하이브리드 트랜잭션/분석 처리

Hybrid transactional/analytical processing

정보기술 연구 및 자문 회사인 Gartner Inc.가 2014년 초 연구 보고서 Hybrid Transaction/Analytical Processing Wills for Stratic Business Innovation에서 만든 용어인 Hybrid Transaction/Analytical Processing은 극적인 비즈니스 혁신을 위한 기회를 촉진할 것이다.[1] Gartner에서 정의한 대로:

하이브리드 트랜잭션/분석 처리(HTAP)는 트랜잭션 처리와 분석 사이의 "장벽을 무너뜨리는" 신흥 애플리케이션 아키텍처다. 그것은 더 많은 정보를 제공하고 "비즈니스 실시간" 의사결정을 가능하게 한다.[2][1]

보다 최근의 보고서에서 Gartner는 HTAP을 "증가된 거래"[3]라고 언급하기 시작했다. 또 다른 분석 회사인 Forrester Research는 동일한 개념을 "투명"이라고 부르고,[4] 451 Group은 이를 "하이브리드 운영 및 분석 처리" 또는 HOAP라고 부른다.[5]

배경

1960년대에 사업 부문의 컴퓨터 사용은 급여 거래에서 시작되었고, 후에 회계나 청구서 작성과 같은 분야에 업무를 포함시켰다. 당시 사용자들이 데이터를 입력했고, 이후 시스템이 이를 처리했다. 즉각적인 데이터 처리 또는 온라인 거래 처리(OLTP)의 추가 개발은 정부 및 기업 부문 정보 시스템에서 OLTP를 광범위하게 사용하게 했다.[6]

온라인 분석 처리(OLAP)는 데이터 생성, 합성 및 관리에 관련된 분석 처리를 다룬다. 기업 간 데이터 수요가 증가하면서 OLAP도 진화했다.[citation needed] 애플리케이션의 요구를 충족시키기 위해, 두 기술 모두 그들 자신의 시스템과 구별되는 아키텍처에 의존한다.[7][6] OLTP와 OLAP 시스템 모두의 정보 아키텍처와 인프라가 복잡해지면서 데이터 분석이 지연되고 있다.[7][need quotation to verify]

HTAP 장점과 과제

Gartner의 원래 정의 외에 HTAP에 대한 다양한 해석이 있는데, 그것은 "신흥적인 아키텍처"이다. 이러한 해석은 데이터베이스 기능성이라는 서로 다른 장점을 제시한다. 최근의 연구, 하드웨어, OLTP 및 OLAP 기능, 인메모리 및 클라우드 네이티브 데이터베이스 기술,[8] 확장 가능한 트랜잭션 관리 및 제품의 발전으로 트랜잭션 처리 및 분석, 즉 HTAP가 동일한 데이터베이스에서 작동할 수 있게 되었다.[7][9][6]

그러나 Gartner의 최근 보고서는 단일 통합 데이터베이스가 제공할 수 있는 것보다 더 광범위한 이점을 제시한다. 전통적인 애플리케이션 아키텍처들은 트랜잭션 시스템과 분석 시스템을 분리했다. 디지털 비즈니스, 그리고 비즈니스 순간의 대응 필요성은 "사실 이후" 분석을 사용하는 것이 더 이상 적절하지 않다는 것을 의미한다. 비즈니스 순간은 실시간으로 이용되어야 하는 일시적인 기회다. 조직이 빠르고 정보에 입각한 의사결정을 함으로써 비즈니스 순간을 인식하거나 신속하게 대응할 수 없는 경우, 일부 다른 조직은 기회를 놓치게 된다(또는 새로운 비즈니스 위협). HTAP은 고급 분석을 "이동 중" 트랜잭션 데이터에서 실시간으로 실행할 수 있도록 하여 사용자가 비즈니스 순간에 보다 효과적으로 대응할 수 있는 아키텍처를 제공한다.[10]

HTAP 데이터베이스의 주요 기술적 과제는 동일한 데이터베이스 시스템에서 운영(업데이트 비율이 높은 다수의 소규모 트랜잭션)과 분석 워크로드(대량의 행을 가로지르는 크고 복잡한 쿼리) 모두에 대해 효율적일 수 있는 방법과 운영에 대한 분석 쿼리의 간섭을 방지할 수 있는 방법이다. 작업량 이러한 종류의 운영 작업부하를 흔히 운영 분석 처리라고도 한다.

HTAP은 동일한 데이터의 여러 복사본이 필요하지 않고 ETL 프로세스를 통해 운영 데이터베이스에서 데이터 웨어하우스로 데이터를 오프로드할 필요가 없는 등 여러 가지 방법으로 분석 지연 시간 문제를 해결한다.[7][9]

HTAP의 대부분의 애플리케이션은 많은 양의 트랜잭션을 처리할 수 있고 예측과 시뮬레이션과 같은 기능을 제공할 수 있는 인메모리 기술에 의해 활성화된다. 새로운 HTAP 기술은 확장 가능한 트랜잭션 처리를 사용하며, 전체 데이터베이스를 메모리에 보관하는 것에 의존할 필요가 없다. HTAP은 대량의 데이터에 대한 실시간 및 정교한 분석을 기반으로 한 즉각적인 비즈니스 의사 결정 기능을 제공함으로써 기업이 비즈니스를 수행하는 방식을 바꿀 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 정부 및 기업 리더는 공공 안전, 위험 관리, 부정 행위 탐지 등의 분야에서 조치가 필요한 실시간 문제, 결과 및 동향을 파악할 수 있다.[7][11]

HTAP의 일부 과제는 정의되지 않은 모범 사례뿐만 아니라 제한된 업계 경험과 기술을 포함한다.[7]

HTAP 기능 MariaDB Enterprise,[12]MariaDB SkySQL,[13]마이크로 소프트 애저 SQL데이터베이스, 마이크로 소프트 애저 시냅스 Link[14]코스모스 DB, DbAlibaba DRDS, LeanXcale,[15]TiDB,[16][17]허블 ArangoDB, Aerospike, 아파치 Ignite/GridGain In-Memory 데이터 조직, IBMIBM_Db2 IDAA,[18]InterSystems,[19][20]Kdb에 같은 데이터베이스 기업들에 의해 제공된다.+, MicrosoftSQLServer, Neo4j, Tige.rGraph, Oracle 12c In-Memory,[21] SAP HANA,[22][23] SingleStore, MongoDB, VoltDB, NuoDB, OrientDB, DataStax, eXtremeDB, Splice Machine,[24] EsgynDB, Cloud Spanner, HarperDB, Amazon Aurora (Parallel Query), BlobCity, Couchbase,[25] YugabyteDB[26] 및 PostgreSQL

참조

  1. ^ a b "Hybrid Transaction/Analytical Processing Will Foster Opportunities for Dramatic Business Innovation". Gartner. 28 January 2014. Retrieved 4 October 2021.
  2. ^ "Market Guide for HTAP-Enabling In-Memory Computing Technologies". www.gartner.com. Retrieved 15 April 2017.
  3. ^ "Hype Cycle for Data Management, 2019". Gartner.
  4. ^ "Forrester". Forrester.
  5. ^ https://mariadb.com/wp-content/uploads/2020/09/enterprises-turn-to-hoap-for-oltp-workloads_analyst-report_1088.pdf
  6. ^ a b c 보그, 안자. 거래 및 분석 처리 시스템 벤치마킹: 혼합 작업량 벤치마크의 작성과 그 적용성 스프링거-Verlage 베를린 하이델베르크. 2014
  7. ^ a b c d e f 페치니, 마시모, 파인버그, 도날드, 레이너, 나이젤, 에드잘리, 록산. "하이브리드 트랜잭션/분석적 프로세싱을 통해 극적인 비즈니스 혁신을 위한 기회 창출" Gartner. 2014년 1월 28일
  8. ^ "Azure Analytics: Clarity in an instant". azure.microsoft.com. Retrieved 20 June 2020.
  9. ^ a b 울프, 토비. "SQL과 NoSQL? 좋아, 하지만 하이브리드 데이터베이스는 어떻게 들어갈까?" ZDNet. 2014년 5월 12일
  10. ^ "How to Enable Digital Business Innovation via Hybrid Transaction/Analytical Processing". www.gartner.com. Retrieved 15 April 2017.
  11. ^ 배어, 토니. "빠른 데이터가 빅 데이터 속도에 도달하다." ZDNet. 2012년 4월 16일
  12. ^ Arnö, Kaj (26 June 2020). "ColumnStore Native Part of MariaDB 10.5".
  13. ^ "MariaDB Releases New R2DBC Connector". www.businesswire.com. 7 January 2021.
  14. ^ "A closer look at Azure Synapse Link". www.zdnet.com. Retrieved 15 April 2017.
  15. ^ Research., Bloor. "Hybrid real-time data processing". bloorresearch.com. Retrieved 30 October 2019.
  16. ^ "The Hybrid Database Capturing Perishable Insights at Yiguo". Datanami. 22 February 2018. Retrieved 2 March 2018.
  17. ^ Xu, Kevin. "How TiDB combines OLTP and OLAP in a distributed database". InfoWorld. Retrieved 14 November 2018.
  18. ^ ""Real Time Analytics with IDAA and Big Data on System z"" (PDF).
  19. ^ Inc., Gartner. "Operational Database Management Systems (ODBMS) Software Reviews". Gartner. Retrieved 14 February 2018.
  20. ^ Gartner (12 February 2018). "Critical Capabilities for Operational Database Management Systems". Gartner.
  21. ^ "Leading-edge Database technology now available in all environments". oracle.com. Archived from the original on 28 August 2018.
  22. ^ Review, CIO. "Internet of Everything and Hybrid Transactional Analytical Processing". CIOReview. Retrieved 26 March 2016.
  23. ^ "Gartner Reprint". www.gartner.com. Retrieved 26 March 2016.
  24. ^ "The Splice Machine Data Platform". Splice Machine.
  25. ^ "Couchbase to Deliver Parallel JSON Analytics -- Without the ETL". Datanami. 20 September 2018.
  26. ^ Yugabyte, Team. "FAQs about YugabyteDB YugabyteDB Docs". docs.yugabyte.com.