 I/O 컨트롤러 이용도 ___2.8 데이터에 대한 호스트 액세스 ___2.9 직접 연결 스토리지 ______2.9.1 DAS의 장점과 한계 ___2.10 애플리케이션 요구사항과 디스크 성능에 기반한 스토리지 디자인 ___2.11 디스크 네이티브 명령어 큐 ___2.12 플래시 드라이브 소개 ______2.12.1 플래시 드라이브의 컴포넌트와 아키텍처 ______2.12.2 기업용 플래시 드라이브의 특징 ___2.13 실제 사례: VMware ESXi ___정리 3장 데이터 보호: RAID ___3.1 RAID 구현 방법 ______3.1.1 소프트웨어 RAID ______3.1.2 하드웨어 RAID ___3.2 RAID 어레이 컴포넌트 ___3.3 RAID 기술 ______3.3.1 스트라이핑 ______3.3.2 미러링 ______3.3.3 패리티 ___3.4 RAID 레벨 ______3.4.1 RAID 0 ______3.4.2 RAID 1 ______3.4.3 중첩 RAID ______3.4.4 RAID 3 ______3.4.5 RAID 4 ______3.4.6 RAID 5 ______3.4.7 RAID 6 ___3.5 RAID가 디스크 성능에 미치는 영향 ______3.5.1 애플리케이션 IOPS와 RAID 구성 ___3.6 RAID 비교 ___3.7 핫 스페어 ___정리 4장 지능형 스토리지 시스템 ___4.1 지능형 스토리지 시스템의 컴포넌트 ______4.1.1 프론트엔드 ______4.1.2 캐시 _________캐시의 구조 _________캐시를 사용한 읽기 연산 _________캐시를 사용한 쓰기 연산 _________캐시 구현 _________캐시 관리 _________캐시 데이터 보호 ______4.1.3 백엔드 ______4.1.4 물리적 디스크 ___4.2 스토리지 프로비저닝 ______4.2.1 전통적인 스토리지 프로비저닝 _________LUN 확장: 메타LUN ______4.2.2 가상화 스토리지 프로비저닝 _________가상화 프로비저닝과 전통적 스토리지 프로비저닝의 비교 _________얇은 LUN과 전통적인 LUN의 유스케이스 ______4.2.3 LUN 마스킹 ___4.3 지능형 스토리지 시스템의 종류 ______4.3.1 하이엔드 스토리지 시스템 ______4.3.2 미드레인지 스토리지 시스템 ___4.4 실제 사례: EMC 시메트릭스와 EMC VNX ______4.4.1 EMC 시메트릭스 스토리지 어레이 ______4.4.2 EMC 시메트릭스 VMAX 컴포넌트 ______4.4.3 시메트릭스 VMAX 아키텍처 ___정리 2부 스토리지 네트워킹 기술 5장 파이버 채널 스토리지 영역 네트워크 ___5.1 파이버 채널 ___5.2 SAN과 SAN의 진화 ___5.3 FC SAN 컴포넌트 ______5.3.1 노드 포트 ______5.3.2 케이블과 커넥터 ______5.3.3 인터커넥트 디바이스 ______5.3.4 SAN 관리 소프트웨어 ___5.4 FC 연결 ______5.4.1 포인트-포인트 ______5.4.2 파이버 채널 중재 루프 ______5.4.3 파이버 채널 스위치 패브릭 _________FC-SW 전송 ___5.5 스위치 패브릭 포트 ___5.6 파이버 채널 아키텍처 ______5.6.1 파이버 채널 프로토콜 스택 _________FC-4 레이어 _________FC-2 레이어 _________FC-1 레이어 _________FC-0 레이어 ______5.6.2 파이버 채널 어드레싱 ______5.6.3 월드 와이드 네임 ______5.6.4 FC 프레임 ______5.6.5 FC 데이터의 구조와 조직 ______5.6.6 흐름 제어 _________BB_Credit _________EE_Credit ______5.6.7 서비스 클래스 ___5.7 패브릭 서비스 ___5.8 스위치 패브릭 로그인 서버 ___5.9 구역 설정 ______5.9.1 구역 설정의 유형 ___5.10 FC SAN 기술 ______5.10.1 메시 토폴로지 ______5.10.2 코어 에지 패브릭 _________코어 에지 패브릭의 장점과 한계 ___5.11 SAN에서의 가상화 ______5.11.1 블록 레벨 스토리지 가상화 ______5.11.2 가상화 SAN(VSAN) ___5.12 실제 사례: EMC 커넥트릭스와 EMC VPLEX ______5.12.1 EMC 커넥트릭스 _________커넥트릭스 스위치 _________커넥트릭스 디렉터 _________커넥트릭스 다목적 스위치 _________커넥트릭스 관리 툴 ______5.12.2 EMC VPLEX _________VPLEX 제품 패밀리 ___정리 6장 IP SAN과 FCoE ___6.1 iSCSI ______6.1.1 iSCSI 컴포넌트 ______6.1.2 iSCSI 호스트 연결 ______6.1.3 iSCSI 토폴로지 _________네이티브 iSCSI 연결 _________브리지 iSCSI 연결 _________FC와 네이티브 iSCSI 연결의 조합 ______6.1.4 iSCSI 프로토콜 스택 ______6.1.5 iSCSI PDU ______6.1.6 iSCSI 디스커버리 ______6.1.7 iSCSI 네임 ______6.1.8 iSCSI 세션 ______6.1.9 iSCSI 명령어 시퀀스 ___6.2 FCIP ______6.2.1 FCIP 프로토콜 스택 ______6.2.2 FCIP 토폴로지 ______6.2.3 FCIP 성능과 보안 ___6.3 FCoE ______6.3.1 FCoE를 사용한 I/O 통합 ______6.3.2 FCoE 네트워크 컴포넌트 _________통합 네트워크 어댑터 _________케이블 _________FCoE 스위치 ______6.3.3 FCoE 프레임 구조 _________FCoE 프레임 매핑 ______6.3.4 FCoE 관련 기술 _________우선순위 기반 흐름 제어 _________강화된 전송 선택 _________정체 알림 _________데이터 센터 브리징 교환 프로토콜 ___정리 7장 네트워크 연결 스토리지 ___7.1 범용 서버와 NAS 디바이스 ___7.2 NAS의 장점 ___7.3 파일 시스템과 네트워크 파일 공유 ______7.3.1 파일 시스템 액세스 ______7.3.2 네트워크 파일 공유 ___7.4 NAS 컴포넌트 ___7.5 NAS I/O 연산 ___7.6 NAS 구현 ______7.6.1 통합 NAS ______7.6.2 통합 NAS 연결 ______7.6.3 게이트웨이 NAS ______7.6.4 게이트웨이 NAS 연결 ______7.6.5 스케일아웃 NAS ______7.6.6 스케일아웃 NAS 연결 ___7.7 NAS 파일 공유 프로토콜 ______7.7.1 NFS ______7.7.2 CIFS ___7.8 NAS 성능에 영향을 주는 요소 ___7.9 파일 레벨 가상화 ___7.10 실제 사례: EMC 아이실론과 EMC VNX 게이트웨이 ______7.10.1 EMC 아이실론 ______7.10.2 EMC VNX 게이트웨이 ___정리 8장 객체 기반 스토리지와 통합 스토리지 ___8.1 객체 기반 스토리지 디바이스 ______8.1.1 객체 기반 스토리지 아키텍처 ______8.1.2 OSD의 컴포넌트 ______8.1.3 OSD에서의 객체 저장과 추출 ______8.1.4 객체 기반 스토리지의 장점 ______8.1.5 객체 기반 스토리지의 유스케이스 ___8.2 컨텐츠 주소 스토리지 ___8.3 CAS 유스케이스 ______8.3.1 헬스케어 솔루션: 환자 기록 저장 ______8.3.2 금융 솔루션: 금융 기록 저장 ___8.4 통합 스토리지 ______8.4.1 통합 스토리지의 컴포넌트 _________통합 스토리지의 데이터 액세스 ___8.5 실제 사례: EMC 아트모스와 EMC VNX, EMX 센테라 ______8.5.1 EMC 아트모스 ______8.5.2 EMC VNX ______8.5.3 EMC 센테라 _________EMC 센테라 아키텍처 ___정리 3부 백업과 아카이브, 복제 9장 비즈니스 연속성 소개 ___9.1 정보 가용성 ______9.1.1 정보 비가용성의 원인 ______9.1.2 다운타임의 결과 ______9.1.3 정보 가용성의 측정 ___9.2 BC 용어 ___9.3 BC 계획 라이프 사이클 ___9.4 장애 분석 ______9.4.1 단일 실패 지점 ______9.4.2 단일 실패 지점의 해결 ______9.4.3 다중 경로 소프트웨어 ___9.5 비즈니스 영향 분석 ___9.6 BC 기술 솔루션 ___9.7 실전 사례: EMC 파워패스 ______9.7.1 파워패스 기능 ______9.7.2 동적 로드 밸런싱 _________파워패스를 사용하지 않는 I/O 연산 _________파워패스를 사용하는 I/O 연산 ______9.7.3 자동 경로 장애 복구 _________파워패스가 없는 상황에서의 경로 장애 _________파워패스를 사용한 경로 장애 복구: 액티브-액티브 어레이 _________파워패스를 사용한 경로 장애 복구: 액티브-패시브 어레이 ___정리 10장 백업과 아카이브 ___10.1 백업의 목적 ______10.1.1 장애 복구 ______10.1.2 운영 복구 ______10.1.3 아카이브 ___10.2 백업 고려사항 ___10.3 백업 그래뉼래러티 ___10.4 복구 고려사항 ___10.5 백업 기법 ___10.6 백업 아키텍처 ___10.7 백업과 복구 작업 ___10.8 백업 토폴로지 ___10.9 NAS 환경에서의 백업 ______10.9.1 서버 기반과 서버리스 백업 ______10.9.2 NDMP 기반 백업 ___10.10 백업 타깃 ______10.10.1 테이프 백업 _________물리적 테이프 라이브러리 _________테이프의 한계 ______10.10.2 디스크 백업 ______10.10.3 가상 테이프로의 백업 _________가상 테이프 라이브러리 ___10.11 백업을 위한 데이터 중복 제거 ______10.11.1 데이터 중복 제거 기법 ______10.11.2 데이터 중복 제거 구현 _________소스 기반 데이터 중복 제거 _________타깃 기반 데이터 중복 제거 ___10.12 가상화 환경에서의 백업 ___10.13 데이터 아카이브 ___10.14 아카이빙 솔루션 아키텍처 ______10.14.1 유스케이스: 이메일 아카이빙 ______10.14.2 유스케이스: 파일 아카이빙 ___10.15 실제 사례: EMC 넷워커와 EMC 아바마, EMC 데이터 도메인 ______10.15.1 EMC 넷워커 ______10.15.2 EMC 아바마 ______10.15.3 EMC 데이터 도메인 ___정리 11장 로컬 복제 ___11.1 복제 용어 ___11.2 로컬 리플리카 사용 ___11.3 리플리카 일관성 ______11.3.1 복제 파일 시스템의 일관성 ______11.3.2 복제 데이터베이스의 일관성 ___11.4 로컬 복제 기술 ______11.4.1 호스트 기반 로컬 복제 _________LVM 기반 복제 _________LVM 기반 복제의 장점 _________LVM 기반 복제의 한계 _________파일 시스템 스냅샷 ______11.4.2 스토리지 어레이 기반 로컬 복제 _________풀 볼륨 미러링 _________포인터 기반 풀 볼륨 복제 _________포인터 기반 가상 복제 ______11.4.3 네트워크 기반 로컬 복제 _________연속적인 데이터 보호 _________CDP 로컬 복제 작업 ___11.5 소스와 리플리카의 변경 내역 추적 ___11.6 복원과 재시작 고려사항 ___11.7 다중 리플리카 생성 ___11.8 가상 환경에서의 로컬 복제 ___11.9 실제 사례: EMC 타임파인더, EMC 스냅뷰, EMC 리커버포인트 ______11.9.1 EMC 타임파인더 _________타임파인더/클론 _________타임파인더/스냅 ______11.9.2 EMC 스냅뷰 _________스냅뷰 스냅샷 _________스냅뷰 클론 ______11.9.3 EMC 리커버포인트 ___정리 12장 원격 복제 ___12.1 원격 복제 모드 ___12.2 원격 복제 기술 ______12.2.1 호스트 기반 원격 복제 _________LVM 기반 원격 복제 _________호스트 기반 로그 전송 ______12.2.2 스토리지 어레이 기반 원격 복제 _________동기식 복제 모드 _________비동기식 복제 모드 _________디스크 버퍼 복제 모드 ______12.2.3 네트워크 기반 원격 복제 _________CDP 원격 복제 ___12.3 쓰리 사이트 복제 ______12.3.1 쓰리 사이트 복제: 캐스케이드/멀티홉 _________동기식 + 비동기식 _________동기식 + 디스크 버퍼 ______12.3.2 쓰리 사이트 복제: 트라이앵클/멀티타깃 ___12.4 데이터 마이그레이션 솔루션 ___12.5 가상화 환경에서의 원격 복제와 마이그레이션 ___12.6 실제 사례: EMC SRDF, EMC 미러뷰, EMC 리커버포인트 ______12.6.1 EMC SRDF ______12.6.2 EMC 미러뷰 ______12.6.3 EMC 리커버포인트 ___정리 4부 클라우드 컴퓨팅 13장 클라우드 컴퓨팅 ___13.1 클라우드 기반 기술 ___13.2 클라우드 컴퓨팅의 특징 ___13.3 클라우드 컴퓨팅의 장점 ___13.4 클라우드 서비스 모델 ______13.4.1 IaaS ______13.4.2 PaaS ______13.4.3 SaaS ___13.5 클라우드 배치 모델 ______13.5.1 퍼블릭 클라우드 ______13.5.2 프라이빗 클라우드 ______13.5.3 커뮤니티 클라우드 ______13.5.4 하이브리드 클라우드 ___13.6 클라우드 컴퓨팅 인프라스트럭처 ______13.6.1 물리적 인프라스트럭처 ______13.6.2 가상 인프라스트럭처 ______13.6.3 애플리케이션과 플랫폼 소프트웨어 ______13.6.4 클라우드 관리와 서비스 생성 툴 ___13.7 클라우드의 해결 과제 ______13.7.1 고객의 해결 과제 ______13.7.2 제공자의 해결 과제 ___13.8 클라우드 채택 고려사항 ___13.9 실제 사례: V블록 ___정리 5부 스토리지 인프라스트럭처 보안과 관리 14장 스토리지 인프라스트럭처 보안 ___14.1 정보 보안 프레임워크 ___14.2 리스크 트라이어드 ______14.2.1 자산 ______14.2.2 위협 ______14.2.3 취약성 ___14.3 스토리지 보안 도메인 ______14.3.1 애플리케이션 액세스 도메인 보안 _________데이터에 대한 사용자 액세스 제어 _________스토리지 인프라스트럭처의 보호 _________데이터 암호화 ______14.3.2 관리 액세스 도메인 보안 _________관리 액세스 제어 _________관리 인프라스트럭처의 보호 ______14.3.3 백업과 복제, 아카이브 보안 ___14.4 스토리지 네트워크에서의 보안 구현 ______14.4.1 FC SAN _________FC SAN 보안 아키텍처 _________기본 SAN 보안 메커니즘 _________LUN 마스킹과 구역 설정 _________스위치 포트 보안 _________스위치 와이드와 패브릭 와이드 액세스 제어 _________패브릭의 논리적 분할: 가상 SAN ______14.4.2 NAS _________NAS 파일 공유: 윈도우 ACL _________NAS 파일 공유: 유닉스 권한 _________NAS 파일 공유: 인증과 권한 _________커버로스 _________네트워크 레이어 방화벽 ______14.4.3 IP SAN ___14.5 가상화 환경과 클라우드 환경에서의 스토리지 인프라스트럭처 보안 ______14.5.1 보안 관련 사항 ______14.5.2 보안 기법 _________컴퓨트 레벨의 보안 _________네트워크 레벨의 보안 _________스토리지 레벨의 보안 ___14.6 실제 사례: RSA와 VMware 보안 제품 ______14.6.1 RSA 시큐어아이디 ______14.6.2 RSA 아이덴티티와 액세스 관리 ______14.6.3 RSA 데이터 보호 관리자 ______14.6.4 VMware vShield ___정리 15장 스토리지 인프라스트럭처 관리 ___15.1 스토리지 인프라스트럭처 모니터링 ______15.1.1 모니터링 파라미터 ______15.1.2 모니터링할 컴포넌트 _________호스트 _________스토리지 네트워크 _________스토리지 ______15.1.3 모니터링 예제 _________접근성 모니터링 _________용량 모니터링 _________성능 모니터링 _________보안 모니터링 ______15.1.4 경보 ___15.2 스토리지 인프라스트럭처 관리 작업 ______15.2.1 가용성 관리 ______15.2.2 용량 관리 ______15.2.3 성능 관리 ______15.2.4 보안 관리 ______15.2.5 리포팅 ______15.2.6 가상화 환경에서의 스토리지 인프라스트럭처 관리 ______15.2.7 스토리지 관리 예 _________예 1: 새로운 서버/호스트에 스토리지 할당하기 _________예 2: 파일 시스템 공간 관리 _________예 3: 차지백 리포트 ___15.3 스토리지 인프라스트럭처 관리의 도전 과제 ___15.4 이상적인 솔루션의 개발 ______15.4.1 스토리지 관리 이니셔티브 ______15.4.2 기업 관리 플랫폼 ___15.5 정보 생명 주기 관리 ___15.6 스토리지 티어링 ______15.6.1 인트라어레이 스토리지 티어링 ______15.6.2 인터어레이 스토리지 티어링 ___15.7 실제 사례: EMC 인프라스트럭처 관리 툴 ______15.7.1 EMC 컨트롤센터와 프로스피어 ______15.7.2 EMC 유니스피어 ______15.7.3 EMC 통합 인프라스트럭처 관리자(UIM) ___정리 부록 A 애플리케이션 I/O 특성 부록 B 병렬 SCSI 부록 C SAN 디자인 연습문제 부록 D 정보 가용성 연습문제 부록 E 원격 복제를 위한 네트워크 기술 부록 F 약어
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• EMC 교육사업부 [저]

• 비즈니스와 서비스 공급자가 그들의 운영을 변화시키고 IT를 서비스로 제공할 수 있도록 하는 글로벌 리더다. 이런 변화의 근원은 클라우드 컴퓨팅이다. 혁신적인 제품과 서비스를 통해 EMC는 클라우드 컴퓨팅으로의 변화를 가속화하며, IT 부서가 그들의 가장 중요한 자산인 정보를 더욱 기민하고 신뢰성 있으며 비용 효과적인 방법으로 저장하고 관리, 보호, 분석하는 것을 돕는다. EMC에 대한 자세한 정보는 www.EMC.com에서 얻을 수 있다.

• 김기성 [저]

• 서울대학교 응용화학부를 졸업하고, 서울대학교 컴퓨터공학부 대학원에서 박사학위를 받았다. 2007년부터 2009년까지 티맥스소프트에서 근무하며, 티베로 관계형 데이터베이스 개발에 참여했다. 박사 과정 동안에는 대용량 그래프 데이터를 처리하는 기법을 연구했으며, 현재는 비트나인의 연구소장을 맡고 있으며 새로운 그래프 데이터베이스 엔진 개발에 몰두하고 있다. 에이콘출판사에서 출간한 [HBase 클러스터 구축과 관리]와 [정보 스토리지와 관리]를 번역했다.
  에이콘출판사에서 출간한 [HBase 클러스터 구축과 관리](2012)와 [정보 스토리지와 관리 Information Storage and Management](2014)를 번역했다.

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