오늘의 공부 20230614 수요일

(참조: t1.daumcdn.net/cfile/tistory/994D5A3359DFF6BA2A)
[Lifekeeper]
: Server 및 Application의 장애 감지를 통한
자동 fail-over를 담당하는 H/A Cluster

(참조: yoonwould.tistory.com/152)
* HA (High Availability: 고가용성, 고가용도)
- 가용성: 시스템 고장 발생 시 얼마나 빠른 시간 내에 복구되어 다시 정상적으로 서비스 할 수 있는 상태인지를 분석하는 척도.

* HA 구성: 가용성을 극대화 시키는 구성
('백업', '장애극복 처리' 및 '데이터 저장' 및 '엑세스'에 집중)

* 클러스터링: 서버를 하나의 시스템처럼 관리 및 운영하기 위해 사용하는 기술.
(관련 분야: 
고가용성 클러스터 시스템, 고성능 클러스터 시스템, 웹서버 클러스터 시스템)

* 이중화: 
1. 서버를 두 대(HOT, COLD 또는 Active, Standby)로 이중화.
- 두 대 동시 서비스 가동 / 한대만 작동하고 나머지 한 대는 여분

2. RAID: 저장장치를 이중화 (저장장치의 Fault로 인한 가용성 감소 대비)
=> 저장장치 중복으로 구성하여 가용도를 높인다.


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(참조: velog.io/@zxcvbnm5288/페일오버Failover와-페일백Failback)
* fail over: 
장애 대비 기능
=> 실 운용환경(컴퓨터 서버, 시스템, 네트워크 등)에서 이상이 생겼을 때 대체 작동 또는 장애 극복(조치)을 위하여 예비 운용환경으로 자동전환되는 기능.

* fail back: 
페일오버에 따라 전환된 운용환경을 장애 발생 전 상태로 되돌리는 처리 방법.
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(일부 구성도만 참조)

[Logstash] -- Collector (로그[반정형데이터]를 저장)
: 로그를 수집 - 가공 - 전송하는 일련의 과정을 간편하게 구현.

* 반정형데이터: 정형 구조의 데이터 모델을 준수하지 않는 정형 데이터의 한 형태

* 로그스태시의 파이프라인 
: 데이터를 입력받아 실시간으로 변경하고 이를 다른 시스템에 전달하는 역할.

로그스태시 특징:
1. 플러그인 기반
2. 모든 형태의 데이터 처리
3. 처리속도와 안정성이 높다 (자체적으로 내장되어 있는 메모리와 파일 기반의 큐를 사용)


[Kafka]-- message Queue
:
1. 실시간으로 기록 스트림을 게시, 구독, 저장 및 처리할 수 있는 분산형 데이터 스트리밍 플랫폼
2. 필요한 모든 곳에서 대규모 데이터를 동시에 이동

[Spark] -- Processing Engine 
: 
1. 빅데이터 처리를 위한 오픈 소스 고속 분산처리 엔진
2. 데이터 분석 작업의 개발을 단순화하여 효율성을 높이는 오픈 소스 프레임워크
3. 인메모리 처리를 통한 실행 시간과 메모리 요구를 최소화.
4. (빅데이터에 대한 엑세스 증가) 배치 작업을 원활하게 수행하여 고급 분석을 위해 
데이터를 데이터 레이크 또는 데이터 웨어하우스로 이동

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[PostgreSQL] -- SQL DB
: 오픈 소스 객체-관계형 데이터베이스 관리 시스템

 

* 유연한 객체 생성: 

다른 관계형 데이터베이스 시스템과 달리, 연산자, 복합 자료형, 집계 함수, 자료형 변환자, 확장 기능 등 다양한 데이터베이스 객체를 사용자가 임의로 만들 수 있는 기능을 SQL 차원에서 제공

 

* 상속

 

* 함수

: 테이블에 대한 질의 결과를 반환하기 위한 '행 반환 함수'를 지원

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[Mongo DB] -- No-SQL DB

: 문서지향(Document-Oriented)적 Cross-platform 데이터베이스

 

* 뛰어난 확장성과 성능

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[Redis] -- No-SQL DB (redis 통해서 External Service로 제공)
(REmote DIctionary Server)
: 
애플리케이션 캐시나 빠른 응답 속도를 가진 데이터베이스로 사용되는 오픈 소스 인메모리 NoSQL 데이터 저장소