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SOA 에서 Main Memory DBMS
적용 및 사례
Copyright@2006, ALTIBASE Corp.
IT와 Architecture의 관계
아키텍처의 특징
아키텍쳐를 구성하고 구현하기 위한 다양한 표준과 프로토콜들을 수반한다.
네모와 동그라미와 화살표를 가진다. 즉, 다양한 모델 또는 아키텍쳐를 통합
하고 연계하기 위한 방안을 제시한다.
IT 기술발전에 따라 진화하는 속성을 가진다.
MDA, CORBA, EA, SOA
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SOA (Service Oriented Architecture) 관련 기술
서비스 아키텍쳐를 구현하기 위한 다양한 기술
EJB : Java기반의 분산 어플리케이션 기술
DCOM : Windows 환경의 분산 어플리케이션 기술
WebService : 웹을 통하여 어플리케이션을 표준화된 서비스형태로
제공하는 것임.
- SOAP : 서비스를 호출하고 결과 값을 받기 위해 사용되는 프로토콜
- UDDI : 사용할 서비스를 검색하기 위한 인터페이스
- WSDL : 등록된 서비스의 위치와 메소드정의를 참조
ESB : 서비스간의 연계와 통합을 위한 미들웨어로서 ESB를 통해서 요청
메세지를 서비스에 전달하고 서비스는 처리한 메시지를 ESB를 통해서 응답
하는 구조임.
EAI : 데이터의 위치와 관계없이 하나의 통로(HUB)를 통해서 데이터에
접근할 수 있는 방법을 제공함으로써 기업의 다양한 시스템을 통합
중심에 흐르는 사상 : “서비스의 사용자(Requestor)는 서비스를 구성하는
어플리케이션의 내부(플랫폼, 코딩언어, 데이터베이스)를 알 필요가 없다.”
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SOA 구축의 목적 : 서비스의 P2P 시대
오픈 네트워크의 다양한 시스템이 서비스의 제공자이면서
서비스의 요청자가 되는 시대
엔터프라이즈 측면 : 제조/영업/인사/재무/회계 시스템 등이 각각 서비스
Peer로서 서비스의 제공자(Provider)와 요청자(Requestor)가 됨.
시장(Market) 측면 : B2B와 B2C를 아우르는 서비스 중심의 시장으로 변화
엔터프라이즈 SOA
웹서비스 구성도
서비스포탈
서비스중계자
(broker)
영업서비스 그룹
제조서비스 그룹
서비스제공자
(provider)
바인드호출
SOAP
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서비스요청자
(requestor)
재고
생산
현황
생산
계획
공정
감시
서비스호출
영업
지원
판촉
마케팅
영업
회계
데이터 아키텍쳐 측면에서 바라본 SOA
데이터는 어플리케이션(서비스)와 비즈니스간의 매개체임.
서비스의 본질적인 단위는 결국 데이터를 생성하고 변경하고 참조하는 것임.
SOA는 서비스의 분산과 추상화/표준화를 위한 아키텍쳐이며 데이터 아키텍쳐
는 서비스의 효율성(Efficiency)과 질(Quality)에 직접적인 영향을 줌.
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EAI 아키텍쳐 => ESB 아키텍쳐
EAI(데이터 중심) => ESB(서비스 중심)
서비스 중심의 표준화된 프로토콜을 통한 분산된 서비스의 연계와 통합을 구현
EAI
ESB
HUB
생산 관리 시스템
공정
감시
재고
Front Office 시스템
Routing
Configu
ration
Formatting
생산
계획
Naming
생산DB
Rule
송신
DW / CRM 시스템
Clean
sing
…
DW
ETT
CRM
ODS
송신
예산
통합DB
RADT SADT
수신
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경리
회계
SADT
송신
RADT
통합
정산
SADT
수신
Back Office 시스템
통합 DB 서버
켐페인
통합
인증
송신
수신
고객
분석
OLAP
Sum
mary
영업
회계
Format
ServiceRule
Adapter
SADT RADT
마케팅
F/O
DB
영업
지원
Addressing
Route
생산
현황
판촉
RADT
수신
총무
시설
관리
회계
자산
SSO
통합DB
구매
자재
인사
정보
송신
SADTRADT
수신
서비스 중심의 효율적인 데이터 아키텍쳐 구축
데이터 아키텍처 구축의 3가지 관점
1
통합 데이터 구축 및 관리
운영데이터의 구축과 효율적인 관리
전사 통합 데이터관리 기반 구축
Business Intelligence 구축
2
데이터 품질 관리
데이터 품질 구성 영역
데이터 품질관리 성숙도 모델
데이터 품질관리 성숙단계별
이행요소
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3
데이터 생명주기 관리
데이터 생성 및 폐기,
영구보존까지의 전체 프로세스
관리
데이터의 정보가치 측정
데이터의 가치에 따른 차별화된
관리
(1) 데이터 통합 구축 및 관리 관점
운영데이터
기업업무 처리를 위한
온라인 트랜잭션 처리 및
저장 위주 형태의 데이터
ODS
Data Warehouse
Data Mart
운영데이터를 공유할
수 있도록 전사관점에서
통합관리
DW, Mart에 데이터 공급
전략적 의사결정을 지원
하며, 전사관점에서 데이터
통합관리 Mart에 데이터
공급
업무부서나 기능 단위
특정 분석요건을 지원
메타데이터
데이터 구축 및 운영에 대한 데이터의 식별,구축,일관성 관리를 위한 상세정보 제공
① 운영데이터 : 업무처리의 기본데이터, 현재시점의 데이터, 지속적으로 데이터 갱신
② ODS : 전사적인 통합된 정보공유를 위해 통합운영데이터 저장소인 ODS를 통하여 데이터
를 통합하고, 운영데이터와 주기적 또는 실시간으로 데이터를 동기화 시키는 방안을 사용
할 수 있다.
③ Data Warehouse : 전사차원의 통합구조, 주제중심적 모델링 수행, 이력데이터
④ Data Mart : 분석요건 중심, 요약데이터이며 제한된 규모.
⑤ 메타 데이터 : 데이터에 대한 데이터, 소스데이터 정보(매핑), 변형 및 통합 규칙
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(2) 데이터 품질 관리 관점
데이터 품질 구성 영역
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(3) 데이터 생명주기 관리 관점
데이터 생명주기 관리의 정의
데이터 생명주기 관리(DLM)은 『비즈니스 데이터가 생성되고 스토리지
미디어간에 이동하며 소멸되기까지의 전체 데이터 생명주기를 비즈니스
프로세스의 관점에서 수행하는 관리 행위』로 정의 할 수 있다.
연구개발 Data
데
이
터
가
치
마케팅 Data
E-Mail
시간
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일반적인 데이터 아키텍처 개선 방안
가용성 향상
물리적 개선
확장성 향상
Performance Bottleneck
물리적 분리
ODS
서버 통합
ETT(ETL)
단일 DB
Data Hub
데이터모델 개선
논리적 개선
논리적 분리
데이터분석/활용
데이터 정제
표준비즈니스모델 구축
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BI
Main Memory RDBMS “Altibase” ?
Startup과 동시에 Database를 Memory에 상주시켜 관리 및 운영하는 DBMS
Main Memory
Database
Tables
Indices
Altibase
Checkpointing
DBS
LOGS
Datafile 1
Logging
Startup
Logfile n
Logfile 1
Log anchor
디스크 접근 없이 메모리에 직접 접근하여 데이터 읽기 연산 수행
데이터 갱신은 메모리에서 직접하고 갱신 내용을 Disk의 Logfile에 수록
때때로 변경된 메모리 내의 데이터페이지를 Disk의 Datafile에 반영
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MMDBMS Vs. DRDBMS
공통점ㆍ특징ㆍ장점
Application
Data Flow
Data Flow
Application
Application
DBMS
Memory Data
DRDBMS
MMDBMS
Memory
Data
데이터 접근 표준
(SQL)
데이터 보호
(동시성 제어, 회복)
• 빠른 평균 처리 속도
→ DRDBMS의 평균 10배
Buffer
Disk
Data
DBMS
Buffer
Disk Data
• 대용량 지원
• 균일한 성능
MMDBMS – Main Memory DBMS, DRDBMS – Disk Resident DBMS, SQL – Structured Query Language
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MMDBMS Vs. DRDBMS
공통점ㆍ단점
Application
Data Flow
Data Flow
Application
Application
DBMS
Memory Data
MMDBMS
Memory
Data
• 대용량 처리의 한계
→ 최대 512 GB
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환경
정보처리
요구성능 폭주
정보처리
요구량 폭주
DRDBMS
Buffer
Disk
Data
• 낮은 평균 처리 속도
• 불 균일한 성능
DBMS
Buffer
Disk Data
MMDBMS Vs. DRDBMS 성능
TPS
Test Environment
• Platform : Sun E450
CPU 400Mhz * 4ea
Memory4G
Clients
TPS – Transaction Per Second
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MMDBMS 와 DRDBMS 성능 차이의 원인
MMDBMS
MMDBMS 장점
Disk Based DBMS
데이터 검색 알고리즘
자체가 간단(CPU
Time 점유율 감소)하
므로 시스템 자체의
부하 감소
Physical Memory
Database
Tables
DBS
Backup
DatafileDB
1
Indices
LOGS
Logfile n
Log
Logfile1
Log anchor
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데이터식별자(OID)가
메모리 포인터이며 메
모리 접근에 최적화된
인덱스 구조
데이터 캐싱을 위한
데이터Copy(Disk I/O)
가
없으므로 시스템 부하
감소하며 Recovery에
필요한 최소한의
I/O만 발생
Physical Memory
Buffer
Database
Data
files
Control
files
Redo
files
System tablespace
User tablespace
Table tablespace
Index tablespace
Rollback tablespace Temporary tablespace
Hybrid MMDBMS?
Client & Server
Applications/Tools
Real-Time
Application Pgms
E/SQL | CLI | ODBC | JDBC
IPC | UNIX DOMAIN | TCP/IP
Altibase
Client & Server
Applications/Tools
Data
Replication
Real-Time
Application Pgms
Process or Shared Memory
Memory
Tables & Indices
E/SQL | CLI | ODBC | JDBC
IPC | UNIX DOMAIN | TCP/IP
Altibase
Process or Shared Memory
Datafiles
Log
Anchor
Log
Files
Memory Tablespace
Altibase 3 Architecture
Datafiles
Log Anchor
Buffer
User Tablespaces
System Temporary Tablespace
Disk System Tablespace
Undo Tablespace
LogFiles
Altibase 4 Architecture
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Data
Replication
Hybrid MMDBMS의 필요성– (1) 데이터의 차별화된 관
리
시간 흐름에 따른 데이터 분석
현재
6 개월
1년
10 년
데이터 속성 변화
시스템 요구 사항
Hot Data
(접근 빈도 80% 이상)
실시간 데이터 처리
효율적인 데이터 관리를 위한
Data 차별화 필요
(Hot Data와 Cold Data 구분)
Cold Data
(데이터 용량 80% 이상)
대용량 데이터 처리
Hybrid MM DBMS의 특징을 최대한 활용하여 Memory Table(Hot Data)와
Disk Table(Cold Data)를 구분하여 처리 함으로써, 대용량 DB 환경에서도
고성능 트랜잭션의 처리를 할 수 있는 시스템 구성이 가능.
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Hybrid MMDBMS의 필요성– (2) 데이터 처리 환경변화에 대
응
비
율
On-Line Transaction
Processing
On-Line Processing
Batch Processing
Real Time
Batch Processing
현재
현재 기업의 경쟁력은 RTE(Real Time Enterprise)
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Hybrid MMDBMS의 필요성 – (3) DB혼용의 문제점 해결
DRDBMS
MMDBMS
거래내역1
고객원장
고객원장
거래내역2
동
계좌정보
기
계좌정보
화
※ 혼용 운영의 문제점 - 최근의 거래 내역(hot data)을 MMDB에서 관리하기 위해서…
거래 처리는 고객원장과 계좌정보를 참조하므로, 반드시 이 테이블도
MMDB에 저장 관리해야 함
MMDB와 DRDB 간의 죠인 검색 못함(이 기종 DB간의 Join 불가능)
변경된 내용은 MMDB ↔ DRDB 동기화
Hybrid MM DBMS
Disk
Memory
거래내역1
고객원장
계좌정보
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거래내역2
Hybrid MMDBMS 적용 구조 예 – 증권사 시세 분석 시스템
Hybrid MM DBMS – Altibase 4
Memory Table
일별/종목별 시세
Disk Table
데이터 이관
월별/종목별 시세
종목별 시세 통계
기타 Memory Table
•
•
•
App 1
App 2
• • •App n
실시간 시세 처리
App 1
App 2
• • • App n
종목별 시세/통계 조회
App 1
App 2
• • • App n
시세 통계 처리
Hybrid MM DBMS – Altibase 4는 고성능 트랜잭션 처리를 위한 Memory
Table과 대용량 데이터 처리를 위한 Disk Table을 동시에 지원.
따라서 고성능 트랜잭션 처리를 위해 Memory Table을 사용하면서 누적되는
대용량 Data를 Hybrid Query를 이용하여 손쉽게 이관함으로써, 그 동안의
MMDBMS의 한계인 대용량 데이터 처리가 가능.
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Hybrid MMDBMS 특징 – Fast and Large
Fast Database
• Memory Table의 빠른 검색 및 변경
Large Database
• 대용량 테이블(수십 GBytes)들을 Disk Table로 저장 관리
• 수십 Tera Bytes까지 저장
Retrieval Mixed Tables
• Memory Table과 Disk Table의 Join 검색
Memory table: T(m),
Disk table: T(d),
“Select * from T(m), T(d) where T(m).column == T(d).column;”
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Hybrid MMDBMS 특징 – DB Server
(1) MVCC(Multi Version Concurrency Control)
• Transaction간의 충돌을 최소화
• Record에 대해서 읽기 연산 수행 시 No Lock, No Latch
(2) SQL92 Full Spec. 지원
• 복잡한 Query 지원 및 성능 보장
• Query 튜닝 방안 제공 : Query Plan, Hint
• 다양한 Built-in Function 제공
(3) Logging & Recovery
• WAL (Write Ahead Logging) 기반 로깅
• Checkpointing : Dirty Page를 Disk에 Write
• Redo/Undo 로그를 이용한 Rollback 및 Recovery 수행
• On-Line Backup 지원 : DB/Tablespace 단위의 백업
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Hybrid MMDBMS 특징 – 개발 환경
(1) 표준 CLI, ODBC, JDBC 제공
(2) Embedded SQL (Precompiler) 제공
• Oracle Pro*C 와 유사 개발자의 손쉬운 적응 및 개발기간 단축
• Multi-Threaded Client 지원
(3) Stored Procedure 지원
(4) XA Interface 지원
(5) R-Tree 지원 : Spatial DB 업무 개발 가능
(6) 다양한 Tool 지원
• isql, audit, iLoader, AdminCenter
• Monitoring Tools : BizMax for Altibase, EasyMon
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Hybrid MMDBMS 특징 – 이중화(Replication)
(1) 로그 기반 이중화
• 데이터베이스 로그를 기반으로 이중화 구현
서버 부하 최소화
• 이중화 중에도 독립시스템 성능의 90% 이상 유지
(2) 테이블 단위 이중화
• 전체 데이터베이스 중 일부 테이블만 이중화
(3) 구현 및 운영의 용이성
• TCP/IP Newtork을 이용한 이중화
운영 효율성 증대
추가적인 Hardware 불필요
• SQL형태의 사용자 인터페이스 제공
이중화 정의 및 운영 간편
(4) 높은 안정성 및 유연성
• 원격서버 이상 및 네트워크 단절 감지
• 이중화 회복을 통한 데이터 일치성 보장
• 다양한 이중화 구성 Active-Standby, Active-Active, N-Way이중화
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Hybrid MMDBMS 특징 – 이중화 아키텍쳐
• 쓰레드 아키텍쳐 서비스 동기화 및 프로세싱 오버헤드 감소
• 관리자, 송신자, 수신자 쓰레드로 구성 내부자원에 대한 contention 최소화
Altibase DBMS Server A
REP_AB
Altibase DBMS Server B
AB_Receiver
AB_Sender
Active-Active Rep_Manager
AB_Receiver
AB_Sender
Rep_Manager
Active-Standby Rep_Manager
AC_Receiver
AC_Sender
REP_AC
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Altibase DBMS Server C
Altibase 4 적용 분야
Altibase4
• VOD/스트리밍데이타 처리
Altibase3
• EMS/NMS
• 실시간 처리 분야
• 통계 및 과금
• 고성능 처리 분야
• RFID/텔레매틱스
• 고가용성 처리 분야
• 센서 네트워크
• History 데이터 처리
• 금융/공공/교육 및 일반 DBMS 분야
Altibase4는 DBMS가 필요한 모든 분야에 사용될 수 있음
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Hybrid MMDBMS 적용 분야 예시
시스템 / 서브시스템
시스템 개요
DBMS 요구 사항
알티베이스 적용 효과
생산관리 시스템 /
공정감시 DB
실시간 공정상황 데이터를 수집하
여 제품의 불량발생 가능성을 감
지하고 대응하기 위한 시스템
• 초당 2만TPS 이상의 Insert 성능
• 메모리 테이블에서 디스크 테이블
로의 효율적인 Move기능 지원
• 메모리 테이블과 디스크 테이블의
Union View 제공
수백개의 생산장비에서 발생하
는 공정상태 정보를 단일 DB에
저장으로써 전체 공정의 통합 감
시가 가능해짐.
Memory & Disk Table
Front Office 시스템 /
통합인증 DB
1000만명이 넘는 고객정보를
저장하고 기업의 다양한 외부포털
시스템의 인증을 통합처리하는 시
스템
• 초당 4000건 이상의 인증처리
• 사용자정보 조회/수정(Memory
Table) 및 User Access History 입
력(Disk Table)을 하나의 트랜잭션
으로 처리
사용자의 Access 패턴과 통계
를 분석하기 위한 별도의 DRDB
없이 Altibase만으로 시스템 구
축
Memory & Disk Table
Back Office 시스템 /
공통정보 Reference DB
기업 내부의 모든 시스템들이 공
통으로 참조하는 공통정보에 대한
조회 성능을 높이기 위한
Reference 전용 DB 시스템
• 40개 이상의 시스템에서 발생하
는 1일 5억건 이상의 조회 트랜잭
션을 효율적으로 처리
• Master DB와의 실시간 EAI 연계
시스템별로 개별DB로 관리하던
공통정보를 중앙집중화하여 데
이터의 정합성 및 효율성 제고
Memory Table Only
Back Office 시스템 /
통합 DB
기업의 인사/자산/회계/구매/
총무정보등 핵심 정보를 통합DB
로 관리하는 시스템
• 대용량 디스크테이블 지원
• 다양한 미들웨어 및 WAS와 연동
• 테이블스페이스별 백업 및 아카이
브 모드 지원
알티베이스 이중화 기능을 적용
함으로써 저비용으로 안정적인
시스템 구축
Disk Table Only
DW 시스템 /
생산실적 DW
1일간의 생산실적을 ODS를 통하
여 DW에 저장하고 전일의 생산실
적 통계 리포트를 신속하게 출력
하기 위한 시스템
• OLAP Tool을 이용한 복잡한 분석
쿼리를 수행
5000만건의 생산실적 데이터를
1시간 이내에 DW에 저장하여
Report 출력이 가능해 짐.
Memory Table Only
EAI 연계 시스템 /
라우팅·포맷 정보 DB
기업내의 모든 시스템의 데이터
연동을 처리하기 위한 라우팅 및
데이터 포맷정보를 관리하고 데이
터의 송수신을 관리하는 시스템
• DB엔진이 시스템 리소스를 많이
점유하지 않으며 효율적인 라우팅
및 포맷정보 조회 및 관리를 처리해
야 함.
PC급 LINUX 서버를 이용하여
기업내의 모든 데이터 연계를 처
리함으로써 비용절감
Memory Table Only
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Hybrid MMDBMS -> Efficient Data Architecture
데이터의 차별화된 관리
접근빈도에 따라 Hot Data 와 Cold Data의 차별화된 관리
Data 생명주기별로 저장 Storage를 달리하여 최적의 접근 및 보관환경을
제공
Data Architecture Efficiency 및 Quality 개선
기업 데이터 아키텍처의 물리적인 개선 :
시스템에서 병목이 발생하는 부분 또는 실시간 처리 분야에 적용
서비스 성능개선 측면의 데이터 품질 개선
실시간 처리를 위한 MMDB도입에 대용량 처리를 위한 DRDB와의
혼용 문제점 해결
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Altibase 적용 사례
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(1) K 통신사 차세대 영업정보 시스템 – 시스템 구성
고객 Master DB
영업지원 DB
연동 시스템
고객상담 DB
고객정보
고객청약/접수/해지
IO/BO상담
상품/부가서비스 정보
IBM-MQ
IO/BO캠페인
사업자구분
영업사원지원정보
요금정보
EAI Hub
포탈
IBM-MQ
IBM-MQ
IBM-MQ
ESB
Channel G/W
ARS
Socket
SOAP
JDBC
WebService
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Reference DB(ALTIBASE)
고객정보
고객정보
Altibase
DBMS
상품/부가서비스
이중화
Altibase
Altibase
DBMS
상품/부가서비스
DBMS
사업자구분
사업자구분
IO/BO 캠페인
IO/BO 캠페인
(1) K 통신사 차세대 영업정보 시스템 – 적용 목적
고객 Reference DB에 고성능의 Main Memory DBMS 적용
Master DB외에 조회 서비스 전용의 Reference DB를 구축함으로써
서비스의 응답시간 향상 및 Service 병목현상을 구조적으로 방지함.
ALTIBASE
MMDB 도입 필요성
High Performance
기존 대비 30% 이상의 업무서비스
성능 향상
관리의 표준화 및 데이터관리의 효
율성
완벽한 백업 및 복구체계 구축
유연하고 확장성 있는 시스템 구조
표준화된 개발환경 제공
다양한 미들웨어 및 툴과 연동 가능
High Reliability
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고성능의 MMDB 도입
High Flexibility
Reference Data 및 META DB
성공적인 Reference Data
및 META DB시스템 구축
이중화를 통한 안정성 제고
완벽한 백업/복구 지원
정보의 정합성 향상
Data서비스 Quality 향상
조회업무의 응답시간 최소화
표준화된 안정적인 시스템
운영/관리의 효율성 증대
(2) N 은행 공통정보시스템 – 시스템 구성
공통정보시스템 구축 전
공통정보시스템 구축 후
공통정보 연계(일별/주기)
공통정보 실시간
연계
메인프레임(계정계)
E
A
I
공통정보
저장/변경
사무소 정보
변경
공통정보시스템
Altibase
MMDBMS
사무소 정보 변경
W
E
B
사무소정보
저장/변경
관리자
응용시스템
사무소정보관리
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공
통
A
P
I
개별DB
(2) N 은행 공통정보시스템 – 서비스 내역
공통 API 서비스 환경
응용시스템 : 40개이며 각 시스템당 서버 2대 이상
조회 처리 건수 : 대형 시스템의 경우 일별로 수 천만 건 단위의 조회처리
DB 연결 세션 : 각 시스템당 100개 이상 전체 4000개 이상의 동시 세션을 처리
해야 함.
트랜잭션 처리 방안 : 4000개 이상의 동시 세션을 처리하기 위해서는 효율적인
Connection 및 세션관리 기술이 필요하며 이를 위해
ACM(Altibase Connection Manager)을 제공.
메인프레임 연계 EAI
실시간 연계 :
• 메인프레임 변경 데이터의 실시간 전송 및 반영
• 웹 환경의 사무소정보관리 시스템에서 변경된 데이터는 메인프레임으로
실시간 반영
대용량 처리 : 메인프레임 데이터 변경의 빈도는 작지만 변경 시에 대용량 발생
데이터를 처리해야 함.
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(3) S통신사 통합 인증 시스템 – 시스템 구성 및 적용배경
초고속 대용량 통합인증시스템
IBM
(MVS)
Group내 유무선 Portal Site 통합 (n.Top.com
/Netsgo.com/OKCashbag.com, …) 서비스 추진
에 따른 초고속 대용량 통합 인증시스템 구축
장애시 접속 변경
동기화
(Batch)
COIS
(고객정보)
Altibase
Altibase
DBMS Replication DBMS
Server 1
Server 2
DB2
UNIX
UNIX
장애시 접속 변경
적용 배경
Reliability, Scalability, Flexibility, High
Performance를 제공하는 통합인증시스템 구축
H/W Spec.
SUN E6500 x 2 : CPU : 4CPU, Memory : 16GB
Replication
접속 Clients
Active – Active 구성
일 처리량
각종 서비스 사용자들
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초당 4,000 TPS(Transaction Per Second) 이상
처리
(3) S통신사 통합 인증 시스템 – 성능 및 적용 효과
Altibase MMDBMS
Active Directory
Select Speed
4000 tps
1000 tps
Simple Query
O
O
Joined Query
O
X
Data Upload
2 hrs
Over 10 days
Replication
Concurrently
Concurrently
인증 속도 및 다양한 인증 방법 변경에 대응, 고객 정보의 대단위 변경에
있어서의 대응이라는 측면에 있어서 Altibase 기반의 인증 시스템이 AD
기반의 인증 시스템보다 월등한 성능을 보임
Copyright@2006, ALTIBASE Corp.
감사합니다.
Contact Point
ALTIBASE Co., Ltd.
서울시 구로구 구로동 182-13 대륭포스트타워Ⅱ 10층
152-847
Tel : 02-2082-1000
Fax : 02-2082-1099
www.altibase.com
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