feat: add in-memory.mdx

Author: eottabom

posts/etc/in-memory.mdx

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+title: "In Memory Database vs In Memory Data Grid"
+date: "2020-05-23"
+tags: ["Etc"]
+summary: "Comparison of In Memory Database and In Memory Data Grid"
+description: "In Memory Database와 In Memory Data Grid에 대해서 알아보자."
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+:::info
+In Memory Computing 기술에 대해서 알아보고, 흔히 혼용해서 사용하는 In Memory Database 와 In Memory Data Grid 에 대해서 정리해보자.
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+### In Memory Computing
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+`In Memory Computing` 기술은 2010년대 초반에 가장 큰 화두가 되었다. 사실 `In Memory Computing`은 2000년 초반에 도입 되긴 하였지만, <br/>
+비싼 메모리 가격과 전체 데이터를 메모리에 올려서 처리할 정도의 어플리케이션이 없었던 문제로 인해 큰 관심을 받지 못하였다.
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+<div style={{ textAlign: 'center' }}>
+    <img src="/img/post/study/in-memory/tech.png" alt="tech" style={{ display: 'inline-block' }} />
+</div>
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+하지만, Hard Disk의 입출력 속도가 상대적으로 느리게 발전하게 되면서 전체 컴퓨터 성능 향상 속도의 지연 요인이 되었고, 전체 컴퓨팅 속도 지역을 막기 위한 기술이 다시 주목 받게 되었다.
+또한, 메모리의 가격 떨어지면서 대부분의 서버에 대용량 메모리가 지원되었다. <br/>
+마지막으로 64bit OS 환경이 일반화가 되면서 Memory size 제약 사항이 소멸하여 데이터나 어플리케이션의 크기에 상관없이 메모리에서 처리가 가능해지면서 다시 관심을 받게 되었다. 더욱이, 2010년대 초반에 **Big Data**가 큰 화제가 되면서 방대한 양의 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 기술들에 대해서 각광을 받았으며, 그 중 하나가 `In Memory Computing` 기술이다.
+
++ Hard Disk 입출력 속도가 느리게 발전
++ Memory 가격의 지속적인 하락
++ 64bit 컴퓨터의 보편화
++ 익스트림 트랜잭션 처리 요구 증가
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+:::note
+64bit OS에서는 2의 64승개의 주소를 표현할 수 있고, 이론상 16 Exa byte의 데이터를 메모리에 적재할 수 있다.
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+`In Memory Computing`은 데이터를 하드디스크에 저장하고 관리하는 디스크 기반 컴퓨팅과는 다르게, **전체 데이터를 메모리에 적재하여 사용하는 것**이다.
+컴퓨팅 시스템의 공식 기록 시스템으로 하드디스크를 사용하는 것이 아니라, 메모리를 사용하는 것이고,
+데이터를 메모리에 보관, 처리하여 하드디스크에 데이터를 안전하게 보관하기 위해 사용하는 구조다.
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+:::note
+<b>In Memory Computing</b> 은 방대한 양의 데이터를 메모리에서 관리, 처리하여 데이터 처리 시간을 단축하고 데이터를 안전하게 보관한다.
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+### In Memory Database
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+**In Memory Database** 는 메모리에 데이터를 저장하는 데이터베이스를 의미한다. 주 메모리를 이용해서 **Main Memory DBMS(MMDB)**라고도 한다.
+**휘발성** 이라는 단점이 있어서, 임시 데이터 저장 용도로 주로 사용된다.
+물론, DMBS의 속성 중 하나인 **Durability** 를 보장하기 위하여 메모리에 INSERT/UPDATE/DELETE 된 값들을
+모두 디스크에 로그로 기록하여 메모리에 DBMS 구조를 재구축하기도 한다.
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+<div style={{ textAlign: 'center' }}>
+    <img src="/img/post/study/in-memory/imdb.jpg" alt="imdb" style={{ display: 'inline-block' }} />
+</div>
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+출처 : developedia
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+:::note
+<b>In Memory Database</b>를 이용하여 <b>OLTP(Online Transaction Processing)</b> 및 <b>OLAP(Online Analytical Processing)</b> 을 향상 시킬 수 있다.
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++ 주요 제품
+  - Amazon ElastiCache
+  - Redis
+  - Altibase
+  - Kairos
+  - SAP HANA
+  - SunDB
+  - TimesTen
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+### In Memory Data Grid
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+**In Memory Data Grid** 는 각각의 메모리를 공유하여 클러스터에서 동작하는 모든 애플리케이션들과 함께 사용할 수 있도록 하는 컴퓨터 클러스터를 의미한다.
+영구적으로 데이터 관리가 어려우며, 용량이 상대적으로 제한적이라는 **In Memory Database** 의 단점은 **In Memory Data Grid** 의 등장으로 극복되었고,
+현재는 대용량 고성능 데이터 저장소로 발전하였다.
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+<div style={{ textAlign: 'center' }}>
+    <img src="/img/post/study/in-memory/imdg.jpg" alt="imdg" style={{ display: 'inline-block' }} />
+</div>
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+출처 : hazelcast
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++ 특징
+  - 여러 서버에 분산하여 데이터를 저장
+  - 각 서버는 active 모드
+  - key-value
+  - 서버 확장성 용이
+  - Lock, Transaction, Sharding
+  - DBMS의 부하를 분산하여 병목 구간 해결 가능
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++ 주요 제품
+  - Hazelcast
+  - Terracotta Enterprise Suite
+  - VMware Gemfire
+  - Oracle Coherence
+  - Gigaspaces XAP Elastic Caching Edition
+  - IBM eXtreme Scale
+  - JBoss Infinispan
+  - GridGain Data Grid
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+### In Memory Database vs In Memory Data Grid
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+IMDG와 IMDB는 기술적으로 상당히 차이가 있다.
++ In Memory Database는 컬럼 스토리지에 최적화 되어 있다.
++ In Memory Data Grid는 key-value 저장소를 JVM(Java Virtual Machine)에서 임베디드 오브젝트로 사용한다.
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+| 구분 | In Memory Data Grid | In Memory Database |
+|--|--|--|
+| Existing Application | Changed | Unchanged |
+| Existing RDBMS | Unchanged | Changed or Replaced |
+| Speed | Yes | Yes |
+| Scalability | Yes | No |