『Data Bonanza』

1. 메모리 가상화: VMware 기법 VMware는 한대의 컴퓨터로 마치 여러 대의 컴퓨터를 사용하는 것 같은 가상의 공간을 만들어 주는 프로그램 VMware는 하이퍼바이저 내에 Shadow Page Table을 별도로 두어 VPN과 MPN의 중간 변환 과정을 가로챔 (매핑) 매핑 연산을 하드웨어적으로 도와주는 것을 TLB(Translation Lookaside Buffer) 하이퍼바이저의 핵심 모듈은 VMkernel VMkernel: 서비스 콘솔, 디바이스 드라이버들의 메모리 영역을 제외한 나머지 전체 메모리 영역을 모두 관리하면서 가상머신에 메모리를 할당 * 예시) 가상 머신 메모리 할당 - 예를 들어, 여러 개의 가상머신이 동시에 수행중인 경우라면 위의 그림과 같은 메모리 사용 상황이 발생할 수 ..

1. 클라우드 컴퓨팅 Infrastructure as a Service(IaaS, 아이아스, 이에스) IaaS는 컴퓨팅, 네트워킹, 스토리지 및 기타 인프라스트럭처를 사용하기 위한 서비스이며, 사용자는 필요할 때마다 서비스를 통해 리소스를 구입 Platform as a Service(PaaS, 파스) PaaS는 사용자 정의 응용 프로그램을 개발하고 사용할 수 있는 개발자를 위한 프레임워크를 제공 Software as a Service(SaaS, 사스) SaaS는 타사 공급 업체가 관리하는 사용자에게 응용 프로그램을 제공하기 위해 인터넷을 사용 서버 가상화: 물리적인 서버와 운영체제 사이에 적절한 계층을 추가해 서버를 사용하는 사용자에게 물리적인 자원은 숨기고 논리적인 자원만 보여주는 기술 서버 가상화의 ..

1. MapReduce 분산 병렬 컴퓨팅 Map Task 하나가 개의 블록(64MB) Map 함수는 어떤 key-value를 input으로 받아서 각 단어와 관련 발생 횟수를 출력 Reduce 함수는 특정 단어에 대해 생성된 모든 카운트를 합산 1) 구글 MapReduce - Map 함수: 다수의 새로운 key, value의 쌍으로 변환 (suffling과 group by 정렬) - Reduce 함수 2) 하둡 MapReduce ① 클라이언트에서 Job이라 불리는 하둡 작업을 실행 ② 프로그램 바이너리와 입출력 디렉터리와 같은 환경 정보들이 JobTracker에게 전송 ③ JobTracker는 다수의 Task로 쪼갠 후 큐에 저장 (Task는 맵퍼나 리듀서가 수행하는 단위 작업) MapReduce 단계 ..

분산 데이터 저장 기술은 ① 분산 파일 시스템, ② 데이터베이스 클러스터, ③ NoSQL로 구분됨 1. 분산 파일 시스템구글 파일 시스템(GFS, Google File System) - 마스터, 청크서버, 청크 - 청크(chunk): 64MB의 고정된 파일 단위 - 쓰기 연산은 순차적 - 높은 처리율에 중점 - 클라이언트는 파일에 접근하기 위해 마스터로부터 해당 파일의 chunk가 저장된 chunk서버의 위치와 핸들을 먼저 받아온 뒤, 직접 청크서버에게 파일 데이터를 요청함 하둡 분산 파일 시스템(HDFS, Hadoop Distrubited File System) - 네임노드 (=마스터), 데이터노드(=청크서버), 블록(=청크) - 순차적 스트리밍 방식, 배치작업 - 높은 데이터 처리량에 중점 - 보조 ..

1. 대용량 로그 데이터 수집 가. 로그(log) 로그(log)는 기업에서 발생하는 대표적인 비정형 데이터로, 과거에는 문제 상황 보존을 위해 사용됐고, 최근에는 마케팅/영업 전략 수립을 위한 사용자의 형태 분석 등에 사용된다. 용량이 방대하기 때문에 이를 분석하기 위해서는 고성능과 확장성을 가진 시스템이 필요하다. 로그 데이터 수집 시스템의 예 : 아파치 Flume-NG, 페이스북 Scribe, 아파치 Chukwa 등 ​ 나. 대용량 비정형 데이터 수집 시스템의 특징 초고속 수집 성능과 확장성 데이터 전송 보장 메커니즘 다양한 수집과 저장 플러그인 인터페이스 상속을 통한 애플리케이션 기능 확장 2. 대규모 분산 병렬 처리 (하둡) 하둡(Hadoop)은 대규모 분삭 병렬 처리의 업계 표준인 맵리듀스(Ma..

1. EAI의 개념 및 특징 EAI(Enterprise Application Integration)는 비즈니스 프로세스를 중심으로 기업 내 각종 어플리케이션간의 상호연동이 가능하도록 통합하는 솔루션 EAI를 통해 비즈니스 프로세스를 자동화하고 실시간으로 통합 연계 기존 방식은 복잡하여 비용이 증가 및 통합&표준화의 어려움 EAI 방식은 허브(브로커)를 두고 각 대상 노드(스포크)들은 중계하여 단순화 2. EAI 구성요소 어댑터(Adapter) : 각 정보 시스템과 EAI 허브(Engine)간의 연결성을 확보 버스(BUS) : 어댑터를 매개로 연결된 각 정보 시스템들 간의 데이터 연동 경로 브로커(Broker) : 데이터 연동 규칙을 통제 트랜스포머(Transformer) : 데이터 형식 변환을 담당 3...

1. CDC의 개념 및 특징 CDC(Change Data Capture): 데이터베이스 내 데이터에 대한 변경을 식별해 필요한 후속 처리(데이터 전송/공유 등)를 자동화 하는 기술 또는 설계 기법 데이터 베이스 A에서 B로 데이터를 옮길때는 ETL과정이 필요하나 여러가지 문제 (대용량으로 인한 속도, 기존 데이터 훼손 등)로 CDC작업을 수행 2. CDC 구현 기법 가. Time Stamp on Rows - 변경이 반드시 인지되어야 하는 테이블 내 마지막 변경 시점을 기록하는 타임스탬프 칼럼을 두고, 마지막 변경 타임스탬프 값보다 더 최근의 타임스탬프 값을 갖는 레코드를 변경된 것으로 식별하는 기법이다. ​ 나. Version Numbers on Rows - 변경이 반드시 인지되어야 하는 테이블 해당 레..

- 메타데이터: 데이터에 관한 구조화된 데이터로 다른 데이터를 설명해주는 데이터 - OLAP(On-line Analytical Processing): 다양한 비즈니스 관점에서 쉽고 빠르게 다차원적인 데이터에 접근하여 의사결정에 활용할 수 있는 정보를 얻을 수 잇는 기술 (데이터 조회 위주 - 단순) - OLTP(On-line Transaction Processing): 호스트 컴퓨터가 데이터베이스를 액세스하고, 바로 처리 결과를 돌려보내는 형태 (데이터 갱신 위주 - 복잡) => OLTP에서 처리된 트랜잭션 데이터를 분석해 제품의 판매 추이, 구매 성향 파악, 재무 회계 분석 등을 프로세싱

1. 데이터베이스의 정의 데이터 베이스(database)라는 용어가 처음 등장한 것은 1950년대에 미국 정부가 전 세계에 산재한 자국 군대의 군비 상황을 집중 관리하기 위하여 컴퓨터 기술로 구현한 도서관을 설립하면서 비롯되었다. 데이터베이스의 1차개념은 정형 데이터만을 관리하였으나, 빅데이터의 출현으로 비정형 데이터를 포함한 2차 개념으로 발전하였다. 데이터베이스를 "문자, 기호, 음성, 화상, 영상 등 상호 관련된다수의 콘텐츠를 정보처리 및 정보통신 기기에 의하여 체계적으로 수집 및 축적하여 다양한 용도와 방법으로 이용할 수 있도록 정리한 정보의 집합체"로 정의한다. - 과학기술 발달의 대부분은 국방과 맞물려있다. 데이터베이스의 출현도 마찬가지인 것 같다. 2. 데이터베이스의 특징 3. DBMS 데이..