(Cassandra) 카산드라 사용 사례
<대규모 배치>
RDBMS는 단일머신에서 실행하기 쉽고, 더 친숙하다.
만일 자신의 프로젝트를 지원하는데 최소한 여러 노드가 필요하다고 생각한다면 카산드라가 적합할 것이다. 자신의 애플리케이션이 수십개의 노드가 필요하다고 예상한다면 카산드라가 더더욱 적합할 것이다.
<대규모 쓰기, 통계, 분석>
애플리케이션을 읽기:쓰기 비율 관점에서 생각해보자. 카산드라는 쓰기 처리에 탁월한 처리량을 보여주도록 최적화 되어 있다.
초기 배포된 카산드라 제품은 주로 사용자 액티비티 업데이트, 소셜 네트워크 사용, 추천/리뷰 애플리케이션 통계를 저장하는데 쓰였다. 이런 작업은 업데이트가 단기간에 집중적으로 일어날 수 있는 탓에 예측 가능한 읽기 연산은 적지만, 쓰기는 엄청나게 많은 특징이 있으며, 매우 좋은 카산드라 사용 사례이다. 실제로 굉장히 많은 쓰레드가 대규모 쓰기를 하는 경우에도 높은 성능을 요하는, 애플리케이션의 부하처리 능력은 카산드라의 주요 특징중 하나이다.
<지리적 분산>
지리적으로 분산되어 있는 데이터를 지원하는 능력이 뛰어나다. 다중 데이터 센터 간에 데이터를 복제하는 설정도 쉽게 할 수 있다. 전 세계적으로 배포되는 애플리케이션이 있다면 사용자와 근접한 데이터 센터에 데이터를 넣게 해서 성능 이점을 얻을 수 있으며,카산드라가 매우적합할 것이다.
<진화하는 애플리케이션>
스키마 프리 데이터 모델을 사용하면 애플리케이션을 빠르게 배치하면서도 애플리케이션 변경 사항에 맞춰 데이터베이스를 관리하기가 쉬워진다.
RDBMS는 단일머신에서 실행하기 쉽고, 더 친숙하다.
만일 자신의 프로젝트를 지원하는데 최소한 여러 노드가 필요하다고 생각한다면 카산드라가 적합할 것이다. 자신의 애플리케이션이 수십개의 노드가 필요하다고 예상한다면 카산드라가 더더욱 적합할 것이다.
<대규모 쓰기, 통계, 분석>
애플리케이션을 읽기:쓰기 비율 관점에서 생각해보자. 카산드라는 쓰기 처리에 탁월한 처리량을 보여주도록 최적화 되어 있다.
초기 배포된 카산드라 제품은 주로 사용자 액티비티 업데이트, 소셜 네트워크 사용, 추천/리뷰 애플리케이션 통계를 저장하는데 쓰였다. 이런 작업은 업데이트가 단기간에 집중적으로 일어날 수 있는 탓에 예측 가능한 읽기 연산은 적지만, 쓰기는 엄청나게 많은 특징이 있으며, 매우 좋은 카산드라 사용 사례이다. 실제로 굉장히 많은 쓰레드가 대규모 쓰기를 하는 경우에도 높은 성능을 요하는, 애플리케이션의 부하처리 능력은 카산드라의 주요 특징중 하나이다.
<지리적 분산>
지리적으로 분산되어 있는 데이터를 지원하는 능력이 뛰어나다. 다중 데이터 센터 간에 데이터를 복제하는 설정도 쉽게 할 수 있다. 전 세계적으로 배포되는 애플리케이션이 있다면 사용자와 근접한 데이터 센터에 데이터를 넣게 해서 성능 이점을 얻을 수 있으며,카산드라가 매우적합할 것이다.
<진화하는 애플리케이션>
스키마 프리 데이터 모델을 사용하면 애플리케이션을 빠르게 배치하면서도 애플리케이션 변경 사항에 맞춰 데이터베이스를 관리하기가 쉬워진다.
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