source : http://www.opennaru.com/open-source/open-source-software-u2l-visiting-seminar/
OPENMARU APM은 Apache 웹서버와 Tomcat 에 대하여 자동으로 설치와 구성 그리고 튜닝하며 해당 구성에 대한 설치보고서를 자동생성하는 OPENMARU Installer 기능을 제공합니다.
이 기능은 OS 만 설치되어 있으면 수분 이내에 웹 서버와 WAS 서버를 설치하고 고난이도의 클러스터링 설정이나 리눅스 튜닝을 자동으로 수행하여 즉시 서비스할 수 있는 환경을 구성해주는 자동 프로비져닝 기능입니다.
기존의 엔지니어의 기술 지원에 의존적인 웹서버와 WAS 구성을 전문가 수준으로 자동으로 구성하여, 구축기간 뿐만아니라 비용 절감 효과를 제공합니다.
source : http://www.opennaru.com/open-source/open-source-software-u2l-visiting-seminar/
OPENMARU APM은 Apache 웹서버와 Tomcat 에 대하여 자동으로 설치와 구성 그리고 튜닝하며 해당 구성에 대한 설치보고서를 자동생성하는 OPENMARU Installer 기능을 제공합니다.
이 기능은 OS 만 설치되어 있으면 수분 이내에 웹 서버와 WAS 서버를 설치하고 고난이도의 클러스터링 설정이나 리눅스 튜닝을 자동으로 수행하여 즉시 서비스할 수 있는 환경을 구성해주는 자동 프로비져닝 기능입니다.
기존의 엔지니어의 기술 지원에 의존적인 웹서버와 WAS 구성을 전문가 수준으로 자동으로 구성하여, 구축기간 뿐만아니라 비용 절감 효과를 제공합니다.
안드로이드 리스트뷰를 이용할때 자주 발생하는 문제를 찾아보고
해결 방법을 찾은 뒤 성능 개선 실험 결과를 공유한다.
1. convertview
2. viewHolder pattern
3. AsyncTask
4. AUIL(Android Universal Image Loader)
5. Scroll state
AWS에서는 애플리케이션의 목적과 특징에 맞는 다양한 클라우드 기반 데이터베이스 선택 옵션을 제공합니다. 본 세션에서는 클라우드 DB 서비스를 간단히 알아보고, 그 중에서도 DB 서버 및 클러스터 관리 및 운영에 대한 걱정이 전혀 없는 서버리스(Serverless) DB 서비스인 Amazon Aurora Serverless와 DynamoDB에 대해 자세히 알아봅니다. DB 관리 및 운영 등의 번거러운 작업은 AWS에 맡기고, 비지니스 로직에 필요한 데이터 모델 구성 및 쿼리 최적화 등에 집중하여 시장에 요구에 따른 비지니스에 민첩한 서비스를 만드는 방법을 알아 봅니다.
[2016 데이터 그랜드 컨퍼런스] 2 1(빅데이터). 티맥스 빅데이터시대,더욱중요해진dw를위한어플라이언스전략K data
빅데이터 환경에서 기업의 의사결정에 필요한 DW 시스템은 더욱 중요해졌고, 대용량 데이터 분석은 필수가 되었다. 전통적인 DBMS의 확장성, 성능 한계를 해결하기 위해서 소프트웨어 뿐만 아니라 최신의 하드웨어 디바이스와 결합하여 어플라이언스 형태의 DW 구축이 대세가 되고 있는 환경에서, 국산 DBMS의 선두주자 티맥스소프트는 외산 DB 어플라이언스와 경쟁할 수 있는 데이터베이스 어플라이언스를 출시하였다. 최근 HP 하드웨어와 어플라이언스 협력 모델을 내놓았으며, 기존의 DBMS가 해결하지 못한 초대용량과 고성능, 그리고 데이터의 확장성이 특징이다. ZetaData는 고성능 데이터베이스 서버와 지능형 스토리지 서버, 초고속 네트워크를 통해 대용량 데이터의 빠른 처리와 시스템 안정성을 제공하는 통합(Consolidated) 데이터 솔루션이다.
클라우드 기반 데이터 웨어하우스(DW)에 대한 사장의 선택지가 풍부해지고 있습니다.
DW 구축과 운영방식을 송두리째 바꿀 클라우드 DW의 기술적 특징과 시장에서 주목하는 AWS RedShift에 대해 살펴보세요.
목차
1. 시작하면서
1) Database 아키텍처와 고려사항
2) 최근까지의 7가지 트렌드
3) Big Data 도전 과제
2. AWS Big Data 전략
4) Data Store 관점에서의 AWS 서비스
5) Big Data Architecting process
6) AWS Big data 서비스
3. AWS RedShift 소개
사례로 알아보는 MariaDB 마이그레이션
현대적인 IT 환경과 애플리케이션을 만들기 위해 우리는 오늘도 고민을 거듭합니다. 최근 들어 오픈소스 DB가 많은 업무에 적용되고 검증이 되면서, 점차 무거운 상용 데이터베이스를 가벼운 오픈소스 DB로 전환하는 움직임이 대기업의 미션 크리티컬 업무까지로 확산하고 있습니다. 이는 클라우드 환경 및 마이크로 서비스 개념 확산과도 일치하는 움직임입니다.
상용 DB를 MariaDB로 이관한 사례를 통해 마이그레이션의 과정과 효과를 살펴 볼 수 있습니다.
MariaDB로 이관하는 것은 어렵다는 생각을 막연히 가지고 계셨다면 본 자료를 통해 이기종 데이터베이스를 MariaDB로 마이그레이션 하는 작업이 어렵지 않게 수행될 수 있다는 점을 실제 사례를 통해 확인하시길 바랍니다.
웨비나 동영상
https://www.youtube.com/watch?v=xRsETZ5cKz8&t=52s
4. RDMBS
• 2차원 테이블 구조의 데이터
• 여러개의 칼럼으로 저장, 각각의 행은 다른 테이블과 관계가
가능
• OLTP(On-Line Transaction Processing)
요청을 바로 처리하는 트렌젝션 처리용
• OLAP(On-Line Analytical Processing)
성격과 데이터를 모아서 분석하고 리포팅
5. Query off Loading
• DB성능 향상을 위한 기법(처리량)
• 트랜잭션의 70~90%는 대부분 읽기 요청
나머지 10~30%는 CUD(create,update,delete)요청
• 트랜젝션이 많은 읽기 요청 분리해서 처리
6. Query off Loading
• Master DB에만 쓰기, Slave DB는 읽기만
• 요청이 많은 Slave DB는 Load Balancing / HA
• Staging DB는 Master DB의 backlog를 읽어 Slave DB에 replay
23. 7.1 클라우드 모델
• Private Cloud
• 클라우드 플랫폼이 회사 내부 데이터 센터에 독립적으로 구축
• VMware, CloudStack
• Public Cloud
• 서비스 제공자가 클라우드 서비스를 제공하기 위한 플랫폼
• Amazon Web Service, Window Azure, Google App Engine
• Hosted Private Cloud
24. 7.2 클라우드 컴퓨팅 서비스 분류
• Iaas(Infrastructure as a Service)
• 인프라 자원(cpu,mem,disk)을 관리 제공. 입맛대로
• AWS
• Paas(Platform as a Service)
• Iaas + 개발환경 + API지원
• Heroku, Bluemix, Azure
• Saas(Software as a Service)
• MS Office365
25. 7.3 클라우드 컴퓨팅의 장단점
장점
- 쉽고 빠르다
- 초기 투자 비용이 저렴
- 무제한의 확장성
단점
- 싸지 않다
- 성능이 생각보다 떨어진다
- 다른 아키텍처를 가져야 한다
- 불안정하다
26. 8.1 법적인 이슈에 대한 검토
• 중국의 ‘Great Fire Wall’
• 중국 대상 서비스는 중국에 시스템을 내놓고 서비스