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분산 캐시의 필요성 : 대규모 서비스를 지향 -> 핵심 기능을 사용자에게 전달(서비스)
대규모 트래픽 처리의 성능 이슈 : 대형 서비스는 대부분 데이터를 저장, 읽는 동작을 제공한다. 이때 병목현상이 발생하는 곳이 대부분 데이터 스토어(RDBMS, NoSQL)
*NoSQL?
Not Only SQL. 대개, DBMS로 처리하기에 비용적, 효율성을 해결할 목적으로 개발
1. Key-Value Srore -> Memecached, redis
2. Oriented Store ; 컬럼별 정보를 모아서 저장 -> HBase, Cassandra
3. Document Oriented ; JSON 형태로 저장 -> MongoDB
Short URL 서비스.
실제 인터넷에서 사용하는 URL을 Short URL로 바꿔주는 서비스. (bit.ly, goo.gl..)
크게, Short URL을 생성하는 Write / Real URL을 전달하는 Read 기능을 제공한다.
백업을 위한 리플리케이션 서버.
벤치마크 : 어떤 시스템의 특성을 파악.
DB 부하가 높아지면..... 서비스 이용 패턴에 대한 분석 필요.
일반적인 서비스, Read / Write -> Read 비율이 많다면 Read를 분산시켜서 DB 서버의 부하를 줄일 수 있다는 결론이 나온다.
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