MongoDB는 HTAP(OLTP + OLAP)를 지향하는 data platform입니다
Left-Shift 혹은 in-app analytics를 지원해서 ELT업이 데이터 소스를 활용해서 실시간 analytics를 처리하는 것이 best practice이고요
DataLake 가 필요한 경우는 굳이 실시간 처리가 필요하지 않은 시간이 지난 데이터에 대한 analytics에만 선별적으로 적용하실 수 있습니다
Data lake로의 ELT도 별도의 3rd party solution을 추가할 필요 없이 built-in aggregation pipeline으로 처리 가능합니다
그렇다면 Loading 없이 stream 형식의 분석 처리가 가능하다는 말씀인가요?
클러스터 구성시 VM당 공유볼륨에 대해 iscsi ip를 설정해야하는데요, 해당 ip설정시 CVM IP와 동일한대역을 써야만 원활한 통신이 되던데요.. CVM과 다른대역으로 공유볼륨ip를 설정했을때는 패킷손실이 났었습니다. 이점은 개선이 되었나요?
이 부분은 네트워크 구성을 어떻게 하엿는지 확인이 필요합니다.
뉴타닉스내에 여러 ip대역이 구성되어 있습니다. (vlan)
vlan 이 아닌, 물리적인 구성, 즉 라우팅등을 확인할 필요가 있습니다. 정확한 구성및 설정에 대한 정보가 없이는 회신을 드리기 힘듭니다. 저희 기술지원팀에 문의해 보셨는지요??
[질문] IoT 데이타는 Data lake 방식으로 ELT 처리를 하는 것이 좋은가요, 아니면 Warehouse의 개념으로 종래의 ETL 방식의 처리가 유리한가요? 아무래도 몽고DB다 보니 RLT 일 것 같기는 한데요...