인메모리7 [사례 연구, Teespring] 실시간 분석을 통해 전자상거래 플랫폼 개선 티스프링(Teespring) 소개 티스프링은 기업가들이 전자상거래 플랫폼을 통해 브랜드를 구축하고 성장시킬 기회를 주므로써 소매업계에 혁명을 일으키고 있습니다. 티스프링은 모든 사람들이 좋아하는 고품질의 제품을 비용이나 위험 부담없이 쉽게 제작하고 판매할 수 있게 해줍니다. 티스프링은 2012년부터 전 세계에 1,500만 개 이상의 제품을 수출했습니다. 구매자 활동 실시간 분석 티스프링은 빠른 속도로 커뮤니티를 성장시키고 있었습니다. 이러한 성장을 가속화하기 위해 그들은 공급 업체를 적절한 구매자와 실시간으로 연결하기를 원했습니다. 티스프링은 구매자의 활동을 분석함으로써 구매자의 참여를 최적화하고, 사이트에서 구매를 유도하게하므로써 판매자 커뮤니티가 실시간 정보에 따라 결정을 내리록 도움을 줄 수 있습니.. 2021. 1. 12. 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. 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. [사례 연구, Wag!] 애완견 산책 서비스의 실시간 및 급격한 동접자 수용 요구를 위한 SingleStore Wag!는 "애완견들을 위한 우버(Uber)"라고 불려왔습니다. 이 서비스는 애완견 주인과 애완견을 산책시키는 사람을 매칭시켜 실시간으로 산책 시키는 사람(산책객)을 개별적으로 추적하고 시각화합니다. 이 서비스는 현재 미국 전역의 100개 이상의 도시에서 이용할 수 있습니다. 지금, Wag!는 그들이 급속한 비즈니스 성장의 요구를 충족시키기 위해 SingleStore를 사용하고 있습니다. 애완견 주인들은 그들 주위에 있는 애완견 산책객들의 라이브(live) 지도를 갖고 시작을 합니다. 그들은 산책객과 연결을 하고 애완견을 위한 산책로를 설정하고, 그들의 이웃의 지도에서 그것이 진행되는 것을 라이브로 지켜봅니다. 모든 산책이 활동 보고서로 나타납니다. 이 보고서에는 애완견 사진, 산책 시간과 거리 등이.. 2019. 8. 14. [웨비나, 금융] 실시간 데이터기반 자산 관리 시스템 구축 자산 관리는 은행과 기타 금융 서비스 기관들에게 치열한 경쟁 서비스 영역입니다. 이 자산관리 서비스는 많은 사용자에게 빠르게 서비스를 제공해야 하는 높은 동시성과 낮은 지연시간으로 대량의 과거 데이터와 현재 데이터를 실시간으로 액세스 할 수 있는 역량의 시스템이 요구됩니다. 이런 요구를 충족 시키기 위해 금융기관들은 인 메모리 데이터베이스와 스트리밍 데이터를 사용했습니다. 이 웨비나에서 SingleStore의 소우랍 메타는 SingleStore가 어떻게 사용자의 자산 관리 경험을 개선하고 금융 기관들에게 이 경쟁 영역에서 탁월한 성능을 제공하는지를 보여줍니다. 자산관리 웨비나를 여기에서 볼 수 있습니다. 이 웨비나에서 소우랍은 개인이나 가족에 관계없이 고객에게 자산 관리 대시 보드를 제공하는 은행의 "b.. 2019. 8. 12. 운영 분석(Operational Analytics)의 필요성 예측 분석, 머신 러닝 및 운영 인공 지능의 증가뿐만 아니라 실시간 응용 프로그램을 강화하기 위한 스트리밍 분석과 즉각적인 의사 결정의 확산으로 인해 새로운 유형의 데이터베이스 워크로드에 대한 요구 사항 인 운영 분석(Operational analytics)이 도입되었습니다. 서로 분리된 트랜잭션과 분석의 두 세계는 데이터가 조직의 가장 귀중한 자산이 되기 전의 유물이다. 운영 분석은 최신 기업의 경쟁 우위를 확보하는 데 필수적인 새로운 데이터베이스 요구사항 및 시스템 요구사항입니다. 이 새로운 접근법은 "지속적인 분석"이라는 이름으로 2019 년, Top 10 기술로 Gartner에 의해 요구되었습니다 . 운영 분석을 대규모로 제공하는 것은 실시간 대시 보드, 예측 분석, 기계 학습 및 차별.. 2019. 7. 25. SingleStore, Apache Kafka 연동 실습 - Quickstart Kafka Pipelines Quickstart Prerequisites 이 실습을 완료하려면 환경이 다음 전제 조건을 충족해야합니다. 운영 체제 : Mac OS X 또는 Linux Docker : 버전 1.12 이상. Mac OS X을 사용하는 경우. 이 지침은 Docker for Mac 용으로 작성되었습니다. Docker Toolbox도 호환되지만 지침은 제공되지 않습니다. 파트 1 : Docker에서 Kafka 클러스터 실행 Docker 허브 에서는 Kafka에 대한 다양한 Docker 이미지를 사용할 수 있지만 테스트 목적으로는 가장 좋은 방법 중 하나가 memsql/kafka가 있습니다. 이 이미지는 Kafka와 Zookeeper가 모두 사전 설정되어 제공되므로 편리합니다. 터미.. 2019. 7. 24. 이전 1 다음
