개요
동시성이란?
동시성 또는 동시 데이터 처리는 사용자가 동시에 데이터에 액세스하거나 데이터와 상호 작용하거나 변경할 때 발생합니다. 동시성은 기존 데이터 웨어하우징 또는 클라우드 기반 데이터 웨어하우징을 사용하여 여러 소스의 데이터를 통합하고 실시간으로 비즈니스 인텔리전스를 수집하는 기업에게 중요합니다.
사용자 및 쿼리 수를 확장해야 하는 비즈니스는 이러한 환경을 효과적으로 관리하기가 어려울 수 있습니다. 테라데이타의 선임 기술자 Rob Armstrong은 이것을 "천만 개의 문제"라고 부르며, "10명의 사용자가 10개의 행이나 테이블이 포함된 10개의 쿼리 실행을 관리하는 것은 어렵지 않을 수 있지만, 수천 또는 수백만 개의 쿼리로 확장하면 인간이 관리하는 것이 불가능해 집니다"라고 설명했습니다.
부서 관점 솔루션에서 대규모로 작동하는 운영 및 프로덕션 시스템으로 이동하려면 세밀하게 조정된 동시성이 필요합니다. 이 수준의 동시성을 효과적으로 실행하려면 다음 세 가지 핵심 요소가 필요합니다:
1. 개별 쿼리 최적화
사용자가 최적화된 쿼리를 만드는 데 필요한 모든 규칙이나 도구를 반드시 이해할 수는 없으므로 복잡한 데이터 관계 및 단서를 이해하고 활용하는 최적화 프로그램이 필요합니다.
2. 다양한 워크로드 관리
모든 쿼리가 똑같이 중요하지는 않습니다. 효과적인 워크로드 관리는 충족해야 하는 서비스 수준이 엄격한 웹 액세스 쿼리와 실행 시간이 덜 우려되는 장기 실행 쿼리를 구분하여 관리합니다.
3. 전반적인 시스템 모니터링
전체 환경을 단일 시스템으로 원활하게 실행하려면 메시지 트래픽 모니터링, 오류 복구, 공간 관리, 연속성 보장, 및 장애 조치 감소가 필요합니다.
동시성이 중요한 이유?
오늘날과 같이 디지털화된 세계에서 비즈니스는 산업 전반에서 인간, 제품 및 기계에서 생성되는 끊임없는 데이터 흐름을 매일 매초 효과적으로 관리하고 분석해야 합니다. 이러한 정보의 홍수 속에서 인텔리전스를 캡처하려면 조직은 기업 전체의 직원이 사용할 수 있는 안전하고 개방적이며 액세스 가능한 실시간 데이터 리포지토리를 만들어야 합니다. 이 데이터에 대한 전문 지식과 관점을 활용하는 다양한 역할을 맡은 구성원들에게 의지하기 때문에, 비즈니스는 구성원들이 함께 혁신할 때 더 빨리 답을 제시할 수 있습니다.
동시성은 이러한 수준의 협업을 지원하는 데 매우 중요합니다. 데이터 세트에 대한 사용자 쿼리가 지연 시간을 늘리거나 데이터 무결성을 손상시켜 다른 사용자의 쿼리에 영향을 미칠 가능성이 있다면, 조직 전체의 구성원들은 더 이상 애널리틱스 인프라의 정확성과 확실성을 신뢰하지 않을 것입니다. 회사 내의 개인과 팀이 느린 프로세스를 우회하기 위해 자체 데이터 마트를 만드는 경우도 있습니다. 이로 인해 서로 다른 부서와 팀이 그들만의 고유한 버전의 정보를 보유하는 "서부개척시대"와 같은 환경이 발생할 수 있습니다.
동시성은 모든 사람이 다른 사람에게 부정적인 영향을 미치지 않고 같은 실시간 데이터를 사용하여 작업하도록 보장합니다. 이를 통해 혁신이 지체 없이 진행되고 사람들에게 사용 중인 데이터가 정확하다는 확신을 심어줍니다.
동시성에 대한 테라데이타의 관점
테라데이타는 오늘날의 경쟁적인 비즈니스 환경에서 생존하고 번성하기 위해서는 조직이 모든 데이터를 관리할 수 있어야 하며, 항상 중요한 애널리틱스를 제공할 수 있어야 한다고 생각합니다. 동시성은 최상의 분석 기능과 엔진을 대규모로 제공하는 통합된 애널리틱스 환경의 중요한 부분입니다.
테라데이타 Vantage는 "천만" 개의 동시성 문제를 해결하여 비즈니스가 통찰력을 프로덕션에 적용할 수 있도록 함과 동시에 수익을 창출할 수 있도록 지원합니다. 최고의 하이브리드 클라우드 데이터 애널리틱스 소프트웨어인 Vantage는 데이터를 100% 활용하여 언제 어디서나 모든 것을 분석합니다. Vantage는 애널리틱스 워크로드를 위해 가장 최적화된 테라데이타 데이터베이스를 기반으로, 세계적 수준의 워크로드 관리 기능을 보유하고 있으며, 멀티 시스템 에코시스템을 단순화하고 자동화하는 모든 도구를 갖추고 있습니다.