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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 [2019/04/04 15:35] (current)
jhnam [적용 분야]
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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 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.
  
-{{ :​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 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. 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.
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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 ====
  
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 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. 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.
  
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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 클러스터를 통합 환경을 관리할 수 있는 Web GUI 및 CLI 환경을 제공니다.
  
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 +
 +
 +----
 +==== IRIS DB 관리화면 ====
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 +노드의 정보와 장애정보 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:​20190313-140541.png?​400}} {{:​public:​pasted:​20190313-140600.png?​400}} {{:​public:​pasted:​20190313-140541.png?​400}} {{:​public:​pasted:​20190313-140600.png?​400}}
  
-{{:​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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-==== 용 분야 ====+===== 적용 분야 ​=====
  
 IRIS DB는 빅데이터의 수집, 저장 및 분석을 위하여 필요한 다양한 분야에서 응용하여 적용할 수 있습니다 IRIS DB는 빅데이터의 수집, 저장 및 분석을 위하여 필요한 다양한 분야에서 응용하여 적용할 수 있습니다
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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 보유함을써 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 보유함을써 다양한 산업 분야에서 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