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public:iris_enterprise_db

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public:iris_enterprise_db [2019/03/15 15:38]
jhnam [검색 및 분석 인프라 통합을 통한 자원의 효율성 극대화]
public:iris_enterprise_db [2019/04/26 11:31] (current)
leehaejoon
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 {{:​public:​pasted:​20190115-113141.png?​nolink&​818|}} {{:​public:​pasted:​20190115-113141.png?​nolink&​818|}}
  
-==== 제품개요 ====+===== 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 DB는 In-Memory와 SSD 디스크를 사용하는 하이브리드 구조로서초당 200만 레코드 이상 인덱싱 처리가 가능한 ​검색속도를 자랑니다. IRIS DB는 기본적으로 마스터 노드 2대와 다수의 데이터 노드로 구성되어 있으며, 하나의 물리적 노드에 2개의 노드가 설치되어 데이터 유실을 방지합니다.
  
-{{ :​public:​pasted:​20190312-155709.png }} 
  
-----+=== IRIS DB 시스템 아키텍처 ===
  
 +{{:​public:​pasted:​20190312-160320.png}}
  
-==== 특징 ​및 장점 ​====+---- 
 +===== IRIS DB 주요기능 및 특징 ​=====
  
-IRIS DB는 In-Memory/​SSD Disk 에서 사용자가 정의한 일정 기간 동안 유지하여 실시간 ​검색 ​에 대한 ​데이터를 ​시 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.+IRIS DB는 In-Memory/​SSD Disk 에서 사용자가 정의한 일정 기간 동안 ​데이터를 ​유지하여실시간 ​조회 ​에 대한 즉각적인 처리가 가능합니다. 또한, 장기 분석을 위한 데이터는 블럭 파일 단위로 디스크에 저장하는 Hybrid 구조를 지원하므로,​ 실시간 상관분석 및 검색은 물론, 비정형 데이터의 배치 분석이 가능합니다.
  
  
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-==== IRIS DB 시스템 아키텍처 ==== 
  
-{{:​public:​pasted:​20190312-160320.png}} 
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 ==== In-memory 기반의 대용량 데이터 실시간 색인 생성 ==== ==== 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 적용되어대형 고객 사이트에서 초당 1백만 ~ 1천만 레코드에 대한 실시간 색인을 성능 저하 없이 처리함으써 충분히 검증되고 안정화된 시스템입니다.+IRIS DB는 지난 10여 년의 대량 데이터 고속 처리 경험을 기반으로 자체 개발한 실시간 색인 생성 기술이 적용되어있습니다. 따라서 ​대형 고객 사이트에서 ​수행되는 ​초당 1백만 ~ 1천만 레코드에 대한 실시간 색인에 대하여 ​성능 저하 없이 처리가 가능할 정도로 충분히 검증되고 안정화된 시스템입니다.
  
 {{:​public:​pasted:​20181127-155307.png}} {{:​public:​pasted:​20181127-155307.png}}
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 ==== SQL 기반의 대용량 데이터 분산 조회 ==== ==== SQL 기반의 대용량 데이터 분산 조회 ====
  
-IRIS DB는 표준 SQL을 지원하므로 대규모 분산 ​DB를 SQL을 통해 쉽고 빠르게 접근할 수 있습니다.+IRIS DB는 표준 SQL을 지원하므로 대규모 분산 ​데이터에 대하여 ​SQL을 통해 쉽고 빠르게 접근할 수 있습니다.
  
   * ANSI 92 SQL을 지원하므로,​ 기존 RDBMS 사용자도 대용량 데이터에 접근이 용이함   * ANSI 92 SQL을 지원하므로,​ 기존 RDBMS 사용자도 대용량 데이터에 접근이 용이함
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 ==== 데이터 다중화를 통한 안정성 확보 및 부하 분산 ==== ==== 데이터 다중화를 통한 안정성 확보 및 부하 분산 ====
  
-입력된 데이터는 ​마스터 노드의 관리하에, ​물리적으로 분된 데이터 노드의 디스크에 이중화되어 저장됩니다. 따라서특정 데이터 노드에 장애가 발생한 경우에도 데이터 유실을 방지할 수 있으며, 데이터 처리를 위한 부하가 각 노드에 분산되므로 성능 저하를 방지할 수 있습니다.+입력된 데이터는 물리적으로 분된 다수의 ​데이터 노드에 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   * 입력 데이터의 다중 분산 저장을 통한 안정성 확보 및 부하 분산으로 리소스 효율 증대
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 ==== 수평적 증설 (Scale-out) 지원 ==== ==== 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.+IRIS DB 시스템은 운용 중에도 데이터 노드를 추가할 수 있습니다. 노드 추가시 ​Master Node가 이를 감지하여 자동으로 해당 노드에서 데이터 저장 및 연산이 이루어집니다. 따라서, 용량 증설을 위하여 ​노드를 추가할 경우에도 ​서비스를 중단할 필요가 없습니다.
  
   * Scale-Out 이 가능한 분산 구조로 서비스 무정지 상태에서 용량 증설 및 노드 추가 장착이 용이   * Scale-Out 이 가능한 분산 구조로 서비스 무정지 상태에서 용량 증설 및 노드 추가 장착이 용이
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 ==== 데이터 처리 및 복구 ==== ==== 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 검색지 않으며 서비스 ​장애 ​없이 데이터 저장 및 검색 수행이 가능합니다.+마스터 노드 ​이중화(HA구성으로인해 ​서버 장애 시에도 ​서비스의 중단이 없으며, 데이터 노드 장애 시 다른 데이터 노드에 ​이중화되어 ​저장된 복제본으로 데이터를 복구합니다. 장애가 발생한 노드는 데이터 저장 및 검색이 이루어지지 않으며, 백그라운드에서 데이터 복구를 수행하기 때문에 ​서비스 ​중단 ​없이 데이터 저장 및 검색 수행이 가능합니다.
  
-{{ :​public:​pasted:​20190312-171048.png }}+{{ :​public:​pasted:​20190312-171048.png?600 }}
  
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-==== IRIS DB 및 시스템 관리 ====+==== IRIS 시스템 관리 ​화면 ​====
  
-IRIS DB는 관리자가 클러스터를 통합 ​환경을 관리할 수 있는 Web GUI 및 CLI 환경을 제공하여 각 노드의 자원 상태를 모니터링하고 각 노드별 리소르를 관리 할 수 있습니다. ​+IRIS DB는 관리자가 ​통합 ​클러스터 환경을 관리할 수 있는 Web GUI 및 CLI 환경을 제공니다.
  
 {{:​public:​pasted:​20190313-144508.png?​400}} {{:​public:​pasted:​20190313-143629.png?​400}} {{:​public:​pasted:​20190313-144508.png?​400}} {{:​public:​pasted:​20190313-143629.png?​400}}
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 +==== IRIS DB 관리화면 ====
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 +각 노드의 상태 및 장애 이력을 상세하게 확인할 수 있으며, 리소스 상태를 실시간으로 모니터링 할 수 있습니다.
  
 {{:​public:​pasted:​20190313-140501.png?​400}} {{:​public:​pasted:​20190313-140522.png?​400}} {{:​public:​pasted:​20190313-140501.png?​400}} {{:​public:​pasted:​20190313-140522.png?​400}}
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-{{:​public:​pasted:​20190313-145504.png?​400}} {{:​public:​pasted:​20190313-145218.png?​400}} 
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-{{:​public:​pasted:​20190313-145526.png?​400}} {{:​public:​pasted:​20190313-145414.png?​400}} 
  
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 ==== IRIS DB 기반의 오픈소스 빅데이터 플랫폼으로의 진화 ==== ==== 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.+IRIS DB는 오픈소스 프레임워크에 대하여 단일 데이터 저장소 역할을 수행하며,​ Spark을 포함한 Hadoop 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.
  
 {{:​public:​pasted:​20181127-155508.png}} {{:​public:​pasted:​20181127-155508.png}}
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-==== 용 분야 ====+===== 적용 분야 ​=====
  
-IRIS DB는 빅데이터의 수집, 저장 및 분석을 위하여 ​필요한 다양한 분야에서 응용하여 ​적용할 수 있습니다+IRIS DB는 효율적인 ​빅데이터의 수집, 저장 및 분석이 필요한 다양한 분야에 적용할 수 있습니다
  
 {{:​public:​pasted:​20181127-155526.png}} {{:​public:​pasted:​20181127-155526.png}}
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   * 재난 안전망 관련 재난안전망 관리 및 위치정보 기반 재난예측 컨설팅   * 재난 안전망 관련 재난안전망 관리 및 위치정보 기반 재난예측 컨설팅
-  * 해수부 이네비게이션 시스템 빅데이터 플랫폼 컨설팅 
   * 빅데이터 플랫폼 기반 기상데이터 저장 및 분석 컨설팅   * 빅데이터 플랫폼 기반 기상데이터 저장 및 분석 컨설팅
-  * 각종 공공데이터 ​저장 및 분석 +  * 국제표준 기반 오픈데이터 ​유통 ​플랫폼 구축 
-  * NIA 빅데이터 분석 ​플랫폼 구축+ 
  
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-==== 레퍼런스 ====+===== 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 보유써 다양한 산업 분야에서 대형 프로젝트들을 수행하고 있습니다.+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 보유하고 있으며, 이러한 경험을 통해 축적된 노하우를 ​다양한 산업 분야에 ​적용하며 ​대형 프로젝트들을 수행하고 있습니다.
  
  
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   * 전력 빅데이터 기반 경제/​마케팅 분석 컨설팅   * 전력 빅데이터 기반 경제/​마케팅 분석 컨설팅
   * 공공 에너지 절감을 위한 소비진단 분석   * 공공 에너지 절감을 위한 소비진단 분석
 +  * 수원시 스마트 시민소통 공공빅데이터 플랫폼 구축
  
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public/iris_enterprise_db.1552631938.txt.gz · Last modified: 2019/03/15 15:38 by jhnam