기계 학습 및 AI를 위한 10가지 최고의 데이터베이스

데이터베이스는 모든 종류의 기계 학습 및 인공 지능(AI) 모델을 훈련하는 데 기본입니다. 지난 20년 동안 시장에 사용할 수 있는 데이터 세트가 폭발적으로 증가하여 작업에 적합한 데이터 세트를 선택하는 것이 훨씬 더 어려워졌습니다. 동시에, 데이터세트 수가 많다는 것은 어떤 애플리케이션을 목표로 하든 완벽하게 맞는 것을 찾을 수 있다는 것을 의미합니다.

다음은 기계 학습 및 AI를 위한 최고의 데이터베이스 10개 목록입니다.

1. MySQL의

Oracle에 의해 구동되는 MySQL은 시장에서 가장 인기 있는 데이터베이스 중 하나입니다. 1995년에 생성되었으며 Facebook, Twitter, Uber 및 Youtube와 같은 주요 회사에서 사용하는 최고의 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS) 중 하나였습니다.

무엇이 인기를 끌게 되었습니까? 우선 MySQL은 엔터프라이즈급 제스처와 유연한 무료 커뮤니티 라이센스를 제공합니다. 또한 업그레이드된 상용 라이센스를 보유하고 견고성과 안정성에 중점을 둡니다.

다음은 MySQL의 주요 이점 중 일부입니다.

• 민감한 데이터를 보호하기 위한 데이터 보안 계층.
• 데이터 양이 많을 때의 확장성.
• 두 개의 개별 라이센스 모델이 있는 오픈 소스 RDBMS.
• MySQL 클러스터를 통한 다중 마스터 ACID 트랜잭션.
• 구조화된 데이터(SQL)와 반구조화된 데이터(JSON)를 모두 지원합니다.

2. 아파치 카산드라

또 다른 최고의 기계 학습 및 AI 데이터베이스는 확장성이 뛰어난 오픈 소스 NoSQL 데이터베이스 관리 시스템인 Apache Cassandra입니다. Apache Cassandra는 방대한 양의 데이터를 매우 빠르게 처리할 목적으로 설계되었습니다. 이 데이터베이스는 Instagram, Netflix 및 Reddit과 같은 큰 이름에서도 사용됩니다.

다음은 Apache Cassandra의 주요 이점 중 일부입니다.

• 대량의 데이터를 처리합니다.
• 자동 샤딩을 통해 확장성이 가장 뛰어난 데이터베이스 중 하나입니다.
• 선형 수평 스케일링을 제공합니다.
• 다중 데이터 센터 복제 및 자동 복제 기능을 갖춘 분산형 데이터베이스.
• 데이터를 여러 노드에 자동으로 복제하여 내결함성이 있습니다.

3. PostgreSQL

PostgreSQL은 최고의 오픈 소스 개체 관계형 데이터베이스 시스템 중 하나입니다. SQL 언어를 확장하고 이를 다양한 기능과 결합하여 매우 복잡한 데이터 워크로드를 확장하고 안전하게 저장합니다. PostgreSQL은 애플리케이션을 구축하려는 개발자나 데이터 무결성을 보호하려는 관리자에게 특히 유용합니다. 또한 내결함성 환경을 만드는 데 도움이 됩니다.

다음은 PostgreSQL의 주요 이점 중 일부입니다.

• 강력한 액세스 제어 시스템으로 매우 안전합니다.
• ACID 트랜잭션 보증을 제공합니다.
• PostgreSQL 확장 Citus Data는 분산 SQL 기능을 제공합니다.
• 부분 인덱스 및 블룸 필터와 같은 고급 인덱스.
• 구조화된 데이터(SQL), 반구조화된 데이터(JSON, XML), 키-값 및 공간 데이터를 지원합니다.

4. 블레이즈SQL

BlazeSQL은 자연어 쿼리를 실행 가능한 SQL 인사이트로 전환하도록 설계된 AI 기반 도구입니다. SQL 쿼리 생성을 자동화하여 데이터 분석을 간소화하고, 팀이 심층적인 SQL 지식 없이도 데이터베이스에서 데이터를 빠르게 추출하고 시각화할 수 있도록 합니다.

BlazeSQL은 MySQL, PostgreSQL, Microsoft SQL Server, Snowflake, BigQuery, Redshift 등 여러 SQL 데이터베이스를 지원합니다. 클라우드 기반 버전과 데스크톱 버전을 모두 제공하며, 모든 데이터베이스 상호 작용을 기기에 로컬로 유지하여 데이터 프라이버시와 보안을 보장합니다.

BlazeSQL의 주요 장점은 다음과 같습니다.

• 코드 없는 SQL 생성: 텍스트 프롬프트를 즉시 SQL 쿼리로 전환하여 수동 쿼리 작성 및 디버깅의 필요성을 줄입니다.
• 로컬 및 개인: 데스크톱 버전을 이용하면 모든 작업이 로컬에서 수행되므로 데이터의 비공개성이 보장됩니다.
• AI 기반 통찰력: Blaze는 데이터베이스에 대해 학습하고, 중요한 세부 정보를 기억하며, 시간이 지남에 따라 쿼리 생성을 개선합니다.
• 복잡한 쿼리 지원: 복잡한 SQL 쿼리를 생성할 수 있어 간단한 데이터 분석 작업과 고급 데이터 분석 작업 모두에 적합합니다.
• 사용자 정의 가능한 문서: 데이터베이스 스키마를 문서화하여 AI가 데이터를 더 잘 이해하고 상호 작용할 수 있도록 합니다.

BlazeSQL은 데이터 분석을 간소화하고 팀이 신속하게 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 기능으로 인해 Amazon, Visa, eBay와 같은 선도적 기업으로부터 신뢰를 받고 있습니다.

5. 카우치베이스

Couchbase는 오픈 소스이며 분산된 문서 중심 참여 데이터베이스입니다. 이 서버는 모든 클라우드에서 뛰어난 성능을 제공하며 워크로드 격리, 메모리 우선 아키텍처, 지리적 분산 배포와 같은 다양한 기능을 통해 애플리케이션을 지원합니다. 99.999의 가용성과 밀리초 미만의 대기 시간을 유지할 수 있습니다.

Couchbase의 주요 이점 중 하나는 Couchbase Data Platform이 다양한 프로그래밍 언어, 커넥터 및 도구에 걸쳐 간단하고 강력한 애플리케이션 개발 API를 제공한다는 것입니다. 이를 통해 애플리케이션을 쉽게 구축하는 동시에 시장 출시 시간을 단축할 수 있습니다.

다음은 Couchbase의 주요 이점 중 일부입니다.

• 사용자가 처리 용량, 도구 및 데이터를 활용할 수 있도록 빅 데이터 및 SQL 통합이 내장되어 있습니다.
• 모든 클라우드 플랫폼을 지원합니다.
• 메모리 우선 아키텍처는 규모에 따라 빠르고 일관된 경험을 제공합니다.
• 스택 전체에 보안을 제공합니다.

6. 탄성 검색

또 다른 최고의 데이터베이스 선택인 Elasticsearch는 Apache Lucene을 기반으로 합니다. 숫자, 텍스트, 지리 공간, 정형 및 비정형 데이터와 같은 모든 유형의 데이터를 지원하는 분산형 오픈 소스 검색 및 분석 엔진입니다.

Elasticsearch는 보강, 데이터 수집, 저장, 시각화 및 분석을 위한 다양한 오픈 소스 도구를 포함하는 Elastic Stack에 속합니다.

다음은 Elasticsearch의 주요 이점 중 일부입니다.

• 데이터 저장 및 검색을 위한 데이터 롤업 및 인덱스 수명 주기 관리와 같은 많은 기본 제공 기능.
• 전체 텍스트 검색에서 매우 효율적입니다.
• 인프라 모니터링, 보안 분석 및 기타 보안 관련 작업에 유용합니다.
• 자동 샤딩을 통한 수평 확장.
• Elasticsearch, Kibana, Logstash 및 Beats를 포함하는 더 큰 Elastic Stack의 일부입니다.

7. Redis

Redis는 시장에서 가장 인기 있는 선택 중 하나입니다. 데이터베이스, 메시지 브로커 및 캐시로 사용되는 오픈 소스 메모리 내 데이터 구조입니다. 고객을 끌어들이는 Redis의 주요 기능 중 하나는 문자열, 정렬된 집합, 비트맵, 지리 공간 인덱스, 하이퍼로그 로그 등과 같은 다양한 데이터 구조에 대한 지원입니다. Redis에는 또한 Lua 스크립팅, LRU 제거, 내장 복제, 트랜잭션 및 다양한 수준의 온디스크 지속성이 있습니다.

다음은 Redis의 주요 이점 중 일부입니다.

• 자동 장애 조치 프로세스.
• 내장된 Redis 데이터 유형으로 다양한 기계 학습 모델을 구현하는 모듈인 Redis-ML.
• 문자열, 목록, 세트, ​​해시, 비트맵, 스트림 등과 같은 다양한 데이터 구조.
• 더 적고 단순한 라인으로 복잡한 코드를 쉽게 작성할 수 있습니다.

8. DynamoDB

완벽하게 관리되는 다중 리전 데이터베이스인 Amazon DynamoDB는 기본 제공 보안, 인 메모리 캐시, 백업 및 복원 기능을 제공합니다. 데이터베이스의 인기는 AirBnB, Toyota 및 Samsung과 같이 이를 활용하는 주요 기업의 수에서 볼 수 있습니다. 중요한 데이터를 보호하는 데 일반적으로 필요한 복잡성을 줄이기 위해 미사용 암호화를 수행합니다.

DynamoDB의 두 가지 주요 이점은 확장성과 데이터 복제 기능입니다. 가상 무제한 스토리지를 사용하면 개인화된 필요에 따라 데이터를 무제한으로 저장할 수 있습니다. 데이터 항목의 경우 모두 SSD에 저장됩니다. 복제는 한 지역의 여러 가용 영역에서 내부적으로 관리되지만 여러 지역에서 사용할 수도 있습니다.

다음은 DynamoDB의 주요 이점 중 일부입니다.

• 여러 서버에 단일 테이블을 확장하여 수평으로 확장합니다.
• 맞춤형 트래픽 필터링, 규정 준수 자동화, 포괄적인 데이터베이스 위협 탐지 등을 통해 매우 안전합니다.
• 하드웨어 또는 소프트웨어 프로비저닝, 소프트웨어 패치, 분산 데이터베이스 클러스터 또는 설정 및 구성이 필요하지 않은 완전 관리형 서비스입니다.

9. MLDB

기계 학습 데이터베이스(MLDB)는 빅 데이터 기계 학습 작업을 처리하기 위한 오픈 소스 시스템입니다. 기계 학습 모델 교육을 통해 데이터 수집 및 저장에 사용하거나 실시간 예측 엔드포인트를 배포하는 데 사용할 수 있습니다. MLDB는 SQL SELECT 문의 포괄적인 구현을 제공하므로 사용하기 더 쉬운 데이터 세트 중 하나입니다. 즉, 데이터 세트를 테이블로 취급하므로 기존 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)에 이미 정통한 데이터 분석가가 쉽게 배우고 사용할 수 있습니다.

다음은 MLDB의 주요 이점 중 일부입니다.

• SQL을 메커니즘으로 사용하여 데이터베이스에 저장된 데이터를 쿼리합니다.
• MLDB의 교육, 모델링 및 검색 프로세스는 엄청난 처리 능력을 가지고 있습니다.
• 더 높은 효율성으로 수직 확장을 지원합니다.

10. 마이크로 소프트 SQL 서버

Microsoft SQL Server는 C 및 C++로 작성된 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)입니다. 관계형, 비관계형, 정형 및 비정형 데이터를 쿼리하여 모든 데이터에서 통찰력을 추출하는 데 특히 유용합니다. 지난 30년 동안 Windows 시스템에서 가장 인기 있는 상용 중급 데이터베이스였으며 현재는 선도적인 상용 데이터베이스 시스템 중 하나입니다.

다음은 Microsoft SQL Server의 몇 가지 주요 이점입니다.

• ACID 트랜잭션 보증을 제공합니다.
• T-SQL, R, Python, Java 및 .NET 언어를 통해 서버측 스크립팅을 지원합니다.
• 정형, 반정형 및 공간 데이터를 지원하는 다중 모델 데이터베이스입니다.

보너스 : MongoDB의

목록의 마지막 데이터베이스는 2009년 첫 번째 문서 데이터베이스로 출시된 MongoDB입니다. 문서 데이터를 특별히 처리하도록 설계되었으며 지난 몇 년 동안 대폭 개선되었습니다. MongoDB는 현재 시장에서 주요 문서 데이터베이스이자 선도적인 NoSQL 데이터베이스입니다. 데이터베이스에 반정형 데이터를 저장하는 문제에 대한 솔루션을 제공합니다.

다음은 MongoDB의 주요 이점 중 일부입니다.

• 자동 샤딩을 통한 수평 확장.
• 기본-보조 노드를 통한 기본 제공 복제.
• Community Server, Enterprise Server 및 Atlas를 포함한 라이선스.
• 스냅샷 격리가 있는 분산된 다중 문서 ACID 트랜잭션.
• MongoDB에 구축된 전체 텍스트 검색 엔진 및 데이터 레이크