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
[질문]용량이 매우 커 백업시간이 많이 걸릴때 클라우드 및 레거시스토리지에 동시에 백업할때 시간대가 다를 수 있는지요? 동시에 풀백업 진행도 가능한지 궁금합니다.
백업은 google cloud storage 에 진행 됩니다. cloud storage 에 백업 된 데이터를 레거시 스토리지로 백업하는 것은 추가 설정이 필요한 부분이라 백업 시간대는 추가적인 확인이 필요할 것으로 보여집니다. https://cloud.google.com/datalab/docs/how-to/working-with-notebooks#cloud_datalab_backup
[질문[ 백업사용에 대해 백업 용량 혹은 백업 데이터 유지기간에 따른 제약 사항은 없는지 궁금합니다.
백업은 google cloud storage 에서 백업이 됩니다. 백업 작업은 10분마다 실행되며, 최근 10 시간 동안의 백업, 일일 백업 7 회, 주간 백업 20 회를 유지하고 이전 백업 파일을 삭제하여 공간을 보존합니다 https://cloud.google.com/datalab/docs/how-to/working-with-notebooks#cloud_datalab_backup
[질문] 해당 서비스를 이용할 때 보안에 관련된 기능으로는 어떤 것이 있나요? 해킹이나 바이러스, 버그에 대한 대비나 대응에 대해서...^^
Google Cloud 에서는 플랫폼 보안 기능, 보안 서비스 API 및 인증 된 액세스, 로깅, 데이터 암호화, 보안된 네트워크, 침입감지, 보안 검색 등을 통해, Google Cloud Service 에 대한 보안을 약속합니다
감사합니다.^^
CLOUDDATALAB 이 가격정책이 어떻게 되는가요? 개인사용은 free credit 을 줄수 있는가요?
datalab 사용 자체는 무료입니다. 그렇지만 datalab과 함께 사용하는 GCP 리소스에 대해서는 비용을 지불해야 합니다. https://cloud.google.com/datalab/docs/resources/pricing
[질문] VM 머신타입의 종류와 혼용가능한지요?
다른 VM 머신타입으로도 Datalab 을 사용하실 수 있습니다
업무와 무관해서 접해보지못했는데 개인적으로 클라우드에 입문하는 방법이나 교재를 좀 일러주시면 좋겠습니다.
안녕하세요, https://cloud.google.com/ 사이트에서 무료 300크레딧을 이용하여 GCP 를 접해 보실 수 있습니다.
[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