Ⅰ 티베로현황 Ⅱ 클라우드컴퓨팅 Ⅲ Cloud RDBMS
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- 서준 흥
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1 클라우드환경에서의 차세대 DBMS 활용전략 /25
2 Ⅰ 티베로현황 Ⅱ 클라우드컴퓨팅 Ⅲ Cloud RDBMS
3 Ⅰ 티베로현황 사명변경 ( 티맥스데이터 > 티베로 ) Tibero RDBMS Tibero MMDB 티베로고객사 티베로주요성공사례 3 rd Party Solution 연동 2/25
4 Tibero RDBMS Tibero는 2002년엔진개발을통한원천기술확보, 2008년세계두번째공유Disk 기반 Clustering RDBMS 개발등지금까지 10년여에걸쳐연구개발에매진해왔으며, Oracle과의완벽한호환성을통하여익숙한개발및운영환경을제공함으로써 TCO 및유지보수비용을최소화할수있는 RDBMS입니다 월한국데이터베이스진흥원 DB 산업협의회, DB 솔루션혁신부문수상 09 월일본동경서적학원정보시스템납품 06 월관세청, 원산지정보관리시스템납품 04 월미국 G 사 ( 대형금융사 ) 납품 01 월 Tibero 4 SP1 출시 표준 SQL 및표준개발인터페이스지원 다양한이기종 DBMS 와의연동기능제공 Oracle PL/SQL, Embedded SQL 호환 Oracle Data Type, Function 호환 DBMS 도입및유지보수비용최적화 월 KT(Korea Telecom) TAC 납품 11월 Tibero 4 GS인증 08월 264개레퍼런스기록 06월삼성선물 Tibero MMDBMS 납품 Oracle 전환시변경작업및기간최소화 Oracle 대비획기적인 TCO 절감 별도의추가교육없이기존인력재활용가능 월 Tibero 4.0 출시세계두번째 Shared Disk Cluster 기술개발 10월농산물품질관리원기간업무도입 월 Tibero 3.0 GS 인증 월광주시청납품 ( 첫레퍼런스 ) 월 Tibero 2.0 개발 (TPS) (User) 3/ 성능비교결과 Tibero TPS Oracle User Oracle Tibero L 사운영업무 BMT
5 Tibero MMDBMS Tibero MMDB 는데이터를 Memory 에적재하여사용함으로써 Disk IO 의발생을억제하는방식으로획기적인성능향상효과를제공합니다. Tibero MMDB 는 RDBMS 및경쟁사대비탁월한성능우위를보장합니다. Tibero MMDB Tibero Cache Client SQL Result Set Server Memory Client SQL Result Set Server Read only / Write through Mode Memory DB Link Disk RDBMS RDBMS RDBMS 특징 Buffer Cache를거치지않고직접 Memory의 주소값을통해 Data 에접근하는방식으로동작 특징 기존 RDBMS의정보를 DB Link를통해 MMDB 에적재하여 Cache 형태로서비스 특징 데이터용량이크지않지만, 데이터의변경이자주일어나야하는정보유형의관리 특징 기존 RDBMS 정보중특정업무정보의성능이획기적으로개선되어야하는경우 인증서버와같이대규모사용자에대한빠른응 기존 RDBMS 의아키텍처를바꾸지않으면서, 필 답속도가요구되는경우 요한정보들을모아향상된성능으로서비스되 RDBMS 에비해저렴한비용으로소규모운영 어야하는경우 4/25
6 티베로고객사 티베로는 2011 년 1 월기준총 400 여개의레퍼런스를확보하고있습니다. 해외에서도일본의노무라증권, 중국의대우조선해양 ( 산동 ) 유한공사, 미국의 G 사등 14 개의레퍼런스를확보하고있습니다. 그중 TAC 사례도부산시청, 국립농산물품질관리원등 20 여개를운영중입니다. 공공분야금융분야제조 / 통신분야 210 여개 70 여개 100 여개 5/25
7 티베로주요성공사례 공공, 전략통신분야 농산물품질관리원에서는기존오라클을사용하면서겪었던고비용의유지보수와벤더종속적인구조에서탈피하고일원화된관리와확장성을고려하여기간계전체를 Tibero 로전환하였고, KT 에서는 DB2 로운영하던 QooK TV SCS 를 Tibero TAC 환경으로전환구축을통해서비스제공상태와고객이상의실시간감지로장애조기복구및신속한고객대응을지원합니다. I. 기간계전환사례 - 농산물품질관리원 II. DB2 전환사례 - KT QooK TV Request Request Client Response DB Server HA 구성 Oracle Client Response DB Server HA 구성 DB2 AP Server (WAS) 공유 Disk AP Server (TP Monitor) 공유 Disk 사업명 : 농산물품질관리원기간계 DB 전환사업 기간 : 2008년 6월 ~ 12월, 2010년 6월 적용솔루션 : Tibero RDBMS 4 TAC 기존 Oracle로운영되던우수농산물 (GAP) 시스템, 농산물품질관리통합시스템등전체기간계업무를 Tibero로전환구축 Oracle As-Is 데이터를 Tibero DB로 Migration 사업명 : QooK TV SCS(Service Care System) 고도화 기간 : 2009년 9월 ~ 12월 적용솔루션 : Tibero RDBMS 4 TAC 통신사의 NMS(Network Management System) 시스템인 QooK TV의 SCS DB로, 네트워크에관련된성능 Trace 및장애데이터 ( 일적제량 2~3억건 ) 를실시간으로집계 IBM DB2 전환및이중화 (TAC) 적용, DB Size : 약 5TB 6/25
8 티베로주요성공사례 금융분야 대한생명에서는기존정보계 DB 로사용하던오라클을 Tibero 로전환하고 3rd Party(ETL Tool) 솔루션과안정적으로연동을통해통계 / 분석업무에활용하는 EDW 를구축한사례입니다. 삼성선물 FX 마진시스템은 Tibero MMDBMS 를적용함으로써서비스처리성능이최대 3.7 배향상되었으며, 아울러기존 RDBMS 와완벽한호환성을제공하여효율적인운영을지원합니다. III. 정보계전환사례 - 대한생명 EDW IV. MMDB 사례 - 삼성선물 FX 마진시스템 EDW DB Server MMDB Server Request Request Client Response WAS Disk HTS Response AP Server DB Link Disk ETL 툴 운영계 DB Server(Sybase) FDM FIX Gateway 타업무 DB Server(Oracle) 사업명 : 정보계시스템 Database 전환사업 기간 : 2008년 11월 ~2009년 2월, 2010년 09월 ~ 10월 적용솔루션 : Tibero RDBMS 4 운영계 DB로부터 ETL 툴을통하여전송된 Tibero정보계 DB의데이터를이용하여각종통계업무제공 대량의 Insert, Delete 로직처리및대량배치구현 - 일일처리량 : 천만건이상, 전체 DB Size : 약 3 TB 사업명 : FX마진시스템 ( 해외장외마진선물환 ) 구축사업 기간 : 2009년 6월 ~ 9월 적용솔루션 : Tibero MMDBMS 4 선물거래, 외환거래업무중특화된성능이요구되는서비스에대한 MMDBMS 적재및처리 외환변동에따른상품정보, 계좌잔고변경 : 한번에 2,000~3,000건의계좌정보 Select/Update 7/25
9 3rd Party Solution 연동 다양한솔루션과의연계를통해최적의시스템구축을지원합니다. 현재 90 여개의 3 rd Party 솔루션과연동되어있으며, 인증센터를통한지속적인확장을하고있습니다. 구분솔루션제조사 백업 Clustering / HA Veritas NetBackup Time Navigator Tivoli NetVault NetWorker BackupXcelerator Simpana Data Protector Sun Cluster Veritas Cluster Server HACMP MC Service Guard EVIDIAN SafeHA EnCluster_HA PrimeCluster Symantec Atempo IBM BackBone Software EMC 엔서티 CommVault HP SUN Symantec IBM HP 위드앤컴퍼니 클루닉스 Fujitsu 모니터링 MaxGauge 엑셈 DB 개발관리 Orange 웨어밸리 구분솔루션제조사 ETL / CDC DB 접근보안 DB 암호화 OLAP DataStage7.5 TeraStream Chakra DBSafer Dgriffin DB-i Middleman D'Amo CubeOne SecureDB XecureDB OZ Report Cognos BI HyPerion BusinessObject Crystal Report REXPORT Report Designer IBM 데이터스트림즈 웨어밸리 피엔피시큐어 신시웨이 소만사 바넷정보기술 펜타시큐리티 이글로벌시스템 Ksign 소프트포럼 포시에스 IBM Oracle SAP SAP 클립소프트 엠투소프트 8/25
10 Ⅱ 클라우드컴퓨팅 Cloud Computing의정의 Cloud Computing Model Cloud Service Model Public / Private Clouds Evolution to Clouds Cloud Service Providers Cloud Business 시장전망 9/25
11 Cloud Computing 의정의 10/25
12 Cloud Computing Model Essential Characteristics On-demand Self Service Resource Pooling Rapid Elasticity Measured Service Broad Network Access Service Model SaaS Software as a Service PaaS Platform as a Service IaaS Infrastructure as a Service Deployment Model Public Cloud SaaS PaaS IaaS Private Cloud Community Cloud Hybrid Cloud 11/25
13 Cloud Service Model SaaS Application 을인터넷을통하여 End User 에게서비스로제공 Apple itunes PaaS Application 개발환경과개발 플랫폼을서비스로제공 DBaaS IaaS Server, Storage, Network 등 하드웨어를서비스형태로제공 Virtualization 12/25
14 Public / Private Clouds Public Cloud Private Cloud SaaS PaaS IaaS SaaS PaaS IaaS 인터넷을통해서비스되는클라우드 Cloud Service Provider가관리 공유된자원을활용한다양한웹서비스 Lower Upfront Costs ( 선행투자 ) Internet Service, SNS, Web integration 외부와격리된클라우드환경 기업의 IT부서 (In-house) 가관리 클라우드방식의기업 IT 통합 Lower Total Costs Security, QoS, Virtualization 13/25
15 Evolution to Clouds Public Cloud Hybrid ISP MSP ASP Internet Service Provider Managed Service Provider Application Service Provider Independent Software Vendor Communication Service Provider CSP ISV SaaS PaaS IaaS SaaS PaaS IaaS SaaS PaaS IaaS SaaS PaaS IaaS SaaS PaaS IaaS AP1 AP2 AP3 AP1 AP2 AP3 PaaS IaaS SaaS PaaS IaaS SaaS PaaS IaaS Silo d AP Grid Private Cloud Hybrid Physical Dedicated Static Heterogeneous Virtual Shared Services Dynamic Standardized Appliances Self Service Policy based resource management Capacity Planning Security, QoS Federation with public clouds Interoperability Cloud bursting 14/25
16 Cloud Service Providers (1/2) Amazon Google Google Web Toolkit (GWT) Elastic Compute Cloud (EC2) Client Capabilities Mashup Editor Google Gadgets Google Gears Others Cloud Computing Services Integration Machine Images On-Demand Instances Simple Storage Service (S3) Cloud Computing Services Integration Google App Engine (GAE) Python & Django Dynamic, Scalable Runtime Simple DB Cloud Front GAE Datastore GData Support Services Simple Queue Service (SQS) Support Services Google Accounts Social Graph API Others IaaS 서비스최초시작 : 사용자등록 330,000 명이상 AWS(Amazon Web Service) - EC2(Elastic Compute Cloud) 베타오픈, 정식오픈 : Virtual Machine(Xen) 기반의 PaaS - S3(Simple Storage Service) : US$0.15/M/GB - SQS(Simple Queue Service), Simple DB AMI(Amazon Machine Image) 기반의사용자임의의구성이가능 ( 모든 Language, RDBMS 지원 ) PaaS 서비스의대표주자 GAE(Google App Engine) : 웹응용프로그램을구축하고호스팅할수있도록해주는플랫폼 Service Type : HTTP(REST, SOAP) Language : Python, Java Google Apps ( 구글앱스 ) Gmail, Google Calendar, Talk, Docs, Groups 등 웹기반플랫폼으로 Mashup 을통해새로운서비스의창출장려, 웹을모바일까지연장 (Android) 15/25
17 Cloud Service Providers (2/2) Salesforce.com Microsoft 클라우드컴퓨팅이생기기이전부터 SaaS 방식으로주문형고객관리 (CRM) 어플리케이션을제공 (16 가지언어, 82,400 여고객들 2,100,000 이상의등록사용자규모 ) 마치 facebook 을 Business 에응용하여실시간협력의장을제공하는서비스 (Chatter ) Force.com 이라는 PaaS 서비스로플랫폼제공 Apex 라는언어와 Visualforce 라는 UI 개발도구를이용하여비즈니스어플리케이션의개발지원 Azure( 애저 ) Service Platform ( ) Compute (Web Role / Worker Role Instance 기반의컴퓨팅환경 ), Storage(Blobs, Tables, Queue 등의확장형데이터저장소 ), Fabric controller( 리소스할당, 스케줄링, 서버관리, HA 설정 ) Live Services, SQLAzure, AppFabric, SharePoint Services and Dynamics CRM Services.NET languages (C#, VB), Java SDK for.net, Ruby SDK for.net 16/25
18 Cloud Business Long Tail ( 긴꼬리현상 ) $ per Sale $ 1 m $ 750 k $ 500 k $ 250 k Top 20% The long tail Long tail 영역 (Songs, Films, Books, Games) 은경제적으로매력적이지않음. 웹기반의저렴한마케팅과물류활동이활성화되면서성공모델이생겨남. IT 시장의 Long Tail 영역 (SMB : Small and Medium Business) 에대한공략본격화 ( ASP > SaaS > Cloud ) $ 0 0 Number of occurrence 다양성에대한통합과정으로 SMB 시장공략이가능해짐. AP1 AP2 AP3 AP1 AP2 AP3 AP1 AP2 AP3 PaaS IaaS IaaS H/W, Network 등기술의발달, 표준화를통한통합 SaaS PaaS IaaS 17/25
19 클라우드시장전망 IDC. June 2010 Public Cloud 시장매년 27% 고속성장 Application 의비중은줄어들지만규모가작아지는것은아니며, Storage 와 Application Dev/Deploy(PaaS) 비중이늘어남 년 Cloud Service 시장규모가 12% 에불과하지만, 2013 년에서 2014 년사이의시장규모증가분 $36 billion 중 31% 를 Cloud Service 가차지, 빠르게시장을잠식해갈것으로예상. 18/25
20 Ⅲ Cloud RDBMS 대용량데이터처리동향 No SQL 기반 DB와 RDBMS의차이점 기능비교 Requirements Architecture TAC와 TMC 비교 Tibero RDBMS Roadmap 19/25
21 대용량 (Large Scale) 데이터처리동향 (Cloud) Google Google 소유 (2004 년논문발표 : Nutch) GFS(Google File System), BigTable, MapReduce GAE(Google Application Engine) 기반의 API 를통해이용 (Python, Java) Google Reader, Google Maps, Google Book Search, My Search History, Google Earth, Blogger.com, Google Code hosting, Orkut, YouTube, and Gmail Cassandra 오픈소스 (Apache) / 2008 년부터 Java 로작성 BigTable data model running on an Amazon Dynamo-like infrastructure. Key-Value(Distributed Hash tables) 기반 Keyspace Column family Column family row Columns Data value Facebook(200 nodes, ~2010 년말 ), Digg(Social news) Hadoop 오픈소스 (Apache) / 2008 년부터 Java 로작성 HDFS(Hadoop Distributed File System), Hbase, MapReduce Hadoop Framework 기반의 MapReduce API 를통해이용 (Java, Ruby, Python, C++) Google / sort 1TB / 68 초 (2009 년 ) Hadoop / sort 1TB / 62 초 (Yahoo) Facebook(1100-machine cluster /8800 cores/12 PB raw storage), Yahoo, AOL, ebay, Fox, Twitter MongoDB 오픈소스 (GNU APGL) / 2009 년부터 C++ 로작성 Document oriented (Not relational : Row) C, C#, C++, ColdFusion, Java, Javascript, PHP, Python, Ruby, Perl Database Collection Document Field Key Value Optimizer : Index (single-key, compound, unique, non-unique, and geospatial), hint, explain New York Times, SourceForge, Foursquare 20/25
22 대용량 (Large Scale) 데이터처리동향 (DW) OLTP 용 Cluster 시스템인 Oracle RAC 를발전시킨기술로 SUN 인수를통해확보된전용 H/W 의채용으로 DW 환경과 OLTP 환경에최적화된 ExaData 출시 Storage 와 DB 서버간의병목현상해소를위해 Network 대역폭확대, Smart Scan(Storage Index) 을통해 Network I/O 감소, Smart Flash Cache 적용 Shared Everything Oracle IBM TeraData NCR 로부터 계열분리로독립 DW 만을겨냥한솔루션에매진하며빠르게시장잠식 (Wall-Mart, Fedex, AT&T 등 2500 여곳 ) BYNET 광통신망으로연결된인텔기반서버들로구성, 2010 년 SSD 를채용한 Teradata Extreme Performance Appliance 출시 MPP(massively parallel processing), Shared Nothing Greenplum DW 어플라이언스의고성능분석기능을제공하는 Netezza 비즈니스분석성능을 IBM 의 H/W 기술과결합 ( ) 인텔 CPU 와 Netezza 의 FPGAs(fieldprogrammable gate arrays) 가장착된블레이드서버와디스크기반스토리지로구성 FPGA 는 SQL 에직접관련된데이터만이처리되도록데이터필터링, 데이터압축 / 해제에이용 MPP(massively parallel processing), Shared Nothing 21/25 오픈소스 DB 인 PostgreSQL 을고속네트워크상에대규모로구성하여대용량데이터를처리 스토리지전문기업 EMC 가데이터웨어하우스 (DW) 전문기업 Greenplum 을인수 ( ) 하여 EMC 의막강한마케팅능력과영업력, 그리고 SAN 스토리지시장에서의영향력으로 DW 시장공략 MPP(massively parallel processing), Shared Nothing Nasdaq, Skype, SONY 등대형적용사례증가
23 No SQL 기반 DB 와 RDBMS 의차이점 No SQL 기반 DB RDBMS 구분 목적 인터넷을통한웹서비스 기업의업무및분석처리지원용량 Peta (10 15 ) 단위규모 Tera (10 12 ) 단위규모데이터구조 단순 ( Key-Value 기반구조 ) 복잡 ( Relational Model 기반구조 ) 인덱스 미지원 지원트랜잭션 미지원 지원 (Serializable Isolation Level) 데이터접근구조 Primary key sorted map - 특정방식액세스최적화 (Time based) - Row Key 를매우잘설계해야함 다중 sorted map - 랜덤액세스에도효율적 - Schema 만잘설계하면됨 인터페이스 No SQL (API를이용 ) SQL 성능 느림 ( 성능 Critical 하지않음 ) 빠름 ( 성능 Critical한시스템에서사용 ) 최적화 특정웹서비스에최적화 유연한최적화지원 (OLTP/OLAP) 경합해소 경합데이터분산화유도 MVCC (Multi-version Concurrency Control) 조인지원 효율적인조인구현불가능 가능확장성 좋음 한계 (Performance) 22/25
24 기능비교 TIBERO 는오픈소스클라우드플랫폼인 Hadoop, 오라클의 ExaData 와 EMC 의 Greenplum 의약점을보완함으로써 DW 와클라우드 DB 서비스는물론 OLTP 영역까지도포괄적으로지원할수있는 DBMS 를목표로하고있습니다. 구분 Hadoop ExaData Greenplum TIBERO TMC Massive Data Control O O O SQL X O O O High Availability O O O High Scalability O O OLTP X O X O Shared Nothing O X O O Fast loading X O O O De-centralized X O X O Low Price O XXX X O Existing system reuse O X X O 23/25
25 Requirements SQL 기반으로이루어진기존 RDBMS 구조를 Cloud Computing 과 DW 가지향하는요구사항에맞추어확장함으로써기존 Legacy System 과함께새로운 Cloud Service 를수용할수있는 DBMS 개발 1. Cost Efficient 가격이비싼서버혹은스토리지가아닌범용서버를이용해서도충분히구성이가능 Cloud RDBMS 2. Big Data 매년 2 배씩늘어나고있는데이터량을효과적으로관리 (Peta/Exa byte 규모 ) 3. Performance 대규모의데이터를관리함에도불구하고성능저하가발생하지않는구조 (OLTP/OLAP) 4. Hybrid Cloud Public / Private Cloud(DW) 환경을모두지원 SQL 과 No SQL(MapReduce) Interface 를모두지원 5. Automated Operation 자동화된유지보수및운영을지원 Massive Scalability Highly Distributed Parallel Processing De-centralized Elastic Workload Management 24/25
26 Architecture (Enterprise Data Cloud platform) Cloud RDBMS 는 Master 가없는 De-centralized 아키텍처에기반하여, 업무처리 (OLTP) 및데이터분석 (OLAP) 을동시에수행할수있는차세대 RDBMS 입니다. Application OLTP Transaction based data processing OLAP Analytic data processing Administration Client I/F C L I ODBC JDBC Network Interconnect Massive Cluster Servers External Data I/F OLE DB..... Map Reduce API Monitoring System resources Distributed DBMS Management Server node DBMS instances Clustering Storage 25/25
27 TMC (Tibero Massive Clustering) Massive Cluster 는극대화된 RDBMS instance 들의대규모 Cluster 구성을통해 Client 의요청이 Instance 들의협업에의해최적화된분산병렬처리가이루어지는구조를가집니다. 1. Shared Nothing Partitions(distributed segment) management Data replication for fault tolerant storage management Replica load balancing 2. Massively Parallel Processing 1. Shared Nothing Architecture 서버간데이터를공유하지않아손쉬운확장가능 데이터의적절한분산을통해효율적인병렬처리유도 2. Massively Parallel Processing 서버들의협업에의한병렬처리성능최적화 3. De-centralized (No master) Master 서버에의한병목의가능성을배제 Cluster Data Dictionary(system category) management Global Query Optimization over massive cluster Distributed Parallel Processing 3. De-centralized (No master) A master per a request Node membership management Support cloud based provisioning 26/25
28 TMC Working Model Automatic partition (Size, Hash, Range) : 테이블생성시에방식을정하거나 Default 적용 Parallel Processing : SQL Request > Global Optimizer(GDD) > SQL 분리 > Slave Node 에전송 > 처리후 Result 전송 > Coordinate Node 에서취합 > 최종 Result 반환 SQL Request Result Set Return Slave Node Coordinate Node Slave Node..... Tablet Table 27/25
29 Administration Massive Cluster 의시스템및 DB instance 에대한통합모니터링, Backup 및보안관리와같은일반관리업무뿐만아니라, 문제발생시신속한조치가가능한제반관리시스템을지원합니다. Node membership Remote configuration Security Backup Recovery Management log event resource Security management log event resource Requests Failure detection Visualization configuration recovery 28/25 Monitoring Resource Manager Failure Detection Log, Event Notification Visualization
30 Application & External Data I/F Massive Cluster 는 OLTP 에최적화되어있는 DB instance 들을고도로분산화된 Cloud 환경에적용, Instance 간병렬처리를유도함으로써 OLTP 는물론 OLAP 업무도안정적으로지원 Application OLTP OLAP Detailed High Traffic Current Data Read/Write Entity Model Aggregated Low Traffic Historical Read-only Multidimensional 좀더다양한어플리케이션들의수용가능 External Data I/F Load / Unload Export / Import Backup / Restore 29/25
31 TAC 와 TMC TAC (Tibero Active Clustering) TMC (Tibero Massive Clustering) C L I ODBC JDBC OLE DB C L I ODBC JDBC OLE DB Map Reduce API Performance and OLTP oriented Architecture Shared Everything (RAID based storage) SMP (Symmetric Multi-Processing) Traffic : Synchronization between cache buffers of instances for consistency. HA(High Availability) solution is needed. Large scale distributed data and OLAP oriented Architecture Shared Nothing MPP (Massive Parallel Processing) Traffic : Data automatic replication and parallel processed data aggregation 30/25
32 Tibero RDBMS 로드맵 세계두번째로공유 Disk 기반 Cluster 기술을상용화한 Tibero 4 의적용사례를통해입증된안정성과성능을최적화하여 2011 년 3 월 Tibero 5 를출시예정이며, 현재개발중인핵심기술 TMC 에기반한 Cloud DB 를통한차세대 DBMS 의비젼을제시하겠습니다 Tibero 5 Tibero 6 TMC 기반의 Cloud DB TMC (Tibero Massive Clustering) SSD 기반의 H/W 를이용한성능최적화 검증된안정성과성능 Tibero Tibero 4 진보된 TAC Clustering 기술적용 Self Tuning 을통한성능최적화 TAC 를통한고가용성 TAC(Tibero Active Clustering) 대용량 RDBMS 31/25
33 Thank you!
Microsoft Word - 조병호
포커스 클라우드 컴퓨팅 서비스 기술 및 표준화 추진 동향 조병호* 2006년에 클라우딩 컴퓨팅이란 용어가 처음 생겨난 이래 글로벌 IT 기업 CEO들이 잇달아 차 기 핵심 기술로 클라우드 컴퓨팅을 지목하면서 전세계적으로 클라우드 컴퓨팅이라는 새로운 파 라다임에 관심이 고조되고 있다. 클라우드 컴퓨팅 기술을 이용하면 효율적인 IT 자원을 운용할 수 있으며 비용절감
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클라우드컴퓨팅확산에따른국내경제시사점 클라우드컴퓨팅확산에따른국내경제시사점 * 1) IT,,,, Salesforce.com SaaS (, ), PaaS ( ), IaaS (, IT ), IT, SW ICT, ICT IT ICT,, ICT, *, (TEL) 02-570-4352 (e-mail) jjoon75@kisdi.re.kr 1 The Monthly Focus.
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Innovative leader of RDBMS Tibero RDBMS, 기업용 RDBMS 의새로운패러다임을열어갑니다 Architecture Tibero RDBMS 는관계모델 (Relational Model) 기반의표준 DBMS 로서대용량의데이터를대규모사용자가동시에업무처리하는데있어일관성있고, 효율적인데이터처리성능을보장합니다. 대용량데이터처리요청에효과적으로대응하기위해다음과같은아키텍처상의특징을가지고있습니다.
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목차(Table of Content) 1. 클라우드 컴퓨팅 서비스 개요... 2 1.1 클라우드 컴퓨팅의 정의... 2 1.2 미래 핵심 IT 서비스로 주목받는 클라우드 컴퓨팅... 3 (1) 기업 내 협업 환경 구축 및 비용 절감 기대... 3 (2) N-스크린 구현에 따른 클라우드 컴퓨팅 기술 기대 증폭... 4 1.3 퍼스널 클라우드와 미디어 콘텐츠 서비스의
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2014 년 4 월 IaaS 는기본, PaaS 로도약. Microsoft Azure! Session 1 웹사이트운영, 이보다쉬울수없다! Microsoft Azure 를이용한웹사이트의구축 - 한국마이크로소프트이건복이사 목차 Azure Web Sites의정의아키텍처구성규모조정 / 배포 / 디버깅 / Web Jobs About Me? 이건복 kblee@microsoft.com
빅데이터시대 Self-BI 전략 이혁재이사 비아이씨엔에스
빅데이터시대 Self-BI 전략 이혁재이사 비아이씨엔에스 Agenda 1 Oracle In-Memory 소개 2 BI 시스템구성도 3 BI on In-Memory 테스트 4 In-Memory 활용한 BI 오라클인메모리목표 규모분석에대한속도향상 빠른속도 : 혼합워크로드업무 간편함 : 어플리케이션투명성및쉬운배치 저렴함 : 일부필요데이터만인메모리에존재가능 2 메모리운용방식
ZConverter Standard Proposal
ZConverter Cloud Migration (OpenStack & CloudStack Migration ) 2015.03 ISA Technologies, Inc D.J Min 회사소개 마이크로소프트 공인인증 ZConverter Server Backup 1. 설 립 : 2004년 11월 01일 (www.zconverter.co.kr) 2. 사업 영역 :
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Principal Consultant Corporate Management Team ( Oracle HRMS ) Agenda 1. Oracle Overview 2. HR Transformation 3. Oracle HRMS Initiatives 4. Oracle HRMS Model 5. Oracle HRMS System 6. Business Benefit 7.
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스마트TV 시대의 빅뱅과 미디어 생태계 송 민 정 KT 경제경영연구소, mzsong@kt.com 1. 들어가는 말 스마트TV란 스마트폰 운영체제(Operating System)를 탑재해 소비자가 인터넷을 통해 다양한 애플리케이션(Application: 이후 앱)을 다운로드 받을 수 있게 하는 신개념의 TV이며, 스마트폰이 촉발한 또 하나의 단말 혁명이다. 스마트폰과
1 전통 소프트웨어 가. ERP 시장 ERP 업계, 클라우드 기반 서비스로 새로운 활력 모색 - SAP-LGCNS : SAP HANA 클라우드(SAP HEC)를 통해 국내 사례 확보 및 아태 지역 진 출 추진 - 영림원 : 아시아 클라우드 ERP 시장 공략 추진 - 더
02 소프트웨어 산업 동향 1. 전통 소프트웨어 2. 新 소프트웨어 3. 인터넷 서비스 4. 디지털콘텐츠 5. 정보보안 6. 기업 비즈니스 동향 1 전통 소프트웨어 가. ERP 시장 ERP 업계, 클라우드 기반 서비스로 새로운 활력 모색 - SAP-LGCNS : SAP HANA 클라우드(SAP HEC)를 통해 국내 사례 확보 및 아태 지역 진 출 추진 - 영림원
Intro to Servlet, EJB, JSP, WS
! Introduction to J2EE (2) - EJB, Web Services J2EE iseminar.. 1544-3355 ( ) iseminar Chat. 1 Who Are We? Business Solutions Consultant Oracle Application Server 10g Business Solutions Consultant Oracle10g
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cwseo@netsgo.com Si-Hong Lee duckling@sktelecom.com SK Telecom Platform - 1 - 1. Digital AMPS CDMA (IS-95 A/B) CDMA (cdma2000-1x) IMT-2000 (IS-95 C) ( ) ( ) ( ) ( ) - 2 - 2. QoS Market QoS Coverage C/D
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Oracle9i Application Server Enterprise Portal Senior Consultant Application Server Technology Enterprise Portal? ERP Mail Communi ty Starting Point CRM EP BSC HR KMS E- Procurem ent ? Page Assembly Portal
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MySQL Best Practice r o c k P L A C E I n c. C o m p a n y I n t r o d u c t i o n www. ro c k p lace. co. kr 2013 rockplace Inc. CONTENTS Chapter 1. MySQL Overviews 1. MySQL 소개 2. MySQL Architecture 3.
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대용량데이터처리를위한 Sharding 2013.1. 이동현 DBMS 개발랩 /NHN Business Platform SQL 기술전략세미나 2 대용량데이터를위한솔루션은 NoSQL 인가, RDBMS 인가? 모든경우에대해어떤하나의선택을하자는게아닙니다. SQL 기술전략세미나 3 언제, 그리고왜 RDBMS 를선택해야하는가? NoSQL 과다른 RDBMS 만의특징이필요할때