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The Scale-Out Application Server

    GigaSpaces 소개
            펜타시스템 테크놀러지㈜




1
GigaSpaces 회사 소개



• 설립 : 2000년
• Offices : NY, San-Francisco, Paris, London, Israel
• Investors: Intel Capital, BRM Capi...
GigaSpaces 회사 소개

“우리의 모든 네트웍 구간에서 동적으로 서비스들을 디플로이하는 것이 우리의 핵심 요구사항이었고
  GigaSpaces의 Service Grid기능은 우리의 요구사항에 꼭 맞는 기능이었다”...
XTP 소개
• XTP(eXtreme Transaction Processing)의 등장
    극한의 성능과 선형적 확장성을 요구하는 대규모,트랜잭션 중심의 애플리케이션의 구현을
    목표로 하는 새로운 애플리케이션 ...
XTP 소개
• XTP가 필요로 하는 새로운 Architecture의 기능


         • 데이터 캐싱
         • 병렬 처리

         • 대용량 데이터 캐싱
         • 클러스터 전역에 ...
와
XTP와 티어 기반 아키텍처
• 멀티 티어 아키텍처

 모든 티어별로 병목 구간 존재
   데이터 억세스
   애플리케이션간 통신
   극한의 성능을 낼 수 없음


 시스템 복잡도 증가
               ...
GigaSpaces 개요
• GigaSpaces
   ‣ 스페이스 기반 아키텍처를 사용하여 신규 또는 기존의 애플리케이션을 쉽게
   무제한의 확장성과 극한의 성능을 가진 강력한 서비스로 전환할 수 있도록 해주는
   ...
GigaSpaces 개요
• GigaSpaces 아키텍처




                    8
스페이스 기반 아키텍처

• Space - 네트워크상의 분산 공유 메모리
                                    클러스터 스페이스




        스페이스




              ...
스페이스 기반 아키텍처
• 4가지 기본 Space Operation
   ‣ Write - 스페이스에 오브젝트를 write
   ‣ Read - 스페이스에서 오브젝트를 read
   ‣ Take - 스페이스에서 오브젝트...
스페이스 기반 아키텍처
• 애플리케이션의 모든 티어를 스페이스에 통합
  ‣ 데이터 억세스 티어
  ‣ 메시징 티어
  ‣ 비즈니스 로직 티어


• 애플리케이션의 성능 증대
  ‣ 애플리케이션의 티어간 호출을 제거
 ...
스페이스 기반 아키텍처
• Processing Unit(Self Sufficient Unit)
       메시지,데이터,비즈니스 로직을 포함하는 단일 처리단위




                            ...
스페이스 기반 아키텍처
• PU(Processing Unit)의 장점
   ‣ 아키텍처
          예측 가능한 확장성
          확장방법이 용이함
   ‣ 개발
          테스트가 용이해짐
    ...
GigaSpaces 기능


        • Grid기반의 메시지 서버
  메시징   • JMS방식, JavaSpace방식 모두 지원
   서버

        • 메시지와 데이터의 동일 저장소 기능
  데이터   •...
GigaSpaces 기능
• 메시징 처리
   ‣ 엔터프라이즈 기업이 필요로 하는 다양한 메시징 처리 기능.
   ‣ JavaSpace및 JMS기반의 혁신적인 메시징 처리 기능.
   ‣ 단순하고 강력하며 유연한 분산 ...
GigaSpaces 기능
• 메시징 처리 특징
   ‣ 분산 서비스 간의 데이터 전송과 이벤트 전송
   ‣ 다양한 메시지 전송 시나리오 지원
      동기 및 비동기 방식
      P2P
      Publish/...
GigaSpaces 기능
• 메시징 처리 특징
   ‣ 기존 JMS 클라이언트와의 통합 용이
   ‣ 기존 JMS 서버에 In-memory Data Grid가 통합 됨으로 처리 속도가 극대화
   ‣ 기존 JMS 서버에...
GigaSpaces 기능
• 데이터 캐싱 아키텍처




                18
GigaSpaces 기능
• 데이터 캐싱
   ‣ Space라는 가상의 저장공간(Java Heap메모리)에 Java오브젝트 형태로
   데이터를 저장, 애플리케이션에 가깝게 배치함으로써 응답 지연을 최소화 .




 ...
GigaSpaces 기능
• 데이터 캐싱
   ‣ 신뢰할 수 있는 데이터 저장소 기능
       Partitioning - 대용량 데이터의 저장 .
       Replication - 장애 발생시 데이터 손실을 방지...
GigaSpaces 기능
• 데이터 캐싱 특징

   ‣ 분산 캐싱 - 같은 정보를 참조하는 다수의 분산 Cache 인스턴스

   ‣ 메모리 관리 - Cache 인스턴스의 메모리 사용에 대한 제어 및 최적화 기능

 ...
GigaSpaces 기능
• 데이터 캐싱 특징

   ‣ SQL 방식 지원
   • All Basic SQL statements: SELECT, INSERT, DELETE, UPDATE, CREATE TABLE, DRO...
GigaSpaces 기능
• 병렬 처리
   ‣ 병렬처리의 장점
      대량의 연산이 필요한 Job을 여러 개의 Task로 분리하여 동시에 처리함으로써
     응답시간 향상
   ‣ 병렬처리 동작 원리
      ...
GigaSpaces 기능
• 서비스 그리드
   ‣ 서비스를 동적으로 확장 및 관리하는 기능
   ‣ 향상된 애플리케이션 가용성
      부하발생시나 장애 발생시 SLA에 기반하여 감지/복구 및 확장
   ‣ 서비스 ...
GigaSpaces 기능
• 서비스 그리드
     ‣ 관리 콘솔

 Primary 및 Backup 스페이스의 상태를
 GUI또는 ComandLine 관리콘솔에서
 모니터링 및 디플로이 작업을 할 수 있다.




  ...
GigaSpaces 기능
• 서비스 그리드
    ‣ 관리 콘솔 - 세부 기능
  발생중인 Transaction의 상태에 대해서 확인



 SQL방식으로 Caching된 데이터 및 메시지에
  대한 Query결과를 조...
GigaSpaces 기능
• 서비스 그리드
   ‣ 관리 콘솔 – 부하 발생 통계 모니터링


                                  Space에서 발생하는 작업
                   ...
GigaSpaces 기능
• 서비스 그리드
   ‣ 보안 기능
      ‣ 인증 : Username/password 사용
      ‣ 권한 : 스페이스 작업(Write/Read/Take/Notify)에 대한 역할과 ...
Key Messages


                   • Tier의 통합
    고성능 애플리케이션     • Data Cache
                   • Parallel Processing


  ...
Case Study                   Exchange Trading Monitoring


• Business Challenge:             • Results:
   ‣ 자동화 트레이딩과 파생상...
Case Study          Surveiliance Application

• GigaSpaces 적용 전




                          31
Case Study           Surveiliance Application

• GigaSpaces를 이용한 ETL 병렬처리 구조
            를




                           ...
GigaSpaces 고객사

• 고객사




                 33
Thank you


         강 정의
         Penta System Technology
         jykang@penta.co.kr


    34
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GigaSpaces소개자료

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GigaSpaces의 소개자료입니다.

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GigaSpaces소개자료

  1. 1. The Scale-Out Application Server GigaSpaces 소개 펜타시스템 테크놀러지㈜ 1
  2. 2. GigaSpaces 회사 소개 • 설립 : 2000년 • Offices : NY, San-Francisco, Paris, London, Israel • Investors: Intel Capital, BRM Capital, Formula Systems • 대용량 트랜잭션 처리와 고성능을 요구하는 시스템에 극한의 성능과 선형적인 확장성 확장성을 제공하기 위해 “스페이스 기반 아키텍처 스페이스 아키텍처”를 사용하는 Infrastructure Software를 제공 2
  3. 3. GigaSpaces 회사 소개 “우리의 모든 네트웍 구간에서 동적으로 서비스들을 디플로이하는 것이 우리의 핵심 요구사항이었고 GigaSpaces의 Service Grid기능은 우리의 요구사항에 꼭 맞는 기능이었다” “GigaSpaces덕분에 애플리케이션이 동시에 실행되는 동안 필요할 때마다 자원의 공급을 조절할 수 있기 때문에, 우리는 급증하는 부하에 대한 걱정을 하지 않게 되었다. - Alberto Santini Head of Development Monte Paschi Asset Management. 분산 시스템 환경에서 고성능과 신뢰할 수 있는 데이터의 공유,분산, 복제를 필요로 하는 애플리케이션을 개발해야 하는 사용자들은 전통적인 아키텍처의 성능을 향상시키기 위해서 분산 공유 메모리 플래폼인 GigaSpaces를 심각히 고려해야 한다. - Massimo Pezzini VP & Distinguished Analyst,Gartner February,2006 3
  4. 4. XTP 소개 • XTP(eXtreme Transaction Processing)의 등장 극한의 성능과 선형적 확장성을 요구하는 대규모,트랜잭션 중심의 애플리케이션의 구현을 목표로 하는 새로운 애플리케이션 스타일. 13 February 2007 • XTP 등장 배경 ‣ Network 발전으로 거래량 폭발적으로 증가 ‣ 비즈니스 민첩성에 대한 요구 증대 ‣ 실시간 정보에 대한 요구증대 새로운 Architecture 필요성 등장 4
  5. 5. XTP 소개 • XTP가 필요로 하는 새로운 Architecture의 기능 • 데이터 캐싱 • 병렬 처리 • 대용량 데이터 캐싱 • 클러스터 전역에 걸친 Event처리 • 그리드 컴퓨팅을 이용한 효율적인 자원사용 및 서비스 TCO 가용성 증대 5
  6. 6. 와 XTP와 티어 기반 아키텍처 • 멀티 티어 아키텍처 모든 티어별로 병목 구간 존재 데이터 억세스 애플리케이션간 통신 극한의 성능을 낼 수 없음 시스템 복잡도 증가 티어 기반 아키텍처는 XTP의 요구에 의 시스템이 복잡해짐에 따라서 아키텍처에서의 병목 발생 적합하지 않은 아키텍처 제한된 확장성 성능상의 병목이 되는 티어를 찾기 어려움 일부 티어만 증설한다고 전체 성능이 확장되지 않음 6
  7. 7. GigaSpaces 개요 • GigaSpaces ‣ 스페이스 기반 아키텍처를 사용하여 신규 또는 기존의 애플리케이션을 쉽게 무제한의 확장성과 극한의 성능을 가진 강력한 서비스로 전환할 수 있도록 해주는 미들웨어 플랫폼 XTP 7
  8. 8. GigaSpaces 개요 • GigaSpaces 아키텍처 8
  9. 9. 스페이스 기반 아키텍처 • Space - 네트워크상의 분산 공유 메모리 클러스터 스페이스 스페이스 ‣ 분산 환경의 Java 표준 기술인 Jini와 JavaSpaces 사용. 데이터 메시지 ‣ 메시지와 데이터의 단일 저장소 기능 ‣ 내장된 클러스터 기능을 통한 고 가용성 ‣ Java오브젝트 기반 9
  10. 10. 스페이스 기반 아키텍처 • 4가지 기본 Space Operation ‣ Write - 스페이스에 오브젝트를 write ‣ Read - 스페이스에서 오브젝트를 read ‣ Take - 스페이스에서 오브젝트를 read & delete ‣ Notify - 스페이스에 있는 데이터의 변화(Write/Delete/Update)에 대한 notify • 스페이스 기반 아키텍처(Space Based Architecture)는 분산 환경에서 ‣ 데이터 캐싱 ‣ 메시지 및 이벤트 처리 ‣ 병렬 처리 를 사용하여 확장성과 고성능을 필요로 하는 애플리케이션의 구축을 위한 소프트웨어 아키텍처 10
  11. 11. 스페이스 기반 아키텍처 • 애플리케이션의 모든 티어를 스페이스에 통합 ‣ 데이터 억세스 티어 ‣ 메시징 티어 ‣ 비즈니스 로직 티어 • 애플리케이션의 성능 증대 ‣ 애플리케이션의 티어간 호출을 제거 ‣ 데이터를 애플리케이션에 가장 가깝게 배치 ‣ 데이터 억세스를 메모리에서 함으로 Disk I/O 최소화 • 선형적 확장성 확보 ‣ 독립된 처리단위(Processing Unit)에서 모든 처리가 이루어 짐으로써 선형적인 확장성을 확보 11
  12. 12. 스페이스 기반 아키텍처 • Processing Unit(Self Sufficient Unit) 메시지,데이터,비즈니스 로직을 포함하는 단일 처리단위 12
  13. 13. 스페이스 기반 아키텍처 • PU(Processing Unit)의 장점 ‣ 아키텍처 예측 가능한 확장성 확장방법이 용이함 ‣ 개발 테스트가 용이해짐 단일 JVM 환경에서 모든 테스트가 가능 POJO기반의 애플리케이션 지원 ‣ 운영 SLA기반의 서비스 가용성 – SLA에 의해 서비스 셧다운/리스타트 및 확장 내장된 HA기능 – Primary PU장애시 Backup PU의 Primary전환 대규모 환경에서의 애플리케이션 디플로이가 용이함 모니터링 및 관리의 단일화 13
  14. 14. GigaSpaces 기능 • Grid기반의 메시지 서버 메시징 • JMS방식, JavaSpace방식 모두 지원 서버 • 메시지와 데이터의 동일 저장소 기능 데이터 • 클러스터 전역에 걸친 Event처리 캐싱 • 대량 컴퓨팅 연산이 필요한 Job에 대한 병렬 컴퓨팅 병렬처리 처리기능 14
  15. 15. GigaSpaces 기능 • 메시징 처리 ‣ 엔터프라이즈 기업이 필요로 하는 다양한 메시징 처리 기능. ‣ JavaSpace및 JMS기반의 혁신적인 메시징 처리 기능. ‣ 단순하고 강력하며 유연한 분산 메시징 처리 기능. JMS 메시징 JavaSpace 메시징 15
  16. 16. GigaSpaces 기능 • 메시징 처리 특징 ‣ 분산 서비스 간의 데이터 전송과 이벤트 전송 ‣ 다양한 메시지 전송 시나리오 지원 동기 및 비동기 방식 P2P Publish/Subscribe ‣ 복잡한 메시지 전송 시나리오 지원 FIFO Workflow Master/Worker ‣ 클러스터 기능 지원 메시지 복제 페일 오버 로드 밸런싱 16
  17. 17. GigaSpaces 기능 • 메시징 처리 특징 ‣ 기존 JMS 클라이언트와의 통합 용이 ‣ 기존 JMS 서버에 In-memory Data Grid가 통합 됨으로 처리 속도가 극대화 ‣ 기존 JMS 서버에 Grid기반의 확장성과 클러스터링 기능이 통합 17
  18. 18. GigaSpaces 기능 • 데이터 캐싱 아키텍처 18
  19. 19. GigaSpaces 기능 • 데이터 캐싱 ‣ Space라는 가상의 저장공간(Java Heap메모리)에 Java오브젝트 형태로 데이터를 저장, 애플리케이션에 가깝게 배치함으로써 응답 지연을 최소화 . 19
  20. 20. GigaSpaces 기능 • 데이터 캐싱 ‣ 신뢰할 수 있는 데이터 저장소 기능 Partitioning - 대용량 데이터의 저장 . Replication - 장애 발생시 데이터 손실을 방지하기 위한 데이터 복제. Failover - 장애 발생시 Primary노드에서 Backup노드로의 서비스 전환. Persistency - 분산 데이터 간의 데이터 정합성 보장. 20
  21. 21. GigaSpaces 기능 • 데이터 캐싱 특징 ‣ 분산 캐싱 - 같은 정보를 참조하는 다수의 분산 Cache 인스턴스 ‣ 메모리 관리 - Cache 인스턴스의 메모리 사용에 대한 제어 및 최적화 기능 ‣ 선두 O/R 맵핑 기술과 통합 - 하이버네이트, JDO ‣ 트랜잭션 처리기능 - 2PC 지원, Leasing 모델 ‣ 진보된 질의 기능 - SQL 및 정규 표현식 지원 ‣ 다양한 캐시 모델 - 로컬 캐시, 로컬 뷰 등 다양한 시나리오에 최적화된 캐시 기능 21
  22. 22. GigaSpaces 기능 • 데이터 캐싱 특징 ‣ SQL 방식 지원 • All Basic SQL statements: SELECT, INSERT, DELETE, UPDATE, CREATE TABLE, DROP TABLE. • AND/OR operators to join two or more conditions in a WHERE clause. • Aggregate functions: COUNT, MAX, MIN, SUM, AVG. • All basic logical operations to create conditions: =, <>, <,>, >=, <=, [NOT] like, is [NOT] null, IN. • Multiple tables select – the join feature is now available, allowing selection from two tables, as well as the possibility of interrelated conditions. • ORDER BY for multiple columns. 출처 : http://www.gigaspaces.com/wiki/display/GS6/JDBC+Supported+Features+-+6.0 22
  23. 23. GigaSpaces 기능 • 병렬 처리 ‣ 병렬처리의 장점 대량의 연산이 필요한 Job을 여러 개의 Task로 분리하여 동시에 처리함으로써 응답시간 향상 ‣ 병렬처리 동작 원리 내장된 Master/Worker 패턴기능 Master가 Job을 여러 개의 Task로 분리하여 스페이스에 write하면 Worker들이 동시에 처리 후 Master에게 전송 23
  24. 24. GigaSpaces 기능 • 서비스 그리드 ‣ 서비스를 동적으로 확장 및 관리하는 기능 ‣ 향상된 애플리케이션 가용성 부하발생시나 장애 발생시 SLA에 기반하여 감지/복구 및 확장 ‣ 서비스 디플로이 용이성 대규모 분산환경에서의 자동화된 정책기반(SLA) 디플로이 자동화 ‣ 기존 IT조직의 모니터링 툴과 통합 JConsole 및 JMX플러그 인 제공 24
  25. 25. GigaSpaces 기능 • 서비스 그리드 ‣ 관리 콘솔 Primary 및 Backup 스페이스의 상태를 GUI또는 ComandLine 관리콘솔에서 모니터링 및 디플로이 작업을 할 수 있다. 25
  26. 26. GigaSpaces 기능 • 서비스 그리드 ‣ 관리 콘솔 - 세부 기능 발생중인 Transaction의 상태에 대해서 확인 SQL방식으로 Caching된 데이터 및 메시지에 대한 Query결과를 조회 발생중인 작업(Read/Write/Take/Notify) 상태 확인 GigaSpaces가 설치된 장비의 성능을 확인해 볼 수 있도록 자체 Benchmark툴이 내장 26
  27. 27. GigaSpaces 기능 • 서비스 그리드 ‣ 관리 콘솔 – 부하 발생 통계 모니터링 Space에서 발생하는 작업 (Read/Write/Take/Notify)의 발생건수 현황을 모니터링할 수 있다. 27
  28. 28. GigaSpaces 기능 • 서비스 그리드 ‣ 보안 기능 ‣ 인증 : Username/password 사용 ‣ 권한 : 스페이스 작업(Write/Read/Take/Notify)에 대한 역할과 권한 부여 ‣ 암호화 : SSL을 이용한 메시지 암호화 28
  29. 29. Key Messages • Tier의 통합 고성능 애플리케이션 • Data Cache • Parallel Processing 선형적인 확장성 • Processing Unit • GigaSpaces Service Grid 고 가용성 (SLA Driven Container) 이 기종 환경과 통합 • C++, .NET, Java 클라이언트 API 제공 29
  30. 30. Case Study Exchange Trading Monitoring • Business Challenge: • Results: ‣ 자동화 트레이딩과 파생상품으로 인한 ‣ Before : 2 million trades in 전례없는 트레이딩 볼륨의 증가. 13 hours ‣ 전체 비즈니스를 확장할 수 있는 ‣ After GigaSpaces: 8 million 효율적인 방법. trades in 2 hours • Technical Challenge: ‣ 선형적인 확장성과 고성능을 ‣ 처리량 약 26배 증가 배 만족시키고 개방형 표준을 준수하는 애플리케이션의 재 구축. • Solution: ‣ JavaSpaces standard기반 애플리케이션 설계 ‣ GigaSpaces 를 사용해서 고성능,확장성,신뢰성 만족. 30
  31. 31. Case Study Surveiliance Application • GigaSpaces 적용 전 31
  32. 32. Case Study Surveiliance Application • GigaSpaces를 이용한 ETL 병렬처리 구조 를 32
  33. 33. GigaSpaces 고객사 • 고객사 33
  34. 34. Thank you 강 정의 Penta System Technology jykang@penta.co.kr 34

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