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IRIS DB는 In-Memory와 SSD 디스크를 사용하는 하이브리드 구조로서, 초당 200만 레코드 이상 인덱싱 처리가 가능한 검색속도를 자랑합니다. IRIS DB는 기본적으로 마스터 노드 2대와 다수의 데이터 노드로 구성되어 있으며, 하나의 물리적 노드에 2개의 노드가 설치되어 데이터 유실을 방지합니다.
IRIS DB는 In-Memory/SSD Disk 에서 사용자가 정의한 일정 기간 동안 데이터를 유지하여, 실시간 조회 요청에 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.
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.
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.
IRIS DB는 표준 SQL을 지원하므로 대규모 분산 데이터에 대하여 SQL을 통해 쉽고 빠르게 접근할 수 있습니다.
입력된 데이터는 물리적으로 분산된 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.
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.
마스터 노드 이중화(HA) 구성으로인해 서버 장애 시에도 서비스의 중단이 없으며, 데이터 노드 장애 시 다른 데이터 노드에 이중화되어 저장된 복제본으로 데이터를 복구합니다. 장애가 발생한 노드에서는 데이터 저장 및 검색이 이루어지지 않으며, 백그라운드에서 데이터 복구를 수행하기 때문에 서비스 중단 없이 데이터 저장 및 검색 수행이 가능합니다.
CLI명령어 | 세부내용 | 사용절차 |
---|---|---|
· Python · Java · C · C# · JDBC · ODBC |
외부 시스템이 IRIS DB에 접속하여 데이터를 로드하거나, 저장된 데이터를 조회하거나 수정하는 경우, 또는 IRIS DB 시스템의 상태를 확인 할 수 있도록 다양한 언어의 API를 제공 | - Step 1. Connection IRIS DB에 접속 - Step 2. GetCursor 쿼리문을 실행을 위한 커서(cursor) 획득 - Step 3. Execute 쿼리문 실행 - Step 4. Fetch Select 쿼리문의 경우, 쿼리의 결과값을 획득 - Step 5. Close 접속 종료 |
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.
IRIS DB는 효율적인 빅데이터의 수집, 저장 및 분석이 필요한 다양한 분야에 적용할 수 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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