말씀하신 대로 수평확장을 통한 병렬처리를 통해서 대용량 데이터 처리를 해서 성능을 보장하게 됩니다. RDBMS의 경우 지적하신 제약 외에도 샤딩을 적용하기 위해서는 RDB의 장점인 transaction이나 join을 포기하는 경우도 있습니다.
그에 반해 몽고DB 샤딩은 distributed by design입니다. 대부분 샤딩에서 지원하는 hashed sharding 외에 range sharding, zone sharding까지 지원해서 range query와 data governance도 native support를 하고 있고, chunk rebalancing까지 native support하기 때문에 application 입장에서는 sharding을 사용함에 있어서 크게 차이 없이 개발 생산성을 높일 수 있습니다
[질문] 결국은 Mongo DB의 특성상 Vertical sharding은 어렵지만, 기본적으로 분산된 Horizontal sharding이 이미 구현된 셈이라고 이해해도 될까요?
물론 scale up/down도 무중단으로 자유롭게 조정이 가능하고
scale up으로 한계가 있을 때 scale out을 적용하시는 것이 일반적인 확장 방식입니다
1. 3D 포인트 데이터를 특정 위치로 이동 및 수정이 가능한지요?
2. 다른 타 프로그램으로 활용할 수 있도록 3D 포인트 데이터를 export할 수 있는 포멧이 있는지요?
1. 3D 포인트 데이터는 기본적으로 x, y, z 값과 스캐너로 부터 해당 점이 있는 방향, 해당 점의 RGB 색상 등의 정보를 가집니다. 따라서, 원하신다면 이동 및 수정이 가능하겠지만, 스캔을 하는 이유가 현재 상태를 파악하기 위한 것이므로 그럴 필요가 있을까요?
2. Export 할 수 있는 다양한 확장자를 제공합니다. 일반적으로는 ptx, e57이 많이 사용되고 있습니다. Recap의 rcp, rcs도 많이 사용됩니다.
*** 기존 사내에서 사용중인 라이센스를 servless로 이전하면서 license trnafer비용이 무료로 진행되는지요?
보유 라이선스가 License & Software Aassurance or Software Aassurance 이시면 해당 라이선스를 Azure 로 이전하여 사용가능 합니다.
다만 SPLA 에 해당되는 라이선스는 제외입니다
Azure는 서비스를 사용하는 만큼 비용으로 지불하는 형태이기 때문에 기존 라이선스는 필요하지 않거나 비용에 포함되어 있다고 볼수 있습니다.
[질문] 서버도 AD에 소속되어 운영하고 있는데, Azure로 생성한 Serverless 도 내부 AD 서버에 접속하여 그룹정책을 부여받도록 셋팅 가능합니까?
하단 링크를 참조해주십시요.
Azure Active Directory
https://azure.microsoft.com/ko-kr/services/active-directory/
Azure Active Directory란?
https://docs.microsoft.com/ko-kr/azure/active-directory/fundamentals/active-directory-whatis
Active Directory Domain Services
https://azure.microsoft.com/ko-kr/services/active-directory-ds/
[질문]NoSQL이 대량 데이터 처리에 대한 RDBMS의 한계를 해결하기위해 나왔는데 구체적으로 어떤 점에서 성능적 차이가 나타나는지 궁금하며 RDBMS가 샤딩이 가능하지만 샤딩 처리를 위해 어플리케이션 레벨에서 처리해야하는 부분이 있는것이 단점인데 이부분이 몽고DB에서는 성능적으로 얼마나 개선되었는지궁금합니다