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무 느려 추천하는 데 하루가 걸리거나 연산 비용이 고객에게 제품을

추천한 효과보다 크다면 추천하는 의미도 없고 가치도 없겠죠.

다행스럽게도 저장 비용이 그랬던 것처럼 연산 비용이 감소한 것
은 물론 연산 속도도 크게 향상됐습니다.

2000년의 인텔 CPU는 1초에 20억 회 계산할 수 있었던 반면,
2020년의 인텔 CPU는 1초에 1만 2,000억 회 이상 계산할 수 정
도로 빨라졌습니다. 20년 동안 연산 속도가 무려 600배 이상 빨라

진 것이죠. 이는 20년 전에 1년 8개월 넘게 걸렸던 계산이 1일이

면 끝난다는 것을 의미합니다. 또한 같은 기간 동안 연산 비용은
3만 배 넘게 감소했습니다.

이렇게 저렴하고 빠른 연산 덕분에 이제 빅데이터를 가공하고 분

석해 얻을 수 있는 가치가 비용을 앞질러 빅데이터가 경제성을
갖기 시작했습니다. 이와 더불어 *클라우드 컴퓨팅 기술이 발전하
면서 연산에 필요한 CPU나 GPU를 직접 갖추고 있지 않아도 고

성능 연산 장치를 누구나 쉽게 이용할 수 있게 됐습니다. 비로소

빅데이터를 분석할 수 있는 기반이 마련된 것입니다.

전문가의 조언 클라우드 컴퓨팅

‘클라우드 컴퓨팅’은 인터넷을 통해 저장, 계산 등과 같은 IT 자원을 이용자가 요청하는 만큼 제공하는 서비스입니
다. 이용자는 IT 인프라에 대한 투자나 관리 비용 없이 필요한 만큼 IT 자원을 사용하고, 이에 대한 이용료만 지불하면
됩니다. 해외에는 아마존(Amazon)의 ‘AWS’, 마이크로소프트(Microsoft)의 ‘Azure’, 구글(Google)의 ‘클라우드 플랫
폼’과 같은 서비스가 있으며, 국내에는 카카오엔터프라이즈의 ‘Kakao i Cloud’, 네이버의 ‘네이버 클라우드 플랫폼’이
있습니다.

1. 빅데이터의 등장 29