사례 공유는 성능과 확장성을 향상시켜야 합니까? GemFire 는 한 걸음 더 나아갑니다

이 회사는 SBI Holdings 에 소속되어 213 년 3 월 현재 미국, 중국 (홍콩), 한국, 러시아, 베트남, 인도네시아, 태국, 싱가포르, 말레이시아에서 거래를 처리하는 26 만 개 이상의 증권 계좌를 보유하고 있습니다. 이 회사는 웹 사이트, 애플리케이션 및 모바일 웹 사이트를 통해 거래를 제공합니다. 거래 시스템에 1,312 개의 펀드를 제공하는 미션 크리티컬 시스템입니다. 따라서 가동 중지 시간은 수익 손실을 초래할 뿐만 아니라 심각한 공공 문제를 야기하여 고객 만족에 악영향을 미칠 수 있습니다. < P > 멀티사이트 시스템 확장, 데이터베이스는 여전히 병목 현상

SBI 증권의 온라인 거래 시스템은 당시 흔히 볼 수 있었던 3 계층 아키텍처, 즉 웹 서버, 애플리케이션 서버 및 데이터베이스 서버를 기반으로 구축되었습니다. 회사의 증권 계정 수가 급속히 증가함에 따라 기술 팀은 시스템 성능 문제를 발견하고 데이터베이스 서버가 병목 현상이 되었다는 사실을 인식하기 시작했습니다. 이 문제를 해결하기 위해 팀은 새로운 고객을 위해 복제 시스템을 추가로 구축하기로 결정했습니다. 그러나 위험, 복잡성, 자본 비용, 운영 비용 측면에서 여러 사이트와 시스템을 유지 관리하는 데 부담이 가중되고 있습니다. SBI 는 데이터 계층을 확장하는 새로운 방법이 필요합니다.

SBI 는 로드가 지속적으로 증가하는 경우에도 지연 시간을 줄이고 계정 및 트랜잭션 양이 증가함에 따라 수평으로 확장할 수 있는 솔루션을 찾아야 합니다. 이 회사는 또한 확장을 위해 원래 만든 복제 시스템을 제거하여 비용을 절감하고자 합니다. 물론 SBI 는 데이터의 이중화, 복구 가능성, 신뢰성, 일관성, 보안 등의 특징을 원합니다. NRI Financial Solutions 및 Hitachi, Ltd 와의 협력을 시작한 후 SBI 기술 팀은 다른 시나리오가 요구 사항을 충족하지 못한다는 것을 깨닫고 여러 비교 후 Pivotal GemFire 를 선택했습니다.

Pivotal GemFire 를 사용하여 메모리에 분산 데이터 그리드 구축

주요 시스템 통합업체와 애플리케이션 개발업체인 NRI 및 Hitachi, Ltd 가 시스템 요구 사항 정의를 시작할 때 메모리 내 시스템 및 분산 캐시 솔루션을 조사했습니다. 그들은 이 두 가지 아키텍처와 방안만 SBI 에 적용된다고 생각한다. 그런 다음 여러 솔루션의 성능을 검증하기 위해 평가와 테스트를 시작했습니다. 이들은 먼저 경쟁사 제품을 시험적으로 사용해 보았지만 성능이 향상되었지만 수평 확장 구성에 몇 가지 제한이 있음을 발견했다. 또한 API 호환성이 부족하기 때문에 기존 응용 프로그램을 마이그레이션할 수 없습니다. Pivotal GemFire 를 테스트한 결과 평가 팀은 이 제품이 다른 시스템보다 성능이 우수하며 가로로 확장할 수 있다는 사실을 알게 되었습니다. 기존 애플리케이션은 여전히 전환이 필요하지만 GemFire 가 저렴한 비용으로 더 나은 성능을 제공할 수 있다는 것을 알게 되었습니다.

Pivotal 엔지니어링 팀은 NRI 및 Hitachi, Ltd 와 협력하여 구축 시작부터 운영 구축 완료까지 몇 주 밖에 걸리지 않았습니다. 211 년 1 월 시스템이 온라인 상태일 때 15 대의 서버만 배포했고, 이전 4 대의 서버 시스템에 비해 규모가 거의 1/3 감소했다. 또한 다섯 가지 측면부터 시작하여 데이터 센터의 규모를 줄였으며, SBI 가 프로젝트 이후 수행한 평가에 따르면 비용 절감 목표가 달성되었습니다. 또한 시스템이 현재 처리하고 있는 트랜잭션 양은 과거보다 두 배, 참조 지연은 1/2 (현재 .5 초, 과거 1 초) 으로 단축되고 실행 처리량은 3 ~ 4 배 증가했습니다.

기존 데이터베이스에 비해 로드 처리 지연 감소

Pivotal GemFire 는 기본 데이터 저장소 또는 기존 데이터베이스 및 호스트 캐시 역할을 하는 메모리 내 분산 데이터 플랫폼으로 병렬 처리를 통해 모든 유형의 데이터 처리 속도를 크게 높입니다. SBI 는 CPU, 메모리, 네트워크, 하드 드라이브를 활용하는 무 * * * 공유 아키텍처를 갖춘 GemFire 를 사용하여 로드가 늘어나면 대기 시간이 매우 짧습니다.

Ito 는 "Pivotal GemFire 가 데이터를 배포 및 복제하고 디스크보다 빠른 메모리 차원을 늘리는 방법을 이해하면 이 데이터 플랫폼 모델의 성능이 기존 솔루션보다 우수한 이유를 곧 알게 될 것입니다. 디스크는 메모리가 제공할 수 있는 속도를 제공할 수 없으며 중앙 집중식 데이터는 분산 시스템처럼 병렬로 실행할 수 없습니다. 또한 상용 하드웨어에서 운영하면 재정적 이점도 얻을 수 있습니다. "

위험 감소 및 비용 절감

Pivotal GemFire 는 SBI 와 같이 다른 솔루션에 비해 더 적은 공간을 필요로 합니다. 클러스터 형식으로 분산 관리를 구축하고 채택함으로써 애플리케이션 개발 비용을 절감하고 익숙한 Java HashMap API 를 통해 개발자는 익숙한 데이터 액세스 메커니즘을 사용할 수 있습니다. 운영 및 유지 보수의 경우 클러스터는 고가용성, 재해 복구 및 이중화가 내장되어 있으며 상용 하드웨어 그리드에서 운영 및 유지 보수를 수행할 수 있는 추가 클러스터 관리 도구를 제공합니다. GemFire 는 핫 배포, 롤링 업그레이드, 여러 데이터 모델도 지원하며 한 어플리케이션의 여러 버전을 동시에 실행할 수 있습니다.

데이터 계층 확장 가능

"가장 중요한 것은 Pivotal GemFire 가 거의 선형적인 확장성을 보여줬다는 것이다." 이토 소개설. GemFire 의 클러스터에 노드를 추가하면 용량이 증가하므로 시스템 규모는 유연합니다. 네트워크 리소스 사용의 균형을 조정하고 데이터를 지능적으로 관리하며 네트워크 라운드 트립 수를 줄이고 애플리케이션 노드에 영향을 주지 않고 노드를 추가하거나 제거합니다. GemFire 는 클라우드가 준비되어 있으며, 하루에 1 억 건이 넘는 요청을 처리하는 시스템을 포함하여 가장 어려운 데이터 문제를 처리할 수 있다는 것이 입증되었습니다.

SBI 증권의 경우 Pivotal GemFire 의 효과는 자명합니다. 더 적은 자원을 사용하여 더 나은 성능을 얻을 수 있습니다. 피크 및 사용량 증가에 따라 확장할 수 있는 매우 낮은 지연 시간을 제공합니다. GemFire 는 또한 데이터 계층을 관리할 수 있는 비용 효율적인 방법을 제공하며, 향후 증가하는 온라인 중개업과 같은 방대한 데이터 산업에 적합합니다.