최고의고성능인메모리그리드솔루션

I. 헤이즐캐스트 소개

II. 도입배경

III. 도입효과

IV. 주요장점

04

V. 경쟁사 비교

VI. 주요기능

VII. 레퍼런스

글로벌 기술 선도 기업

§전자정부 프레임워크 원천 기술인 Spring 프레임워크 최초 개발 연구진 합류(2014년)

§오라클, Red Hat, 테라코타 등 경쟁업체 보다 2세대 앞선 IT 기반 기술을 상용화

세계 최고 기술 연구진 보유

In-Memory Computing IMDG에서 진일보한 In-Memory 컴퓨팅 기술 상용화

I. 헤이즐캐스트 소개

In-Memory Computing

§ Gartner에서 발표한 전 세계 기업 IT인프라 구축을 위한 Scale-Out 방법론 중 핵심 기술로서 소개

§빅데이터 발전과 더불어 데이터 용량 증가로 인한 저비용 고효율 IT 솔루션 수요 급증

IMDG에서 진일보한 In-Memory 컴퓨팅 기술 상용화

검증된 IT 솔루션

§금융, e-Commerce, 핀테크, 물류, 유통, 온라인 게임, 증권, 보험, 통신 관련 글로벌 기업에서 도입·사용 중

§ GS인증 및 전자정부 프레임워크 호환성 테스트 완료 후 공공시장 진입 예정

§국내 지사 설립 및 기술지원 파트너쉽 구성

세계 시장에서 최고의 성능 및 효율성 검증 완료

• 주요 이사진

– Greg Luck Hazelcast CEO, Ehcache, Jcache 원천 기술 개발자

– Talip Ozturk, Hazelcast 창립자

– Roland Manger, Earlybird Venture Capital

– Salil Deshpande, Bain Capital Ventures

I. 헤이즐캐스트 소개

– Ali Kutay, former CEOs of WebLogic and Golden Gate Software

– Rod Johnson, founder of Spring Source(스프링 프레임워크 창시자)

I. 헤이즐캐스트 소개

DR Solution

Hazelcast 는 분산저장/컴퓨팅을제공하며확장성과탄력적인시스템운영을보장하는오픈소스 In-Memory Data Grid 입니다

I. 헤이즐캐스트 소개

실시간속도향상

Situational AwarenessBusiness Moments Fast Big Data

Web Scale

DBMS 프로세싱 속도 1000x 향상

비즈니스환경의 실시간 반응과 데이터 처리로 비즈니스 환경 보장

나노 초 단위 동적 데이터의비즈니스가치화 실현

하둡 기반 빅데이터 플랫폼 보다최소 45배 최대 1000배 빠른 속도 향상

스케일 업과 스케일 아웃 가능

즉각적인 운영 정보 대응:

§ 비즈니스 흐름을 분석하고 대외적인 요소에 즉각적인 대응 체계 요구 증가

§ 즉각적인 대응 가능한 IT 인프라 구축 필요

§ 실시간 데이터 처리 과정의 중요성 부각 및 늦은 대응 시에 따르는 비즈니스 가치 손실에 대한인식 부족.

실시간 빅- 메가 패스트 데이터 분석 예제:

§ 변동이 심한 상품 가격 테이블 / Dynamic pricing (e-commerce)

I. 헤이즐캐스트 소개

§ 변동이 심한 상품 가격 테이블 /

§ 인기 상품 매매 / High-frequency trading

§ 네트워크 보안 위협 / Network security threats

§ 신용카드 정보 보안 / Credit card fraud prevention

§ 제조시설 실시간 생산 정보 수집 / Factory floor data collection, RFID

§ 모바일 환경과 M2M 어플리케이션 / Mobile infrastructure, machine to machine (M2M) applications

§ 예약 실행 혹은 위치기반 어플리케이션 / Prescriptive or Location-based applications

§ 실시간 대시보드, 경고 및 보고체계 / Real-time dashboards, alerts, and reports

상위레벨고성능장비로교체

환경의변화

비즈니스의

인프라의변화

데이터 및

* Scale-Up

비즈니스의 복잡성은 커지고 서비스의 유형은 다양해지며 고객 수는 나날이 증가하여, IT 부서에서는인프라의 고도화를 지속적으로 추진합니다. 하지만, 비용 대비 성능이 높지 않아 고성능 장비로의 교체효용성에 대한 이슈가 발생되고 있습니다.

II. 도입배경

교체§시스템 도입 비용 증가

§유지보수 비용 증가

§비용 대비 효과 한계

비즈니스의복잡성 증대

서비스 유형의다양화

고객 수 확대

트래픽 증가

데이터 및메모리 증가

CPU 사용 과다

네트워크 부하가중

성능 및 안정성유지 필요

성능

비용

Scale-up의 비용 대비 성능 곡선

Scale-Out 방법론은 사용 중인 장비를 상위 레벨의 장비로 교체하는 것이 아니라, 같은 수준이거나 낮은장비 여러 대로 재구성하는 방식입니다. (아마존 웹 서비스(AWS), 구글 클라우드, MS Asure 등의 글로벌 클라우드 서비스에서

권장하는 서버 확장 방안)

비교적 저렴한 서버 다수의 서버로 구성하기 때문에 비용이 절감되고, 만약 일부 서버의 장애가발생하더라도 전체 서비스가 중단되는 치명적 문제를 방지할 수 있으며, 추가 확장도 용이합니다.

* Scale-Out

II. 도입배경

동일레벨다수의장비로재구성

§ 고성능/고비용 하드웨어 종속 현상 해소

§ 분산 시스템 구조로 인프라 중복 투자 없음

§ 데이터 증가에 따른 인프라 설치 비용 예측

가능

§ H/A를 위한 고가의 장비 도입 불필요

§ 고효율, 낮은 도입 비용과 유지 보수 = 낮은

TCO

헤이즐캐스트는 손쉬운 Sale-Out을 가능

하게 만드는 고성능 In-Memory Data Grid

솔루션입니다.

Scale-out 시스템 구축

대용량 데이터고속 처리

빅데이터 시스템핵심 솔루션

In Memory Computing 시스템 이중화 불필요낮은 도입 및유지 보수 비용

III. 도입효과

유지 보수 비용

안정화된 시스템24/7/365

무 중단 서비스매우 낮은

총소유비용(TCO)

“헤이즐캐스트는 가장 적은 비용으로 고효율 시스템 구축을 실현할 수 있습니다.”

대용량 접속으로 인한 과부하 현상 해소

24/7/365 무 중단 서비스 가능§ App, Data 서버 다운 시에도 서비스 운영체계 유지

§ 전체 시스템 운영 중에도 개별 시스템 점검 가능§ 세계 최초로 전체 시스템 Hot Restart Service 기술 제공

III. 도입효과

Open Source 기술로 상용프로그램 종속 현상해소§ 스프링 프레임워크 원천 기술팀의 최신 IT 기술 제공

§ IT 인프라 운용 시, 획기적인 유지 보수 비용 절감을 기대할 수 있음§ JVM 기반 가격 정책으로 Core 기반 부과하는 타사 제품에 비해 낮은 도입 비용

대용량 접속으로 인한 과부하 현상 해소§ 탄력적 시스템 운용으로 시스템 유지 비용 절감

§ 시스템 안정화와 더불어 최고 속도 및 성능 구현§ 전체 시스템 운영 중에도 개별 시스템 점검 가능

§ 의존성 없는 경량 아키텍쳐§ 하드웨어 및 운영체제 종속성이 없는 JVM 기반

§ 키-밸류 스토어 (Key-Value Store)

§ 분산 맵 (Distributed MAP)

§ 시스템 사용자 증가에 따른 선형적 용량 증설 가능

IV. 헤이즐캐스트 장점

§ 시스템 사용자 증가에 따른 선형적 용량 증설 가능

§ 경쟁 IMDG(In Memory Data Grid) 솔루션에 비해 학습(기술 도입)비용이 낮음

§ 경쟁 제품- Terracotta : 기술책임자인 Greg Luck이 2014년 Hazelcast의 CEO로 이적함

- Pivotal Gemfire : 호환성 및 성능에서 큰 격차를 나타냄

- Oracle Coherence : Core 베이스 가격정책으로 초기 도입 비용 및 유지 보수 비용 과다

- IBM eXtreme Scale: 플랫폼 종속, 하드웨어 성능 100% 활용의 어려움, 고비용

- Jboss Infinispan : Tomcat 등 Web Application 서버와의 호환성 등 제약 조건

Hazelcast 3.8 Oracle Coherence 12.1.2License Open Source and Commercial Versions Commercial

Product Category In-Memory Data Grid In-Memory Data Grid

Architectural Topology Grid/Client-Server Grid/Client-Server

Elasticity ü ü

Data Redundancy Up to 6 replicas Recommended 0-2

Memory Density in JVM Hundreds of GBs

2-3GB/node.RAMJournal and SSDJournal available

V. 경쟁사 비교

Memory Density in JVM Hundreds of GBs RAMJournal and SSDJournal available

but not all features work

Persistence Yes Yes, via Backing Maps

1. Use Cases

Cache ü ü

Web Sessions Yes, filter based for Servlet 2.4 andTomcat native session ü

2. Distributed Collections

Replicated Map ü ü

Distributed Map ü ü

Multimap ü

Hazelcast 3.8 Oracle Coherence 12.1.23. Distributed Concurrency

Distributed Lock ü ü

Distributed Atomic Long ü ü

Distributed Atomic Ref ü

Distributed Semaphore ü

4. Clients

V. 경쟁사 비교

Java Thick ü ü

Java Thin ü ü

C++ ü ü

C# ü ü

REST ü ü

5. WAN

WAN

Yes, highly extensible and supports customWAN replication implementation

Dynamic WAN Sync without service interruption

Yes, Push based, not part of main product

Hazelcast 3.8 Oracle Coherence 12.1.26. Search

Predicate API ü ü

SQL API ü ü

Continuous Query ü ü

Map/Reduce ü

Aggregations ü ü

V. 경쟁사 비교

7. Cache

Memcache API ü ü

JCache API ü ü

Near Cache ü ü

High-Density Caching Yes, with High Density Memory Store

High-Density Near Cache ü

Bootstrap Near Cache

Write-Behind ü ü

Refresh-Ahead ü

Scheduled Refresh

Hazelcast 3.8 Oracle Coherence 12.1.28. Distributed Compute

Entry Processor/Invocable Map ü ü

Executor Service ü ü

Map/Reduce ü ü

9. Distributed Messaging

Distributed Queue ü Yes, Coherence Incubator

V. 경쟁사 비교

Distributed Events ü Yes, Coherence Incubator

10. Transactions

Local Transactions ü ü

XA Transactions ü ü

Isolation Levels read_commited,repeatable_read

read_commited,repeatable_read

Transaction Manager SupportYes, full support for global as well as local

Transaction Managers of both types– built-in and third party

ü

Hazelcast 3.8 Oracle Coherence 12.1.211. Enterprise Management

Monitor ü

Management API Yes, via JMX ü

Backup Hot Backup Cluster

Recovery Hot Restart with incomplete members

Upgradeability with Data Yes, via Portable Serialization Yes, via POF Serialization

V. 경쟁사 비교

Rolling Upgrades ü ü

Integration withEnterprise Management Yes, via REST or JMX ü

12. Security

Authentication ü ü

Authorisation ü ü

Confidentiality-wire ü ü

Confidentiality-storage ü

Hazelcast 3.8 Oracle Coherence 12.1.213. Grid Features

Key Affinity ü ü

Delta Updates Yes, via Entry Processor ü

Partial Deserialize Objects ü ü

Embeddable Nodes ü ü

V. 경쟁사 비교

High-Density Caching In-Memory Data Grid Web Session Clustering

VI. 주요기능

§ 고밀도 메모리 스토어

(High-Density Memory Store)

§ 100% JCache 지원

§ 최고 속도의 서비스 제공

§ High Availability

§ 시스템 안정성 보장

§ 클라우드 기반 시스템 지원

§ 최신의 간결한 API 제공

§ 데이터 분산 처리

§ 프로세싱 분산 처리

§ 분산 클러스터링

§ 객체지향·비관계형 데이터 그

리드

§ 다양한 확장성 가능

§ 투명한 데이터베이스 통합

§ 클러스터 관리 기능

§ 장기간 운영 시 성능 저하 없음

§ 운영 중인 시스템 중단 불필요

§ 시스템 확장 용이·비용절감

§ 최고 프로세싱 속도 보장

§ 톰캣, Jetty 등 다양한 컨테이너 지원

머신 메모리의 가용성 극대화

GC 튜닝 및 garbage collection으로 인한 성능 저하

를 제거

VI. 주요기능

성능 향상 및 예측 가능한 성능 보장

• 고밀도 메모리 스토어

• 완벽한 JCache 지원

• 유연한 확장성

• 매우 빠른 응답 성능

• 고가용성 (High availability)

고밀도 메모리 스토어

서비스로서의 캐시

JCache 구현체 (지원)

VI. 주요기능

• 고가용성 (High availability)

• 장애 복구

• 클라우드 적용

데이터베이스 캐쉬

하이버네이트 2단계 캐시

• 자주 사용되는 데이터에 대한 인메모리 접근을 제공하며 데이터 그리드 형태로 용량 증설 가능

• 100 GB 이상의 근접 캐시 데이터를 어플리케이션에 제공하는 확장성 제공

• 다이나믹한 클러스터/풀 메모리 및 프로세서 관리

• Simple modern APIs

• 분산 데이터 구조

• 분산 컴퓨팅

• 객체지향 및 비 관계형

• 탄력적이고 확장 가능 – 필요한

IMDG 메세징

인메모리 컴퓨팅

Pivotal Gemfire 대체 가능

VI. 주요기능

• 탄력적이고 확장 가능 – 필요한CPU/RAM 용량에 따라 서버를 추가/삭제

• 투명한 데이터베이스 통합

• 웹 기반 클러스터 관리

Oracle Coherence 대체 가능

• 고성능

• 어플리케이션 수정 불필요

• 쉬운 스케일 아웃

• 빠른 세션 접근

• Off load to existing cluster

톰캣 웹 세션 복제

Jetty 웹 세션 복제

Generic 웹 세션 복제

VI. 주요기능

• Off load to existing cluster

• Tomcat, Jetty and Generic 지원

• 헤이즐캐스트 구조 내에서 사용자 세션 누락은 발생 안함

• 자동화된 장애 복구

Hazelcast Enterprise 아키텍쳐

NoSQLMonggo-DBCassandra

어플리케이션 헤이즐캐스트

IoT

VI. 주요기능

RDBMSOracleMS-SQLPostgreSQL

C

Hazelcast Apply Architecture

인메모리데이터그리드서버

클라우드

로드밸런서

WAS IMDG DBMS

VI. 주요기능

은행

도이치뱅크, HSBC, 캐피털원, 모건스탠리, 페이팔, 바클레이, 뱅크오브아메리카 등

§ 초고속 트랜잭션 처리, FDS(Fraud Detection System) 기반 솔루션, 글로벌 커버링 서비스

§ 데이터 증가에 따른 인프라 유지 비용 절감

§ 알고리즘 트레이드, IRD, MDA, 인터넷 및 모바일 뱅킹시스템, ATM 서비스

§ 각 금융기관 국제 외환 금융 시스템 99.999% 연중 무휴 서비스 타임 기록

e-Commerce

애플, 타깃, GE, VORWERK, 도미노피자, 이베이, 엑스피디아 등

§ 애플은 오라클 Coherence 솔루션을 대체하여 비용 절감 및 미국 아리조나주 Mesa 지역에 신축중인 차세대 애플 데이터 센터 구축에 핵심 솔루션 선정

VII. 레퍼런스

e-Commerce 중인 차세대 애플 데이터 센터 구축에 핵심 솔루션 선정

§ 애플 신제품 출시 기간 온라인 스토어 무중단 대용량 처리 기술 입증

§ True Real-time Monitoring(실시간 모니터링) 실현

§ 물류/재고/배송/구매 관리 시스템 실시간 무중단 시스템 지원

모바일·텔레콤

AT&T, CISCO, HP, 에릭슨, TEOCO, 록히드마틴 등

§ 대용량 Transaction 데이터 처리 핵심 기반 솔루션

§ Scale-out 도입으로 급증하는 데이터 용량을 예측 가능한 인프라 설비 구축에 사용

§ 단말기용 Apps, 데이터 서비스, 초고속 메시지 서비스, 빅데이터 분석, 각종 부가서비스 및 네트워크 서비스

보험뉴욕라이프, USAA, 스위스 재보험(Swiss RE)

§ FDS, 금융시스템 기반 솔루션 사용

도이치뱅크, HSBC, 캐피털원, 모건스탠리, 바클레이, 뱅크오브아메리카 등

• 초고속 트랜잭션 처리, FDS(Fraud Detection System) 기반 솔루션, 글로벌 커버링 서비스

• 데이터 증가에 따른 인프라 유지 비용 절감

• 알고리즘 트레이드, IRD, MDA, 인터넷 및 모바일 뱅킹시스템, ATM 서비스각 금융기관 국제 외환 금용 시스템 99.999%

1

2

VII. 레퍼런스

1

2

애플, 타깃, GE, VORWERK, 도미노피자, eBay, 엑스피디아 등

일 뱅킹시스템, ATM 서비스• 각 금융기관 국제 외환 금용 시스템 99.999% 연중 무휴 서비스 타임 기록

2

애플은 오라클 Coherence 솔루션을 대체하여 비용 절감 및미국 아리조나주 Mesa 지역에 신축중인 차세대 애플 데이터

센터 구축에 핵심 솔루션 선정

애플 신제품 출시 기간 온라인 스토어 무중단 대용량 처리 기술 입증True Real-time Monitoring(실시간 모니터링) 실현

물류/재고/배송/구매 관리 시스템 실시간 무중단 시스템 지원

AT&T, CISCO, HP, 에릭슨, TEOCO, 록히드마틴 등

• 대용량 Transaction 데이터 처리 핵심 기반 솔루션• Scale-out 도입으로 급증하는 데이터 용량을 예측가능한 인프라 설비 구축에 사용

• 단말기용 Apps, 데이터 서비스, 초고속 메시지

1

VII. 레퍼런스

1

뉴욕라이프, USAA, 스위스 재보험(Swiss RE)

• 단말기용 Apps, 데이터 서비스, 초고속 메시지서비스, 빅데이터 분석, 각종 부가서비스 및 네트워크 서비스

2

FDS, 금융시스템 기반 솔루션 사용

목적: 애플스토어의 목적은 온라인 스토어를 늘려 더 많은 제품을 판매

1,000개App서버40 노드

각서버에256GB 메모리

High-Density Memory Store 기능 적용

40노드각서버

256GB메모리

High-Density Memory Store 기능 적용

VII. 레퍼런스

결 과

9백만대1백만 3년간cache

애플 워치 런치가 헤이즐캐스트에서 실행 되고 1,000,000 cache operations per second 달성

헤이즐캐스트에서 실행되고 첫번째 주 아이폰 5c 판매량9,000,000 대 달성

애플스토어 2013~2016 무중단서비스 타임 기록중.

무중단판매량

ü 컨설팅사, 대규모 로컬 테스트를 거치고 아마존 EC2 구글 클라우드에 탑재하여 극한 상황을 가정한 테스트를 24시간 주 7일 무중단으로 진행

ü 테스트는 가능한 모든 파라미터에 오버 플로잉과 오버 로딩, 그리고 일반적으로 보기 힘든 상황을 고려한 극도의스트레스 테스트까지 진행

ü 테스트의 목표는 시스템이 절대적으로 다운되지 않게 만드는 것이 아니라, 시스템이 12가지가 넘는 fail 시나리오속에서 중단되지 않고 운영되면서 빠른 시간에 복구 가능한지를 검증하는 것이었음

ü Reads와 Writes 테스트는 0~ 무한대로 클러스터로 보내면서 진행하였고, 이러한 극한 테스트 조건은 어떻게 헤이즐캐스트가 스스로 작동하고 조정하면서도 새로운 테스트 시나리오를 산정하게 만드는 계기가 됨

ü 클러스터의 용량이 초과되면서 헤이즐캐스트는 자동적으로 메모리에서 사용하지 않는 데이터를 빠른 속도로 메모

VII. 레퍼런스

ü 클러스터의 용량이 초과되면서 헤이즐캐스트는 자동적으로 메모리에서 사용하지 않는 데이터를 빠른 속도로 메모리에서 제거하고 전체 데이터 운용을 지원하는 것이었음

ü 이 테스트는 무한대의 데이터를 시스템의 메모리 공간과 처리 속도와 상관없이 무한대로 주입하여 클러스터가 다운되지 않고 잘 운영되는지에 대한 것이었음

ü 재앙적 수준의 네트워크 failure 예) IP테이블 변화

ü 네트워크 부하로 인한 네트워크 일부 장애 및 패킷 손실

ü JVM 작동 중단 예) 응급 상황으로 전체 시스템 작동 중단 혹은 레벨에 따른 시스템 운영 중단

ü 일부 JVM 작동 중단 예) Message 송신에 따른 Heap 메모리 나 CPU 90% 사용, 대용량 패키지 무단 송신 등

ü OS 중단 예) 시스템 중단 혹은 아마존 EC2 API 강제 중단

ü 내부 버퍼 오버 플로우 예) 지속적인 대용량 데이터 처리

HIGH-TECH

INSURANCE CONSUMER & ECOMMERCE

GAMING & ENTERTAINMENT

VII. 레퍼런스

TELECOMMUNICATIONS LOGISTICS

ECOMMERCE

전 세계 8,000개 이상 기업 현재 사용 중

Mail ID: cmlimx@naver.comPhone : 010-3213-2043