데이터시트
MariaDB GridGain
실시간 데이터 처리 및 AI 에이전트형 애플리케이션을 위한 분산형 인메모리 캐싱 및 컴퓨팅
MariaDB (Enterprise Platform )의 기능을 확장하여, 애플리케이션과 원본 시스템 사이에 네이티브 분산 캐싱 및 컴퓨팅 계층을 제공합니다. 자주 사용되는 데이터와 읽기 집약적 워크로드는 공유 없는(shared-nothing) 수평 확장형 메모리 계층으로 이동되어, 1밀리초 미만의 응답 시간, ANSI SQL, ACID 보장 및 콜로케이션 컴퓨팅을 제공합니다. AI/ML 및 에이전트 기반 애플리케이션을 위해 설계되었습니다.
- 검색 강화 생성(RAG)을 위한 분산 벡터 검색
- 의미 기반 캐싱과 에이전트 메모리
- 고속 기능 제공
- 의사 결정 및 트랜잭션 내 분석을 위한 실시간 머신러닝(ML) 모델 실행
01건축
이 솔루션은 서버 노드들의 피어 투 피어(P2P) 클러스터 형태로 배포되며, 클러스터 RAM 전체에 데이터를 분산 저장하고 복제본 수를 구성할 수 있습니다. 공유 없는(shared-nothing) 설계로 인해 단일 장애 지점이 제거됩니다. 노드를 추가하면 데이터의 균형이 자동으로 재조정되며, 처리량과 용량이 초당 수백만 건의 트랜잭션(TPS) 및 페타바이트 규모의 데이터까지 선형적으로 확장됩니다.
02통합과 지속성
애플리케이션은 SQL(JDBC/ODBC) 또는 네이티브 API를 통해 연결됩니다. 리드-스루(read-through), 라이트-스루(write-through), 라이트-비하인드(write-behind) 캐싱을 통해 데이터가 데이터베이스( MariaDB ) 또는 기타 기록 시스템과 일관성을 유지합니다. 네이티브 지속성 기능은 전체 데이터 세트를 디스크에 저장하고 RAM 용량이 허용하는 한도 내에서 캐싱하므로, 데이터 세트가 메모리 용량을 초과하더라도 각 노드가 디스크를 기반으로 확장될 수 있습니다. 재시작 후 클러스터는 소스에서 데이터를 다시 불러올 필요 없이 자체 사본을 통해 즉시 데이터를 제공합니다.
03동일 위치 컴퓨팅
데이터가 있는 곳에서 바로 연산을 수행합니다. 데이터와 연산 처리가 동일한 위치에서 이루어지는 콜로케이션 처리, 연속 쿼리, 스트리밍 수집을 통해 네트워크 왕복 통신이 제거되므로, 복잡한 계산도 밤새 진행되는 배치 작업 대신 실시간 데이터에 대해 밀리초 단위로 처리됩니다.
04고객사의 도입 사례
- 애플리케이션 가속화: 자주 사용되는 데이터를 데이터베이스 앞단의 메모리에 보관하여 트래픽이 급증할 때도 애플리케이션이 빠르게 작동하도록 합니다.
- 애플리케이션 현대화: 인메모리 계층을 도입하여 코드를 재작성할 필요 없이 기존 애플리케이션의 성능을 향상시킨 다음, 오라클(Oracle)이나 DB2와 같은 레거시 또는 독점 데이터베이스에서 원하는 속도에 맞춰 마이그레이션할 수 있습니다.
- 디지털 통합 허브 – 서로 다른 기록 시스템의 데이터를 단일한 실시간 허브로 통합 및 큐레이션하여, 시스템 간 연동을 통해 밀리초 단위로 답변을 제공합니다.
- 메인프레임 오프로드 – 대량의 읽기 작업과 연산 작업을 메인프레임에서 분리하여 MIPS를 줄이고 모든 디지털 채널에 서비스를 제공하되, 핵심 시스템은 여전히 기록용 시스템으로 유지합니다.
- 실시간 의사결정 – 실시간 이벤트 스트림에 비즈니스 규칙과 머신러닝 모델을 적용하여, 상호작용이 발생하는 바로 그 순간에 위험, 사기 및 가격 책정 관련 의사결정을 내립니다.
- 에이전트 메모리 – AI 에이전트의 상태, 체크포인트 및 세션 간 정보를 저장하여, 재시작 후에도 실행이 재개되고 다음 대화가 해당 정보를 반영한 상태에서 시작될 수 있도록 합니다.
05주요 이점
- 대규모 환경에서 1밀리초 미만의 데이터 액세스 속도를 자랑하는 초저지연 성능
- 분산 인메모리 아키텍처는 대규모 병렬 처리와 수백만 TPS에 이르는 선형적인 수평 확장을 제공합니다.
- 데이터가 저장된 위치에서 비즈니스 로직을 실행하는 콜로케이션 컴퓨팅으로, 네트워크 데이터 이동 및 디스크 I/O를 줄입니다.
- 스트림 처리와 트랜잭션 분석은 트랜잭션 창 내에서 의사 결정을 내립니다.
- ACID 준수, 읽기/쓰기 투과(read/write-through), 디스크 기반 영구 저장을 통한 데이터 무결성 및 일관성
- 메모리 내에서 질문에 답하기 위한 완전 조인(JOIN) 및 집계 기능을 갖춘 분산 SQL
- 랙, 데이터 센터 및 클라우드 전반에 걸친 지속적인 가용성
- 비핵심 데이터베이스 운영을 외부로 이전하고 메인프레임 MIPS를 줄임으로써 인프라 비용을 절감합니다.
- 전체 데이터 전달 스택을 위한 단일 공급업체 및 단일 지원 계약
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06의 기능을 확장하여 MariaDB Enterprise Platform
MariaDB GridGain MariaDB 환경에 분산형 인메모리 캐싱 및 컴퓨팅 기능을 네이티브 방식으로 도입합니다. 이는 단순히 부가적인 기능이 아니라, 미션 크리티컬 데이터를 위해 설계된 심층적인 통합입니다.
- 1밀리초 미만의 지연 시간: 자주 사용되는 데이터를 디스크에서 RAM으로 옮겨, 1분 정도 걸리던 쿼리를 1밀리초 단위의 응답으로 단축합니다.
- 마찰 없는 구현: 애플리케이션 코드를 전혀 수정하지 않고도 MariaDB 앞에 투명한 쿼리 캐시로 배포할 수 있습니다.
- 자동 데이터 동기화: 읽기/쓰기 스루(read/write through) 및 쓰기 비하인드(read/write behind) 캐싱 패턴의 경우, 네이티브 MariaDB 캐시스토어 통합 기능을 통해 사용자 정의 애플리케이션 무효화 로직이 필요하지 않습니다.
- 아키텍처 통합: 타사 캐싱 계층과 불안정한 배치 및 ETL 파이프라인을 하나의 통합 플랫폼으로 대체합니다.
- 지리적으로 분산된 성능: 리전 및 데이터 센터 전반에 걸쳐 초저지연성을 제공하여 MariaDB의 서비스 범위를 확장합니다.
- 탄력적인 확장성: 노드를 추가하여 수백만 건의 요청을 처리하고, 데이터와 동시 사용자 트래픽이 증가함에 따라 성능을 확장합니다.
- 단일 운영 환경 보기: Enterprise Manager 을 사용하여 MariaDB 데이터베이스와 GridGain 클러스터를 모니터링합니다.
- 통합 엔터프라이즈 지원: 데이터베이스와 캐시 모두를 위해 단일 파트너, 단일 계약, 단일 전문가 팀을 제공합니다.