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In-memory data grid 기술을 활용한 택시 애플리케이션 성능 향상 기법 연구
최치환(Chihwan Choi),김진혁(Jinhyuk Kim),박민규(Minkyu Park),권가은(Kaaen Kwon),정승현(Seunghyun Jung),프란코나자레노(Franco Nazareno),조완섭(Wansup Cho) 한국데이터정보과학회 2015 한국데이터정보과학회지 Vol.26 No.5
최근 빅데이터 분야에서 데이터를 메모리에 적재 후 빠르게 처리하는 인메모리 컴퓨팅 기술이 새롭게 부각되고 있다. 인메모리 컴퓨팅 기술은 과거 대용량 메모리와 다중 프세서를 탑재한 고성능서버에 적용 가능하였지만, 점차 일반 컴퓨터를 초고속 네트워크로 연결하여 분산·병렬처리가 가능한구조로 변화하고 있다. 본 논문은 In-memory data grid (IMDG) 기술을 택시 애플리케이션에 접목하여 기존의 데이터베이스의 변경 없이 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. IMDG 기술을 적용한경우 기존의 데이터베이스 반의 웹서비스에 비해 처리속도와 처리량이 평균 6∼9배정도 증가하며, 또한 부하량에 따른 처리량 변화의 폭이 매우 작음을 확인 하였다. Recent studies in Big Data Analysis are showing promising results, utilizing the main memory for rapid data processing. In-memory computing technology can be highly advantageous when used with high-performing servers having tens of gigabytes of RAM with multi-core processors. The constraint in network in these infrastructure can be lessen by combining in-memory technology with distributed parallel processing. This paper discusses the research in the aforementioned concept applying to a test taxi hailing application without disregard to its underlying RDBMS structure. The application of IMDG technology in the application’s backend API without restructuring the database schema yields 6 to 9 times increase in performance in data processing and throughput. Specifically, the change in throughput is very small even with increase in data load processing.
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