데이터는 사내에, 컴퓨팅은 클라우드로.기업의 데이터 엔진 Vertica.

신한은행 · KT · 삼성전자가 운영하는
페타바이트 컬럼형 분석 DBMS.

최대 운영 규모
1.3PB
신한은행 분석 DW (Eon Mode)
한국 도입 사례
20+
금융 · 통신 · 제조 · 공공 · 의료
데이터 압축률
10×
원본 대비 1/10 크기로 저장
Platform/ 01

하나의 엔진에서 세 가지 데이터 워크로드

전통 DW의 안정성, 빅데이터 레이크의 유연성, ML 인프라까지.
Vertica가 단일 엔진에서 모두 제공합니다.

DW

SQL Data Warehouse

순수 RDBMS 기반 MPP·컬럼 아키텍처. 전통 DW 워크로드에 제약 없이, I/O 최적화로 압도적 분석 성능.

ML

Analytics & Machine Learning

In-Database ML로 데이터 이동 없이 SQL로 학습·예측. PMML / TensorFlow 모델 export·import 지원.

QE

Lakehouse Query Engine

HDFS·Object Store의 Parquet·ORC를 직접 조회. DW 데이터와 Data Lake를 조인 처리하는 통합 쿼리.

Core technology/ 02

저장은 컬럼으로, 분석은 노드로

컬럼형 저장부터 컴퓨팅·스토리지 분리까지, 한 엔진 안에서.
분석 쿼리에 최적화된 다섯 가지 핵심 기술입니다.

01 / COLUMNAR

Native Columnar Storage

데이터를 행이 아닌 열 단위로 저장합니다. "전체 고객의 평균 나이"를 구할 때 이름·주소는 읽지 않고 나이 열만 스캔합니다. 분석·집계 쿼리에 본질적으로 유리합니다.

ROW-BASED 이름·나이·주소 이름·나이·주소 이름·나이·주소 이름·나이·주소 이름·나이·주소 모든 행 스캔 COLUMNAR 이름 나이 주소 필요한 컬럼만
02 / MPP

Massively Parallel Scale-out

마스터 노드 없는 순수 MPP 구조. 모든 노드가 동등하게 작업을 나눠 가져, 노드만 추가하면 이론상 무한 확장됩니다. Single Point of Failure도 없습니다.

SINGLE NODE 1,000건 순차 병목 MPP · 10 NODES 노드당 100건 동시 선형 확장
03 / EON MODE

Compute & Storage Decoupling

저장은 Object Storage(저비용·무한 확장), 컴퓨팅은 필요한 만큼만. 분석 피크 때만 컴퓨팅을 늘리고, 평소엔 줄여 운영 비용을 최적화합니다.

ENTERPRISE Compute Storage 결합 확장 EON · DECOUPLED Compute (탄력) Object Storage 무한·저비용 독립 확장
04 / COMPRESSION

Compression & Encoding

동일 값이 반복되면 압축하여 디스크 I/O를 최소화. 원본 대비 1/10 크기까지 줄어들어 저장 비용·읽기 속도 동시 개선.

RAW · 8 ROWS Customer-A Customer-A Customer-A Customer-A Customer-A Customer-B Customer-B Customer-B 같은 값이 반복 ×0.1 COMPRESSED Customer-A × 5 Customer-B × 3 1/10 크기
05 / PROJECTIONS

Optimized Projections

자주 조회되는 컬럼 조합을 사전 최적화 형태로 저장. 인덱스+집계뷰 강화판이며, 노드 장애 시 복제본 역할까지 겸합니다.

BASE TABLE A B C D 원본 데이터 PROJECTIONS P1 · sorted by B [ B, A, C ] P2 · sorted by D [ D, A ] P3 · replica 노드 장애 대비 최적+복제 겸용
Customers/ 03

한국 20여 곳의 대기업·기관이 운영하는 분석 DB

국내 주요 산업군에서 Vertica를 EDW·CDW·빅데이터 분석 플랫폼으로 채택해 운영하고 있습니다.

금융 · 보험
06 ORGS
  • 신한은행분석 DW · ML · AML · 마이데이터EON · 1.3PB
  • 롯데손해보험차세대 BI/DW (Sybase IQ 대체)50TB
  • 빗썸 코리아Enterprise DW45TB
  • 한국신용정보원빅데이터·마이데이터 분석285TB
  • 새마을금고상시감시 분석 (Sybase IQ 대체)25TB
  • 한화생명Enterprise DW2TB
통신
04 ORGS
  • KT차세대 BI/DW (Teradata 대체)500TB
  • SKT고객분석시스템 외 6개 업무500TB
  • SKT유레카 CDR 분석 (MapR 대체)250TB
  • LG U+BS 통합정보계 / IFRS7EON · 330TB
제조 · 대기업
04 ORGS
  • 삼성전자DW / ML platform20TB
  • 삼성SDS운영자동화 지원 DW (Kafka 연계)3TB
  • SK Hynix워크로드 관리 플랫폼 (LSF PA)3TB
  • LG전자New BEST DW (Exadata 대체)OCI
공공
04 ORGS
  • 대검찰청지능형 디지털 증거 통합 플랫폼8TB
  • 한국조폐공사Enterprise DW5TB
  • 한국남동발전발전제어망 이상행위 탐지 (딥러닝)10TB
  • 스마트그리드통합관리센터 (Hadoop 대체)5TB
의료 · 대학병원 CDW
06 HOSPITALS
서울대학교병원4TB
삼성서울병원4TB
고려대학병원9TB
인하대학병원4TB
울산대학병원3TB
분당차병원4TB
Licensing/ 04

워크로드와 예산에 맞춰 라이선스 선택

용량 기반·노드 기반 라이선스를 영구 또는 구독형 계약으로 자유롭게 조합할 수 있습니다.

용량 기반 노드 기반
산정 기준 비압축 raw data 용량 노드별 코어 수 (최대 16 / 32 / 64 Core)
최소 단위 1 TB 1 Node
데이터 한도 라이선스 용량 내 무관 · ILM 포함 대용량 최적
External Table 압축 기준 용량 차감 (Add-on 가능) 무제한
계약 형태
영구 라이선스 또는 구독형 중 선택. 두 라이선스 종류 모두 동일하게 적용됩니다.
무상 제공
운영과 동일 용량을 개발·테스트·DR용으로 무상 제공합니다.

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