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Developers today build modern applications using microservices architectures. These applications demand extreme low latency to deliver real-time performance for end users and flexible programming to adjust to modern application needs. Introducing Amazon MemoryDB for Redis, the newest fully managed database from AWS. MemoryDB is a Redis-compatible, durable, in-memory database service that delivers ultra-fast performance. Because MemoryDB stores your entire dataset in-memory and uses a Multi-AZ transactional log, you achieve both in-memory performance and data durability. Learn about MemoryDB and how you can use it to build microservices-based applications. Plus, dive deep with a demo on how to get started with MemoryDB.
Learning Objectives:
*Get to know Amazon MemoryDB for Redis
*Learn how to build fast and flexible microservices-based applications with MemoryDB
*Learn how to get started with MemoryDB
***To learn more about the services featured in this talk, please visit: https://aws.amazon.com/memorydb
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인 메모리 데이터베이스 – 나무위키
In-Memory Database IMDB, 혹은 MMDB(Main Memory DBMS)라고도 한다. 디스크가 아닌 주 메모리에 모든 데이터를 보유하고 있는 데이터베이스.
Source: namu.wiki
Date Published: 3/8/2022
View: 6045
인메모리 데이터베이스란 무엇입니까? – TIBCO Software
인메모리 데이터베이스는 데이터베이스의 주기적 스냅샷을 생성하여 디스크 드라이브(비휘발성)에 저장합니다. 이 데이터베이스 스냅샷은 특정 시점의 전체 데이터베이스 …
Source: www.tibco.com
Date Published: 6/12/2021
View: 3550
인메모리 데이터베이스 – 위키백과, 우리 모두의 백과사전
인메모리 데이터베이스(In-memory Database)는 데이터 스토리지의 메인 메모리에 설치되어 운영되는 방식의 데이터베이스 관리 시스템이다. 인메모리 데이터베이스는 …
Source: ko.wikipedia.org
Date Published: 7/26/2022
View: 7533
in-memory DB는 왜 더 빠를까
in-memory DB는 disk-based DB와 달리 말 그대로 메모리에 데이터를 저장한다. 외부 저장 장치에 데이터를 저장하지 않고 메모리에서 데이터를 읽고 …
Source: 2kindsofcs.tistory.com
Date Published: 4/21/2021
View: 2190
메모리 DB의 등장 – 데이터온에어
이 때문에 메모리DB는 오라클, 사이베이스 등 기존 하드디스크 기반 DB에 비해 처리속도 … 따라서 메모리DB는 실시간 DBMS의 대표적 솔루션으로 이해되고 있기도 하다.
Source: dataonair.or.kr
Date Published: 8/17/2022
View: 3830
RDB, NoSQL, In-Memory DB 비교 – 토마의 개발노트
RDB, NoSQL, In-Memory DB 비교 · 1. RDB(Relational Database). RDB는 관계형 데이터베이스며, 대표적으로 Mysql, Oracle, PostgreSql 등이 가장 많이 …
Source: toma0912.tistory.com
Date Published: 11/14/2021
View: 872
[TIL] 10월 27일: 인메모리 DB(In-memory DB) – velog
디스크가 아닌 주 메모리에 모든 데이터를 보유하고 있는 데이터베이스이다. 디스크 검색보다 자료 접근이 훨씬 빠른 것이 가장 큰 장점이다. 데이터 양의 …
Source: velog.io
Date Published: 10/22/2022
View: 1484
메모리DB를 부담없이! | 그대안의 작은 호수
이천년대 초반 알티베이스가 메인메모리DB시장에 진출한 이래 IBDB(In-Memory … 국산 DBMS 기업 알티베이스도 인메모리 기술로 빅데이터 시장을 정조준하고 있다.
Source: smallake.kr
Date Published: 6/30/2022
View: 4214
인메모리 데이터베이스의 도입효과 | SAP Insights
간단히 말하면, 인메모리 데이터베이스는 디스크 스토리지와 같은 기존 위치가 아닌 컴퓨터 메모리에 보관되는 데이터베이스입니다. 대부분의 비즈니스 애플리케이션에서는 …
Source: www.sap.com
Date Published: 5/5/2022
View: 369
Amazon MemoryDB for Redis 소개 – Redis 호환 높은 내구성의 …
오늘 저는 Redis와 호환되고 내구성이 뛰어난 인 메모리 데이터베이스 … 또한, Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)에 저장된 Redis Database …
Source: aws.amazon.com
Date Published: 4/16/2021
View: 948
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주제에 대한 기사 평가 메모리 db
- Author: AWS Online Tech Talks
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- Date Published: 2021. 9. 28.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=Jbq_XZMZEKY
인메모리 데이터베이스란 무엇입니까?
인메모리 데이터베이스는 컴퓨터의 주 메모리에 모든 조직 또는 개인의 데이터를 저장합니다.
인메모리 데이터베이스에 대한 데이터 분석은 보조 기억 장치를 사용하는 기존 데이터베이스에 비해 빠릅니다. 이러한 보조 기억 장치에는 하드 디스크 또는 솔리드 스테이트 장치(SSD)가 포함됩니다. 컴퓨터의 중앙 처리 장치(CPU)는 주 메모리에 저장된 데이터에만 직접 접속할 수 있습니다. 따라서 컴퓨터는 보조 기억 장치의 데이터보다 훨씬 빠르게 주 메모리의 데이터를 읽고 쓸 수 있습니다. 이로 하여 인메모리 데이터베이스 처리가 엄청나게 빠르게 됩니다.
조직은 고속 데이터베이스 조작을 필요로 하는 애플리케이션에 인메모리 데이터베이스를 사용합니다. 광고 스폿에 대한 실시간 입찰에서도 인메모리 데이터베이스를 사용합니다. 실시간 광고 입찰에서 입찰 플랫폼은 사용자가 웹 페이지를 로드하는 동안 경매를 위한 광고 스폿을 기재합니다. 실시간 입찰 플랫폼은 여러 입찰자로부터 입찰 데이터를 수집하고 여러 규칙에 따라 낙찰을 선택하고 낙찰자의 광고를 표시합니다. 이 모든 작업은 웹 페이지가 로드되는 동안 밀리초 이내에 진행되어야 합니다. 인메모리 데이터베이스를 사용하면 실시간 입찰 플랫폼이 밀리초의 대기 시간 내에서 이러한 모든 데이터 작업을 수행하는 데 도움이 될 수 있습니다.
조직에서 인메모리 데이터베이스가 필요한 이유는 무엇입니까?
사물 인터넷 (IoT)의 출현과 클라우드 기반 솔루션의 성장에 따라 조직은 실시간으로 데이터를 처리해야 할 필요가 제기됩니다. 건강 및 보안 모니터와 같은 수백만 개의 장치에서 매초 데이터가 생성됩니다. 이 데이터를 실시간으로 분석하는 것은 결정적인 문제로 됩니다. 조직은 실시간 데이터를 처리하기 위해 고성능 데이터베이스 솔루션이 필요합니다. 인메모리 데이터베이스는 또한 조직이 데이터베이스 연산 속도를 높여 생산성을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 또한 빅 데이터의 이점을 활용하는 데도 도움이 됩니다. 조직에서 다음 중 하나가 필요한 경우 인메모리 데이터베이스 적용을 고려해야 합니다.
위키백과, 우리 모두의 백과사전
인메모리 데이터베이스(In-memory Database)는 데이터 스토리지의 메인 메모리에 설치되어 운영되는 방식의 데이터베이스 관리 시스템이다.
인메모리 데이터베이스는 디스크에 최적화된 데이터베이스보다 더 빠른데 그 까닭은 디스크 접근이 메모리 접근보다 느리기 때문이며, 이 데이터베이스는 내부 최적화 알고리즘이 더 단순하며 더 적은 CPU 명령을 실행한다. 메모리의 데이터에 접근하면 데이터를 조회할 때 검색 시간이 줄어들며 디스크보다 더 빠르고 더 예측 가능성 성능을 제공한다.[1][2]
인메모리 데이터 스토리지의 잠재적인 기술적 문제는 RAM의 휘발성이다. 구체적으로 말해 전원이 소실될 경우나 고의적인 상황 등에서 휘발성 RAM 안에 저장된 데이터는 손실된다.[3] 비휘발성 RAM 기술의 도입으로 인메모리 데이터베이스는 전력 손실에도 완전한 속도로 데이터를 유지할 수 있게 되었다.[4][5]
주요 제품 [ 편집 ]
in-memory DB는 왜 더 빠를까
in-memory DB는 disk-based DB와 달리 말 그대로 메모리에 데이터를 저장한다.
외부 저장 장치에 데이터를 저장하지 않고 메모리에서 데이터를 읽고 쓴다.
메모리 <-> 디스크 간 병목이 없기 때문에 disk-based DB보다 훨씬 속도가 빠르다.
외부 저장 장치에 데이터를 저장하여 사용할 경우에는 왜 느린가?
외부 저장 장치에 있는 데이터를 읽고자 할 경우, 해당 데이터를 곧바로 사용할 수 없다.
데이터를 읽어서 메모리에 올리고, 메모리에 올라간 데이터를 읽어서 사용할 수 있다.
https://ko.wikipedia.org/wiki/메모리_계층_구조
(약간 옆으로 새는 이야기라서 회색 처리)
만약 HDD를 외부 저장 장치로 사용한다면 액츄에이터가 액츄에이터 암을 움직이고,
액츄에이터 암의 끝에 달려 있는 헤드를 통해 데이터를 읽고 쓰게 된다.
in-memory DB에는 이런 과정이 필요가 없다.
좀 더 구체적인 예시를 들어 보자.
disk-based DB는 데이터를 페이지(블록)단위로 읽어온다.
내가 원하는 데이터가 지금 메모리에 있는 페이지(블록)에 없다면?
그러면 또 디스크에서 다른 페이지(블록)을 읽어야 한다. 이 과정에서 지연이 발생한다.
in-memroy DB는 애초에 메모리에 모든 데이터가 있기 때문에 지연이 적다.
그러면 무조건 disk-based DB보다 in-memory DB가 더 좋을까?
상황에 따라 다르다.
in-memory DB는 기본적으로 영속성(persistence)을 보장하지 않는다.
에러가 나서 갑자기 프로세스가 종료된다거나 하면, 데이터가 모두 유실될 수도 있다.
또, in-memory DB는 메모리에 데이터를 저장하기 때문에 저장 공간이 한정되어있다.
한계에 도달하면 기존 데이터를 지우든가 아니면 새로운 데이터를 입력하지 못할 것이다.
하지만 반드시 영속성이 필요하지 않고, 저장 공간이 많이 필요한 것도 아니라면 in-memory DB는 매우 유용하다.
예를 들어, 테스트에 db가 필요하다면 in-memory DB가 좋은 선택일 수 있다.
테스트를 빠르게 실행한다면 업무 효율에도 좋고,
설령 중간에 문제가 생겨서 데이터가 없어져도 테스트용 데이터이기 때문에 실 서비스에 아무런 영향이 없다.
대표적인 예시로 시퀄라이트(SQLite)가 있다.
한편, in-memory DB는 NoSQL과 동의어가 아니다.
메모리에 데이터를 읽고 쓰는 DB면 in-memory DB이다.
대표적인 RDBMS인 MySQL도 in-memory 모드를 지원한다.
유명한 NoSQL인 redis가 in-memory DB여서 마치 이 둘을 동의어처럼 쓰는 사람들이 있는 것 같다.
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메모리 DB의 등장
메모리 DB의 등장
김일환/삼성SDS 부장
인터넷 사용자가 늘어나고 이에 따른 서비스 속도 저하를 막기 위해 빠른 인증, 빠른 처리 등을 목적으로 하는 DB들이 등장하고 있다. 그 중의 하나가 바로 메모리 DB이다. 즉, 기존 DB처럼 하드에서 구축 운영되는 것이 아니라 메모리상에서 운영되는 것을 말한다
서버의 임시 저장장치인 메모리 속에 DB를 구현하여 컴퓨터를 부팅하면 DB가 메모리에 올라와 빠른 서비스를 가능하게 하는 것이 메모리DB이다.
실제 하드디스크 액세스 속도는 5∼10ms(밀리세컨드) 수준이지만 S램의 경우는 8∼35ns(나노세컨드), D램은 90∼120ns로 빠르다. 이 때문에 메모리DB는 오라클, 사이베이스 등 기존 하드디스크 기반 DB에 비해 처리속도 월등하게 나을 수밖에 없다. 기존의 RDBMS가 100% 메모리 버퍼를 이용한 상태에서 비교한 벤치마킹 결과에 의하면 메모리DB를 이용하였을 때 특정 제품의 경우 최소 10배의 속도 향상을 보여주고 있다. 따라서 통신장비나 금융거래용 장비 등 대용량 데이터를 고속으로 처리해야 하는 곳에 적합하다.
통신·금융권 중심 급확산
현재 메모리DB는 통신서비스 사업자와 금융권을 중심으로 급속히 확산돼 CDMA 기지국 가입자 정보의 실시간 조회, 무선 인터넷 사용자를 위한 실시간 서비스, 사이버 트레이딩, 사이버 뱅킹, 실시간 원투원 마케팅 등 각종 인터넷 서비스, 공장 자동화에서 실시간 데이터 수집·제어 등의 업무에 사용되고 있다. 이처럼 단독으로 사용할 수도 있지만 오라클 등 기존 DB에 덧붙여 액세스 빈도가 많은 데이터의 처리를 전담하는 캐싱DB로 사용할 수 있어 쓰임새가 더 크다고 할 수 있다.
한국통신과 SK텔레콤, LG텔레콤, 한국통신프리텔 등 주요 통신서비스 회사들이 지능망서비스 등 네트워크 서비스와 관련해 가입자관리·인증관리·가입자 성향 분석 등에 메모리DB를 적용하고 있다. 또 대우증권 등 주요 증권사들이 시세처리와 사이버증권시스템에, 그리고 일부 은행들이 외환업무와 인터넷뱅킹에 메모리DB를 적용하기 시작했다. 이에 삼성전자와 제너시스템 등 커뮤니케이션용 장비 개발업체들은 메모리DB를 적용한 제품을 개발해 영업에 나서고 있다.
2001년 현재 1TB의 메모리로 시스템을 구성할 경우 약 5억원이 든다. 그러나 메모리의 가격이 계속 하락 추세여서 3년 후에는 같은 1TB를 구축하는데 약 3천만원 이하가 예상돼 충분한 TCO를 보장해 줄 수 있을 것이다.
국내 메모리DB시장을 공략하고 있는 업체는 지난해 9월경 ETRI로부터 기술이전을 받은 알티베이스와 미국의 타임스텐, 한국오피스컴퓨터가 있다. 이밖에도 리얼시스텍·아크시스 등도 자체 개발 제품을 내놓고 시장개척에 나설 방침이다.
메모리DB는 일반 하드디스크를 기반으로 트랜잭션을 처리하는 일반 상용DB와는 달리 주메모리 상에 상주하는 DB로 트랜잭션 처리속도가 빠른 것이 특징이다.
액세스 빈도가 80%에 이르는 20%의 데이터를 메모리DB로 관리하는 등 메모리DBMS가 고성능을 요하는 애플리케이션이나 활용빈도가 높은 데이터 트랜잭션을 고속으로 처리해줄 수 있는 하나의 대안으로 떠오르고 있다.
실시간 DBMS(RTDB: Real Time DataBase)
D램 부분의 대용량 메모리 칩 개발과 비휘발성 반도체 메모리 부분 상품화 등 하드웨어 발전으로 인해 주기억장치 상주 DBMS의 현실성이 대두됐다. 또한 빠른 속도를 필요로 하는 산업현장의 실시간 처리를 효과적으로 지원하는 실시간 DBMS에 대한 대응기술로 주목을 받게 되었다. 따라서 메모리DB는 실시간 DBMS의 대표적 솔루션으로 이해되고 있기도 하다. 실시간 DBMS 개발은 기존 디스크 상주 RDBMS를 실시간 환경에서 사용할 수 있도록 확장하는 방식과 주기억 상주 DBMS(메모리DB)를 개발하는 방식으로 접근할 수 있다.
▲확장 RDBMS 방식
RDBMS를 확장하는 접근방식은 일반적으로 주기억장치 버퍼를 매우 크게 확장함으로써 실시간 성능의 병목이 되는 디스크 입출력 횟수를 줄이는 방법이고, 주기억 상주 DBMS 접근방식은 전체 DB를 주기억장치에 구축하고 운영함으로써 디스크 입출력으로 인한 부담을 없애 고성능 실시간 요구조건을 만족시켜주는 방식이다. 메모리DB 개발방식 보다 상대적으로 구현하기 쉬운 장점이 있으나 주기억장치 버퍼를 크게 늘려도 DBMS가 디스크의 특성에 맞추어 최적화돼 있기 때문에 응용이 요구하는 실시간 성능을 만족시키는 데 근본적인 한계를 가지고 있다.
▲메모리DB 방식
메모리DB 방식은 탁월한 실시간 성능을 제공한다. 현재 하드디스크의 접근속도는 보통 5∼10ms이나 S램의 접근속도는 8∼35ns, D램 접근속도는 90∼120ns이므로 주기억 상주방식이 제공하는 성능이 탁월함을 알 수 있다. 그러나 이 방식은 DBMS를 주기억장치의 특성에 맞게 새롭게 설계해야 하므로 구현하기 어려운 면이 있으며 주기억장치가 휘발성이어서 시스템 오류 회복이 매우 중요한 과제로 부상하게 된다. 따라서 차세대 실시간 DBMS는 실시간 응용 요구를 만족시킬 수 있는 주기억장치 상주형 DBMS 방식을 채택한다. 이때 실시간 DB가 사용할 공간을 물리적 기억장치(피지컬 메모리)에 미리 할당하고, 이들 실시간 DB가 저장된 페이지들이 운용체제에 의해 스와프되지 않도록 보장해야 한다.
메모리DB는 다양한 실시간 응용분야와 운용환경에 적응하기 위해 다음과 같은 특징을 가진다.
▲유연성
메모리DB는 지금까지 특정한 응용들만의 필요를 충족시킬 목적으로 DBMS를 전문으로 하지 않는 사람들에 의해서 독자적으로 개발됐다. 이러한 이유로 다른 응용들에 사용하기에는 큰 제약이 따랐으며 그들의 성능이 특정 하드웨어의 성능에 크게 의존하기 때문에 이식성이 부족하게 됐고 이로 말미암아 널리 사용되지 못했다. 따라서 응용분야의 특성에 따라서 쉽게 커스터마이즈되고 목표 운영환경에 쉽게 이식될 수 있도록 융통성 있는 시스템 구조를 가져야 한다.
▲가변성
시스템 환경 측면에서 부착형 운영구조와 독립형 운영구조로 구분할 수 있다. 부착형은 DBMS 자체의 다양한 기능보다는 매우 빠른 저장과 검색을 주목적으로 하는 실시간 검색 시스템 사용 응용환경을 위한 것이다. 이 구조의 DBMS는 기존 범용 DBMS와 연동해 동작하는 것이 일반적이다.
독립형은 실시간 성능 요구조건을 만족시킬 뿐만 아니라 범용 DBMS의 고유한 기능들도 완벽하게 갖춰 기존 범용 DBMS와 연동될 필요없이 독립적으로 운용될 수 있는 구조로 부착형에 비해 상대적으로 복잡하고 규모가 큰 DBMS가 된다. 실시간 DBMS는 기본적으로 독립형 구조를 가지면서도 경우에 따라 불필요한 모듈을 제거한 가벼운 구조의 부착형으로도 운영될 수 있도록 개발해야 할 것이다.
▲표준화
메모리DB의 문제점 중 하나가 표준화된 프로그래밍 인터페이스를 제공하지 못한다는 것이다. 이는 응용 프로그램 작성을 어렵게 할 뿐만 아니라 기존 DB 프로그램들과의 호환성에도 문제가 된다. 표준 SQL 질의어를 포함해 ODBC, JDBC 같은 표준 사용자 인터페이스를 제공해야 한다.
▲안정성
상용 DBMS의 경우 동시 대량의 데이터에 접근을 보장하면서 데이터의 무결성, 일관성, 영속성을 보장한다. 그동안 메모리DB의 확산에 가장 큰 장애중의 하나가 바로 이러한 상용 DBMS가 제공하는 안정성 측면이었다. 서비스 안정성을 위해 시스템의 무정지 기능과 복구 일관성이 제공돼야 한다. 이 같은 안정성을 위해서는 서버의 메모리와 디스크 또도록 하는 것이 중요한 과제가 된다.
메모리DB의 다양한 응용
▲인터넷 서비스 분석
인터넷포털, 게임, 채팅 사이트들의 페이지 뷰나 방문자 수는 인터넷서비스 업체를 평가하는 중요한 기준이다. 하루에 수백만에서 수천만 페이지 뷰가 발생하는 사이트에서 이 수를 정확히 파악하는 일은 기존의 디스크 기반 DBMS로는 처리하기가 곤란하다. 그리고 이같은 일은 아직 웹 서버의 로그 파일을 분석하는 방식을 사용하고 있는데 이 방법은 방문 데이터를 실시간으로 처리할 수 없을 뿐만 아니라 웹서버를 탑재한 시스템에 부하를 줌으로써 서비스 전체 성능을 저하시키고 있다.
웹로그 방식이 아닌 웹서버에 전혀 부하를 주지 않으면서 페이지 뷰나 방문자 데이터를 실시간으로 트래킹하고 각 웹 사이트의 상태를 실시간으로 분석하기 위해서는 무엇보다도 빠른 트랜잭션 처리가 요구된다. 따라서 웹 트래킹 분야에 메모리DB를 활용하면 효과적으로 처리할 수 있다. 이렇게 함으로써 각 인터넷사이트에 대한 실시간 인증은 물론 실시간 빌링 조회도 가능해 진다.
▲이동통신 서비스
이동통신시스템이나 PCS에는 가입자의 위치정보를 관리하는 데이터베이스 시스템인 위치 레지스터라는 가입자 위치관리 시스템으로 HLR/VLR가 있다. 이동통신에서는 가입자가 수시로 관할구역을 이동하면서 전화 서비스를 요청한다. 즉, 망내 위치 레지스터간의 데이터 이동이 빈번하고 이동교환기와 위치 레지스터의 데이터 전송이 신속하게 이뤄져야 하므로 실시간 처리가 필요하다. HLR/VLR는 모든 가입자 또는 방문 가입자를 인증하는 데 필요하게 된다. VLR는 보통 교환기 내부에 들어 있으나 HLR는 중앙에 하나 존재하게 되므로 메모리DB를 적용하기에 적당한 응용 분야다.
RDB, NoSQL, In-Memory DB 비교
안녕하세요. 오늘은 최근 많이 쓰이고 있는 데이터베이스 종류에 대해서 비교하는 포스팅을 하려고합니다. 대표적으로 분류하면 RDBMS, ORDBMS, NOSQL, NoSQL에 포함되어 있지만 In-Memory DB등이 있으며, 그 중, RDB, NoSQL, In-Memory DB에 대해서 비교해보려고 합니다.
1. RDB(Relational Database)
RDB는 관계형 데이터베이스며, 대표적으로 Mysql, Oracle, PostgreSql 등이 가장 많이 알려진 RDB입니다. 아래의 그림과 같은 구조를 나타냅니다.
– 특징
1) 테이블(Table) 마다 스키마(Schema)를 정의해야 됩니다.
2) 데이터 타입과 제약(Constraint)를 통해서 데이터의 정확성을 보장합니다.
3) SQL 질의문을 통해 요청을 처리합니다.
4) 성능을 높이려며 하드웨어(H/W)를 고성능으로 교체해야 된다. (Scale Up)
5) 고성능 하드웨어는 가격이 비싸기 때문에, RDB의 성능을 높이거나 확장하기 어렵기 때문에 확장성에 좋지 않습니다.
2. NoSQL(Not only SQL)
대표적으로 mongoDB, hBase 등이 있으며, mongoDB의 경우 문서(document)형 데이터베이스이며, 많이 알려진 DB중 하나입니다. 그리고, hBase 같은 경우는 빅데이터 처리를 한다고 하면 누구나 한번쯤은 들어봤을 법한 DB입니다. 아래의 그림과 같은 구조를 나타냅니다.(Key-Value 형태도 나타내지만 in-memory에서 표현했습니다.)
– 특징
1) RDB의 확장성 이슈를 해결하기 위해 나온 데이터베이스 모델입니다.
2) 분산 컴퓨팅 활용이 목적이고, 이것을 통해 비교적 저렴한 가격으로 DB 성능을 높일 수 있습니다. (Scale Out)
3) 여러 개의 테이블이 아닌, 큰 테이블 하나만을 사용합니다.
4) 가장 많이 쓰이는 NoSQL의 방식은 key-value방식으로 데이터를 관리합니다.
5) SQL 질의문을 사용하지 않습니다.
6) Schema-less (구조 변경이 용이하고, 데이터 형식이 다양하며, 바꾸기 쉬우며, 정확성 보다는 데이터 양이 중요한 빅데이터(Big Data)에 사용합니다.
7) 대표적으로 MongoDB(document-oriented), redies(key-value) 등이 있습니다.
3. In-Memory DB
In-Memory DB의 경우에는 NoSQL 방식에 속하는 데이터베이스 이며, key-value방식을 사용하고 있습니다. 아래와 같은 구조를 나타냅니다.
– 특징
1) Memory의 가격이 용량 대비, 충분히 낮아지면서 빠른 데이터베이스 성능을 위해서 등장했습니다.
2) 디스트(Disk) 대신 메모리(Memory)를 사용함으로써, I/O(input/output)의 성능을 높여줍니다.
3) 대표적으로 Redis 및 LMDB 등이 있습니다.
이상으로 간략하게 데이터베이스의 종류에 대해서 및 그것들이 어떠한 구조로 되어있고 어디서 쓰이는지에 대해 간략하게 알아보았으며, 이것으로 포스팅을 마치도록 하겠습니다.
메모리DB를 부담없이!
1.
이천년대 초반 알티베이스가 메인메모리DB시장에 진출한 이래 IBDB(In-Memory DBMS)시장은 국내기업이 터줏대감 노릇을 해왔습니다. 그렇지만 창업에 주도적인 역할을 하였던 대표이사가 두번 바뀌면서 우여곡절을 겪었습니다.
잘나가던 기업들의 속사정
선재소프트라고 있습니다. 알티베이스 김기완 전 사장이 설립한 업체입니다. 현재 한국거래소가 추진하고 있는 Exutre+프로젝트에서 메모리DB부분을 맡고 있었습니다. 코스콤이 진행하였던 파일럿부터 현재까지 계속 하고 있습니다. 빅데이타 시대로 진입하면서 두회사가 선택한 전략은 In-Memory Analytics입니다.
국산 DBMS 기업 알티베이스도 인메모리 기술로 빅데이터 시장을 정조준하고 있다. 알티베이스는 비정형 데이터인 ‘바이너리 라지 오브젝트(BLOB)’, ‘캐릭터 라지 오브젝트(CLOB)’를 메모리 테이블에 그대로 올릴 수 있도록 하는 기술을 개발, 하이브리드 DBMS 신제품 ‘HDB 제타’에 이를 적용했다. 인메모리 기술을 고도화시켜 비정형 데이터를 고속으로 처리하도록 했다는 게 알티베이스측 설명이다. 알티베이스는 연내 이 제품보다 5배 빠른 성능을 내는 인메모리 DBMS ‘알티베이스 익스트림’, 인메모리 기술에 기반해 비정형 데이터를 실시간 분석하는 ‘알티베이스 CEP’를 출시해 빅데이터 분석 제품 라인업을 강화할 계획이다.
SW업체들 “빅데이터엔 ‘인메모리’ 기술이 정답”중에서 NBP는 또 하둡과 몽고DB를 이용해 대용량 데이터를 처리하고 있는데 이 방식은 데이터 분할 저장 및 이동이 필요하다는 단점이 있기 때문에 새로운 방식의 빅 데이터 처리 기술을 개발하겠다고 나선 것이다. ?NBP는 이에 대한 대안으로 ‘대용량 이기종 클러스터드 DBMS’를 개발 중이다. 자동 데이터 분할을 통한 이기종 저장소의 클러스터드 DBMS를 구현해 사용자는 데이터 저장 위치와 관계없이 검색할 수 있도록 하겠다는 복안이다. 아울러 이번 빅 데이터 솔루션 개발을 위해 NBP는 ‘아헴스’ 및 ‘선재소프트’와 손을 맞잡았다. 아헴스는 클라우드 플랫폼 기술 업체이며, 선재소프트는 알티베이스 김기완 전 사장이 설립한 메모리 기반 DB 업체다.
NHN, 빅 데이터 솔루션 직접 만든다?중에서
2.
자본시장도 빅데이타가 남의 문제만은 아닙니다. Wall Street & Technology는 아래와 같은 이유로 2012년 주요기술로 선정하였습니다.
금융서비스 회사들은 점증하는 규제차원의 각종 보고 수요 충족과 시장에서의 기회 탐색을 위해 ‘빅 데이터’(超 대용량 데이터 집합)에 대한 이해가 필수적이다. 금융서비스 회사들은 1)데이터 양이 기하급수적으로 증가하고, 2)법적 규제로 인해 기업들이 위험에 대해 사전대책을 강구해야 하며 3)금융회사 내부의 많은 사용자들이 시장기회 탐색, 추세, 상품개발 기회, 보고 및 위험관리 등을 위해 더 많은 양의 데이터세트에 접근을 요구하고 있기 때문에 빅 데이터에 대한 이해의 필요성을 잘 인지하고 있다.
한국 자본시장은 좀 다른 이유라고 생각합니다. Exture+입니다. Exture+의 목표는 매매체결속도를 대폭 줄이는 것입니다. 매매체결속도가 줄어들면 호가가 늘어납니다. 정정 및 취소주문이 대폭 늘어나지 않을까 합니다. 호가주문이 늘어나면 시세도 대폭 늘어납니다. 연쇄반응을 합니다.
그동안 시세가 증가할 때 대비한 검토는 있었습니다. 얼마전 개통한 신정보분배시스템도 대응중 하나입니다. 그렇지만 원장(Back Office)시스템과 관련한 준비도 해야 하지 않을까 생각합니다. ?자본시장에서 IMDB는 주로 속도를 필요로 하는 파생상품 거래에 사용하였습니다. 전사적인 계정계가 아니라 특수한 고객을 위한 주문관리시스템용이었습니다. 계정계는 Oracle과 같은 전통적인 강자들의 몫이었습니다. 그런데 Exture+서비스를 시작하면 현재의 계정계구조로 충분히 대응할 수 있을까요? 때문에 In-Memory Analytics는 아니더라도 In-Memory Processing은 필요할 듯 합니다.
3.
현재 시장에 나와 있는 IMDB는 여러 종류가 있습니다. 앞서 소개한 알티베이스나 선재소프트도 IMDB를 공급하는 사업자들입니다. 그런데 꼭 상용만 검토할 필요가 있을까요? IBM + AIX가 아니라 X.86 + Linux로 계정계를 구축하고자 할 경우 오픈소스도 검토해볼 가치가 있습니다.
IMDB이면서 NewSQL로 이야기하는 제품중 VoltDB가 있습니다. 2년전 소개하였던 제품입니다. 그동안 계속 발전해오고 있습니다.
VoltDB VS. NOSQL
VoltDB는 속도를 위하여 ACID처리를 할 때 발생하는 과부하를 줄였습니다. 그래서 NewSQL이라고 부르는 곳도 있습니다.
NoSQL, NewSQL and Beyond
오늘은 다른 제품을 소개할까 합니다.CSQL와 MonetDB입니다. CSQL은 MMDB Model, Cache Model 및 Replicator Model이 가능합니다. 앞서 VoltDB가 JDBC만을 지원하는 것에 비하여 ODBC도 지원합니다. 소스를 보시면 C++로 개발하였습니다.
CSQL is an open source main-memory high-performance RDBMS developed in India. It is one of the fastest open source IMDBs. It is designed to provide high performance on simple SQL queries and DML statements that involve only one table. It supports only limited features, which are used by most real-time applications, like INSERT, UPDATE, DELETE on a single table, and SELECT with local predicates on a single table.
MonetDB는 Column Based Database입니다.
?컬럼 DBMS는 I/O를 줄이기 위해 기존 행-단위 기록을 했던 방식을 반대로 컬럼(열)-단위로 바꿨습니다. 즉 1행, 2행, 3행 식으로 디스크에 기록을 하는 것이 아니라, 첫번째 열값, 두번째 열값, 세번째 열값 순으로 기록을 합니다. 이렇게 하면 질의 처리 시, 특히 selection 연산의 경우 모든 행들을 읽어서 그중 selection할 대상이 되는 컬럼만 추리는 방식에서 대상이 되는 컬럼만 디스크에서 읽게 함으로써 많은 I/O를 줄일 수 있습니다. 특히 OLAP 업무에 특히 적합한 저장 방식입니다. 이 컬럼-단위 저장에도 몇가지 방식이 있는데 그중 PAX라는 페이지 저장 방식[1]이 주로 활용됩니다. 여기에 더해서 데이터 압축도 합니다. 근래의 컴퓨팅 시스템은 컴퓨팅 사이클보다 디스크 지연시간이 훨씬 bottleneck이기 때문에 압축과 압축해제에 소요되는 컴퓨팅 비용보다 디스크 I/O 때문에 잡아먹는 비용이 더 클 수 있다는 근거로 이런 선택을 한 것이고요.
칼럼-기반 DBMS와 MapReduce중에서
시세정보를 처리하는데 탁월한 성능을 발휘하는 kdb와 같습니다. MonetDB는 Column방식 + IMDB를 결합한 방식입니다.
MonetDB is an open source high-performance DBMS developed at the National Research Institute for Mathematics and Computer Science in the Netherlands. It was designed to provide high performance on complex queries against large databases, e.g., combining tables with hundreds of columns and multi-million rows. MonetDB is one of the first database systems to focus its query optimisation effort on exploiting CPU caches. Development of MonetDB started in 1979 and it became an open source project in 2003. MonetDB has been successfully applied in high-performance applications for data mining, OLAP, GIS, XML Query, and text and multimedia retrieval.
오픈소스도 다양한 선택이 가능합니다. Exture+가 언제 개통할지 모르지만 최소 몇 개월이상의 시간은 남아 있습니다. 기반기술을 선택하기 위하여 지금부터 파일럿을 해보시면 좋을 듯 합니다.
인메모리 데이터베이스의 도입효과
최신 인메모리 데이터베이스는 정형화된 트랜잭션과 음성, 비디오, 자유로운 형식의 문서, 이메일 등의 비정형 데이터를 망라하는 모든 유형의 데이터를 동일하게 빠른 액세스 기능과 함께 단일 시스템에 저장할 수 있도록 지원합니다.
신속한 처리: 인메모리 데이터베이스는 데이터 검색에 필요한 CPU 명령어가 더 적기 때문에 레거시 데이터베이스보다 속도가 더 빠릅니다. 개발자는 이러한 이점을 활용해 시스템 응답 시간 지연 없이 더 많은 기능을 추가할 수 있습니다. 또한 여러 하위 세트(열)를 동시에 처리할 수 있는 병렬 처리를 사용해 속도와 용량을 더욱 개선합니다.
결합된 툴: 기존 시스템은 온라인 트랜잭션 처리(OLTP)로 액세스하는 레거시 데이터베이스에 트랜잭션 데이터를 저장합니다. 그 다음 분석을 위한 뷰를 확보하기 위해 온라인 분석 처리(OLAP) 툴을 사용해 대량 데이터 세트(또는 빅데이터)를 사용할 수 있는 개별 데이터베이스(데이터 웨어하우스)로 데이터를 옮기기도 합니다. 최신 인메모리 데이터베이스는 OLAP와 OLTP를 모두 지원해 중복 저장할 필요가 없고 데이터 전송이 지연되지 않습니다. 다시 말해 웨어하우스 데이터의 완전성 또는 적시성에 대한 우려가 없습니다.
디지털 발자국 감소: 기존 데이터베이스는 많은 양의 중복 데이터를 저장합니다. 예를 들면 시스템이 업데이트된 각 행의 사본을 생성하고 결합된 데이터 세트 테이블을 추가해 필요 용량과 유지보수 횟수가 늘어납니다. 앞서 언급한 OLAP/OLTP는 중복이 발생하지 않을 뿐 아니라 열 중심의 데이터베이스는 데이터베이스에 변경 사항을 데이터베이스에 적용하는 동시에 저장합니다.
즉각적인 인사이트: 최신 인메모리 데이터베이스는 분석 기능이 내장되어 실시간 경고 및 실시간 트랜잭션 데이터에 대한 운영 리포팅을 할 수 있는 비즈니스 인사이트를 제공합니다.
Amazon MemoryDB for Redis 소개 – Redis 호환 높은 내구성의 인-메모리 데이터베이스 서비스 | Amazon Web Services
대화형 애플리케이션은 매우 신속하게 요청을 처리하고 대응해야 합니다. 이러한 요구 사항은 아키텍처의 모든 구성 요소까지 확장됩니다. 마이크로서비스를 채택하고 아키텍처가 서로 통신하는 많은 소규모 독립 서비스로 구성된 경우라면 더욱 중요합니다.
이러한 이유로 데이터베이스 성능은 애플리케이션의 성공에 매우 큰 역할을 합니다. 읽기 대기 시간을 마이크로초 단위로 줄이기 위해 인 메모리 캐시를 내구성이 뛰어난 데이터베이스 앞에 놓을 수 있습니다. 캐싱을 위해 많은 개발자가 오픈 소스 인 메모리 데이터 구조 저장소인 Redis를 사용합니다. 실제로 Stack Overflow의 2021 개발자 설문조사에 따르면 Redis는 5년 동안 가장 사랑을 받고 있는 데이터베이스입니다.
AWS에서 이 설정을 구현하려는 경우 데이터 손실을 최소화하기 위해 Amazon Aurora 또는 Amazon DynamoDB와 같은 내구성이 뛰어난 데이터베이스 서비스 앞에서 대기 시간이 짧은 캐시로 완전관리형 인 메모리 캐싱 서비스인 Amazon ElastiCache for Redis를 사용할 수 있습니다. 그러나 이 설정을 사용하려면 캐시가 데이터베이스와 동기화되도록 애플리케이션에 사용자 지정 코드를 도입해야 합니다. 또한, 캐시와 데이터베이스를 모두 실행하는 데 드는 비용도 발생합니다.
Amazon MemoryDB for Redis 소개
오늘 저는 Redis와 호환되고 내구성이 뛰어난 인 메모리 데이터베이스인 Amazon MemoryDB for Redis의 정식 출시를 발표하게 되어 기쁩니다. MemoryDB를 사용하면 데이터 내구성 및 고가용성을 갖춘 마이크로초 읽기 및 한 자릿수의 밀리초 쓰기 성능이 필요한 애플리케이션을 쉽고 비용 효율적으로 구축할 수 있습니다.
이제는 내구성이 뛰어난 데이터베이스 앞에 대기 시간이 짧은 캐시를 사용하는 대신, 아키텍처를 단순화하고 MemoryDB를 하나의 기본 데이터베이스로 사용할 수 있습니다. MemoryDB를 사용하면 모든 데이터가 메모리에 저장되므로 대기 시간이 짧고 처리량이 높은 데이터 액세스가 가능합니다. MemoryDB는 여러 가용 영역(AZ)에 데이터를 저장하는 분산 트랜잭션 로그를 사용하여 높은 내구성으로 빠른 장애 조치, 데이터베이스 복구 및 노드 재시작을 지원합니다.
MemoryDB는 오픈 소스 Redis와의 호환성을 유지하고 친숙한 Redis 데이터 유형, 파라미터 및 명령의 동일한 집합을 지원합니다. 즉, 오픈 소스 Redis에서 이미 현재 사용하고 있는 코드, 애플리케이션, 드라이버 및 도구를 MemoryDB와 함께 사용할 수 있습니다. 개발자는 문자열, 해시, 목록, 집합, 범위 쿼리가 포함된 정렬된 집합, 비트맵, 하이퍼로그 로그, 지형 공간 인덱스 및 스트림과 같은 많은 데이터 구조에 즉시 액세스할 수 있습니다. 또한, 기본 제공 복제, 최소 최근 사용(LRU) 제거, 트랜잭션 및 자동 파티셔닝과 같은 고급 기능에도 액세스할 수 있습니다. MemoryDB는 Redis 6.2와 호환되며, 오픈 소스에서 출시될 때 최신 버전을 지원합니다.
이 시점에서 MemoryDB가 ElastiCache와 어떻게 비교되는지 궁금해할 수 있습니다. 두 서비스 모두 Redis의 데이터 구조와 API에 대한 액세스 권한을 부여하기 때문입니다.
MemoryDB는 데이터 내구성과 마이크로초 단위의 읽기 및 한 자릿수 밀리초 단위의 쓰기 대기 시간을 제공하기 때문에 애플리케이션에 대한 안전한 프라이머리 데이터베이스가 될 수 있습니다. MemoryDB를 사용하면 대화형 애플리케이션 및 마이크로서비스 아키텍처에 필요한 짧은 대기 시간을 달성하기 위해 데이터베이스 앞에 캐시를 추가하지 않아도 됩니다.
반면, ElastiCache는 읽기 및 쓰기 모두에 대해 마이크로초 단위의 대기 시간을 제공합니다. 그래서 기존 데이터베이스에서 데이터 액세스를 가속화하려는 워크로드를 캐싱하는 데 이상적입니다. ElastiCache는 데이터 손실이 허용되는 사용 사례(예: 다른 소스에서 빠르게 데이터베이스를 재구축할 수 있는 경우)에 대한 기본 데이터 스토어로 사용할 수도 있습니다.
Amazon MemoryDB 클러스터 생성
MemoryDB 콘솔에서 왼쪽 탐색 창의 링크를 따라 [클러스터(Clusters)] 섹션으로 이동하고 [클러스터 생성(Create cluster)]을 선택합니다. 그러면 [클러스터 설정(Cluster settings)]이 열리고, 여기에 클러스터에 대한 이름과 설명을 입력합니다.
모든 MemoryDB 클러스터는 Virtual Private Cloud(VPC))에서 실행됩니다. 서브넷 그룹에서 VPC 중 하나를 선택하고 클러스터가 노드를 배포하는 데 사용할 서브넷 목록을 제공하여 서브넷 그룹을 생성합니다.
[클러스터 설정(Cluster settings)]에서 네트워크 포트, 노드 및 클러스터의 런타임 속성을 제어하는 파라미터 그룹, 노드 유형, 샤드 수 및 샤드당 복제본 수를 변경할 수 있습니다. 클러스터에 저장된 데이터는 샤드를 통해 파티셔닝됩니다. 샤드 수와 샤드당 복제본 수에 따라 클러스터의 노드 수가 결정됩니다. 각 샤드에 대해 프라이머리 노드와 복제본이 있으므로, 이 클러스터에는 8개의 노드가 있을 것으로 예상됩니다. [Redis 버전 호환성(Redis version compatibility)]에서 [6.2]를 선택합니다. 다른 모든 옵션을 기본값으로 두고 [다음(Next)]을 선택합니다. [고급 설정(Advanced settings)]의 [보안(Security)]에서 서브넷 그룹에 사용한 VPC의 [ 기본값(default) ] 보안 그룹을 추가하고 이전에 생성한 액세스 제어 목록(ACL)을 선택합니다. MemoryDB ACL은 Redis ACL을 기반으로 하며 클러스터에 연결할 수 있는 사용자 자격 증명 및 권한을 제공합니다. [스냅샷(Snapshot)] 섹션에서 MemoryDB가 자동으로 일일 스냅샷을 생성하고 보존 기간을 7일로 선택하는 기본값을 그대로 유지합니다. [유지 관리(Maintenance)]에서 기본값을 그대로 두고 [생성(Create)]을 선택합니다. 이 섹션에서 중요한 클러스터 이벤트를 알리도록 Amazon Simple Notification Service(SNS) 주제도 제공할 수 있습니다.몇 분 후에 클러스터가 실행되며, Redis 명령줄 인터페이스 또는 Redis client를 사용하여 연결할 수 있습니다.
Amazon MemoryDB를 프라이머리 데이터베이스로 사용
고객 데이터 관리는 많은 비즈니스 프로세스의 중요한 구성 요소입니다. 그래서 새 Amazon MemoryDB 클러스터의 내구성을 테스트하기 위해 이를 고객 데이터베이스로 사용하려고 합니다. 간단히 말해서, Python에서 REST API를 사용하여 Redis 클러스터로부터 하나 또는 모든 고객 데이터를 생성, 업데이트 및 삭제하고 이를 가져올 수 있는 간단한 마이크로서비스를 구축해 보겠습니다.
다음은 server.py 구현 코드입니다.
from flask import Flask, request from flask_restful import Resource, Api, abort from rediscluster import RedisCluster import logging import os import uuid host = os.environ[‘HOST’] port = os.environ[‘PORT’] db_host = os.environ[‘DBHOST’] db_port = os.environ[‘DBPORT’] db_username = os.environ[‘DBUSERNAME’] db_password = os.environ[‘DBPASSWORD’] logging.basicConfig(level=logging.INFO) redis = RedisCluster(startup_nodes=[{“host”: db_host, “port”: db_port}], decode_responses=True, skip_full_coverage_check=True, ssl=True, username=db_username, password=db_password) if redis.ping(): logging.info(“Connected to Redis”) app = Flask(__name__) api = Api(app) class Customers(Resource): def get(self): key_mask = “customer:*” customers = [] for key in redis.scan_iter(key_mask): customer_id = key.split(‘:’)[1] customer = redis.hgetall(key) customer[‘id’] = customer_id customers.append(customer) print(customer) return customers def post(self): print(request.json) customer_id = str(uuid.uuid4()) key = “customer:” + customer_id redis.hset(key, mapping=request.json) customer = request.json customer[‘id’] = customer_id return customer, 201 class Customers_ID(Resource): def get(self, customer_id): key = “customer:” + customer_id customer = redis.hgetall(key) print(customer) if customer: customer[‘id’] = customer_id return customer else: abort(404) def put(self, customer_id): print(request.json) key = “customer:” + customer_id redis.hset(key, mapping=request.json) return ”, 204 def delete(self, customer_id): key = “customer:” + customer_id redis.delete(key) return ”, 204 api.add_resource(Customers, ‘/customers’) api.add_resource(Customers_ID, ‘/customers/
‘) if __name__ == ‘__main__’: app.run(host=host, port=port) 이는 requirements.txt 파일로, 애플리케이션에 필요한 Python 모듈을 나열합니다.
redis-py-cluster Flask Flask-RESTful
동일한 코드가 MemoryDB, ElastiCache 또는 모든 Redis 클러스터 데이터베이스에서 작동합니다.
MemoryDB 클러스터와 동일한 VPC에서 Linux Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) 인스턴스를 시작합니다. MemoryDB 클러스터에 연결할 수 있도록 [ 기본값(default) ] 보안 그룹을 할당합니다. 또한, 인스턴스에 SSH 액세스 권한을 부여하는 다른 보안 그룹을 추가합니다.
server.py 및 requirements.txt 파일을 인스턴스에 복사한 다음 종속성을 설치합니다.
pip3 install –user -r requirements.txt
이제 마이크로서비스를 시작합니다.
python3 server.py
다른 터미널 연결에서 curl을 사용하여 /customers 리소스에서 HTTP POST를 사용하여 데이터베이스에서 고객을 생성합니다.
curl -i –header “Content-Type: application/json” –request POST \ –data ‘{“name”: “Danilo”, “address”: “Somewhere in London”, “phone”: “+1-555-2106″,”email”: “[email protected]”, “balance”: 1000}’ \ http://localhost:8080/customers
결과로, 데이터가 저장되고 고유 ID(Python 코드에서 생성된 UUIDv4)가 필드에 추가되었음을 확인할 수 있습니다.
HTTP/1.0 201 CREATED Content-Type: application/json Content-Length: 172 Server: Werkzeug/2.0.1 Python/3.7.10 Date: Wed, 11 Aug 2021 18:16:58 GMT {“name”: “Danilo”, “address”: “Somewhere in London”, “phone”: “+1-555-2106”, “email”: “[email protected]”, “balance”: 1000, “id”: “3894e683-1178-4787-9f7d-118511686415”}
모든 필드는 customer:
형식의 키와 함께 Redis Hash에 저장됩니다. 이전 명령을 몇 번 더 반복하여 세 명의 고객을 생성합니다. 고객 데이터는 동일하지만 각 데이터의 ID는 고유합니다.
이제 HTTP GET을 사용하여 /customers 리소스에 대한 모든 고객 목록을 가져옵니다.
curl -i http://localhost:8080/customers
코드에는 SCAN 명령을 사용하여 일치하는 키에 반복자가 있습니다. 응답에서 세 고객에 대한 데이터를 볼 수 있습니다.
HTTP/1.0 200 OK Content-Type: application/json Content-Length: 526 Server: Werkzeug/2.0.1 Python/3.7.10 Date: Wed, 11 Aug 2021 18:20:11 GMT [{“name”: “Danilo”, “address”: “Somewhere in London”, “phone”: “+1-555-2106”, “email”: “[email protected]”, “balance”: “1000”, “id”: “1d734b6a-56f1-48c0-9a7a-f118d52e0e70”}, {“name”: “Danilo”, “address”: “Somewhere in London”, “phone”: “+1-555-2106”, “email”: “[email protected]”, “balance”: “1000”, “id”: “89bf6d14-148a-4dfa-a3d4-253492d30d0b”}, {“name”: “Danilo”, “address”: “Somewhere in London”, “phone”: “+1-555-2106”, “email”: “[email protected]”, “balance”: “1000”, “id”: “3894e683-1178-4787-9f7d-118511686415”}]
고객 중 한 명이 방금 모든 잔액을 소비했습니다. ID( /customers/
)를 포함하는 고객 리소스의 URL에서 HTTP PUT을 통해 필드를 업데이트합니다. curl -i –header “Content-Type: application/json” \ –request PUT \ –data ‘{“balance”: 0}’ \ http://localhost:8080/customers/3894e683-1178-4787-9f7d-118511686415
코드는 Redis Hash의 필드를 요청의 데이터로 업데이트합니다. 이 경우 balance 를 0으로 설정합니다. ID별로 고객 데이터를 가져와서 업데이트를 확인합니다.
curl -i http://localhost:8080/customers/3894e683-1178-4787-9f7d-118511686415
응답에서 잔액이 업데이트되었음을 알 수 있습니다.
HTTP/1.0 200 OK Content-Type: application/json Content-Length: 171 Server: Werkzeug/2.0.1 Python/3.7.10 Date: Wed, 11 Aug 2021 18:32:15 GMT {“name”: “Danilo”, “address”: “Somewhere in London”, “phone”: “+1-555-2106”, “email”: “[email protected]”, “balance”: “0”, “id”: “3894e683-1178-4787-9f7d-118511686415”}
이것이 Redis의 뛰어난 기능입니다! 몇 줄의 코드만으로 마이크로서비스의 골격을 만들 수 있습니다. 또한, MemoryDB는 백엔드에 다른 데이터베이스를 추가하지 않고도 프로덕션에 필요한 내구성과 고가용성을 제공합니다.
워크로드에 따라 노드를 추가 또는 제거하거나 더 크거나 작은 노드 유형으로 이동하여 MemoryDB 클러스터를 각각 수평 또는 수직으로 크기를 조정할 수 있습니다. MemoryDB는 복제본을 추가하여 읽기 크기 조정을 지원하고 샤딩을 통해 쓰기 크기 조정을 지원합니다. 크기 조정 작업 중에 클러스터는 계속 온라인 상태를 유지하고 읽기 및 쓰기 작업을 지원합니다.
가용성 및 요금
Amazon MemoryDB for Redis는 현재 미국 동부(버지니아 북부), EU(아일랜드), 아시아 태평양(뭄바이) 및 남아메리카(상파울루)에서 지원되며, 곧 더 많은 AWS 리전이 추가될 예정입니다.
AWS 관리 콘솔, AWS Command Line Interface(CLI) 또는 AWS SDK를 사용하여 몇 분 안에 MemoryDB 클러스터를 생성할 수 있습니다. AWS CloudFormation 지원도 곧 제공 예정입니다. 노드에 관해 현재 MemoryDB는 R6g Graviton2 인스턴스를 지원합니다.
ElastiCache for Redis에서 MemoryDB로 마이그레이션하기 위해 ElastiCache 클러스터의 백업을 생성하고 MemoryDB 클러스터로 복원할 수 있습니다. 또한, Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)에 저장된 Redis Database Backup(RDB) 파일에서 새 클러스터를 생성할 수도 있습니다.
MemoryDB를 사용하면 노드당 온디맨드 인스턴스 시간, 클러스터에 기록된 데이터 볼륨 및 스냅샷 스토리지를 기준으로 사용한 만큼의 비용을 지불할 수 있습니다. 자세한 내용은 MemoryDB 요금 페이지를 참조하세요.
자세히 알아보기
간단한 개요를 보려면 아래 비디오를 확인하세요.
오늘부터 기본 데이터베이스로 Amazon MemoryDB for Redis를 사용해보세요.
— Danilo
키워드에 대한 정보 메모리 db
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