이제 조직이 SAS 언어로 구축된 애플리케이션을 그대로 활용하면서 현대화까지 하는 방법이 있습니다.
아번 포스팅을 통해, SAS언어 환경의 현대화가 어떻게 가능한지 알아보겠습니다.
SAS Language(이하 SAS언어)
SAS 언어는 원래 1970년대 초 노스캐롤라이나 대학교에서 농업 데이터를 분석하고 작물 수확량을 개선하기 위해 연방 연구 보조금을 받아 만든 언어입니다.
데이터 관리 및 통계 분석에 사용되는 많은 컴퓨터 프로그래밍 언어 중 하나입니다.
SAS 언어 응용 프로그램의 일반적인 용도
조직은 다음과 같은 다양한 애플리케이션과 비즈니스 영역에서 SAS 언어를 사용합니다:
- 데이터 관리
- 데이터 준비
- 추출-변환-로드(ETL)
- 고급 분석
- 예측 모델링
- 다변량 분석
- 비즈니스 인텔리전스(BI)
- 리포팅
SAS 언어 응용 프로그램은 SAS 언어의 강력한 기능을 모두 활용하여 지원하는 경우가 많습니다:
- 시장 조사
- 신용 평가
- 고객 이탈 분석
- 사기 탐지
- 보험 가격 책정
- 금융 규정 준수
- 리스크 관리
- 의사 결정 지원
- 임상 연구
- 헬스케어
- 제조
- 용량 계획
- 성과 측정
SAS 언어 환경의 현대화
최근 SAS 언어는 아래와 같은 이유들로 인해 현대화 및 교체 요구가 증가하고 있습니다.
- 구독 및 유지관리 비용 절감
- 보다 유연한 라이선스 조건 확보
- Python 및 R, 시각적 코드 옵션을 가진 데이터 분석 솔루션에 익숙한 내부 및 외부 기술 인력 활용
- 새로운 클라우드 네이티브 인프라 및 기술 도입
- 제품 공급업체의 수명 주기로 인해 현재 제품/플랫폼을 교체해야 하는 경우
이처럼 비용 절감에 대한 압박에 직면한 조직이든 단순히 새로운 클라우드 플랫폼으로 전환하려는 조직이든, 기업은 SAS 언어 환경의 현대화를 고려하고 있습니다.
현대화 전략 선택
SAS 언어를 사용하는 많은 글로벌 기업은 다양한 비즈니스 크리티컬 요구 사항을 충족하기 위해 수많은 프로그램과 모델을 다양한 방식으로 배포하고 있습니다.
따라서 단일 옵션으로 포괄적인 SAS 언어 현대화 전략을 수립하기는 어려울 수 있습니다. 대규모 조직은 현대화 시 다음 사항에 따라 여러 옵션을 고려할 수 있습니다:
- 규제 제약
- 비즈니스의 허용되는 리스크 수준
- 성능 기대치 및 서비스 수준 계약(SLA)
- 비용, 예산 및 기간
- 관리자, 개발자 및 최종 사용자의 채택, 교육 및 리소스 활용의 용이성
- 새로운 기능 및 시설 도입에 대한 욕구
- 대체 기술의 영향 미지수
현대화를 위한 세 가지 주요 과제
사람: 사용자는 새로운 기술이 익숙한 것과 얼마나 유사한지에 관계없이 새로운 기술을 받아들이려는 의지와 능력의 정도가 다양합니다. 새로운 언어, 새로운 사용자 인터페이스 또는 새로운 플랫폼으로 전환하는 데에는 상당한 교육이 필요할 수 있습니다. 관리자, 고급 사용자 및 IT 팀도 교체에 대한 교육이 필요합니다.
기술: SAS 언어를 통해 제공되는 핵심 기술 역량에는 데이터 액세스 및 사용, 권장 사항 및/또는 의사 결정을 내리는 모델 개발 및 실행이 포함됩니다. 조직은 높은 수준의 신뢰성, 복원력, 확장성, 탄력성, 성능 및 비용 효율성을 유지해야 합니다.
프로세스: 대규모 조직은 SAS 언어 응용 프로그램을 사용하여 많은 수의 사용자와 워크플로를 지원하는 경향이 있으며, 그 중 상당수는 고유하고 중요한 경우가 많습니다. 중요한 프로세스(예: 자동화된 신용 리스크 결정)는 여러 수준의 정부 및/또는 업계 규제의 적용을 받는 경우가 많습니다. 기술을 변경하려면 많은 비용과 시간이 소요되는 재검증이 필요할 수 있습니다.
규정을 준수하려면 모델과 의사 결정 프로세스가 투명하고 규제 기관에 설명할 수 있어야 합니다.
주요 기술 고려 사항
- 데이터 스토리지: 로컬, 원격, 분산, 클라우드에 저장된 데이터의 근접성은 런타임 성능의 핵심 요소입니다. 예를 들어, 영구 데이터 파일은 부서별 파일 공유 또는 클라우드 스토리지 버킷에 저장될 수 있습니다.
- 서비스 수준 계약(SLA): 비즈니스 사용자, IT, 외부 고객, 파트너, 규제 기관 등 이해관계자 간의 SLA를 이해하는 것이 중요합니다. 비즈니스 사용자는 머신 러닝 모델이 특정 기간 내에 결과를 산출하기를 기대할 수 있습니다. 규제 당국은 특정 형식의 결과물을 기대할 수 있습니다. 고객은 특정 아티팩트 또는 API의 정기적인 제공을 위해 비용을 지불했을 수 있습니다.
- SAS 언어 성능 요구 사항: 올바르게 구축된 SAS 언어 애플리케이션은 빠르고 효율적입니다. 기술을 변경하려면 대상 기술, 인프라 및 아키텍처의 비용을 이해하기 위해 처리량 및 성능 특성을 신중하게 고려해야 합니다. 이러한 요구 사항은 각 배포 및 워크로드의 특성에 따라 달라질 수 있습니다. SAS 언어 애플리케이션은 일반적으로 CPU, 메모리, 대역폭 등 컴퓨터 리소스를 효율적으로 사용합니다. R과 Python의 동등한 애플리케이션은 훨씬 더 많은 컴퓨터 리소스를 필요로 할 수 있습니다. 예를 들어, R 언어는 일반적으로 모든 데이터를 메모리에 보관해야 합니다.
- 라이선스 및 환경: 온프레미스 애플리케이션을 클라우드로 옮길 때 소프트웨어 라이선스가 복잡해질 수 있습니다: 기존의 제한적인 라이선스 조건(특히 온프레미스와 클라우드 배포 간 및 지리적 지역 간)
새로운 제품과 호환되도록 업그레이드 또는 재구성해야 하는 보류 중인 의무 사항
데이터 볼륨, 네트워크 입/출입 및 처리 용량 예측
SAS 언어 환경 현대화 방법
Altair SLC™는 이런 현대화 흐름에 정확히 필요한 옵션, 대체 SAS 언어 환경을 제공합니다.
이 솔루션을 사용하면 고객은 기존 IP 및 애플리케이션에 대한 투자를 유지하면서 다른 C++ 또는 Java 컴파일러 또는 다른 데이터베이스 공급업체를 선택하는 것과 같은 방식으로 공급업체를 전환할 수 있습니다.
이는 미래 지향적인 데이터 분석 전략을 구축하고자 하는 SAS 언어 사용자의 전망을 변화시킵니다. 조직은 동일한 SAS 언어 애플리케이션을 저렴한 비용으로 실행하는 Altair SLC로 마이그레이션할 수 있으며, Python, R 및 클라우드 플랫폼을 비롯한 기타 기술을 유연하게 수용할 수 있습니다.
Altair SLC로 마이그레이션하는 방법은 간단합니다:
다른 기술로 전환할 때와 비교해 재교육, 업무 중단, 리스크가 최소화되며, 대규모 컴퓨팅을 활용하여 성능 문제를 해결하는 다른 대체 기술에 비해 훨씬 적은 리소스를 소비하므로 효율성이 높습니다.
Altair Units을 포함한 유연한 Altair 라이선스 조건은 안심하고 유연하게 사용할 수 있습니다.
