NoSQL 애플리케이션 스케일 아웃

웹 스케일의 데이터 기반 애플리케이션

  • 이점
  • 기능
  • 활용 사례

실시간으로 작업 수행

분산 인메모리 기술 덕분에 운영 규모에 관계없이 실시간으로 실행되는 NoSQL 애플리케이션을 개발할 수 있습니다. 예상된 워크로드 폭주를 처리해야 하는 경우 탄력적으로 애플리케이션을 확장할 수 있습니다. 또한 시스템 리소스 사용량을 최적화하면서 증가한 수요를 충족할 수 있습니다. 여러 사이트로 구성된 전체 그리드로 확장할 수 있습니다.


규모에 관계없이 일관성 및 복구 성능 보장

운영 규모에 관계없이 트랜잭션 애플리케이션을 실행할 수 있습니다. 데이터는 분산 노드 전체에서 일관성이 보장됩니다. 그리드에 최적화된 쿼리 및 강력한 데이터베이스 작업을 통해 애플리케이션의 데이터 작업에 대해 지연 시간과 복잡성을 낮출 수 있습니다. 노드 페일오버 및 클러스터 자가 복구 기능을 통해 비즈니스에 매우 중요한 요건인 애플리케이션의 복구 성능을 보장할 수 있습니다.


강력한 데이터 기반 애플리케이션 개발

코드를 변경할 필요 없이 웹 스케일 기능을 활용할 수 있습니다. 또한 JSON(JavaScript Object Notation), 사용자 정의 오브젝트 및 트랜잭션 애플리케이션의 복잡한 그래프에서 지속 및 운영될 수 있습니다. 지속적인 쿼리와 함께 비동기식 이벤트 프레임워크를 활용하여 지연 시간이 짧은 탐지 알고리즘을 구현합니다. Java, C++, C#으로 작성되었거나 REST(Representational State Transfer)를 사용하는 애플리케이션의 성능을 향상시킵니다.




New GemFire 9.0 and
GemFire-Greenplum Connector


기능

인메모리 데이터 그리드

Pivotal GemFire®는 디스크 입출력 시간 지연을 방지하기 위해 모든 운영 데이터를 압축된 상태로 메모리에 저장합니다. 노드는 데이터 분산 및 처리를 최적화하기 위해 클러스터로 운영되므로 최고의 속도가 보장되며 시스템 리소스는 균형 있게 사용됩니다. Pivotal GemFire는 선형적으로 유연하게 확장되므로 노드를 추가함으로써 예측 가능한 방식으로 용량을 증설할 수 있습니다.


ACID, 짧은 지연 시간의 데이터베이스 작업 지원

데이터는 그리드 내에서의 복제 기능 및 쓰기 작업에 최적화된 영구 디스크 저장소를 통해 그 지속성이 유지됩니다. 또한 데이터의 트랜잭션 일관성이 보장되도록 여러 차례 검사가 수행됩니다. 지연 시간을 최소화하기 위해 그리드를 지원하는 데이터베이스 쿼리 및 작업은 관련 데이터가 저장된 노드로 전달되어 처리됩니다. 트리거와 이벤트 알림을 통해 시스템에 데이터가 도착할 때마다 실시간으로 반응할 수 있도록 관련 기능이 제공됩니다.


고가용성, 뛰어난 복구 성능 및 글로벌 스케일

Pivotal GemFire 클러스터는 장애 발생 시 클러스터 내 다른 노드로 자동 페일오버하는 기능을 제공합니다. 데이터의 액세스 가용성을 유지하면서 일관성을 보장하기 위해 클러스터에서 노드가 제거되거나 추가될 때는 해당 그리드에서 재조정 및 재구축 작업이 수행됩니다. Pivotal GemFire의 클러스터는 멀티 사이트, 글로벌 스케일 환경 및 재해 복구 환경을 구축하기 위해 WAN(Wide Area Network)을 통해 접속할 수 있습니다.


여러 언어로 NoSQL 데이터 관리

Pivotal GemFire는 사용자 정의 오브젝트 모델을 복잡한 그래프뿐 아니라 JSON 형식의 문서에서 사용할 수 있도록 지원합니다. 데이터는 Java, C++ 및 C#용 기본 클라이언트에서 액세스하거나 REST 호출을 지원하는 애플리케이션에서 액세스할 수 있습니다. 구현된 API로는 Java:Hashmap, Spring Data GemFire 및 Memcached가 있습니다.


강력한 데이터 애플리케이션 기능

Pivotal GemFire를 사용하면 OQL(Object Query Language)을 통해 데이터를 쿼리할 수 있습니다. Java로 작성된 맞춤 구성 프로시저는 관련 데이터가 저장된 해당 노드에서 저장되고 실행됩니다. 안정성이 높은 비동기식 데이터베이스 이벤트 프레임워크를 통해 게시 및 구독 기능과 맞춤형 처리를 위한 콜백 함수를 제공할 뿐 아니라 연속 쿼리도 지원합니다.


간편하게 분산 데이터 그리드 관리

성능 및 시스템 리소스 활용도를 최적화하기 위해 Pivotal GemFire는 노드가 추가되거나 노드 간에 데이터를 분산할 때 클러스터 자가 복구 기능을 포함하여 다양한 관리 작업을 자동화하도록 설계되었습니다. Pivotal GemFire 툴에는 클러스터 상태 대시보드, 오프라인 성능 분석 및 자동화 스트립팅을 지원하는 명령줄 인터페이스가 포함되어 있습니다.



GemFire 구축 토폴로지

GemFire는 이러한 모든 구성에서 구축될 수 있는 유연한 솔루션입니다.




활용 사례

전사적 캐시

Pivotal GemFire is often employed to provide enterprise-wide caching of application data, spanning multiple clouds or data centers.

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유연한 인메모리 컴퓨팅

This use case involves computation-intensive processing of large volumes of data with extremely high output and response requirements in seconds or less. Examples include market-risk analysis, web-scale partner electronic pricing and inventory analysis.

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운영 규모에 관계없이 실시간 트랜잭션 애플리케이션 지원

These are applications that need to provide real-time responses and maintain consistency of data while processing many parallel transactions, often with high availability. Examples include reservation systems and post-trade processing.

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유연한 스트림 처리 방식

When data from incoming variable high-velocity streams absolutely must be stored, perform advanced processing including real-time analytics and matching.

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사례 연구

Newedge Delivers Enhanced Post-Trading Platform Using Pivotal


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