scale out (2) 썸네일형 리스트형 빅데이터(BigData) 7부 - 수평확장(Scale Out)은 RDB보단 NoSQL이지! 이전 글에서 수직확장(Scale Up)과 수평확장(Scale Out)에 대해 알아보았다. 아직 못 본 사람들은 아래 링크에서 먼저 보고 오자! 빅데이터(BigData) 6부 - 수직확장(Scale Up)과 수평확장(Scale Out) 이전 글에서 말했지만 현재 기업이 놓인 상황에 따라 수직확장이 더 좋을 수도 수평확장이 더 좋을 수도 있다. 하지만 빅데이터에서는 수직확장보다는 수평확장이 더 좋다. 그래서 NoSQL을 사용하는 것인데 그 이유에 대해서 차근차근 알아보도록 하자. RDB와 수평확장 RDB에서 수평확장을 할 때 사용하는 단어가 있는데 바로 샤딩(Sharding)이다. 샤딩이라는 단어보다는 이 RDB는 어떻게 수평확장을 할 수 있을지 함께 보자. 수평확장 구성부터 고민해 봐야 할 것이다. 아래 .. 빅데이터(BigData) 6부 - 수직확장(Scale Up)과 수평확장(Scale Out) 빅데이터 4부와 5부에서는 RDB와 Non RDB의 차이와 함께 왜 빅데이터에는 Non RDB인 NoSQL이 사용되는지 알아보았다. 아직 못 봤다면 아래 링크로 가서 보고오자! 빅데이터(BigData) 4부 - 기존 기술(관계형 데이터베이스)로는 힘들어요! - 관계형 데이터베이스 먼저 파악하기 빅데이터(BigData) 5부 - NoSQL(Not only SQL) 왜 너가 선택되었니? 자 이번에는 마지막 글에서의 궁금점이었던 RDB와 NoSQL의 성능 확장 차이에 대해 알아보기 전에 중요한 성능확장의 이유와 종류에 대해서 알아보려고 한다. 성능 확장은 왜, 언제 필요할까? 일단 우리는 성능 확장의 차이를 알아보기 전에 왜 필요한지 먼저 생각해보자. 사실 이 부분은 정말 간단하다. 우리가 사용하는 스마트폰을.. 이전 1 다음
