Interactive big data analytics: Using GPUs to power the world's fastest database. As part of an emerging conversation between HPC and enterprise, this talk will focus on the future of high performance big data analytics from enterprise, government and scientific perspectives while tracking the challenges posed by data collection, hardware integration and interface design. But there is more at stake than data-drive cost savings, these perspectives are framed by the need to socialize and democratize high-power big data analytics to the advantage of all. Map-D is an ultra-fast GPU database that allows anyone to interactively analyze and visualize big data in real time. Built into GPU memory, Map-D's unique architecture runs orders of magnitude faster than other in-memory databases and big data analytics platforms. We will also showcase Map-D's public demos, including TweetMap that maps over 1 billion tweets in real time and Campaign Finance Map that unravels the influence of money on political discourse over time.


실시간 빅데이터분석: GPU를 사용한 세계에서 가장 빠른 데이터베이스.HPC(High-Performance Computing)와 업계간 협업의 일부로, 이 세션에서는 고속 빅데이터분석의 미래를 산업계와 정부, 과학계의 시각으로 재조명하고, 데이터수집과 하드웨어 통합 그리고 인터페이스 디자인의 어려움을 어떻게 해결했는 지에 대해 집중적으로 다루려고 합니다. 더욱 더 일반에게 다가갈 수 있도록 사용자의 요구에 맞추어 고성능 빅데이터 분석의 장점을 살리는 것이 데이터 중심의 비용 절감보다 더 중요하다고 생각합니다.
Map-D는 누구나 실시간으로 빅데이터를 분석하고 시각화할 수 있도록 해주는 초고속 GPU 데이터베이스입니다. 데이터들이 GPU 메모리에 올라가는 Map-D의 독특한 아키텍쳐는 다른 인메모리 데이터베이스나 빅데이터 분석 플랫폼들보다 몇십배 빠르게 동작하고 있습니다. 이와 함께 실시간으로 10억개 이상의 tweet들을 지도 상에서 보여주는 Tweetmap과 시간의 흐름에 따른 정치적 담론에 대한 자본의 영향을 풀어내는 Campaign Finance Map을 비롯한 Map-D의 공개 데모를 보여드릴 것입니다.



* 본 세션은 동시 통역이 제공됩니다.

발표자 소개 Todd Mostak Map-D

Before Map-D, Todd was a researcher at MIT CSAIL. Seeking adventure upon finishing his undergrad, Todd moved to the Middle East, spending two years in Syria and Egypt teaching English, studying Arabic and eventually working as a translator for an Egyptian newspaper. Later as a Research Fellow at Harvard’s Kennedy School of Government, he focused on analysis of Islamism using forum and social media datasets. His frustration with the inability of existing tools to allow for the interactive exploration of large Twitter datasets motivated him to create Map-D.

Map-D 이전, Todd는 MIT CSAIL의 연구원이었습니다. 대학 생활을 마치면서 Todd는 중동으로 떠났고 시리아와 이집트에서 2년간 머물면서 영어를 가르치며 아랍어를 배우고 때때로 이집트 신문을 위한 번역가로 일했습니다. 그 후 하버드대학 케네디 행정대학원에서 선임연구원으로 일하면서 그는 포럼과 소셜 미디어 데이터셋을 사용한 이슬람 분석에 집중했습니다. 거대한 트위터 데이터셋을 실시간으로 탐구할 수 있는 툴이 없다는 사실에 대한 불만이 그가 Map-D를 만들게 된 계기가 되었습니다.

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발표 자료

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