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Home / Solutions & Products / IRIS Big Data Platform / IRIS Enterprise DB

제품개요

IRIS DB는 In-Memory와 SSD 디스크를 사용하는 하이브리드 구조로서 초당 200만 레코드 이상 인덱싱 처리와 검색속도를 자랑하며 일일 수백어 레코드 처리 성능을 갖고있습니다. IRIS DB는 기본적으로 마스터 노드 2대와 다수의 데이터 노드로 구성되어 있으며, 하나의 물리적 노드에 2개의 노드가 설치되어 데이터 유실을 방지합니다.

IRIS DB 시스템 아키텍처


IRIS DB 주요기능 및 특징

IRIS DB는 In-Memory/SSD Disk 에서 사용자가 정의한 일정 기간 동안 유지하여 실시간 검색 요구에 대한 데이터를 즉시 검색/조회가 가능하며, 장기 분석을 위한 데이터는 블럭 파일 단위로 디스크에 저장하는 Hybrid 구조를 지원하므로, 실시간 상관분석 및 검색은 물론, 비정형 데이터의 배치 분석이 가능합니다.

  • Master Node/Data Node 형태의 분산 구조
  • Hybrid 구조의 데이터 처리
  • In-memory/SSD Disk 구조의 실시간 데이터 처리
  • HDD상에서 빅데이터의 배치 처리
  • 정형 데이터 및 비정형 데이터 지원
  • 특정 문자열의 고속검색을 위하여 FTS(Full Text Search) 기능지원
  • 분산 데이터노드에서 SQL을 통한 분산 쿼리(Select/Insert/Update/Delete) 기능제공


In-memory 기반의 대용량 데이터 실시간 색인 생성

IRIS DB는 지난 10여 년의 대량 데이터 고속 처리 경험을 기반으로 자체 개발한 실시간 색인 생성 기술이 적용되어, 대형 고객 사이트에서 초당 1백만 ~ 1천만 레코드에 대한 실시간 색인을 성능 저하 없이 처리함으로써 충분히 검증되고 안정화된 시스템입니다.

검색 및 분석 인프라 통합을 통한 자원의 효율성 극대화

IRIS DB는 고효율 압축기술을 적용하여 데이터를 압축하고 불필요한 중복 저장을 방지함으로써, 기존의 오픈 소스 빅데이터 플랫폼에 비하여 데이터 저장 용량을 최대 3배 이상 증가시킬 수 있으며, 이로 인한 TCO/OPEX를 획기적으로 절감시킬 수 있습니다.

  • 대형 사이트(예, 1일 Petabyte 이상 데이터 발생)에서 검증된 자체 개발 검색 및 분석 통합 엔진
  • 데이터의 압축 기술 제공 및 불필요한 중복 저장 방지로 저장 용량 극대화

SQL 기반의 대용량 데이터 분산 조회

IRIS DB는 표준 SQL을 지원하므로 대규모 분산 DB를 SQL을 통해 쉽고 빠르게 접근할 수 있습니다.

  • ANSI 92 SQL을 지원하므로, 기존 RDBMS 사용자도 대용량 데이터에 접근이 용이함
  • 분산 테이블간의 Join 기능 지원

데이터 다중화를 통한 안정성 확보 및 부하 분산

입력된 데이터는 마스터 노드의 관리하에, 물리적으로 분리된 데이터 노드의 디스크에 이중화되어 저장됩니다. 따라서, 특정 데이터 노드에 장애가 발생한 경우에도 데이터 유실을 방지할 수 있으며, 데이터 처리를 위한 부하가 각 노드에 분산되므로 성능 저하를 방지할 수 있습니다.

  • 입력 데이터의 다중 분산 저장을 통한 안정성 확보 및 부하 분산으로 리소스 효율 증대

수평적 증설 (Scale-out) 지원

IRIS DB 시스템 운용 중에도 데이터 노드를 추가하면 Master Node가 이를 감지하여 자동으로 해당 노드에서 데이터 저장 및 연산이 이루어집니다. 따라서, 용량 증설을 위하여 서비스를 중단할 필요가 없습니다.

  • Scale-Out 이 가능한 분산 구조로 서비스 무정지 상태에서 용량 증설 및 노드 추가 장착이 용이


데이터 처리 및 복구

마스터 노드 HA 구성으로 서버 장애 시 서비스 중단 없으며, 데이터 노드 장애 시 다른 데이터 노드에 저장된 복제본으로 데이터를 복구합니다. 백그라운드로 데이터 복구를 수행하기 때문에 장애 발생 Node에는 데이터 저장 및 검색되지 않으며 서비스 장애 없이 데이터 저장 및 검색 수행이 가능합니다.


IRIS 시스템 관리 화면

IRIS DB는 관리자가 클러스터를 통합 환경을 관리할 수 있는 Web GUI 및 CLI 환경을 제공합니다.


IRIS DB 관리화면

노드의 정보와 장애정보 이력을 상세하게 확인할 수 있으며, 리소스 상태를 실시간으로 모니터링 할 수 있습니다.


IRIS DB 외부 인터페이스 및 SQL 지원

다양한 API 제공

  • IRIS DB는 데이터 운영을 위한 다양한 API 기능을 제공하여 사용자 편의성을 추구합니다.

IRIS DB 기반의 오픈소스 빅데이터 플랫폼으로의 진화

IRIS DB는 오픈소스 프레임워크에 대하여 단일 데이터 저장소 역할을 수행하며, Spark을 포함한Hadoop 에코시스템 등의 오픈소스 프레임워크과 통합하여 오픈소스 빅데이터 플랫폼으로 활용할 수 있습니다. 특히, 분 단위 미만의 짧은 반응 속도를 필요로 하는 작업의 경우, IRIS DB는 탁월한 투자비용 절감 효과를 제공합니다.


적용 분야

IRIS DB는 빅데이터의 수집, 저장 및 분석을 위하여 필요한 다양한 분야에서 응용하여 적용할 수 있습니다

데이터 웨어하우스 (Data Warehouse Acceleration)

  • 기존의 데이터 웨어하우스 확장 및 빅데이터 수용
  • 기존 시스템과의 효과적인 역할분담으로 비용절감 및 성능향상
  • 이동통신 데이터웨어하우스 구축사례

자동화 공장 빅데이터 분석 (Manufacturing)

  • 생산라인 자동화 기기 장비 로그 분석 검사/측정 장비 로그

사물인터넷 (loT Platform)

  • loT의 대용량 원시데이터 저장, 검색, 통계분석
  • 전력 원격검침 데이터 저장 및 시계열 예측 분석 PoC 구축

인터넷 로그 분석 (e-Commerce)

  • 인터넷 상거래 시스템 통계분석
  • 사용자 성향분석

보안 (Security)

  • 웹/보안 로그 저장 및 분석툴과 연계한 통계분석, 이상패턴감시, 침입탐지, APT탐지
  • KISA보안로그 분석 및 정보공유 시스템 구축
  • 금융사 FDS(Fraud Detection System)솔루션과 결합 가능

정부 / 공공 (Government, Public Service)

  • 재난 안전망 관련 재난안전망 관리 및 위치정보 기반 재난예측 컨설팅
  • 빅데이터 플랫폼 기반 기상데이터 저장 및 분석 컨설팅
  • 국제표준 기반 오픈데이터 유통 플랫폼 구축

주요 레퍼런스

IRIS DB는 이동통신 가입자 약 3,000만명 이상이 휴대폰을 사용하면서 발생하는 로그 데이터 하루 약 1,000억건, 3 PB 규모, 9조건 의 데이터를 처리한 레퍼런스를 보유함을써 다양한 산업 분야에서 대형 프로젝트들을 수행하고 있습니다.

Telco 분야의 실시간 품질관리

  • 4G/5G LTE 패킷 데이터 수집 및 저장
  • 일일 천억 레코드 데이터 처리
  • 가입자 단위 서비스 품질관리 및 실시간 모니터링
  • 고객 마케팅을 위한 데이터 분석

Finance 분야 로그 및 보안관리 시스템

  • 개인정보 조회 이력 검색
  • 데이터 Governance 지원
  • IT 투자 효율성 제고
  • 침해 위협정보 공유 자동화시스템

대규모 DW(Data Warehouse) 용량 확장

  • 대규모 DW 시스템 확장 증설
  • 텔레콤 과금 검증 시스템

스마트 팩토리를 위한 빅데이터 분석

  • 공장 시스템 품질 향상을 위한 빅데이터 분석 컨설팅

정부 / 공공 (Government, Public Service)

  • 재난 안전망 관련 재난안전망 관리 및 위치정보 기반 재난예측 컨설팅
  • 한국도로공사 빅데이터 수집 및 분석 시스템
  • 빅데이터 플랫폼 기반 기상데이터 저장 및 분석 컨설팅
  • 전력 빅데이터 기반 경제/마케팅 분석 컨설팅
  • 공공 에너지 절감을 위한 소비진단 분석
  • 수원시 스마트 시민소통 공공빅데이터 플랫폼 구축

Good Software 인증획득

  • 국내 최초로 빅데이터 DB관련 GS(Good Software)인증을 획득하였으며 신소프트웨어 대상 지식경제부 장관상을 수상함으로써 IRIS의 우수성을 인정받았습니다.

신소프트웨어 대상수상

  • 일간 백억 레코드 이상의 데이터를 처리하는 시스템 다수에 IRIS DB Cluster를 적용하여 성공적으로 실시간 분석을 할 수 있음을 증명하였습니다.
public/iris_enterprise_db.txt · Last modified: 2019/04/04 15:35 by jhnam