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오픈소스 성능 최적화 보고서 ch07. Infinispan
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HyeonSeok Choi
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대부분의 중소 모바일 게임 업체는 앱을 잘 만들기에도 시간이 모자라 출시일을 잘 맞추기 급급한 상황이다. 그러다 보니 운영을 위한 툴은 소홀히 개발하는 경우가 대부분이고 운영 캠페인은 날림으로 개발하거나 그때 그때 개발자가 필요한 부분만 개발하기 일쑤다. 그러다보니 마케터는 결국 늘 개발자 눈치만 살피게 된다. 필자는 블루윈드에서 이러한 문제를 절감했고 '모바일 게임 개발사가 앱 개발에만 집중할 수 있게 해주고 싶다'는 IGAworks의 철학에 공감하여 라이브 오퍼레이션 프로젝트를 시작하게 되었다. 라이브 오퍼레이션의 개발 중점과제는 5가지였다. 첫번째, 다수의 개발사가 하나의 큰 클라우드 시스템을 사용하도록 multi-tenant 인프라를 구축해야 한다. 두번째, TCO(Total cost of ownership)를 최소화해야 한다. 세번째, 앱의 핵심유저를 실시간으로 그룹화하여 타게팅 캠페인을 할 수 있어야 한다. 네번째, 캠페인의 성과를 마케터에게 실시간으로 피드백해야 한다. 다섯째, 3개월 안에 정식 서비스가 되어야 한다는 점이었다. (왜 우리에게 주어지는 시간은 늘 3개월인가) 그리고 당연하지만 이 서비스를 혼자 개발해야 했다. 이 다섯가지 이슈를 해결하기 위하여 AWS 클라우드 상에 생산성과 성능이 검증된 node.js 와 mongodb를 이용하여 서비스 백엔드를 구성하였고, multi-tenant를 구성하기 위한 여러가지 고민과 그 해결책을 직접 구현하였다. 필자는 node.js와 mongodb를 사용해 본 경험이 충분하다 생각했지만 대규모 정식 서비스를 진행하며 많은 함정에 빠졌고 결국 해결했다. 이 발표를 통해 청강자는 node.js와 mongodb를 이용하여 multi-tenant 인프라를 구축해야 할 때 고려해야 할 설계 방식과 기술적인 고민, 그것에 대한 현실적인 해법을 얻을 수 있다.
(GameTech2015) Live Operation by Adbrix의 Node.js와 MongoDB를 이용한 멀티테넌트 인프라 구축사례
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Jeongsang Baek
어느 해커쏜에 참여한 백엔드 개발자들을 위한 교육자료 쉽게 만든다고 했는데도, 많이 어려웠나봅니다. 제 욕심이 과했던 것 같아요. 담번엔 좀 더 쉽게 ! - 독자 : 백엔드 개발자를 희망하는 사람 (취준생, 이직 희망자), 5년차 이하 - 주요 내용 : 백엔드 개발을 할 때 일어나는 일들(개발팀의 일) - 비상업적 목적으로 인용은 가능합니다. (출처 명기 필수)
서버학개론(백엔드 서버 개발자를 위한)
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수보 김
Introduction to scalability
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polabear
Scalable web architecture
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Steve Min
자바 직렬화 기술에 대한 소개 및 직렬화 라이브러리 들에 대한 비교 자료
자바 직렬화 (Java serialization)
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중선 곽
Java (spring) vs javascript (node.js) 자바와 노드의 구조 및 특징 비교
Java (spring) vs javascript (node.js)
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류 영수
Open Source IMDG(In-Memory Data Grid)인 Hazelcast에 대한 소개 Introduction about Open Source IMDG called Hazelcast
Hazelcast 소개
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sangyun han
Photon게임서버 네트워크엔진과 GBaaS를 통한 AWS DB 서비스 구성 방법 소개 - AWS Summit Seoul 2017
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Amazon Web Services Korea
CouchDB - Introduction - Korean
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정명훈 Jerry Jeong
실무 상황에서 빈번히 발생하는 기술적 문제에 대한 트러블 슈팅 팁 가상화 기술을 이용한 Atlassian 서비스 구축
Atlassian 트러블슈팅 및 가상화기반 Confluence Data Center 구축 - 오픈소스...
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Atlassian 대한민국
실무 상황에서 비번히 발생하는 기술적 문제에 대한 트러블 슈팅 팁/ 가상화 기술을 이용한 Atlassian 서비스 구축
[오픈소스컨설팅]Atlassian 트러블 슈팅 가상화 기반의 Atlassian Data Center 구축 최지웅 컨설팅코치
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Open Source Consulting
AWS EMR을 사용하면서 비용을 최적화하기 위해 필요한 다양한 관점의 방안을 검토하여 정리한 자료. 비용 최적화 대상은 zeppelin/jupyter notebook과 apache spark를 활용하는 서비스를 대상으로 하였으며, 해당 작업이 aws emr에서 어떻게 동작하는지 내부 구조을 파악하여 확인함. - AWS EMR이란? - AWS EMR의 과금 방식은? - 어떻게 비용을 최적화 할 것인가? - 최적의 EMR 클러스터 구성 방안 - 가성비 높은 Instance 선정 방안 - Apache Spark 성능 개선 방안 가장 중요한 것은 실행할 job의 자원사용량/성능을 모니터링하고, 이에 맞게 자원을 최적화하는 것이 필요함.
AWS EMR Cost optimization
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SANG WON PARK
OPEN_POWER8_SESSION_20150316
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기한 김
2017년 11월 Saturday Azure Live 자료입니다.
1711 azure-live
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세준 김
빅데이터 개념 부터 시작해서 빅데이터 분석 플랫폼의 출현(hadoop)과 스파크의 등장배경까지 풀어서 작성된 spark 소개 자료 입니다. 스파크는 RDD에 대한 개념과 spark SQL 라이브러리에 대한 자료가 조금 자세히 설명 되어있습니다. (텅스텐엔진, 카탈리스트 옵티마이져에 대한 간략한 설명이 있습니다.) 마지막에는 간단한 설치 및 interactive 분석 실습자료가 포함되어 있습니다. 원본 ppt 를 공개해 두었으니 언제 어디서든 필요에 따라 변형하여 사용하시되 출처만 잘 남겨주시면 감사드리겠습니다. 다른 슬라이드나, 블로그에서 사용된 그림과 참고한 자료들은 작게 출처를 표시해두었는데, 본 ppt의 초기버전을 작성하면서 찾았던 일부 자료들은 출처가 불분명한 상태입니다. 자료 출처를 알려주시면 반영하여 수정해 두도록하겠습니다. (제보 부탁드립니다!)
Apache spark 소개 및 실습
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동현 강
A tutorial for Implementing a private PaaS with docker, spring cloud (netflix OSS) and mesosphere's DC/OS. Including docker swarm.
Private PaaS with Docker, spring cloud and mesos
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오픈소스 성능 최적화 보고서 ch07. Infinispan
1.
! 오픈소스
2.
소프트웨어
3.
성능
4.
최적화
5.
보고서
6.
Ch.7
7.
Infinispan 아꿈사
8.
cecil
9.
Introduction 데이터
10.
그리드
11.
플랫폼
12.
13.
분산
14.
메모리
15.
시스템으로
16.
Key-value
17.
저장
18.
기능
19.
제공
20.
! •주로
21.
비싸고
22.
느린
23.
저장소(RDB)와
24.
서버
25.
사이의
26.
캐시
27.
역활로
28.
사용
29.
•일부에서는
30.
RDB를
31.
대체.
32.
•분산
33.
메모리의
34.
존재
35.
이유!
36.
성능!
37.
오직
38.
성능!
39.
Overview 미들웨어
40.
범주에
41.
속하는
42.
소프트웨어로
43.
응용
44.
프로그램의
45.
계층과
46.
저장
47.
계층
48.
사이에
49.
주로
50.
위치
51.
! ! 데이터
52.
베이스만
53.
사용할
54.
경우
55.
이슈
56.
•많은
57.
경우
58.
성능의
59.
가장
60.
큰
61.
병목
62.
지점은
63.
자료의
64.
저장/조회
65.
부분
66.
✓ 데이터
67.
베이스
68.
앞에
69.
캐시
70.
계층을
71.
둘
72.
경우
73.
성능
74.
향상
75.
•경합과
76.
잠재적
77.
실패가
78.
집중되는
79.
단일
80.
지점
81.
적용
82.
구조
83.
-
84.
라이브러리로
85.
사용 Java
86.
응용
87.
프로그램에
88.
내장하는
89.
방법
90.
응용
91.
프로그램의
92.
힙
93.
메모리의
94.
일부를
95.
캐시
96.
메모리로
97.
사용
98.
적용
99.
구조
100.
-
101.
클러스터
102.
서버
103.
구조로
104.
사용 분산
105.
캐시
106.
서버로
107.
사용
108.
infinispan
109.
노드를
110.
여러개
111.
띄워서
112.
하나의
113.
클러스터를
114.
형성
115.
각
116.
노드는
117.
자신만의
118.
격리된
119.
JVM
120.
안에
121.
위치
122.
Features •데이터는
123.
클러스터
124.
내의
125.
모든
126.
서버에
127.
투명하게
128.
분사되어
129.
저장됨
130.
•SPOF(Single
131.
Point
132.
Of
133.
Failure)가
134.
존재하지
135.
않음.
136.
•인스턴스
137.
추가를
138.
통한
139.
Scale-out
140.
기능
141.
제공
142.
•인스턴스
143.
종료를
144.
통한
145.
Scale-in
146.
가능
147.
•전반적인
148.
기능
149.
손실
150.
없이
151.
Scale-in/out
152.
기능
153.
제공
154.
Benchmarking •Radar
155.
Gun
156.
•경쟁/비교
157.
벤치마크
158.
수행하고
159.
보고서를
160.
생성하는
161.
오픈
162.
소스
163.
벤치마킹
164.
프레임워크
165.
•Yahoo
166.
Cloud
167.
Serving
168.
Benchmark
169.
•다양한
170.
크기의
171.
자료를
172.
읽거나
173.
쓰기
174.
위해
175.
원격
176.
저장소와
177.
통신할때
178.
잠복지연을
179.
검사
180.
•Grinder,
181.
Apache
182.
JMeter
183.
•오픈소스
184.
부하
185.
생성기
186.
Radar
187.
Gun 분산
188.
테스트:
189.
인스턴스를
190.
191.
서로
192.
다른
193.
서버에
194.
195.
실행시켜,
196.
각
197.
분산
198.
서비스
199.
노드의
200.
성능을
201.
테스트 주요
202.
Features
203.
•프로파일링
204.
•메모리
205.
성능
206.
•성능
207.
측정:
208.
tps
209.
•확장성
210.
Prime
211.
Suspects •Network
212.
•Data
213.
serialization
214.
•Writing
215.
to
216.
Disk
217.
•Synchronization,
218.
Locking
219.
and
220.
Concurrency
221.
•Threads
222.
and
223.
Context
224.
Switching
225.
•Garbage
226.
Collection
227.
Network •Infinispan에서
228.
네트워크
229.
통신은
230.
비용이
231.
가장
232.
큰
233.
부분
234.
•노드
235.
-
236.
노드
237.
•노드간
238.
통신에서
239.
JGroups을
240.
사용
241.
•JGroup:
242.
TCP/UDP를
243.
지원하는
244.
클러스터
245.
구성을
246.
위한
247.
신뢰성
248.
있는
249.
메시징
250.
라이브러리
251.
•JGroup을
252.
네트워크와
253.
응용
254.
프로그램의
255.
특성에
256.
맞게
257.
조율(스레드
258.
풀,
259.
버퍼
260.
크기
261.
등..)
262.
•JGroups
263.
번들링,
264.
단편화
265.
방식에
266.
맞게
267.
응용
268.
프로그램의
269.
특성을
270.
조율
271.
•서버
272.
소켓
273.
•TCP
274.
전송/수신
275.
버퍼
276.
크기,
277.
프레임
278.
크기,
279.
점보
280.
프레임
281.
크기를
282.
조욜
283.
•Netty
284.
사용:
285.
최적의
286.
성능
287.
보장하기
288.
위한
289.
여러
290.
수준의
291.
조율
292.
수단
293.
제공
294.
Data
295.
serialization •하나의
296.
요청을
297.
처리하는데
298.
걸리는
299.
시간의
300.
20%를
301.
소요
302.
•Java의
303.
기본
304.
직렬화는
305.
성능이
306.
좋지
307.
못함.
308.
•메타
309.
데이터가
310.
포함됨:
311.
클래스
312.
정의
313.
등..
314.
•Externalizer를
315.
통하여
316.
직접
317.
구현
318.
•불필요한
319.
메타
320.
데이터를
321.
줄임
322.
•개발적으로
323.
재사용
324.
가능
325.
라이브러리:
326.
JBoss
327.
Marshalling
328.
Writing
329.
to
330.
Disk •기본적으로
331.
내부
332.
자료
333.
구조이지만,
334.
영구
335.
기록
336.
기능도
337.
제공
338.
•내구성을
339.
위해
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(노드의
341.
재시작,
342.
고장)
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•메모리
344.
부족
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이슈를
346.
해결
347.
•파일
348.
시스템
349.
기반의
350.
고성능
351.
네이티브
352.
저장소
353.
준비중
354.
•메모리
355.
부족
356.
이슈를
357.
해결을
358.
위한
359.
페이징
360.
용도의
361.
최적화된
362.
B
363.
트리구조
364.
•내구성을
365.
위해
366.
쓰기는
367.
빠르지만,
368.
읽기/탐색은
369.
빠를
370.
필요가
371.
없는
372.
추가
373.
전용
374.
구조
375.
Synchronization,
376.
Locking
377.
and
378.
Concurrency •핵심
379.
자료
380.
구조는
381.
동시
382.
접근
383.
시
384.
소프트웨어
385.
트랜잭션
386.
메모리
387.
사용
388.
•향후
389.
하드웨어
390.
지원
391.
시
392.
많은
393.
수정이
394.
필요
395.
없음.
396.
•Lock,
397.
Mutex등의
398.
동기화
399.
수단의
400.
필요성을
401.
최소화
402.
•또한
403.
학술
404.
논문을
405.
참고하여,
406.
lock-free
407.
구현
408.
기법을
409.
최대한
410.
적용
411.
Threads
412.
and
413.
Context
414.
Switching Infinispan의
415.
서브
416.
시스템들은
417.
별도의
418.
419.
스레드풀을
420.
사용하여
421.
비동기
422.
연산을
423.
지원
424.
! 스레드
425.
자체는
426.
값싼
427.
자원이
428.
아님.
429.
조율이
430.
필요 Ex)
431.
비동기
432.
전송
433.
스레드
434.
풀의
435.
스레드의
436.
수
437.
•노드의
438.
평균
439.
동시
440.
갱신
441.
횟수
442.
이상
443.
Garbage
444.
Collection •JVM의
445.
Garbage
446.
Collection의
447.
일반적인
448.
관행을
449.
따름
450.
•만약,
451.
GC
452.
중
453.
응답이
454.
없다면
455.
노드가
456.
고장난
457.
것으로
458.
판단
459.
우려가
460.
있음.
461.
•Open
462.
JDK
463.
or
464.
Oracle
465.
HostSpot
466.
JVM에서는
467.
CMS
468.
(Concurrent
469.
Mark
470.
and
471.
Sweep)가
472.
최적의
473.
설정
474.
•응답성이
475.
문제가
476.
될경우
477.
C4(Azul의
478.
Zing
479.
JVM)을
480.
고려
481.
Reference • 테이비시
482.
암스트롱
483.
엮음.
484.
오픈소스
485.
소프트웨어
486.
성능
487.
최적화
488.
보고서.
489.
(류광
490.
옮 김).
491.
경기도
492.
파주:
493.
제이펍,
494.
2014
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