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안녕하세요. "미들웨어" 입니다.

이번에는 Data Grid 에 대해 다뤄보겠습니다.

Data Grid 를 미들웨어에서 어떻게 활용 할 수 있는지 궁금해서 정리해봤습니다.

인메모리 데이터 그리드(In-Memory Data Grid) 솔루션은 대규모 데이터 처리를 위해 설계된 고성능 데이터 저장소로, 애플리케이션의 성능과 확장성을 향상시키기 위한 목적에서 사용됩니다.

1. (IMDG) 대표적인 제품

Oracle coherence 가 있고, RedHat Jboss Data Grid 가 있습니다.

- Oracle Coherence

설명: Oracle의 인메모리 데이터 그리드 솔루션으로, 클러스터링된 캐시를 통해 애플리케이션의 성능과 확장성을 향상시킵니다.

- Red Hat JBoss Data Grid

설명: 오픈소스 기반의 분산형 인메모리 데이터 그리드로, 고속의 데이터 접근을 지원하며 다양한 엔터프라이즈 애플리케이션에 적합합니다.

- Apache Ignite

설명: 오픈소스 인메모리 데이터 그리드로, 분산 데이터 저장소, 분산 컴퓨팅, SQL, 캐싱, 스트리밍 기능 등을 제공합니다.

그림으로 이해도를 높여보겠습니다.

주요 기능과 개념을 정리하면 다음과 같습니다. 

2. Data Grid 란?

- 인메모리 데이터 저장소 

데이터를 메모리에 저장하여 매우 빠른 데이터 접근과 처리 속도를 제공합니다. 이는 특히 캐싱, 세션 관리, 실시간 분석, 데이터 스트리밍 같은 고성능 요구 사항이 있는 애플리케이션에 유용합니다.

- 분산형 아키텍처 

데이터는 여러 노드에 분산 저장되며, 클러스터링을 통해 데이터의 고가용성과 신뢰성을 보장합니다. 이 분산 아키텍처 덕분에 시스템은 쉽게 확장될 수 있습니다.

- 확장성

필요에 따라 새로운 노드를 추가하여 데이터 처리 용량을 쉽게 확장할 수 있습니다. 이 과정에서 데이터는 자동으로 리밸런싱됩니다.

- 캐싱

데이터베이스의 빈번한 접근을 줄이기 위해 데이터를 캐싱하는 용도로도 사용됩니다. 이는 애플리케이션의 응답 시간을 줄이고 성능을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

- 다양한 API와 통합

JBoss Data Grid는 Java, REST, Hot Rod, Memcached 등 다양한 프로토콜과 API를 지원하여 다양한 애플리케이션 환경과 쉽게 통합할 수 있습니다.

- 트랜잭션 지원

분산 트랜잭션 및 멀티버전 동시성 제어(MVCC)를 지원하여 데이터 일관성을 유지합니다.

3. Data Grid 활용

• 데이터 캐싱

빈번히 접근되는 데이터를 메모리에 캐싱하여 데이터베이스의 부하를 줄이고 응답 속도를 향상시킵니다.

• 실시간 분석

대규모 데이터를 실시간으로 분석하여 신속한 의사 결정을 지원합니다.

• 세션 관리

웹 애플리케이션에서 사용자 세션을 관리하는 데 사용하여, 애플리케이션 서버 간의 세션 공유 및 데이터 지속성을 보장합니다.

- 인스턴스와 애플리케이션 간 세션 공유 용이 

- Elastic 확장성과 안정성 보장

- 메모리 기반 고성능

4. 데이터기반 그리드 세션관리 vs WAS 내장 Session 관리

•WAS에서 제공하는 클러스터링은 단일 애플리케이션에 대한 세션 공유 지원

•Coherence*Web은 이 기종의 WAS나 애플리케이션 간 세션 공유 지원

이처럼 Data Grid 를 활용하여 session 관리를 하면 기존 WAS에서 사용하는 session 보다 기능적으로 다양하게 활용할 수 있습니다.

이번시간에는 Data Grid 에 대한 개념이해로 위 내용을 참고해주세요.

다음시간에는 구성을 한번 해보도록 하겠습니다~!