놀라운 속도의 분석: 어플리케이션 개발자를 위한 5단계 가이드(SaaS 회사들이 고객 경험 데이터를 효과적으로 다루는 방법)

To. 개발자 및 DB 엔지니어

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Tesla가 그들의 주행모드 중 하나인 "ludicrous(터무니 없는)" 모드의 이름을 처음 공개했을 때, 그것은 바보 같은 소리처럼 들렸습니다. 하지만 사람들은 이내 그것이 정말 "ludicrously fast(놀라울 정도로 빠르다)"에서 온 말이라는 것을 깨닫고 환호했습니다. 시속 0마일에서 60 마일로 바뀌는데 단 2.2초가 걸렸다는 것은 말 그대로 숨이 멎을 정도로 놀라운 속도를 경험을 하게 합니다.

당신의 어플리케이션 경험에 대한 고객의 반응을 확인하고 싶지 않나요? 요즘 어플리케이션들은 사용자 경험 기반의 데이터를 통해 뛰어난 응답을 제공합니다. 또 클라우드 기반의 마이크로서비스 및 API로 구성되어 있으며, 분산 구조를 가집니다. 최신 어플리케이션은 트랜잭션과 분석 워크로드에서의 데이터 처리가 컴퓨팅 바인딩이나 스토리지 바인딩이 아닌 gating 요소라는 점에서 데이터 집약적인 특징을 가집니다. 또 그것들은 실시간 정보를 제공하며, 필요하다면 어디에서나 수백만 명의 사용자를 동시에 수용할 수 있습니다. 사용자가 주식을 보든, 리더보드를 보든, 권장 콘텐츠나 상환 포인트를 고려하든, 이러한 분석 쿼리들은 SaaS 어플리케이션 개발자들에게 ‘서비스를 중지 시키지 않고 데이터 인프라를 확장’하라는 지속적인 과제를 제시합니다.

이제는 속도가 정말 중요합니다. 경쟁이 치열한 시장에서 빠른 고객 경험(CX)이 핵심입니다. 이 문서는 세 명의 최고 어플리케이션 개발자인 Fathom Analytics의 Jack Ellis, IEX Cloud의 Josh Blackburn과 DailyVest의 Gerry Morgan에 대한 이야기입니다. 그들은 SingleStore를 사용함으로써 이전보다 속도를 50배 향상하고 사용자들에게 Ludicrous 모드의 스릴을 선사하였으며, SaaS 어플리케이션 내의 분석 속도를 끌어 올렸습니다.

그들이 실시간, 대화형 데이터 분석을 통해 우수한 고객 경험을 강화하는 SingleStore를 데이터베이스 엔진으로 선택하기까지 수행한 다음의 5가지 단계에 대해 자세히 알아봅시다. SingleStore는 정말 놀랄 정도로 빠릅니다!

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1단계: 문제 범위 지정

2단계: 조사 수행

3단계: 현명한 선택

4단계: 전문가와의 대화

5단계: 간단한 마이그레이션

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Sincerely,

Domenic Ravita,

Field CTO

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개발자 소개

 

Jack은 Fathom Analytics의 CTO이자 공동 설립자입니다. 이 분석 회사는 웹 사이트 분석이 간단하고 빠르며 “개인 정보 보호에 중점”을 두어야 한다고 생각하는 SaaS 회사입니다. 이제 SingleStore를 사용하는 Fathom은 Google Analytics에 대한 간단하고도 가벼운 개인 정보 보호 우선 옵션을 제공합니다. Jack은 MySQL에서 SingleStore로 변경하는 상세하고 흥미로운 모든 과정을 그의 블로그 포스트에 기록했습니다. 그의 글들은 Twitter의 개발자 커뮤니티에서도 널리 퍼졌습니다. 몇 가지 주요 내용을 함께 보겠습니다.

• 우선, Jack이 작성한 블로그 포스트의 제목입니다. "Building the world’s fastest website analytics. (세계에서 가 장 빠른 웹 사이트 분석 구축)"

• 이 글의 첫 문장에는 SingleStore에 대한 Fathom 사의 열정도 담겨 있습니다. "2021년 3월, 우리의 모든 분석 데이터를 우리가 꿈꾸던 데이터베이스로 이동시켰습니다."

• Jack이 SingleStore의 영업 상담을 진행할 땐 "그것은 단지 영업을 위한 상담이 아니었습니다. 그 상담을 통해 저보다 더 많은 지식을 가진 엔지니어에게 도움을 받을 수 있었습니다. 그들은 우리 회사보다 훨씬 큰 기업의 과제도 해결했습니다. ..."라고 글을 남겼습니다.

IEX Cloud는 개발자와 금융 데이터 작성자를 연결하는 재무 및 대체 데이터 세트를 위한 데이터 인프라이자 데이터 제공 플랫폼 입니다. Josh는 이 회사의 공동 설립자이자 기술 책임자입니다. IEX Cloud는 투자자 거래소로 잘 알려진 IEX 그룹의 일부입니다. 해당 증권거래소는 마이클 루이스의 저서 'Flash Boys:'에 소개되어 월스트리트를 뒤흔들었습니다.

Josh의 팀은 수십만 개의 어플리케이션 및 개발자들이 사용하는 고성능 API와 실시간 스트리밍 데이터 서비스를 구축합니다. IEX Cloud는 전 세계 13만명 이상의 사용자를 보유하고 있으며, 매일 최대 초당 80만 건의 데이터 작업에서 12억 개의 API 메시지를 처리합니다.

Josh는 웹 세미나에서 왜 그가 SingleStore를 선택했는지에 대해 이야기합니다.

Apache Kafka에 대한 SingleStore의 지원은 특히 수십만 개의 실시간 가격을 처리하는 과정에서 놀라웠습니다. 정말 놀라운 기능입니다. SingleStore는 이름처럼 우리가 가진 모든 문제를 하나의 데이터베이스로 해결했습니다.

아주 적절한 이름인 것 같아요.

Gerry는 401(k)(미국의 퇴직연금)의 가입자 데이터와 해당 데이터의 분석을 활용하여 개인 퇴직금 적립 계획의 상태와 성과를 개선하는 핀테크 기업인 DailyVest의 개발 총괄 책임자입니다. 기업 고객들은 매달 투자금과 가입자 데이터를 클라우드에 업로드하고, DailyVest는 각 은퇴 계획의 "상태"를 평가합니다. 이 회사는 33억 건의 거래와 1,230만 명의 익명 참여자들의 활동을 포함하여 5960억 달러의 자산 성과를 분석합니다. 분석 후에는 고객의 빅데이터를 시각 대시보드를 통해 요약 가능한 인사이트로 전환합니다.

SingleStore와의 웨비나에서 Gerry는 엔지니어링 경험을 공유하면서 이렇게 말했습니다.

초기 벤치마킹 시 저장 프로시저가 최대 3배까지 빨라졌으며, 데이터베이스를 복사하고 복원하는 데 걸리는 시간이 90%가량 단축되었습니다. Azure SQL에서 이 작업을 수행하는데 약 1시간이 소요되었으나,

SingleStore에서는 약 4분으로 단축되었습니다. 정말 믿을 수 없을 정도로 좋았습니다.

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문제 범위 지정

: 최대 한도 초과 데이터베이스

기존 DB의 문제점 발견

Jack, Josh 및 Gerry는 모두 공통의 문제점을 해결하기 위한 개별적인 탐구를 통해 SingleStore를 찾았습니다. 즉, 비즈니스 요구를 더 이상 충족할 수 없는 데이터베이스를 사용하고 있었습니다.

Fathom Analytics: Jack은 Twitter의 피드에서 우리의 Max Headroom 광고가 팝업된 것을 통해 SingleStore를 우연히 알게 되었습니다. Jack은 블로그 게시물에서 다음과 같이 포스팅 했습니다. “도대체 이게 무슨 뜻인가요? 아마, 이것은 Max Headroom이라고 불리는 80년대 공상과학 TV쇼의 연극일 것 입니다. 한번도 들어본 적이 없는 DB지만 클릭하고 싶게 만들었어요. MySQL을 최대한 활용했기 때문입니다.”

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요약 테이블(시간 단위로 롤업된 데이터)만 유지했음에도 불구하고 MySQL 데이터베이스는 SUM과 GROUP BY 쿼리를 수행하는데 어려움을 겪었습니다. 높은 카디널리티의 데이터에서는 더욱 성능이 떨어졌습니다. 한 가지 예를 들어보면, 하루에 11,00만개의 페이지를 조회한 고객의 조회 데이터가 있을 때 MySQL은 SUM과 GROUP BY 쿼리를 처리하는데 약 7분이 소요되었으며, 대시보드를 출력하고자 데이터를 요청하자 time out 에러가 발생했습니다. 이 문제를 해결하기 위해 대시보드 데이터를 미리 계산하는 전용 cron 작업(배치 작업)을 구축해야 했습니다.

Jack이 자신의 어플리케이션에 대한 확장 분석을 위해 고려한 첫 번째 대안은 Elasticsearch였습니다. 문제의 일부는 해결했으나 표준 SQL 인터페이스가 없어서 얼마 안가 고려 대상에서 빠졌습니다. 그는 다음과 같이 글을 남겼습니다. “JSON 접근 방식과 쿼리 방식은 Elasticsearch에서 좋지 않았습니다. 높은 카디널리티의 데이터에서 쿼리는 내가 원하는 만큼 빠르게 수행되지 않았고 다른 DB에서 더 빠른 성능을 얻을 수 있을 것이라고 확신했습니다.”

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Josh는 Google Cloud에서 실행되는 MySQL을 사용하며 비슷한 문제에 부딪쳤습니다. 그는 다음과 같이 설명했습니다.

우리는 일반적으로 금융 시장이 열리는 시간동안 초당 평균 약 50만~80만개의 데이터 트랜잭션을 수행합니다. 이것은 정말 작은 요청일 수 있지만 수신 및 송신 속도를 확인할 수 있습니다. 우리는 여러 리소스에서 많은 데이터를 소비하고 있지만 그 중 많은 부분을 외부로 전달하고 있습니다. ... 우리의 경우 실시간 가격으로 주식 시장 뿐만 아니라 모든 사람들이 실시간으로 모든 데이터를 필요로 하는 상황과 속도를 따라잡아야 합니다.

Josh는 자신의 도전 과제를 다음과 같이 요약했습니다. "매일 수백 기가바이트의 데이터를 로드하기 때문에 특히 ETL 측면에서 확장 가능하고 더 나은 성능을 제공하는 것을 찾는 것이 어려웠습니다."

DailyVest의 데이터 크기는 수십억 건의 트랜잭션에 힘입어 연간 36%씩 증가하고 있습니다. Gerry는 "이는 클라우드 환경에서 리소스 요구 사항이 증가할 뿐만 아니라 [Azure 클라우드 리소스] 비용도 증가한다는 것을 의미했습니다. 새로운 데이터베이스 환경을 찾는 과정에서 우리가 하려고 했던 것은 속도를 유지 및 개선하는 동시에 월별 비용을 절감하는 것이었습니다." 라고 말했습니다.

그는 다음과 같이 덧붙였습니다.

또한 Azure SQL에서 약간의 성능 저하가 발생했습니다. 고객이 눈치챌 정도는 아니었지만 데이터 수집 속도가 약간 떨어지는 것을 알았습니다. 우리는 ETL 운영을 개선하고 싶었지만 동시에 고객 경험도 개선하고 싶었습니다. 특별히 느린 상황을(고객들이 눈치채지 못하더라도) 더 빠르게 개선하면 모든 고객이 만족할 것입니다.

 

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조사 수행

: 모든 옵션을 탐색

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개발자들은 다음을 포함한 다양한 대체 데이터베이스를 고려한 후 SingleStore를 선택했습니다.

요구 사항 도출

Jack이 “새로운 제품”를 찾는 과정에는 다음과 같은 요구사항을 포함하고 있었습니다.

• 엄청나게 빨라야 합니다. • 우리와 함께 성장해야 합니다. 얼마 지나지 않아 다른 마이그레이션을 수행하고 싶지 않습니다. • 관리가 되는 서비스여야 합니다. 우리는 규모가 작은 팀이기 때문에 우리가 직접 데이터베이스 소프트웨어를 관리하기 시작하면 그건 고객을 실망시키는 것과 다름없습니다. 진정한 전문가가 고객의 분석 데이터와 같이 중요한 것을 관리하도록 하기 위해 비싼 비용도 지불할 생각이 있습니다. • 가용성이 높아야 합니다. 다중 AZ가 가장 좋지만 하나의 가용 영역 내에서의 고가용성도 괜찮습니다.

• 총 소유 비용은 월 $5,000 미만이어야 합니다. 우리는 AWS 비용에 별도로 $5,000를 지출하고 싶지 않았지만 가치가 있다면 지불할 준비는 되어 있었습니다. • 소프트웨어가 충분히 개발되어 있어야 합니다. • 우리보다 훨씬 큰 회사에서 이미 사용 중이어야 합니다. • 지원이 좋아야 합니다. • 문서가 잘 작성되어 있고 이해하기 쉬워야 합니다. ​ ​

세 회사의 각기 다른 요구

세 명의 개발자는 모두 구체적인 요구 사항을 가지고 있었습니다. 예를 들어, DailyVest의 경우 대용량 데이터 볼륨에 대한 임시 쿼리를 처리하기 위해 비용 제어 외에도 Columnstore 테이블이 우선 사항이었습니다. IEX Cloud의 데이터 볼륨에는 수평적인 확장성, 대규모 읽기 및 쓰기 속도, 대량 데이터 로드 지원이 요구되었습니다.

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Fathom Analytics의 한 단계 더 심화된 요구사항

Jack은 "'나'를 위해 모든 패키지를 원한다. 속도가 빠른 것도 물론 좋지만, 무엇보다 내가 직접 사용하고 싶다. 난 우리가 함께 일하는 사람들이 더 나은 사람들이 되길 원한다. 또한 DB엔진의 기술이 기존의 내 지식에 어느 정도 부합되어야 한다고 생각했다. 시간을 위해 공부할 범위를 어느 정도 줄여야 하기 때문이다."

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현명한 선택:

가장 중요한 것을 인지

완벽한 정렬

IEX Cloud의 경우, SingleStore의 기능이 회사의 요구 사항에 완벽하게 부합한다는 것을 금방 깨달았습니다. Josh는 “SingleStore는 우리가 찾던 모든 것을 가지고 있었습니다. 그리고 저는 오랫동안 SingleStore와 연락해왔습니다.”라고 말했습니다. 그는 다음과 같은 역량을 갖추게 되었습니다.

• 첫 번째 통화부터, 저는 매우 박식한 사람들과 이야기를 했습니다. SingleStore 세일즈 엔지니어는 권장 사항을 제공해주었고, MySQL용 유선 지원 프로토콜 덕분에 SingleStore를 즉시 시작하고 실행할 수 있었습니다.

• SingleStore를 가동하여 실행하고 일대일 비교를 수행할 수 있습니다. 코드를 변경할 필요가 없었기 때문에 시스템에서 이미 사용하던 것과 일대일로 비교했습니다. 우리는 SingleStore를 빠르게 평가할 수 있었습니다.

• 결국 우리는 SingleStore를 선택함으로써 마이그레이션 시간을 얼마 갖지 않았습니다. 모든 도구와 지원 방안은 이미 커뮤니티에 있었습니다.​

주요 고객을 통한 증명

Fathom Analytics의 Jack은 SingleStore를 사용하여 이미 성공한 주요 브랜드 고객을 확인 후 SingleStore를 사용하기로 확신했습니다. 그는 다음과 같이 글을 썼습니다.

SingleStore가 제시한 구체적인 사례 때문에 SingleStore 사용하는데 확신을 가지게 되었습니다.

1.초당 30만개의 이벤트를 스트리밍하는 “Comcast”

2.초당 1,00만개의 Upsert를 처리하는 “Akamai”

3.50ms의 지연 시간으로 실시간 부정 행위 방지 서비스를 제공하는 “미국의 Tier-1 은행”

우리는 이 정도 규모에 미치지 못합니다. 위 회사들이 이 정도 규모로 SingleStore를 사용하고 있다면, 우리 회사가 사용하는 것은 큰 사례도 아닐 겁니다.

요구사항 확인

SingleStore는 DailyVest의 모든 요구사항을 완벽하게 충족했습니다.

• 성능 향상: SingleStore는 Azure SQL보다 저장 프로시저를 최대 3배 빠르게 실행하고 데이터 복사 및 복원 작업을 1시간에서 4분으로 단축하여 속도를 90% 가량 향상했습니다.

• TCO 절감: SingleStore의 총 소유 비용은 Azure SQL을 사용할 때 보다 35% 절감됩니다.

• 호스팅된 솔루션: Managed 서비스가 있기 때문에 SingleStore 클러스터를 사내에서 호스팅하는 비용과 번거로움을 피할 수 있습니다.

• Azure 클라우드 유지: DailyVest는 Azure 클라우드에서 데이터 스토리지에 대한 기존 클라이언트 권한을 사용하면서 Azure SQL에서 SingleStore로 쉽게 전환할 수 있습니다.​

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전문가와의 대화

: SingleStore 엔지니어

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엔지니어의 신뢰를 받는 SingleStore 엔지니어

영업 및 구현 단계에서 모든 개발자는 SingleStore의 기술 세일즈 엔지니어 및 기술지원 팀으로부터 사전 예방 대책과 컨설팅의 도움을 받는다는 사실에 현혹되었습니다.

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탁월한 기술 지원

Gerry는 SingleStore의 지원 경험에 대해 다음과 같이 말했습니다."우리는 기술 지원에 깊은 인상을 받았습니다. 정말 대단한 일이었어요. DailyVest의 구현 초기 단계에서 우리에게 몇가지 문제가 발생했지만 알아차리지 못했습니다. SingleStore에서 사전 예방 차원에서 기술지원 전화를 걸었고 그때서야 알게 되었습니다."라고 말했습니다.

DailyVest에는 데이터를 임시 테이블에 덤프 했다가 나중에 쿼리할 경우, Azure SQL에서 정말 빠르게 실행되었던 여러 개의 저장 프로시저가 있었습니다. 하지만 그것들은 SingleStore에서는 Common Table Expression(CTE)을 사용하는 것이 더 빠를 수 있었습니다. CTE는 서로 참조할 수 있는 메모리 내 쿼리입니다. Gerry는 "SingleStore에서는 CTE가 항상 더 좋은 방법입니다. 제가 이 사실을 알 수 있었던 이유는 SingleStore에서 걸려 온 전화 때문입니다.“ 라고 말합니다. 그 전화에서 SingleStore의 지원팀은 "생성과 삭제를 반복하는 temp 테이블이 클러스터 대부분을 차지하고 있었습니다. Azure SQL에서는 유용하게 사용되었을 수 있지만, SingleStore에서는 그렇지 않습니다. 그래서 코드를 변경했고 이제 모든 저장 프로시저는 CTE기반입니다.“ 라고 말했습니다.

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전문가 지원

Fathom Analytics의 Jack도 SingleStore 전문가의 지원에 깊은 인상을 받았습니다. Jack은 다음과 같이 말했습니다. ”계약한지 일 주일 정도 지나서 SingleStore에 몇 가지 질문을 던졌고, SingleStore의 숙련된 엔지니어의 답변이 돌아왔습니다. 가장 좋았던 일은 내가 스키마를 보냈을 때 입니다. 우리는 내부적으로 마무리할 수 있었습니다. 2주 후에 웨비나를 할 예정이었는데, 전문가의 안목이 필요했습니다. SingleStore의 수석 솔루션 컨설턴트인 Sarung Tripathi도 직접 확인해주었고, 엔지니어링 부사장인 Robbie Walzer도 확인해 주었습니다. 대단한 경험이었어요."

IEX Cloud는 SingleStore 팀으로부터 엄청난 지원과 매우 박식한 기술 지원을 받았습니다. Josh는 "시스템의 구축이 매우 신속하게 이루어졌습니다."라고 말했습니다.

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간단한 또는 생략 가능한

마이그레이션

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어려운 마이그레이션 작업

왜 마이그레이션 작업을 어렵다고들 말할까요? 리스크가 너무 크기 때문입니다. 마이그레이션은 새로운 솔루션을 평가할 때 개발자의 비즈니스, 평판 뿐 아니라 데이터의 정합성까지 모두 달려있기 때문에 개발자에게 큰 부담을 줍니다.

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마이그레이션 없이 바로 적용

운 좋게도, Josh는 마이그레이션을 완전히 피했습니다. 그는 SingleStore가 MySQL과 유선 호환되므로, IEXCloud는 "단순히 설치하여 실행할 수 있었고, 코드가 필요하지 않았기 때문에 시스템에서 이미 사용하던 것과 일대일로 비교할 수 있었습니다." 라고 말했습니다. "결국 우리는 SingleStore를 선택함으로써 마이그레이션 시간을 얼마 갖지 않았습니다. 모든 도구와 지원 방안은 이미 커뮤니티에 있었습니다.”

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정교함이 필요한 마이그레이션

반면에, Fathom Analytics의 마이그레이션은 높은 정밀도로 계획된 10일간의 마라톤과 같았습니다. Jack은 자신의 블로그에서 코드조각을 포함한 모든 과정을 상세히 설명했습니다. 다음은 문제없이 잘 수행했던 그의 마이그레이션 작업의 일부 이야기입니다.

마이그레이션 작업이 처음은 아니었습니다. 저는 과거에 수많은 프로젝트의 마이그레이션 작업을 해보았습니다. Fathom에 있으면서도 여러 번의 마이그레이션 작업을 수행했습니다. 그러나 이번 마이그레이션은 데이터 크기부터 달랐습니다. 우리는 수억 개의 행을 대상으로 하고 있었고 데이터는 수억 개의 페이지 뷰로 구성되어 있습니다.

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몇 년 전, 저는 Tim Ferriss가 최악의 상황을 상상해보라고 권했던 글을 읽은 적이 있습니다. 그 이후로는 “그 다음은?” 이라는 질문을 하는 습관을 가졌습니다. 저는 이 습관을 생활과 비즈니스 여러 분야에서 리스크 관리를 위해 사용하고 있으며 마이그레이션 작업에서도 활용했습니다.

…

다행히도 연구, 구현 등 몇 달에 걸쳐 진행된 마이그레이션 작업은 잘 마쳤습니다. 필요한 모든 작업을 수행할 수 있는 데이터베이스 시스템으로 마이그레이션 되었고, 그 DB가 우리와 함께 성장할 준비가 되었다는 사실이 너무 기쁩니다. 며칠 동안 서버 측정 기준을 지켜보면서 아무 이상이 없는지 확인했는데 다행히 문제가 없었습니다.

 

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결과:

Faster, Better, Cheaper

DailyVest의 G​erry는 DB 엔진 성능 검사 결과에 대한 요약 표를 제공했습니다.

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거짓 없는 혜택

Fathom Analytics , IEX Cloud 그리고 DailyVest 는 SingleStore 를 통해 향상된 성능의 혜택을 누리고 있습니다. DailyVest의 Gerry는 위의 요약표를 제공했으며, Jack은 다음과 같이 세부사항에 대해 자세히 설명했습니다.

1. 더이상 데이터 Export(내보내기)를 위한 전용 환경이 필요하지 않습니다. SingleStore에서는 쿼리를 사용하여 S3로 데이터를 export 하는데 믿을 수 없게도 평균 30초 정도밖에 걸리지 않습니다. 이는 메모리 걱정 없이 거대한 파일을 S3로 내보낼 수 있다는 것을 말합니다. 과거에는 비교적 큰 고객 데이터에서 정기적으로 데이터 export 오류가 발생했기 때문에 수동 작업에 많은 시간을 투자했습니다. 이제 이러한 작업이 필요 없다는 것이 믿을 수 없습니다.

2. 우리의 쿼리는 믿을 수 없을 정도로 빠릅니다. 마이그레이션 다음날, 동료 두 명이 Fathom이 지금 얼마나 빠른지 말해줬고, 우린 좋은 피드백을 많이 받았습니다.

3. 단일 쿼리에서 수억 개의 행을 업데이트하고 삭제할 수 있습니다. 이전에는 많은 양의 데이터를 삭제해야 할 때 DELETE with LIMIT 의 명령어로 대량으로 정리해야 했습니다. 그러나 SingleStore는 LIMIT 없이도 잘 처리합니다.

4. 요약 테이블에 INSERT ON DUPLITE KEY UPDATE를 사용했기 때문에 우리는 백로그가 있었습니다. 여러 개의 크론 작업을 나란히 실행하기 위해 사이트를 그룹으로 나누어 데이터를 격리된(그룹별) 프로세스로 집계해야 했습니다. 그러나 매일 더 큰 페이지 뷰 백로그가 나타났고 크론 작업은 그에 맞게 작업이 확장되지 않았습니다 . 이제 SingleStore에서는 완벽한 실시간 데이터를 확인할 수 있습니다. 덕분에 웹 사이트 페이지의 Fathom 대시보드에서도 데이터가 지연없이 나타납니다.

5. 새 데이터베이스는 공유가 가능하며 원하는 모든 데이터를 필터링할 수 있습니다. 이 기능은 모든 것을 필터링 할 수 있는 우리 시스템의 새로운 버전 인터페이스를 지원할 것입니다.

6. 우리는 우리를 응원하는 팀과 함께 일하고 있습니다. 내가 가끔 그들에게 건방지게 보일지도 모르는 질문을 해도, 그들은 항상 기꺼이 도와줍니다. 우리는 이 관계가 매우 기대됩니다.

7. SingleStore에 월 11만9,000 달러까지 비용을 낼 계획이었지만 이는 우스운 일이었습니다. 이 정도 비용으로는 5TB 메모리와 640개의 vCPU를 이용할 수 있었습니다. 우리 회사가 빠른 시일 내에 그 정도 규모로까지 커질 수 있진 않을 것 같지만, 그 만큼 저렴하는 점이 좋았습니다. 그들은 우리와 같은 소규모 기업을 목표로 하고 있기 때문에 흥미로운 회사이지만, 큰 규모의 기업도 지원할 준비가 되어 있습니다.

8. 우리는 월 2,000달러 미만의 비용을 지불하고 있으며, 하루에 약 10% ~ 20% CPU의 오버 프로비저닝(남은 량/사용량)을 가지고 있습니다.

불편한 진실

모든 어플리케이션 개발자는 다음과 같이 말합니다. 어플리케이션 내 분석 성능이 저하되면 고객 경험의 저하가 초래되어 평판과 매출에 직접적인 위협이 됩니다.

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엄청난 효율성

Josh는 다음과 같이 요약했습니다. "SingleStore는 과거 데이터를 저장하는 동일한 시스템에서 모니터링 및 분석을 수행할 수 있도록 지원하며, 이로 인해 우리는 엄청난 효율성을 얻을 수 있습니다. 여러 데이터베이스를 통합하고 플랫폼을 보다 빠르게 실행하며 새로운 데이터셋의 온보딩 프로세스를 가속화할 수 있었습니다."

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SingleStore:

놀라울 정도로 빠른 분석

믿을 수 있는 Database

SingleStore는 원하는 클라우드에서 신속하게 분석할 수 있도록 완벽하게 관리되는 On-demand 클라우드 데이터베이스 서비스입니다. 사내용 또는 Managed 서비스로 제공되는 SingleStore는 데이터를 지속적으로 수집하여 비즈니스 최전선에 대한 운영 분석을 수행하는 확장 가능한 SQL 데이터베이스입니다. 또한 초당 수백만 개의 이벤트를 처리할 수 있으며, 관계형 SOL, JSON, geospatial과 full-text search 포맷에서 수십억 행의 데이터를 동시에 분석하면서 ACID 트랜잭션을 제공합니다.

극적인 향상

Fathom Analytics, IEX Cloud 및 DailyVest는 모두 소프트웨어를 설치, 구성 및 유지보수 하는 번거로움 없이 동급 최고의 속도, 확장성 및 기능으로 어플리케이션 성능을 획기적으로 개선했습니다. 지금 바로 무료로 시작하려면 www.singIestore.com/trv- free/를 방문하십시오.

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SingleStore 소개

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SingleStore는 기업 스스로가 중요한 순간에 하나의 플랫폼을 통해 모든 데이터를 운영함으로써 보다 신속하게 적응하고 다양한 데이터를 수용하며 디지털 혁신을 가속화할 수 있도록 지원하기 위해 노력하고 있습니다. 이러한 기능은 Amazon Web Services(AWS), Microsoft Azure, Google Cloud Platform(GCP) 및 Red Hat에서 서비스로 제공되며, SingleStore Managed Service 혹은 SingleStore DB 자체 배포판을 통해 제공됩니다. www.singlestore.com를 방문하거나 또는 @SingleStoreDB를 팔로우 하면 더 많은 정보를 확인 할 수 있습니다.

직접 SingleStore를 경험해보세요!

무료로 SinqleStore DB 설치하거나 500달러의 무료 크레딧으로 Managed Service를 배포할 수 있습니다.

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​출처: https://www.singlestore.com/resources/ebook-ludicrously-fast-analytics/#landing-form-anchor

SingleStore - Ludicrously Fast Analytics - eBook

Ludicrously Fast Analytics_kor.pdf

0.83MB

 

 

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