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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.
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인 메모리 데이터베이스 – 나무위키:대문
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: 11/18/2021
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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: 6/27/2021
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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: 2/15/2021
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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: 5/3/2022
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[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: 3/15/2021
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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: 11/24/2021
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시스템 성능 개선을 위한 In-Memory 기술 활용 … – Samsung SDS
IMDG(In-Memory Data Gr)는 고가용성과 확장성을 제공하는 분산 메모리 시스템이다. 메모리를 주 데이터 저장소로 활용하기 위해서는 대용량 데이터 …
Source: www.samsungsds.com
Date Published: 4/25/2022
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- Author: R자고요 /김교수 TV, Dae Ho Kim
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- Date Published: 2020. 5. 27.
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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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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.
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.
시스템 성능 개선을 위한 In-Memory 기술 활용 ‘ In-Memory Data Grid 활용 사례 ‘
IT테크놀로지
이창명
1. 들어가며
시스템 성능 개선을 위한 요구사항
기업이 관리하고 활용하는 데이터는 지속적으로 증가하고 있으며, 이들 데이터에 대한 실시간 처리 요구 또한 증대하고 있다. 글로벌 기업들은 고객의 수요 동향을 파악하고, 공장 생산을 관리해야 하며, 복잡한 공급망을 비롯하여 최신 트렌드 분석, 고객 민원에 대한 응답속도 개선, 영업이력 관리 등 엄청난 양의 데이터를 수집하고 분석해야 한다.
시장조사기관 Forrester에 따르면 한 기업이 핵심 비즈니스 어플리케이션에 사용하는 데이터 양은 매 18개월을 주기로 두 배씩 증가한다고 한다. 급격히 증가하는 데이터를 처리하기 위해 하드웨어를 구매하고 유지 관리해야 하는 기업 입장에서는 그 비용이 만만치 않다. 더욱이 현재 하드디스크 기반 데이터 처리 방식은 데이터 양이 급증할 경우 과부하 및 병목 현상이 발생하면서 신속한 의사결정의 발목을 잡고 있다. 아울러 기업과 고객들은 속도가 느린 각종 분석 시스템에 불만을 표출하고 있다. 이러한 대용량 데이터와 대규모 사용자 접속을 원활히 처리하기 위해 메모리의 우수한 성능을 활용하는 것이 좋은 대응방안이 될 수 있다.
In-Memory 기술의 필요성
In-Memory 기술은 방대한 양의 데이터를 하드디스크가 아닌 메모리에서 관리하고 실시간으로 분석할 수 있게 함으로써 데이터 처리시간을 단축하고 빠른 의사결정을 지원한다. 일반적으로 하드디스크(SATA, SSD) 성능 대비 메모리(SDRAM)의 데이터 처리속도는 수십~수백 배 이상 빠르며, 이러한 메인 메모리의 성능을 활용하여 어플리케이션 데이터를 신속하게 처리하고 관리할 수 있다.
메인 메모리는 탁월한 성능을 제공하지만 영구적으로 데이터를 관리하기 어렵고 용량이 제한적이라는 단점이 있다. 하지만 IMDG(In-Memory Data Grid) 기술의 등장으로 기존 메모리가 가지고 있던 제약이 극복되었고, 현재는 대용량 고성능 데이터 저장소로 발전하였다.
IMDG(In-Memory Data Grid) 란?
IMDG(In-Memory Data Grid)는 고가용성과 확장성을 제공하는 분산 메모리 시스템이다. 메모리를 주 데이터 저장소로 활용하기 위해서는 대용량 데이터 관리를 위한 신뢰성이 보장되어야 한다.
이를 위해 IMDG는 분산 클러스터 기술을 활용하고 있다. 다수의 컴퓨터 메모리를 그리드로 연결하여 하나의 큰 메모리 저장소를 구축한다. 서버를 동적으로 추가하여 용량을 증설할 수 있으며, 장애 시 자동복구를 위한 데이터가 여러 서버에 분산 관리된다.
그림1 IMDG 서비스 개념도
IMDG(In-Memory Data Grid)는 다음과 같은 특징을 가진다.
다수의 컴퓨터 메모리(RAM)를 클러스터링 하여 하나의 큰 메모리 저장소로 구축
데이터 유실방지 및 복구를 위해 여러 서버에 데이터를 분산, 복제 관리
메모리(RAM) 클러스터의 수평적 확장이 가능하여 무제한 용량 지원
데이터는 객체 지향 및 비 관계형 데이터 모델로 관리
사용자의 데이터 요청은 다수의 컴퓨터에서 병렬로 처리
메모리(RAM) 외 디스크, DBMS 등의 저장소에서 데이터 영구 보관 가능
IMDG는 주로 대용량 캐시 시스템으로 많이 활용되고 있으며, 점진적으로 RDBMS를 대체할 수 있는 In-Memory 기반의 데이터베이스로 발전하고 있는 플랫폼이다
2. IMDG(In-Memory Data Grid) 활용
IMDG 기반의 In-Memory 분산 스토리지
초당 수백만 건의 사용자 요청을 동시에 처리하기 위해서는 디스크가 아닌 메모리 기반의 스토리지가 필수적으로 요구된다. In-Memory 분산 스토리지는 어플리케이션의 캐시 또는 공유 데이터 저장을 위해 활용될 수 있으며, DBMS, No-SQL 등의 주 데이터 저장소를 고성능으로 대체하거나 보완할 수 있다. 특히 DBMS 병목으로 인한 어플리케이션 성능저하나 장애현상이 발생할 경우 In-Memory 분산 스토리지는 좋은 해결방안을 제공한다.
In-Memory 스토리지는 다음과 같은 주요 기능을 제공한다.
다양한 Client 환경을 지원하기 위한 사용자 API(Java, C++, C#, JCache, REST) 지원
ANSI SQL(JDBC, ODBC) 기반의 DML, DDL 지원
RDBMS(Oracle, MySQL 등)와 실시간 데이터 동기화(Hot Cache) 지원
Off-heap 메모리(Direct Buffer)를 사용하여, GC(Garbage Collection) 소모시간 최소화
글로벌 원격지의 IMDG 클러스터 간의 데이터 동기화(Federation) 지원
사용이 용이한 관리/모니터링 도구 제공
그림2 에스코어의 In-Memory 스토리지 솔루션 ‘8Grid’의 구조 및 주요 기능
통상적으로 In-Memory 스토리지를 활용하면 DBMS 보다 저비용의 투자로 고성능 시스템을 구축할 수 있다. DBMS 기반의 시스템 성능을 향상시키고, 사용자 응답시간을 최소화하며, DBMS 부하를 경감할 수 있다. Hot Cache 기능으로 DBMS의 변경데이터를 실시간으로 In-Memory 스토리지로 동기화 하여 동일한 형상을 유지시킨다. 사용자는 DBMS와 In-Memory DB를 병행 운영하여 어플리케이션 성능을 개선할 수 있을 뿐 아니라, 기존 시스템에 영향을 주지 않고 다양한 데이터 분석 목적으로 활용할 수 있다. 최신 기술을 기반으로 개발된 In-Memory 스토리지는 모든 범용 하드웨어, 가상머신, 클라우드 등 다양한 환경에서 실행될 수 있기에 유연한 확장성과 저비용의 장점을 가지고 있다.
IMDG 기반의 In-Memory 데이터베이스
은행, 카드사, 증권 등 금융 업종을 예로 들어보자. 금융서비스는 수 많은 트랜잭션과 데이터의 중요도로 인해 데이터 처리의 일관성, 연속성이 절대적으로 요구되며 항상 최적의 성능을 유지해야 한다. 기존 RDBMS 기반의 2티어 아키텍처에서는 스케일 업으로 성능을 확장할 경우 많은 비용이 발생하며, 스케일 아웃은 어려운 것이 현실이다. 이에 은행 및 투자관리 회사와 같이 빅데이터를 실시간으로 다루어야 하는 금융 서비스 조직에서는 In-Memory 데이터베이스를 활용하는 것이 필수적이다. 특히 차세대 시스템을 준비 중인 금융권에서는 고성능 데이터 처리와 손쉬운 관리, 비용 효율적인 아키텍처를 중요시 하고 있다.
그림3 에스코어의 IMDG 솔루션 ‘8Grid’의 In-Memory DB와 DBMS 간 동기화
기존 RDBMS, NoSQL 등의 데이터 관리시스템은 하드디스크에서 데이터를 관리하기 때문에 성능 제약과 디스크 I/O 부하로 인한 장애가 발생할 수 있다. In-Memory 데이터베이스는 In-Memory를 기반으로 분산된 노드에서 병렬 처리하기 때문에 속도가 매우 빠르고 용량과 성능을 쉽게 확장할 수 있다. 일부 서버에 장애가 발생할 경우, 다른 서버들이 해당 서버의 데이터를 백업하고 있다가 이를 즉시 제공하기 때문에 중단 없는 서비스가 가능하다. 아울러 In-Memory 데이터베이스는 표준 SQL을 지원하기 때문에 기존의 아키텍처 수정을 최소화하여 RDBMS와 통합할 수 있다. 기존 데이터베이스의 스키마와 쿼리를 그대로 사용할 수 있어, 최소의 비용으로 최고의 성능 향상을 이룰 수 있다.
Feature RDBMS NOSQL IMDG S-core
‘8Grid™’ Scale Out x O O O Availability x O O O Consistency O X O O In-Memory O X O O Persistence O O X O SQL O X X O Key-Value X O O O Collocated Processing X X O O
[표 1] 데이터 저장소별 주요 특징IMDG 기반의 In-Memory 데이터베이스는 다음과 같은 기능을 제공해야 한다.
표준 ANSI-99 SQL 지원
ACID Transaction을 지원하여 데이터의 정합성 보장
JDBC, ODBC를 사용하여 SQL DDL, DML 실행 가능
요청된 쿼리를 다중 서버에서 병렬 처리
표준 SQL 함수 및 사용자 정의 함수 지원
RDBMS와 동일한 구조로 In-Memory DB 생성 및 데이터 초기화 가능
쿼리 모니터링 및 성능 테스트 도구 지원
3. IMDG 솔루션 적용 사례
그룹웨어 시스템
A기업의 그룹웨어 시스템의 포털 서비스는 다양한 사용자 기능들을 제공하면서 몇 가지 문제점에 봉착했다. 가장 큰 이슈는 사용자 수가 늘어남에 따라 캐시 사용량이 증가하였고, 이로 인해 WAS 서버의 FULL GC로 인한 서버 일시정지 및 장애가 발생할 수 있다는 것이었다. 일반적인 FULL GC로 인한 문제는 서버증설로 해결할 수 있지만, 중장기적 관점에서 FULL GC 해결뿐만 아니라 서비스의 유연한 확장성까지 고려하여, 각 어플리케이션의 데이터를 서로 공유할 수 있는 IMDG(In-Memory Data Grid) 기반의 새로운 아키텍처를 도입하기로 결정했다.
[그림 4] 에스코어의 IMDG 솔루션 ‘8Grid’의 A기업 그룹웨어 시스템 적용 사례IMDG 솔루션은 크게 두 가지 목적으로 활용되었다.
1) 포털 서비스의 캐시 시스템
A기업의 그룹웨어 시스템의 기존 아키텍처는 사용자 정의 정보를 DBMS에서 조회하여 사용자 별 서비스로 제공하였다. 하지만 DBMS 기반의 서비스에서는 사용자 수가 증가하거나 접속이 몰리는 시간대에 DBMS 부하가 높아지고, 응답속도가 지연되는 문제가 발생하였다. 이를 해결하기 위해 새로운 아키텍처에서는 IMDG 솔루션의 클러스터 메모리에 DBMS 데이터를 미리 저장하고 동기화하여, 대량의 DBMS 요청을 IMDG 솔루션에서 처리하도록 변경하였다. 그 결과 DBMS 방식 대비, WAS의 성능이 5배 빨라졌으며, DBMS 부하는 2배 이상 감소하였다. 그리고 WAS 간 메모리 데이터 공유로 어플리케이션의 확장성이 향상되었다.
2) 다양한 그룹웨어 서비스를 위한 SSO(Single Sign On)
사용자의 로그인 상태를 다양한 어플리케이션에서 통합 관리하기 위해 사용자 세션 데이터를 기존 WAS 메모리가 아닌, IMDG 솔루션의 클러스터 메모리에 저장하여 FULL GC의 위험을 회피할 수 있게 되었다. 또한 IMDG 솔루션의 expiry 기능을 사용해 다양한 서비스의 로그인 만료 시간을 개별로 처리하지 않고 통합관리 할 수 있도록 개선하였다.
IMDG 솔루션을 도입함으로써 전체 서비스의 성능은 획기적으로 향상 되었으며, FULL GC로 인한 Stop the world 상태를 피할 수 있게 되었다. 또한 사용자 및 서비스 증가에 따른 시스템 증설 시 서비스의 중단 없이 선형적 확장이 가능하여 고 가용성을 보장할 수 있게 되었다.
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