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성능 개선을 위해 PostgreSQL을 SingleStore로 대체 DEV Community에 처음 등장한 이 블로그 게시물에 대해 Oryan Moshe에게 감사드립니다. 블로그 게시물에서 Oryan은 업데이트와 같은 PostgreSQL의 트랜잭션 데이터를 유지하면서 빠른 쿼리 성능 제공을 위해 SingleStore의 컬럼스토어로 어떻게 전환했는지를 설명합니다. ​ 시스템과 라이선스 확장에 대한 요구 ​ 이것이 어떻게 보일지 생각하지 마십시오 이런 상황이 되면, SingleStore 클러스터를 업그레이드하고 새로운 클러스터 토폴로지에 맞게 라이선스를 1TB 클러스터로 확장해야 합니다. ​ 배경 PostgreSQL에서 쿼리를 수행하는 것은 시간이 갈수록 느려졌습니다. 이에 대한 해결 방안을 찾고 있었습니다. ​ 물론, 올바른 인덱스를 사용하고 쿼리를 최적화하면 속도가 좋아.. 2020. 4. 17.
[금융] 실시간 이상거래 탐지(FDS)를 위한 SingleStore ​ 이 웨비나에서 SingleStore의 마이크 보야스키는 실시간 이상거래 탐지가 은행의 주요 디지털 이니셔티브를 어떻게 대표하는지에 대해 설명을 합니다. 그는 어떻게 SingleStore가 이상거래 탐지(Fraud Detection System, FDS) 서비스에 실시간 분석, 빠른 수집, 실시간 스코어링 그리고 더 광범위한 이벤트에 대한 빠른 응답 속도를 제공하지를 보여줍니다. 또한 미국의 한 메이저 은행이 이 방식으로 구축한 이상거래 탐지에 대한 사례도 별도로 설명을 합니다. 이 웨비나는 SingleStore의 웨비나 시리즈인 How Data Innovation is Transformating Banking의 일부로 제공되었습니다. 이 시리즈는 다음과 같은 세 개의 블로그 게시물에 설명된 여러 웨비.. 2020. 4. 14.
[사례 연구, SSIMWAVE] 비디오 품질 분석에 확장성과 고성능을 위해 SingleStore 활용 영화 제작자, 네트워크 엔지니어, 미디어 비즈니스 경영진에 이르기까지 SSIMWAVE 고객들은 세계에서 가장 높은 수준의 표준에 의거하여 일을 합니다. 그 고객들은 최선을 다해 일할 것을 요구하며, 2015년 엔지니어링 성과 에미상(Emmy award)이 보여 주듯이 그 요구 수준에 맞추어서 작업을 합니다. 또한 그 고객들은 그들의 기술 공급업체/파트너들에게도 같은 높은 기준을 요구합니다. SSIMWAVE의 다소 포괄적인 분석 요구에 대해 해당 수준을 맞추는 데이터베이스는 SingleStore뿐입니다. SSIMWAVE는 독특한 기술과 분석 요구를 가지고 있습니다. SSIMWAVE는 인간의 시각 시스템을 모방하여 소프트웨어가 시청자가 인식하는 비디오 스트림의 품질을 단일 뷰어 점수로 정량화할 수 있게 합니.. 2020. 3. 5.
[AI_ML] 인 메모리 속도로 이미지 인식 ​ SingleStore는 실시간 데이터 웨어하우스(DW)이면서 대규모 운영 분석을 위한 완벽한 시스템입니다. SingleStore는 분석 쿼리에 밀리초 응답 시간을 제공하며 실시간 응용 프로그램의 중요한 경로의 구성으로 활용됩니다. ​ 우리는 고객들로부터 IoT 데이터뿐 아니라 이미지에 대한 다양한 종류의 인공지능(AI)과 기계학습(ML) 모델 평가를 실시간으로 하고 싶다는 말을 자주 듣곤 합니다. ​ 이것의 좋은 예는 큰 이미지 데이터 모음에서 유사한 이미지를 찾아야 하는 경우입니다. 예를 들어, 카메라가 사람을 가리키고 그 사람이 데이터베이스에 있는지 신속하게 확인할 수 있게 하는 것을 실시간 얼굴 인식이라고 합니다. ​ ​ 이미지로부터 피처 벡터(feature Vector)로 ​ 얼굴 인식에서 이.. 2020. 2. 28.
[사례 연구, SME_Fanatics_Thorn_BofA] 다양한 NoSQL의 데이터 인프라를 SingleStore로 단순화하는 방법 업계에서는 하나 이상의 특수 목적 데이터베이스 위에 현대 애플리케이션을 구축해야 한다는 것이 트렌드입니다. 모든 애플리케이션은 각 요구 사항에 대해 동종 최고의 기술을 사용함으로써 이익을 얻습니다. 그리고 특정 클라우드 제공업체에서 이용할 수 있는 수많은 특수 목적 옵션들을 관리하는 것이 합리적이라고 합니다. 그건 모두 허풍입니다. 현실은 선택 사항들을 탐색하고, 그것들을 효과적으로 사용하는 방법을 알아내고, ETL과 불가피한 데이터의 무분별한 확산을 다루는 것이 너무 어려워서 그 고통은 여러분이 얻을 수 있는 어떤 기술적 이점보다 훨씬 더 크다는 것입니다. 대부분의 사용 사례에서 증명된 것과 같이, 현대적이고 확장 가능한 단일 관계형 데이터베이스가 클라우드와 온프라미스에서 애플리케이션의 모든 요구를 지.. 2020. 2. 27.
[사례 연구, Pinterest] Spark로 실시간 사용자 참여를 측정하는 방법 ​ Spark 스테이지 설정 MapReduce를 대체하기 위해 Spark가 본 궤도에 오르자, 기업은 뛰어난 분산 데이터 처리 능력을 활용하기 위해 오픈 소스 프레임워크로 몰려들고 있습니다. 트래픽이 많은 웹 사이트의 인프라와 데이터 파이프라인을 관리하는 IT 리더는, 특히, 실시간 데이터를 즉시 구조화하여 이벤트 데이터를 안정적으로 캡처하고, 분석가가 즉시 조회할 수 있는 형식으로 작성하는 데 이상적인 Spark Streaming을 운영하고 있습니다. ​ 세계 최초의 비주얼 북마크 도구인 Pinterest는 Spark를 이용하는 혁신적인 기업 중 하나입니다. Pinterest는 SingleStore의 인 메모리 데이터베이스와 Spark Streaming이 잘 들어 맞는 것을 발견했으며, 이러한 도구를 .. 2020. 2. 18.
[사례 연구, SME] Singlestore에서 운영 분석, 데이터 웨어하우스(DW)와 데이터 레이크(Data Lake)의 빠른 요구 사항 처리 SME 사의 고객사인 미국의 한 유틸리티 회사는 200만 계량기로 구성된 새로운 계량기 네트워크를 설치하여 이전 계량기 네트워크보다 훨씬 더 많은 데이터를 생성하고 있었습니다. 인입되는 데이터의 양과 리포팅 요구가 기존 하둡 기반의 복잡한 솔루션으로 수용이 어려웠습니다. 10개의 서로 다른 데이터 처리 구성 요소를 단일 SingleStore 클러스터로 교체하였고, 그 결과 뛰어난 성능, 향후 요구 사항에 맞는 확장성, SQL을 통한 표준 BI 툴 사용과 비용 효율성을 경험하였습니다. SME의 솔루션 엔지니어인 조지 배럿(George Barrett)은 “SingleStore는 스위스 군용 칼(Swiss Army Knife)과 같습니다. 단일 데이터베이스에서 운영 분석, 데이터웨어하우스(DW)와 데이터 레이.. 2020. 1. 26.
[사례 연구, PandoraTV] 수 천억 행의 쿼리를 위한 실시간 대쉬보드 구축 ​ 개요 ​2016년에는 특정 비즈니스 문제를 해결하기 위한 데이터 저장소와 기반 기술로 SingleStore를 선택했습니다. 이 포스트에서 다음을 내용을 보고자 합니다. 비즈니스 문제 기존 시스템 비즈니스 및 기술 요구 사항 검토 대상 솔루션 SingleStore 개요 SingleStore 구현 방법 데이터 전략: 컬럼스토어 vs. 로우스토어 하드웨어 세부 정보 다양한 학습 경험 요약 비즈니스 문제 ​해결책을 찾는 첫 번째 단계는 문제를 명확하게 정의하는 것입니다. 그 문제를 해결할 수 있는 방법을 찾는 것이 아니라, 그 문제를 해결할 수 있는 가장 좋은 방법을 찾는 것이 목표였습니다. 우리가 해결하려고 했던 것은 광고 판매 팀이 현재 광고 캠페인과 이전 광고 캠페인에 대한 데이터를 볼 수 있게 대쉬보.. 2020. 1. 8.
SingleStore 아키텍처: 트랜잭션과 분석의 처리를 위한 혁신 기술 적용 서론 ​ SingleStore는 메모리 내 분산된 관계형 아키텍처를 사용하는 트랜잭션 및 분석을 위한 실시간 데이터베이스입니다. SingleStore는 조직이 데이터에서 더 많은 가치를 더 빨리 추출할 수 있도록 대용량, 고속 빅 데이터 처리를 가능하게 합니다. SingleStore는 데이터 센터 또는 클라우드에 구축된 범용 하드웨어의 단일 데이터베이스에서 동시 트랜잭션 및 분석 워크로드를 지원함으로써 실시간 운영 분석이 가능하게 합니다. ​ 인 메모리 분산 데이터베이스의 필요성 ​ 단일 서버에 있는 기존 데이터베이스의 데이터 볼륨이 너무 크게 증가하고 있습니다. 최신 애플리케이션은 기존 디스크 기반 기술이 허용하는 것보다 더 나은 성능을 필요로 합니다. IT 조직은 이러한 문제를 해결하기 위해 여러 솔.. 2019. 12. 30.

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