람다아키텍처 설명

1. 대용량

2. 실시간

3. 처리를

4. 위한

6.
람다

7. 아키텍처
cecil

8. 람다

9. 아키텍처
실시간

10. 분석을

11. 지원하는

12. 빅데이터

13. 아키텍처

14. 빅데이터

15. 분석의

16. 문제점
Ex)

17. 모바일

18. 애플리케이션이며,

20.
1000여개의

21. 사용자

22. 이벤트가

23. 있다고

24. 가정.

25.
가장

26. 인기있는

27. 이벤트

28. Top

29. 3구하기
날짜 사용자

30. 글

31. 쓰기 글

32. 읽기 댓글

33. 달기
2015.04.17 아꿈사 3 6 3
2015.04.17 Cecil 5 10 6
2015.04.18

34. 아꿈사 0 0 0
2015.04.18

35. cecil 2 4 3
하루에

36. 이러한

37. 1000개의

38. 컬럼이

39. 1억

40. 레코드가

41. 생성된다면?

42.
한달이면

43. 30억개,

44. 실시간

45. 동적

46. Query로는

47. 불가능

48. 일반적인

49. 접근

50. 방식

51. -

52. 배치
특정

53. 시간에

54. 계산을

55. 미리

56. 해

57. 놓음.
날짜 글

58. 쓰기 글

59. 읽기 댓글

60. 달기
2015.04.17 3 6 3
2015.04.18 0 0 0
배치로

61. 결과를

62. 만들어

63. 놓으면,

64. 특정

65. 기간에

66. 통계가

67. 가능

68.
1년

69. 분이라도

70. 365개의

71. 레코드,

72. But

73. 실시간이

74. 아님

75. 실시간

76. 데이터의

77. 반영
배치

78. 테이블과

79. 그날의

80. 데이터

81. 테이블을

82. 같이

83. 사용
날짜 글

84. 쓰기 글

85. 읽기 댓글

86. 달기
2015.04.17 3 6 3
2015.04.18 0 0 0
날짜 사용자

87. 글

88. 쓰기 글

89. 읽기 댓글

90. 달기
2015.04.19 아꿈사 3 6 3
2015.04.19 Cecil 5 10 6
2015.04.19

91. hyeonseok 0 0 0
2015.04.19

92. choi 2 4 3
+
But

93.
1억

94. 레코드

95. 실시간

96. 집계

97. 테이블

98. 활용
배치는

99. 매일

100. 돌리되,

101. 오늘

103. 데이터에

104. 대한

105.
통계

106. 값은

107. 실시간

108. 업데이트
날짜 사용자

109. 글

110. 쓰기 글

111. 읽기 댓글

112. 달기
2015.04.18 아꿈사 3 6 3
2015.04.18 Cecil 5 10 6
원본

113. 데이터
날짜 글

114. 쓰기 글

115. 읽기 댓글

116. 달기
2015.04.18 8 16 9
실시간

117. 집계

118. 람다

119. 아키텍처

120. 활용
로그

121. 서버
저장소 배치

122. 처리 배치

123. 뷰
실시간

124. 처리 실시간

125. 뷰
쿼리
•배치

126. 처리

127. 계층:

128. 일정한

129. 시간을

130. 주기로

131. 배치

132. 처리로

133. 계산해서

134. 배치

135. 뷰

136. 생성

137.
•실시간

138. 처리

139. 계층:

140. 실시간

141. 집계를

142. 해서

143. 실시간

144. 뷰

146.
배치

147. 뷰:

148. 배치로

149. 돌때만

150. 쓰기가

151. 가능하고,

152. 평상시에는

153. 읽기만

154. 가능(오염

155. 방지)

156.
실시간

157. 뷰:

158. 실시간으로

159. 데이터를

160. 쓰고,

161. 읽기

162. 가능

163. 람다

164. 아키텍처

165. -

166. 솔루션

167. 맵핑
로그

168. 서버
저장소 배치

169. 처리 배치

170. 뷰
실시간

171. 처리 실시간

172. 뷰
쿼리
Hadoop/HDFS
Storm Redis
Hadoop/MR Hadoop/HBase
But,

173. lambda는

174. 솔루션에

175. 종속이

176. 없는

177. 레퍼런스

178. 아키텍처임.

179. 람다

180. 아키텍처

181. -

182. 계층별

183. 분리
출처:

184. http://lambda-architecture.net/

185. 람다

186. 아키텍처의

187. 재구성
•RDBMS를

188. 활용한

189. 유연성

190. 증대

192.
•하둡이나

193. NoSQL을

194. 조합할

195. 경우

196. 유연성

197. 측면에서

198. 문제점이

199. 있음.

200.
•ex)

201. 솔루션간

202. 조인이

203. 불가능,

204. 인덱스나

205. 조인,

206. 그룹핑,

207. 정렬이

208. 어려움

209.
•데이터

210. 분석

211. 도구를

212. 이용한

213. 새로운

214. 분석

215. 모델

216. 개발

217.
•저장소에

218. 있는

219. 원본

220. 데이터를

221. 재

222. 분석함으로써

223. 추가적인

224. 의미

225. 발견이

226. 가능

227.
•저장소에

228. 있는

229. 데이터를

230. 통해

231. 새로운

232. 데이터

233. 모델을

234. 추출해

235. 내는

236. 방식

237. QA

238. Reference
• 조대협,

239. 대용량

240. 아키텍처와

241. 성능

242. 튜닝.

243. 경기도

244. 부천시

245. 원미구:

246. 프리렉,

247.
2015