SlideShare ist ein Scribd-Unternehmen logo
1 von 5
Downloaden Sie, um offline zu lesen
Hadoop Sizing
http://giip.littleworld.net
Hadoop 기본 구성
Name Node(Pri)
6Gbps SATA x 2 RAID 1
Name Node(Sec)
6Gbps SATA x 2 RAID 1
Job Tracker
6Gbps SATA x 2 RAID 1
DataNode01
6Gbps SATA x 8 RAID 10
DataNode02
6Gbps SATA x 8 RAID 10
DataNode03
6Gbps SATA x 8 RAID 10
DataNode04
6Gbps SATA x 8 RAID 10
10Gbps
10Gbps
10Gbps
10Gbps
10Gbps
10Gbps
10Gbps
10Gbps
● Network는 기본 10Gbps사용
● Storage Network 전용 구간 생성
● Name Node 및 Job Tracker는 RAID 1으로
가성비 위주 구성
● DataNode의 구성 예
○ RAID 0 + 3벌 복제
○ RAID 10 + 2벌 복제
○ RAID 5 + 3벌 복제
○ RAID 6 + 2벌 복제
Sizing 고려사항
Starting Capacity SLA Capacity Planning
Log Data Recycle Data Data Scan Frequency
Data Safty IO Performance
RAID Replica Set Data Node Quantity
구성별 성능표(이론치)
● Data Node Spec : 6Gbps SATA Disk x 8ea
● Data Node Quantity : 8ea
● Not included network environment
● Not included RAID controller environment
● Single Disk No RAID = x 1
RAID 0,
3 Replica
RAID 10,
2 Replica
RAID 5,
3 Replica
RAID 6,
2 Replica
Read x 21.3 x 16 x 18.6 x 24
Write x 21.3 x 16 x 2.6 x 4
Capacity x 21.3 x 16 x 18.6 x 24
Fault Threshold 1 Disk x
3 Servers
3 Disks x
2 Servers
2 Disks x
3 Servers
3 Disks x
2 Servers
사용패턴 분석에 따른 가중치
읽기 비율 쓰기 비율 IO성능(MB/sec)
75 25 1805
50 50 1518
25 75 1231
● 기준값
○ Write : 944 MB/sec
○ Read : 2092 MB/sec
● 10Gbps 네트워크 환경에서 2 Replica Set, 4 Data Node에서 사용한 일반적인 속도
(환경마다 다를 수 있음)
● 필요 Throughput에 따른 Data Node 개수 확장 계산에 사용
○ 초당 성능이 3GB/sec인 경우 Data Node를 4개에서 8개로 확장하면 약 3.6GB/sec로 조건
에 만족할 수 있음.
(실측치와는 다를 수 있음)

Weitere ähnliche Inhalte

Andere mochten auch

Meet the experts dwo bde vds v7
Meet the experts dwo bde vds v7Meet the experts dwo bde vds v7
Meet the experts dwo bde vds v7mmathipra
 
Integrate Big Data into Your Organization with Informatica and Perficient
Integrate Big Data into Your Organization with Informatica and PerficientIntegrate Big Data into Your Organization with Informatica and Perficient
Integrate Big Data into Your Organization with Informatica and PerficientPerficient, Inc.
 
Informatica big data and social media
Informatica big data and social mediaInformatica big data and social media
Informatica big data and social mediaRamy Mahrous
 
8.17.11 big data and hadoop with informatica slideshare
8.17.11 big data and hadoop with informatica slideshare8.17.11 big data and hadoop with informatica slideshare
8.17.11 big data and hadoop with informatica slideshareJulianna DeLua
 
Solving Performance Problems on Hadoop
Solving Performance Problems on HadoopSolving Performance Problems on Hadoop
Solving Performance Problems on HadoopTyler Mitchell
 
Hadoop and Enterprise Data Warehouse
Hadoop and Enterprise Data WarehouseHadoop and Enterprise Data Warehouse
Hadoop and Enterprise Data WarehouseDataWorks Summit
 
Best Practices for the Hadoop Data Warehouse: EDW 101 for Hadoop Professionals
Best Practices for the Hadoop Data Warehouse: EDW 101 for Hadoop ProfessionalsBest Practices for the Hadoop Data Warehouse: EDW 101 for Hadoop Professionals
Best Practices for the Hadoop Data Warehouse: EDW 101 for Hadoop ProfessionalsCloudera, Inc.
 
10 Common Hadoop-able Problems Webinar
10 Common Hadoop-able Problems Webinar10 Common Hadoop-able Problems Webinar
10 Common Hadoop-able Problems WebinarCloudera, Inc.
 
How One Company Offloaded Data Warehouse ETL To Hadoop and Saved $30 Million
How One Company Offloaded Data Warehouse ETL To Hadoop and Saved $30 MillionHow One Company Offloaded Data Warehouse ETL To Hadoop and Saved $30 Million
How One Company Offloaded Data Warehouse ETL To Hadoop and Saved $30 MillionDataWorks Summit
 

Andere mochten auch (10)

Meet the experts dwo bde vds v7
Meet the experts dwo bde vds v7Meet the experts dwo bde vds v7
Meet the experts dwo bde vds v7
 
Integrate Big Data into Your Organization with Informatica and Perficient
Integrate Big Data into Your Organization with Informatica and PerficientIntegrate Big Data into Your Organization with Informatica and Perficient
Integrate Big Data into Your Organization with Informatica and Perficient
 
Informatica big data and social media
Informatica big data and social mediaInformatica big data and social media
Informatica big data and social media
 
8.17.11 big data and hadoop with informatica slideshare
8.17.11 big data and hadoop with informatica slideshare8.17.11 big data and hadoop with informatica slideshare
8.17.11 big data and hadoop with informatica slideshare
 
Solving Performance Problems on Hadoop
Solving Performance Problems on HadoopSolving Performance Problems on Hadoop
Solving Performance Problems on Hadoop
 
Hadoop and Enterprise Data Warehouse
Hadoop and Enterprise Data WarehouseHadoop and Enterprise Data Warehouse
Hadoop and Enterprise Data Warehouse
 
Best Practices for the Hadoop Data Warehouse: EDW 101 for Hadoop Professionals
Best Practices for the Hadoop Data Warehouse: EDW 101 for Hadoop ProfessionalsBest Practices for the Hadoop Data Warehouse: EDW 101 for Hadoop Professionals
Best Practices for the Hadoop Data Warehouse: EDW 101 for Hadoop Professionals
 
10 Common Hadoop-able Problems Webinar
10 Common Hadoop-able Problems Webinar10 Common Hadoop-able Problems Webinar
10 Common Hadoop-able Problems Webinar
 
Kudu Cloudera Meetup Paris
Kudu Cloudera Meetup ParisKudu Cloudera Meetup Paris
Kudu Cloudera Meetup Paris
 
How One Company Offloaded Data Warehouse ETL To Hadoop and Saved $30 Million
How One Company Offloaded Data Warehouse ETL To Hadoop and Saved $30 MillionHow One Company Offloaded Data Warehouse ETL To Hadoop and Saved $30 Million
How One Company Offloaded Data Warehouse ETL To Hadoop and Saved $30 Million
 

Ähnlich wie Giip kb-hadoop sizing

[OpenInfra Days Korea 2018] Day 2 - CEPH 운영자를 위한 Object Storage Performance T...
[OpenInfra Days Korea 2018] Day 2 - CEPH 운영자를 위한 Object Storage Performance T...[OpenInfra Days Korea 2018] Day 2 - CEPH 운영자를 위한 Object Storage Performance T...
[OpenInfra Days Korea 2018] Day 2 - CEPH 운영자를 위한 Object Storage Performance T...OpenStack Korea Community
 
Amazon OpenSearch Deep dive - 내부구조, 성능최적화 그리고 스케일링
Amazon OpenSearch Deep dive - 내부구조, 성능최적화 그리고 스케일링Amazon OpenSearch Deep dive - 내부구조, 성능최적화 그리고 스케일링
Amazon OpenSearch Deep dive - 내부구조, 성능최적화 그리고 스케일링Amazon Web Services Korea
 
iris solution_overview_for_bigdata
iris solution_overview_for_bigdatairis solution_overview_for_bigdata
iris solution_overview_for_bigdatamobigen
 
[OpenStack Days Korea 2016] Track3 - 방송제작용 UHD 스트로지 구성 및 테스트
[OpenStack Days Korea 2016] Track3 - 방송제작용 UHD 스트로지 구성 및 테스트[OpenStack Days Korea 2016] Track3 - 방송제작용 UHD 스트로지 구성 및 테스트
[OpenStack Days Korea 2016] Track3 - 방송제작용 UHD 스트로지 구성 및 테스트OpenStack Korea Community
 
Ndc2011 성능 향상을_위한_데이터베이스_아키텍쳐_구축_및_개발_가이드
Ndc2011 성능 향상을_위한_데이터베이스_아키텍쳐_구축_및_개발_가이드Ndc2011 성능 향상을_위한_데이터베이스_아키텍쳐_구축_및_개발_가이드
Ndc2011 성능 향상을_위한_데이터베이스_아키텍쳐_구축_및_개발_가이드cranbe95
 
[스마트스터디]MongoDB 의 역습
[스마트스터디]MongoDB 의 역습[스마트스터디]MongoDB 의 역습
[스마트스터디]MongoDB 의 역습smartstudy_official
 
RAID 테스트
RAID 테스트RAID 테스트
RAID 테스트ajj007
 
H3 2011 대형사이트 구축을 위한 MySQL 튜닝전략
H3 2011 대형사이트 구축을 위한 MySQL 튜닝전략H3 2011 대형사이트 구축을 위한 MySQL 튜닝전략
H3 2011 대형사이트 구축을 위한 MySQL 튜닝전략KTH
 
H3 2011 대형사이트 구축을 위한 MySQL 튜닝전략_데이터지능팀_성동찬
H3 2011 대형사이트 구축을 위한 MySQL 튜닝전략_데이터지능팀_성동찬H3 2011 대형사이트 구축을 위한 MySQL 튜닝전략_데이터지능팀_성동찬
H3 2011 대형사이트 구축을 위한 MySQL 튜닝전략_데이터지능팀_성동찬KTH, 케이티하이텔
 
MariaDB Other Features
MariaDB Other FeaturesMariaDB Other Features
MariaDB Other FeaturesJongJin Lee
 
Amazon Aurora 신규 서비스 알아보기::최유정::AWS Summit Seoul 2018
Amazon Aurora 신규 서비스 알아보기::최유정::AWS Summit Seoul 2018Amazon Aurora 신규 서비스 알아보기::최유정::AWS Summit Seoul 2018
Amazon Aurora 신규 서비스 알아보기::최유정::AWS Summit Seoul 2018Amazon Web Services Korea
 
Glusterfs 소개 v1.0_난공불락세미나
Glusterfs 소개 v1.0_난공불락세미나Glusterfs 소개 v1.0_난공불락세미나
Glusterfs 소개 v1.0_난공불락세미나sprdd
 
MySQL_MariaDB-성능개선-202201.pptx
MySQL_MariaDB-성능개선-202201.pptxMySQL_MariaDB-성능개선-202201.pptx
MySQL_MariaDB-성능개선-202201.pptxNeoClova
 
데이터 레이크 알아보기(Learn about Data Lake)
데이터 레이크 알아보기(Learn about Data Lake)데이터 레이크 알아보기(Learn about Data Lake)
데이터 레이크 알아보기(Learn about Data Lake)SeungYong Baek
 
제 17회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [중고책나라] : 실시간 데이터를 이용한 Elasticsearch 클러스터 최적화
제 17회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [중고책나라] : 실시간 데이터를 이용한 Elasticsearch 클러스터 최적화제 17회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [중고책나라] : 실시간 데이터를 이용한 Elasticsearch 클러스터 최적화
제 17회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [중고책나라] : 실시간 데이터를 이용한 Elasticsearch 클러스터 최적화BOAZ Bigdata
 
Talk IT_ Oracle_최재규_110823
Talk IT_ Oracle_최재규_110823Talk IT_ Oracle_최재규_110823
Talk IT_ Oracle_최재규_110823Cana Ko
 
2019스마트국토엑스포-20190808-mago3D기술워크샵
2019스마트국토엑스포-20190808-mago3D기술워크샵2019스마트국토엑스포-20190808-mago3D기술워크샵
2019스마트국토엑스포-20190808-mago3D기술워크샵Gaia3D,Inc.
 
사업 실적
사업 실적사업 실적
사업 실적mobigen
 

Ähnlich wie Giip kb-hadoop sizing (20)

[OpenInfra Days Korea 2018] Day 2 - CEPH 운영자를 위한 Object Storage Performance T...
[OpenInfra Days Korea 2018] Day 2 - CEPH 운영자를 위한 Object Storage Performance T...[OpenInfra Days Korea 2018] Day 2 - CEPH 운영자를 위한 Object Storage Performance T...
[OpenInfra Days Korea 2018] Day 2 - CEPH 운영자를 위한 Object Storage Performance T...
 
Hadoop administration
Hadoop administrationHadoop administration
Hadoop administration
 
Redis
RedisRedis
Redis
 
Amazon OpenSearch Deep dive - 내부구조, 성능최적화 그리고 스케일링
Amazon OpenSearch Deep dive - 내부구조, 성능최적화 그리고 스케일링Amazon OpenSearch Deep dive - 내부구조, 성능최적화 그리고 스케일링
Amazon OpenSearch Deep dive - 내부구조, 성능최적화 그리고 스케일링
 
iris solution_overview_for_bigdata
iris solution_overview_for_bigdatairis solution_overview_for_bigdata
iris solution_overview_for_bigdata
 
[OpenStack Days Korea 2016] Track3 - 방송제작용 UHD 스트로지 구성 및 테스트
[OpenStack Days Korea 2016] Track3 - 방송제작용 UHD 스트로지 구성 및 테스트[OpenStack Days Korea 2016] Track3 - 방송제작용 UHD 스트로지 구성 및 테스트
[OpenStack Days Korea 2016] Track3 - 방송제작용 UHD 스트로지 구성 및 테스트
 
Ndc2011 성능 향상을_위한_데이터베이스_아키텍쳐_구축_및_개발_가이드
Ndc2011 성능 향상을_위한_데이터베이스_아키텍쳐_구축_및_개발_가이드Ndc2011 성능 향상을_위한_데이터베이스_아키텍쳐_구축_및_개발_가이드
Ndc2011 성능 향상을_위한_데이터베이스_아키텍쳐_구축_및_개발_가이드
 
[스마트스터디]MongoDB 의 역습
[스마트스터디]MongoDB 의 역습[스마트스터디]MongoDB 의 역습
[스마트스터디]MongoDB 의 역습
 
RAID 테스트
RAID 테스트RAID 테스트
RAID 테스트
 
H3 2011 대형사이트 구축을 위한 MySQL 튜닝전략
H3 2011 대형사이트 구축을 위한 MySQL 튜닝전략H3 2011 대형사이트 구축을 위한 MySQL 튜닝전략
H3 2011 대형사이트 구축을 위한 MySQL 튜닝전략
 
H3 2011 대형사이트 구축을 위한 MySQL 튜닝전략_데이터지능팀_성동찬
H3 2011 대형사이트 구축을 위한 MySQL 튜닝전략_데이터지능팀_성동찬H3 2011 대형사이트 구축을 위한 MySQL 튜닝전략_데이터지능팀_성동찬
H3 2011 대형사이트 구축을 위한 MySQL 튜닝전략_데이터지능팀_성동찬
 
MariaDB Other Features
MariaDB Other FeaturesMariaDB Other Features
MariaDB Other Features
 
Amazon Aurora 신규 서비스 알아보기::최유정::AWS Summit Seoul 2018
Amazon Aurora 신규 서비스 알아보기::최유정::AWS Summit Seoul 2018Amazon Aurora 신규 서비스 알아보기::최유정::AWS Summit Seoul 2018
Amazon Aurora 신규 서비스 알아보기::최유정::AWS Summit Seoul 2018
 
Glusterfs 소개 v1.0_난공불락세미나
Glusterfs 소개 v1.0_난공불락세미나Glusterfs 소개 v1.0_난공불락세미나
Glusterfs 소개 v1.0_난공불락세미나
 
MySQL_MariaDB-성능개선-202201.pptx
MySQL_MariaDB-성능개선-202201.pptxMySQL_MariaDB-성능개선-202201.pptx
MySQL_MariaDB-성능개선-202201.pptx
 
데이터 레이크 알아보기(Learn about Data Lake)
데이터 레이크 알아보기(Learn about Data Lake)데이터 레이크 알아보기(Learn about Data Lake)
데이터 레이크 알아보기(Learn about Data Lake)
 
제 17회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [중고책나라] : 실시간 데이터를 이용한 Elasticsearch 클러스터 최적화
제 17회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [중고책나라] : 실시간 데이터를 이용한 Elasticsearch 클러스터 최적화제 17회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [중고책나라] : 실시간 데이터를 이용한 Elasticsearch 클러스터 최적화
제 17회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [중고책나라] : 실시간 데이터를 이용한 Elasticsearch 클러스터 최적화
 
Talk IT_ Oracle_최재규_110823
Talk IT_ Oracle_최재규_110823Talk IT_ Oracle_최재규_110823
Talk IT_ Oracle_최재규_110823
 
2019스마트국토엑스포-20190808-mago3D기술워크샵
2019스마트국토엑스포-20190808-mago3D기술워크샵2019스마트국토엑스포-20190808-mago3D기술워크샵
2019스마트국토엑스포-20190808-mago3D기술워크샵
 
사업 실적
사업 실적사업 실적
사업 실적
 

Mehr von Lowy Shin

giip engine - open source revolution!
giip engine - open source revolution!giip engine - open source revolution!
giip engine - open source revolution!Lowy Shin
 
giip engine comparison (RPA Engine)
giip engine comparison (RPA Engine)giip engine comparison (RPA Engine)
giip engine comparison (RPA Engine)Lowy Shin
 
Giip bp-giip connectivity1703
Giip bp-giip connectivity1703Giip bp-giip connectivity1703
Giip bp-giip connectivity1703Lowy Shin
 
[giip] A.I. Infrastructure Advisor (인공지능 인프라 어드바이저)
[giip] A.I. Infrastructure Advisor (인공지능 인프라 어드바이저)[giip] A.I. Infrastructure Advisor (인공지능 인프라 어드바이저)
[giip] A.I. Infrastructure Advisor (인공지능 인프라 어드바이저)Lowy Shin
 
AI = SE , giip system manage automation with A.I
AI = SE , giip system manage automation with A.IAI = SE , giip system manage automation with A.I
AI = SE , giip system manage automation with A.ILowy Shin
 
クラウドビズネスを始めようとしているホスティング企業様へのご提案
クラウドビズネスを始めようとしているホスティング企業様へのご提案クラウドビズネスを始めようとしているホスティング企業様へのご提案
クラウドビズネスを始めようとしているホスティング企業様へのご提案Lowy Shin
 
giip service brochure (en) 150705
giip service brochure (en) 150705giip service brochure (en) 150705
giip service brochure (en) 150705Lowy Shin
 
giip システム管理自動化ツール紹介 service brochure-jp-for customer-150701
giip システム管理自動化ツール紹介 service brochure-jp-for customer-150701giip システム管理自動化ツール紹介 service brochure-jp-for customer-150701
giip システム管理自動化ツール紹介 service brochure-jp-for customer-150701Lowy Shin
 
Giip doc1411-01-notification servicemanual
Giip doc1411-01-notification servicemanualGiip doc1411-01-notification servicemanual
Giip doc1411-01-notification servicemanualLowy Shin
 
Sas 와 sata의 기술적인 성능차이.pptx
Sas 와 sata의 기술적인 성능차이.pptxSas 와 sata의 기술적인 성능차이.pptx
Sas 와 sata의 기술적인 성능차이.pptxLowy Shin
 
Clip2Linkの登録から楽々ページ登録マニュアル
Clip2Linkの登録から楽々ページ登録マニュアルClip2Linkの登録から楽々ページ登録マニュアル
Clip2Linkの登録から楽々ページ登録マニュアルLowy Shin
 
ブックマークバーをリンクブックで管理
ブックマークバーをリンクブックで管理ブックマークバーをリンクブックで管理
ブックマークバーをリンクブックで管理Lowy Shin
 
NetDrive2でクラウドストレージ間ファイルコピー
NetDrive2でクラウドストレージ間ファイルコピーNetDrive2でクラウドストレージ間ファイルコピー
NetDrive2でクラウドストレージ間ファイルコピーLowy Shin
 

Mehr von Lowy Shin (13)

giip engine - open source revolution!
giip engine - open source revolution!giip engine - open source revolution!
giip engine - open source revolution!
 
giip engine comparison (RPA Engine)
giip engine comparison (RPA Engine)giip engine comparison (RPA Engine)
giip engine comparison (RPA Engine)
 
Giip bp-giip connectivity1703
Giip bp-giip connectivity1703Giip bp-giip connectivity1703
Giip bp-giip connectivity1703
 
[giip] A.I. Infrastructure Advisor (인공지능 인프라 어드바이저)
[giip] A.I. Infrastructure Advisor (인공지능 인프라 어드바이저)[giip] A.I. Infrastructure Advisor (인공지능 인프라 어드바이저)
[giip] A.I. Infrastructure Advisor (인공지능 인프라 어드바이저)
 
AI = SE , giip system manage automation with A.I
AI = SE , giip system manage automation with A.IAI = SE , giip system manage automation with A.I
AI = SE , giip system manage automation with A.I
 
クラウドビズネスを始めようとしているホスティング企業様へのご提案
クラウドビズネスを始めようとしているホスティング企業様へのご提案クラウドビズネスを始めようとしているホスティング企業様へのご提案
クラウドビズネスを始めようとしているホスティング企業様へのご提案
 
giip service brochure (en) 150705
giip service brochure (en) 150705giip service brochure (en) 150705
giip service brochure (en) 150705
 
giip システム管理自動化ツール紹介 service brochure-jp-for customer-150701
giip システム管理自動化ツール紹介 service brochure-jp-for customer-150701giip システム管理自動化ツール紹介 service brochure-jp-for customer-150701
giip システム管理自動化ツール紹介 service brochure-jp-for customer-150701
 
Giip doc1411-01-notification servicemanual
Giip doc1411-01-notification servicemanualGiip doc1411-01-notification servicemanual
Giip doc1411-01-notification servicemanual
 
Sas 와 sata의 기술적인 성능차이.pptx
Sas 와 sata의 기술적인 성능차이.pptxSas 와 sata의 기술적인 성능차이.pptx
Sas 와 sata의 기술적인 성능차이.pptx
 
Clip2Linkの登録から楽々ページ登録マニュアル
Clip2Linkの登録から楽々ページ登録マニュアルClip2Linkの登録から楽々ページ登録マニュアル
Clip2Linkの登録から楽々ページ登録マニュアル
 
ブックマークバーをリンクブックで管理
ブックマークバーをリンクブックで管理ブックマークバーをリンクブックで管理
ブックマークバーをリンクブックで管理
 
NetDrive2でクラウドストレージ間ファイルコピー
NetDrive2でクラウドストレージ間ファイルコピーNetDrive2でクラウドストレージ間ファイルコピー
NetDrive2でクラウドストレージ間ファイルコピー
 

Giip kb-hadoop sizing

  • 2. Hadoop 기본 구성 Name Node(Pri) 6Gbps SATA x 2 RAID 1 Name Node(Sec) 6Gbps SATA x 2 RAID 1 Job Tracker 6Gbps SATA x 2 RAID 1 DataNode01 6Gbps SATA x 8 RAID 10 DataNode02 6Gbps SATA x 8 RAID 10 DataNode03 6Gbps SATA x 8 RAID 10 DataNode04 6Gbps SATA x 8 RAID 10 10Gbps 10Gbps 10Gbps 10Gbps 10Gbps 10Gbps 10Gbps 10Gbps ● Network는 기본 10Gbps사용 ● Storage Network 전용 구간 생성 ● Name Node 및 Job Tracker는 RAID 1으로 가성비 위주 구성 ● DataNode의 구성 예 ○ RAID 0 + 3벌 복제 ○ RAID 10 + 2벌 복제 ○ RAID 5 + 3벌 복제 ○ RAID 6 + 2벌 복제
  • 3. Sizing 고려사항 Starting Capacity SLA Capacity Planning Log Data Recycle Data Data Scan Frequency Data Safty IO Performance RAID Replica Set Data Node Quantity
  • 4. 구성별 성능표(이론치) ● Data Node Spec : 6Gbps SATA Disk x 8ea ● Data Node Quantity : 8ea ● Not included network environment ● Not included RAID controller environment ● Single Disk No RAID = x 1 RAID 0, 3 Replica RAID 10, 2 Replica RAID 5, 3 Replica RAID 6, 2 Replica Read x 21.3 x 16 x 18.6 x 24 Write x 21.3 x 16 x 2.6 x 4 Capacity x 21.3 x 16 x 18.6 x 24 Fault Threshold 1 Disk x 3 Servers 3 Disks x 2 Servers 2 Disks x 3 Servers 3 Disks x 2 Servers
  • 5. 사용패턴 분석에 따른 가중치 읽기 비율 쓰기 비율 IO성능(MB/sec) 75 25 1805 50 50 1518 25 75 1231 ● 기준값 ○ Write : 944 MB/sec ○ Read : 2092 MB/sec ● 10Gbps 네트워크 환경에서 2 Replica Set, 4 Data Node에서 사용한 일반적인 속도 (환경마다 다를 수 있음) ● 필요 Throughput에 따른 Data Node 개수 확장 계산에 사용 ○ 초당 성능이 3GB/sec인 경우 Data Node를 4개에서 8개로 확장하면 약 3.6GB/sec로 조건 에 만족할 수 있음. (실측치와는 다를 수 있음)