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
동일한 규모를 전통적인 아키텍쳐와 뉴타닉스 아키텍처를 비교한다면, 뉴타닉스가 경쟁력이 있는 편인가요?
운영 관점에서 전통적인 아키텍처는 4~5년 주기의 인프라 교체시기와 워크로드 확장성을 미리 감안하여 인프라를 도입하기 때문에 초기 도입비용이 큰 반면에, 하이퍼컨버지드 인프라는 확장성이 매우 유연하므로 필요한 만큼 노드단위로 증설할 수 있다는 측면에서 향후 일반 인프라 뿐 만 아니라, 기업 내 프라이빗 클라우드 구축을 위한 표준 플랫폼으로 많은 도입이 있을 것으로 예상됩니다.
저는 대형 SI사 직원으로, 최근 금융 및 제조사 의 노후교체 및 이전 사업에 HCI와 기존의 개별 인프라를 고민하다가 각 엔지니어가 친숙한 개별 인프라로 설계&구축하고 있습니다. 설계시 HCI 경우, 기존 대비 강점(구축, 운영 관점에서)과 설계시 중점을 둬야하는것은 무엇인지 궁금합니다.
이전의 레거시 아키텍처처럼 서버, 스토리지, 가상화 등의 모든 스택을 개별 구성할 필요없이 하이퍼컨버지드를 통해 스토리지, 서버, 가상화가 일체형으로 구성되기 때문에 구축 측면에서는 초기 구축이 매우 간편하고 신속하다는 장점과 있고,
운영 측면에서는 용량 증설 및 소프트웨어 업그레이드와 같은 구성 변경에 관한 작업 시, 서비스 운영중에도 간편하게 확장, 변경 등이 가능하다는 장점이 있습니다.
설계 시 중점사항은 기존의 레거시 아키텍처와는 다른 방식, 분산 스토리지 아키텍처로 구성되기 때문에 하이퍼컨버지드를 위한 전용 10Gb 네트워크에 대한 사전 설계가 동반되어야 합니다.
linux에 sql server 구성시 기존 windows 기반대비 제약사항은 어떤게 있나요?
https://docs.microsoft.com/en-us/sql/linux/sql-server-linux-release-notes?view=sql-server-linux-2017#Unsupported
[질문] sql on linux 설치후 net으로 개발할수가 있나요?
네. 가능 합니다.
질문: 예전에 나사에서 화성탐사선시 사용한 디비가 postgresql인걸로 압니다. 기술적으로 우수할텐데 Mysql이 더 인기있는 이유가 무엇인지 궁금합니다.
postgresql 은 기능적으로 더 우수할 수 있으나, Mysql 에 비해 replication설정에 대한 유연성이 상대적으로 낮고, update에 대한 성능이 mysql이 더 높다고 할 수 있습니다. postgresql의 vacuum 기능으로 인하여 성능이 중요한 서비스의 경우 mysql을 더욱 고려하는 것으로 보입니다.
명쾌한 답변 감사합니다. Thumb up.!!!
[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