저는 주로 Mac OS를 사용하고, 필요시 Linux를 쓰다 보니 가끔 분석에 SAS를 써야 할 때 곤란한 일이 생깁니다.
가상머신(Parallels)에 SSD를 64GB정도 할당하여 윈도우즈 최소설치 + SAS설치를 하니, 하드디스크 여유 공간도 거의 남지 않고, 메모리를 12GB 물려줘도 대용량 계산시 멈춰버리는 일이 때때로 생기네요.
얼핏 듯기로는 SAS는 하드 스왑공간이 중요하고, R은 메모리 용량이 중요하다고 하던데, 일리있는 이야기인지 궁금합니다.
그리고 Linux한대를 맞추어 SAS만 깔아 사용 (맥에서 원격 접속해 명령만 내리고 계산은 Linux SAS머신에서) 하려 하는데, 사양이 어느정도면 될까요?
매일 쓰지 않을 머신에 z840급을 들이는건 아닐 듯하고...
업무에서 주로 SAS쓰시는 분들, 어떤 사양으로 쓰고 계신지 궁금합니다. <-질문 : )
패러럴즈에 깔아서 어느정도의 데이터를 돌리시는지가 문제겠네요. 데이타 용량이 얼마나?
사실 100기가가 넘는 심평원자료 데이터 화일들을 처리할때도, P8600 + 4G + 128 SSD + 500G HDD 가지고 있는 T200가지고도 돌렸습니다. (시간은 좀 걸렸지만.) 멈춰 버리는 것은 환경에 문제가 있는게 아닌가 생각합니다. (SAS 9.3 64Bit)
Q9400 + 4G + 128 SSD + 500G HDD 인 머신에서도 돌려봤습니다. (SAS 9.2 32Bit) 시간이 걸려서 문제죠.
DB를 통계작업하기 위해 계산을 막돌리는데 하드보단 CPU와 메모리가 우선순위입니다. 디스크 I/O는 결과값을 저장할때와 원하는 데이터를 조인하고 가공할때 I/O가 발생하고 나머지는 전부 CPU 메모리쪽에 부하가 컸습니다.
제가 SAS 운영할때는 32기가 메모리에 16코어 32쓰레드 머신이였었습니다.
OLTP는 디스크 쓰기속도가 중요하지만 OLAP는 계산하는게 주 목적이기에 CPU와 메모리에 비중이 커지는건 어쩔수 없는겁니다.
현재는 윈도 10에서 SAS 9.4 64비트 버젼을 운용하고 있습니다.
SAS도 운영방식에 따라 OLAP으로 운영할 수도, OLTP로 운영할 수도 있습니다. 전 가공되어서 받은 건강보험심사평가원 빅데이터를 주로 분석해왔습니다. (이 원자료 구조가 좀 이상해서 IBM DB2에 데이터를 넣어놓고, SAS를 RDBMS 처럼 운용하고 있습니다.) 그래서 SAS가 최적의 분석툴입니다.
최초로 이 데이터를 접한건 2002년 이었고, 당시에는 지금 정도의 분석을 돌리면 24시간 정도가 당시 PC로 걸렸습니다. (펜티엄 III 800정도의 머신) 이었구요.
심평원이 샘플자료를 내놓은 2012년 최초 자료를 받았을때 분석 상황이 SAS 9.2, 32Bit 였고 연구실에 있던 컴퓨터가 Q9400, 4G, 128G SSD, 500G HDD 정도의 머신으로 심평원 샘플자료가 SAS에 불러들여서 SAS 화일 형식으로 저장하면 대략 200기가 가량 됩니다. 이 화일들을 분석하는데, 당시에도 2시간 정도면 대충 분석이 끝났습니다. SAS는 고성능 머신으로 돌리면 빨리 결과를 내주긴 하지만, OLAP으로 운용하는 상황이 아닌 데이터를 받아서 운용하는 상황에서는 시간이 걸려서 그렇지, 결과는 내줍니다.
200명 가량의 데이터에 반복측정된 시계열 자료라고 해봐야 데이터 용량이 그리 크지 않기 때문에, 저 환경에서도 잘 돌아야 합니다. 현재 제가 맥북프로레티나 와 맥북에어에 패러럴즈에 윈도 8.1 에 SAS 9.3 64 Bit를 설치해서 급한 분석은 이동중에도 처리 합니다. 저 정도의 데이터를 처리하는데, 저 환경에서 퍼지는 것은 설치 환경의 문제라고 생각되어서요. 생각보다 저 사양의 PC 에서도 별 문제 없이 돌아가는게 정상입니다.
SAS 6버젼 부터 현재까지 15년정도 사용했으니, 저도 적게 사용한건 아닙니다. ^^
윤술님이 말씀하시는 것 틀린 것은 아닌데, 질문하신 분의 환경처럼 그리 대용량의 데이터가 아닌데 퍼지는 것은 환경 설정이나 설치에 문제가 있다고 보여집니다.