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[사례 연구, True Digital Group] COVID-19 감염자 증가 속도를 늦추기 위해 SingleStore 사용 True Digital Group은 접촉자 추적 조사 앱에 SingleStore를 사용하여, 태국에서 COVID-19의 확산을 막고 있습니다. (보도 자료 참고) 이 앱은 프론트엔드에서 React와 Web Workers를 사용하며, SingleStore 파이프라인과 시계열 함수로 이벤트를 빠르게 수집 처리하고, 지리공간(geospatial) 함수는 지도에 데이터를 실시간으로 표시하는데 사용이 됩니다. 이 앱의 첫번째 버전은 2주 만에 만들어졌습니다. 세계적 이동 제재(Global Lockdown) ​ 대유행(팬데믹, pandemic)하는 COVID-19 질병의 확산을 막는 것이 우리의 공동 우선 순위였습니다. 여행, 쇼핑, 친목회와 같은 불필요한 행동들을 피함으로써, 우리는 우리 자신을 안전하게 지키고,.. 2020. 5. 15.
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.
[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, 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.
성능과 확장성을 극대화하기 위한 SingleStore의 Skiplist 인덱스 관계형 데이터베이스에서 인덱싱에 사용되는 가장 널리 사용되는 데이터구조는 B-Tree (또는 그 변형인 B+Tree)입니다. B-Tree는 다른 여러 balanced tree들에 비해 조회를 위한 디스크 I/O 작업이 적기 때문에 인기가 높습니다. SingleStore는 상용 관계형 데이터베이스로서 최초로 B-Tree가 아닌 Skiplist를 In-Memory Rowstore데이터의 기본 인덱스 데이터구조(backing-data structure)로 사용합니다. 2011년에 설립된 SingleStore는 In-Memory Rowstore 데이터베이스로 시작되었습니다. SingleStore의 스토리지 설계는 다음 몇 년 동안 디스크 저장소 데이터를 Columnstore 형식으로 지원하도록 발전했습니다. U.. 2019. 12. 27.

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