조대협의 블로그

항상 성능 테스트를 준비할때 마다, 어떤 부하 테스트툴을 쓰느냐가 고민이다.어느정도 틀이 갖춰진 조직이나, 예산이 충분한 경우에는 뒤도 안돌아보고 파트너 불러다가 Load Runner돌린다. 1. Load Runner국내 인력도 많고, 다양한 시나리오에 대한 부하 테스트를 안정적으로 할 수 있어서 언제나 #1 옵션이지만, 비용이 살인적이다. 2. 기타 오픈소스그래서 오픈소스를 검토해봤는데,Apache JMeter의 경우 예전에 하도 실패를 많이 했고, 테스트 중 GC 발생도 그렇고, 툴 자체가 매우 세밀하게 사용을 해야 한다. 부하 테스트 툴이라기 보다는 부하테스트 프레임웍 정도로 보는게 맞지 않을까?그 다음으로 예전에 Multimechnizer라는 툴을 고민했었는데, Erlang기반이고 Python으로..

메모를 안해놓으면 또 까먹기 때문에, 정리 차원에서 몇가지 정리 1. MySQL HA over AWS먼저 MySQL을 아마존 위에서 Zone간 Fail Over를 위해서 몇가지를 고민했다. 1) MySQL ClusterMySQL의 클러스터링 버전으로, Zone간 Fail Over가 이론적으로 가능하다. 제품 자체도 기존 MySQL과 상당히 차별화 되어 있다.그러나 가격이 상당히 비싼 편이고, 아직은 AWS위에 deployment된 reference가 없기 때문에 상당한 risk를 둬야 한다. 2) Garela, Tungsten오픈소스로 Replication을 보장하지만, 국내 Support가 없기 때문에, Bug Fix가 어렵다. 그래서 Pass 3) HAProxy상당히 재미있는 개념인데, Proxy로 ..

MySQL Cluster MySQL Cluster, which is a different product than the MySQL database server, provides several of these features natively. Synchronous replication and automatic partitioning are standard features in MySQL Cluster; however, this is a very different product than the MySQL server. The name is appropriate for features, yet deceiving when compared with MySQL. While this product includes a..

Auto-Sharding이번 MySQL의 Enhancement 중 재미있는 기능중의 하나가 Auto Sharding이라는 기능이다. Sharding에 대한 개념은 http://bcho.tistory.com/670 를 참고하면 되고.보통 Sharding이라 하면 Application 에서 작성해서 컨트롤해야 하기 때문에, 데이타 저장 용량을 늘릴 수 있을지 몰라도, 전체적으로 Application의 구현 복잡도를 올리는 문제가 있었다.이번 MySQL에서는 Auto-Sharding이라는 기능을 제공하는데, 요는 MySQL이 알아서 데이타를 여러 데이타 노드에 분산 저장함으로써 전체 저장 용량을 늘리고, 데이타를 분산 배치 함으로써, 처리 능력을 향상 시킬 수 있다. 위의 그림은 Auto-Sharding 아키..

※ 본 문서는 MySQL Cluster 버전을 기준으로 한다. MySQL 배포 구조 MySQL 배포 구조는 다음과 같다. 크게 3가지 종류의 노드를 갖는다. ① MySQL Data Node : Data Node는 실제로 데이타를 저장하고, Query 등을 수행하는 역할을 한다. ② MySQL Application Node : 일종의 라우터 역할로, MySQL 클라이언트에 의해서 들어오는 request를 적절한 Data Node로 라우팅 한다. ③ MySQL Management Node : 전체 클러스터에 대한 관리 기능을 수행한다. 위의 그림과 같이 Application Node와 Data Node는 다수가 존재할 수 있다. Application Node는 실제로 데이타를 저장하지 않고 라우팅 하는 역할..

Data Analysis Layer Architecture 데이타 분석 계층에 대한 아키텍쳐를 공부하면서 간단하게 정리해서 올리기는 했습니다만, 이쪽 분야에서는 전문성이 상대적으로 떨어져서 아래 글에 잘못된 설명이 다소 있을겁니다. 특히 OLAP이나 BI 전문가 분들이 보시면 아주 초보적인 수준일텐데.. 혹시 잘못된 부분이 있다면 피드백 주시면 매우 감사하겠습니다.일반적인 시스템들은 application server들을 중심으로 하여 클라이언트가 요청한 request에 대한 처리를 위한 구조이고, 지금 부터 설명하는 Analysis Layer는 트렌젝션 처리에 의한 결과와 로그를 분석하는 Layer이다. Anlysis Layer 또는 BSS(Business Support System) 그리고 은행에서는 ..

대용량 시스템을 위한 데이타베이스 아키텍쳐 Sharding & Query Off Loading RDBMS는 크게 request를 바로 처리하는 트렌젝션 처리용의 OLTP(On-Line Transaction Processing)성과, 데이타를 모아서 분석하고 리포팅하는 OLAP(On-Line Analytical Processing) 두가지로 분리된다. 여기서 설명하는 RDBMS는 OLTP성의 데이타 베이스 이다. RDBMS는 2차원 테이블 구조의 데이타를 KEY 값을 중심으로 여러개의 컬럼으로 저장되며, 저장된 각각의 로우(행)은 다른 테이블의 로우와 관계를 가질 수 있다. RDBMS를 이용한 설계를 하는데, 고려할만한 아키텍쳐는 성능 향상을 위한 Query Off Loading과, Sharding이라는 ..

미국의 NoSQL 인기 순위를 분석해보니, mongodb가 앞도적인 1위, 2위권은 cassandra,hbase 그리고 다음이 redis 맨 아래로 riak,couchdb 등이 있다.아무래도 기능이 편리한 mongodb 가 단연 인기고, 난이도는 있지만 확장성에 우위가 있는 cassandra,hbase가 그 뒤를 따른다. 분석 방법은 indeed.com 이나 monster.com의 구인 광고중, 해당 기술별 구인 광고를 분석하였다. mongodb 276cassandra 149hbase 146redis 91coherence 53couchdb 40riak 24

아키텍트의 종류와 역할 아키텍쳐를 설계 하는 사람은 아키텍트(Architect)라고 한다. 이 아키텍트는 아키텍쳐 설계 프로세스에서 정의한 각 아키텍쳐에 대해서 아키텍쳐를 설계하는 역할들이 정의된다. 계층 구조를 제외하면 아키텍쳐는 5가지로 분리된다.(http://bcho.tistory.com/667 참조) Business Architecture, Application Architecture, Solution Architecture, Data Architecture로 분리되며, 아키텍트 역시 이 5개 분야에 걸쳐서 총 5개의 역할로 정의된다. Enterprise Architect (EA) Business Architecture를 포함한 전체 아키텍쳐 설계에 대한 책임을 진다. 비지니스 이해를 바탕으로 전..

아키텍쳐 아키텍쳐란 무엇일까? 소프트웨어 시스템에 대해서 이야기 하다보면, “아키텍쳐가 어떻다”. “최신 아키텍쳐를 적용했다.” 등 아키텍쳐에 대한 언급이 많다. 그렇다면, 소프트웨어 아키텍쳐에 대한 정의는 무엇일까? http://www.sei.cmu.edu/architecture/start/glossary/community.cfm 를 보면, 수많은 아키텍쳐에 대한 정의가 있다. 지금부터 설명하고자 하는 아키텍쳐에 대한 정의는 다음과 같다. “아키텍쳐는 비지니스 요구 사항을 만족하는 시스템을 구축하기 위해서 전체 시스템에 대한 구조를 정의한 문서로, 시스템을 구성하는 컴포넌트와, 그 컴포넌트간의 관계, 그리고, 컴포넌트가 다루는 정보(데이타)를 정의한다.” 또한 소프트웨어 아키텍쳐는 현재의 요구사항뿐 아..