Pivotal GemFire

NoSQL 애플리케이션 스케일 아웃

웹 스케일의 데이터 기반 애플리케이션

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.


eBook
Scaling Data Services with Pivotal GemFire

In-memory data grids (IMDG) such as Pivotal GemFire, which is powered by Apache Geode, are key to making today's modern high-speed, data-intensive applications work.

Get the eBook





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.

자세한 정보


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.

자세한 정보


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.

자세한 정보



Southwest Airlines
Transforming IT and development for the largest domestic air carrier in the US

전체 사례 연구 보기

Let's talk.

Contact us about Pivotal GemFire.

관심을 가져 주셔서 감사합니다.

빠른 시일 내에 연락을 드리겠습니다.

문의