컴퓨팅 작업 중에서 가장 늦게 클라우드로 흡수되는 작업 중 하나는 바로 데이터 분석이다. 과학자들이 원래 프로그래밍을 좋아해 자신의 책상 위에 컴퓨터를 두는 편을 선호해서일 수도 있고, 데이터를 기록하기 위해 실험 장비가 컴퓨터에 직접 연결되어 있거나 데이터 집합이 너무 커서 이동하려면 너무 많은 시간이 걸려서일 수도 있다.

이유가 무엇이든 과학자와 데이터 분석가들은 그동안 원격 컴퓨팅 도입에 소극적이었다. 그러나 원격 컴퓨팅은 이제 대세다. 머신러닝, 인공 지능, 데이터 분석을 위한 클라우드 기반 툴이 증가하고 있다. 이유는 클라우드 기반 문서 편집 및 이메일에 대한 관심을 촉발했던 이유와 같다. 팀은 어느 컴퓨터에서나 중앙 저장소에 로그인할 수 있고 원격지에서, 이동 중에, 심지어 해변에서도 작업을 할 수 있다. 클라우드에서는 백업과 동기화가 자동으로 처리하므로 모든 작업이 간소화된다.

그러나 클라우드가 데이터 분석에 더 유리한 실무적인 측면의 이유도 있다. 데이터 집합의 크기가 큰 경우 클라우드를 사용하면 훨씬 더 빠르게 작업을 수행할 수 있는 임대 하드웨어에 대규모 작업을 스풀링할 수 있다. PC 작업을 시작한 다음 몇 시간 후 점심을 먹으러 나갔다가 돌아와서 작업이 실패한 것을 확인할 일이 없다. 이제는 버튼을 눌러 방대한 메모리가 준비된 수십 개의 클라우드 인스턴스를 가동하고 몇 분 이내에 코드가 실패하는 것을 확인하면 된다. 현재 클라우드는 초 단위로 비용을 청구하므로 시간과 비용을 절감할 수 있다.

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