간단한 캐싱에서 수 테라바이트 크기의 설정에 이르기까지 다양한 사용 사례에서 Redis를 사용하는 많은 사람 및 회사와 이야기할 수 있는 특권이 주어지기 때문에 다른 어떤 주제보다 더 많이 다루어야 하는 주제는 성능입니다. Redis는 성능에 접근하는 방식이 다릅니다. 대부분은 아니지만 많은 데이터베이스 서버에서 성능을 개선하려고 합니다. Redis의 목표는 속도를 늦추지 않는 것입니다. 이는 매우 다른 접근 방식이며 이를 활용하려면 다른 사고 방식이 필요합니다. 성능 지표 – 지연 시간이 왕입니까? Redis를 사용할 때 기본적

오늘은 원격 Elasticsearch 클러스터에 연결하기 위해 Kibana의 로컬 인스턴스를 설정하는 과정을 안내해 드리겠습니다. Elasticsearch용 ObjectRocket 인스턴스에는 호스팅되는 무료 Kibana 설치가 포함되지만 로컬 시스템에서 Kibana를 실행하면 추가적인 유연성이 제공되는 경우가 있습니다. 또한 호스팅된 Kibana를 제공하지 않는 환경이나 서비스에서 실행하는 경우 이 연습을 통해 시스템에서 로컬로 Kibana를 쉽게 실행할 수 있습니다. Kibana의 로컬 인스턴스를 실행하는 이유는 무엇입니까?

이 게시물에서는 가장 일반적인 Redis 사용 사례와 이러한 선택에 영향을 미치는 다양한 특성에 대해 설명합니다. 1. 세션 캐시 Redis의 가장 명백한 사용 사례 중 하나는 Redis를 세션 캐시로 사용하는 것입니다. Memcached와 같은 다른 세션 저장소에 비해 Redis를 사용할 때의 장점은 Redis가 지속성을 제공한다는 것입니다. 캐시를 유지 관리하는 것은 일관성과 관련하여 일반적으로 미션 크리티컬한 것은 아니지만 대부분의 사용자는 장바구니 세션이 모두 사라지면 정확히 즐기지 않을 것입니다. 이제 그럴까요? 운

기본적으로 Kibana에는 Elastic의 타일 서비스에서 제공하는 지도에 지리 데이터를 표시하는 기능이 포함되어 있습니다. 이것은 Kibana가 할 수 있는 일에 대한 훌륭한 소개를 제공하지만 X-Pack 라이선스가 없는 경우 최대 확대/축소 수준이 제한됩니다. 예를 들어, 텍사스 오스틴에 있는 ObjectRocket의 본거지에 대한 최대 확대/축소는 다음과 같습니다. 좋은 소식은 다른 타일 서비스나 WMS 호환 매핑 서버를 사용하도록 Kibana를 구성하는 것이 충분히 쉽다는 것입니다. 다른 매핑 서비스를 사용하는 이유

새로운 NoSQL 데이터 저장소에 초점을 맞춘 모든 소문에도 불구하고 관계형 및 SQL 기반 데이터베이스는 여전히 건재합니다. 실제로 우리와 함께 일하는 거의 모든 고객은 MongoDB, Redis 또는 Elasticsearch와 함께 환경에 MySQL, PostgreSQL 또는 MS SQL Server를 가지고 있습니다. 마이그레이션으로 관계형 데이터베이스에서 다른 데이터 저장소로 데이터를 복제하는 가장 쉬운 방법에 대한 요청을 받는 것은 드문 일이 아닙니다. 다행히 Elasticsearch를 사용하면 이 작업을 매우 쉽게 수행할

버전 3.2부터 MongoDB는 모든 인덱스에 대한 사용 통계를 추적합니다. 이러한 통계에 액세스하기 위해 MongoDB는 $indexStats 집계 파이프라인 단계를 제공합니다. 다음은 MongoDB에서 사용되지 않는 인덱스를 찾을 때 고려해야 할 6가지 사항입니다. 예를 들어 다음 명령은 test.foo 컬렉션에 대한 인덱스 통계를 제공합니다. db.foo.aggregate( [ { $indexStats:{ } } ] ) https://bit.ly/2seXnzo 이 주제를 다루는 문서와 좋은 기사가 많기 때문에 $index

이전 블로그 게시물에서 MongoDB를 사용한 대규모 확장에 대한 소개를 제공했습니다. 확장은 본질적으로 반응적인 경향이 있어 애플리케이션 성능 저하 또는 더 심각한 경우 전체 애플리케이션 다운타임과 같은 문제를 야기합니다. 이러한 문제는 궁극적으로 비즈니스에 영향을 미치는 부정적인 고객 경험으로 이어집니다. 그렇다면 수익에 영향을 미치지 않도록 Mongo 데이터베이스를 확장할 적절한 시기가 언제인지 어떻게 알 수 있습니까? 앱에 적합한 임계값 찾기 애플리케이션 사용량이 급증하고 트래픽이 급증하는 폭풍우를 견디도록 하려면 부하

Elasticsearch 알림을 사용하여 거의 비어 있음을 알려줍니다. ObjectRocket에서는 콜드브루 커피로 사무실에 활력을 불어넣고 있습니다. 이곳 텍사스 오스틴은 8월에 덥습니다. 우리는 카페인 감기가 필요합니다. 우리는 한 번에 하나의 통만 보관하기 때문에 소진 없이 주문을 예약하는 것이 까다로울 수 있습니다. 그래서 ObjectRocket 사무실의 누군가가 콜드 브루 사용량에 대한 더 나은 데이터가 있었으면 좋겠다고 말했을 때 나는 완전히 끝났습니다. 저는 항상 Elastic Stack이 무엇을 할 수 있는지

최근 블로그 게시물에서 MongoDB를 확장해야 하는 경우에 대해 논의했습니다. 이 게시물에서는 MongoDB를 확장하는 방법에 중점을 둡니다. MongoDB 버전 3.0은 WiredTiger를 기본 스토리지 엔진으로 도입했습니다. 이후 MongoDB는 확장성과 관련하여 두 가지 접근 방식을 제공할 수 있었습니다. Mongo는 이제 가로뿐만 아니라 세로로도 확장할 수 있습니다. 두 접근 방식 모두 자세히 살펴봐야 합니다. 수직 크기 조정 수직 확장은 CPU의 수와 유형, RAM 또는 디스크 공간의 양과 같은 컴퓨팅 리소스

자신의 기술을 날카롭게 유지하는 방법에 대한 ObjectRocket DBA의 주요 팁. 코딩 기술을 연마하십시오. 기술 직무에서 더 많은 코드 기술을 습득하는 것이 도움이 된다는 것은 누구나 알고 있습니다. 하지만 어디서부터 시작해야 할까요? 가장 숙련된 데이터 저장소에 적합한 언어를 선택하십시오. 예를 들어 MongoDB용 Python. 데이터베이스에 집중하되 다른 스택 구성요소에는 시간을 할애하십시오. 데이터베이스를 성공적으로 확장하려면 전체 스택이 중요합니다. 네트워크, 앱, 방화벽, 연결 처리, 대량 운영자 등 읽습니다.

이전 블로그에서 사무실에 있는 콜드 브루 커피 통의 무게를 사용하여 Slack 알림을 보내 우리가 부족하고 콜드 브루 커피 통 리필이 필요할 때 알려주는 방법을 자세히 설명했습니다. 2부로 구성된 시리즈의 두 번째 시간에는 저울을 구축한 방법을 보여 드리겠습니다. 주로 많은 시간과 돈을 투자하지 않고 무언가를 원했는데 이미 우리의 요구를 충족시키는 것이 없었습니다. Elasticsearch 통 설정 요구 사항 우선 프로젝트의 요구 사항을 분석해야 했습니다. 저렴(<$100) 최소한의 관리 및 수유 원격 관리 손쉬운 통 레벨 보

스키마의 유효성을 검사하거나, 필드의 오타를 디버그하거나, 설정하지 않아야 하는 필드를 찾으려면 MongoDB 컬렉션의 모든 키를 이해해야 합니다. 많은 MongoDB-as-a-service 회사는 ObjectRocket을 포함하여 UI에서 바로 이 작업을 수행할 수 있는 쉬운 방법을 제공합니다. 숙련된 MongoDB 사용자는 일반적으로 JS용 Mongoose 또는 Python용 Mongoengine과 같은 객체 문서 매퍼(ODM)로 시작하므로 애플리케이션에 대한 일관된 스키마를 구축하고 오타를 줄일 수 있습니다. (ODM은 유형

블랙 프라이데이, 사이버 먼데이, 심지어 그린 먼데이(일부 친환경을 절약하고 크리스마스에 최적의 배송 날짜를 지정하는 마지막 월요일)는 올해 확실히 큰 토론 주제입니다. 가장 일반적인 공개 대화 주제는 특가 상품 찾기, 탐나는 명절 선물 쇼핑, 소비자가 지출하는 엄청난 금액에 관한 것입니다. Black Friday 2018의 판매 보고서에 따르면 온라인 판매는 62억 달러로 전년도보다 23.6% 증가했습니다, 사이버 먼데이는 2018년의 가장 큰 판매일이었습니다. 온라인 매출은 79억 달러로 2017년보다 19.3% 증가했습니다

MongoDB는 시장에서 범용으로 사용되는 NOSQL 데이터베이스 중 하나로, C++를 기반으로 구축된 오픈 소스 문서 데이터베이스입니다. 이 블로그는 아래 항목을 보여줍니다 클라우드에서 클러스터 생성 연결하기 위해 Mongodb Compass 설치 Compass를 사용하여 MongoDB 클러스터에 연결 데이터베이스 생성 MongoDB에서 사용되는 용어: 데이터베이스:컬렉션을 위한 물리적 컨테이너입니다. Collection:MongoDB 문서의 그룹입니다. oracle과 같은 sql 데이터베이스의 테이

이 블로그는 AlwaysOn 가용성 그룹으로 투명한 데이터 암호화를 설정하는 데 필요한 자세한 단계를 보여줍니다. 소개 SQL Server는 고객의 중요한 데이터를 보호하기 위해 실제 파일을 암호화하는 TDE(투명한 데이터 암호화)를 제공합니다. Enterprise Edition 기능으로 SQL Server 2008과 함께 도입되었습니다. TDE는 다음 SQL Server 에디션에서 사용할 수 있습니다. • SQL Server 2008, 2008 R2, 2012, 2014, 2016, 2017(평가, 개발자, 엔터프라이즈)

메모리 조정은 여유 메모리를 Oracle 메모리 구성 요소에 분배하거나 재할당합니다. 주로 Oracle 쿼리에 대한 성능 조정에 사용됩니다. 오늘날 모든 클라이언트의 주요 문제는 데이터베이스 성능과 관련이 있습니다. 이 블로그에서는 데이터베이스의 메모리를 튜닝하여 데이터베이스에서 고성능을 얻는 방법에 대해 설명합니다. 사용 가능한 다양한 메모리 튜닝 방법은 OS 수준 프로세스 튜닝, CPU 튜닝, RAM 튜닝, 데이터베이스 튜닝 등입니다. 이 블로그에서 I 데이터베이스의 메모리 조정에 대해 논의할 예정입니다. 데이터베이스 메모리

이 블로그에서는 CLE(Cell Level Encryption)가 구현될 때 데이터베이스를 복원하고 암호화된 데이터를 검색하는 데 필요한 단계에 대해 논의했습니다. 데이터 보안은 데이터베이스 관리에서 중요한 측면 중 하나입니다. 민감한 데이터를 암호화할 때 CLE, TDE 및 Always Encrypted와 같은 MS SQL Server에서 이를 달성하는 여러 가지 방법이 있습니다. 인증서 또는 키를 사용하여 셀 내의 데이터를 암호화하는 경우 이를 CLE(셀 수준 암호화)라고 합니다. 문제: 오류:- 볼 수 있는 문제 중 하나는

Times Ten은 Oracle 데이터베이스의 성능을 획기적으로 향상시킬 수 있는 잠재력을 지닌 Oracle 제품입니다. 메모리 최적화 외에도 Times Ten은 높은 처리량을 제공하고 내구성을 보장하며 확장 기능을 제공합니다. 특히 성능에 크게 의존하는 애플리케이션의 경우 응답 시간을 최소화합니다. 기존 데이터베이스와 달리 Times Ten은 RAM에 완전히 상주하여 높은 효율성을 제공합니다. 타임즈텐 역사 • 1994년 HP 연구소에서 발명 • HP의 Open Call 솔루션에 내장 • 1996년 VC 자금 지원 스타트업

이 블로그에 설명된 단계를 따르면 Oracle Cloud Interface에서 데이터베이스를 구성할 수 있습니다. 소개 전체 프로세스의 단계는 다음으로 구성될 수 있습니다. OCI에서 SSH 키 쌍 생성 공개 서브넷에 데이터베이스 생성 VM DB 시스템에 연결합니다. 필수 조건 다음 전제 조건이 이미 마련되어 있음을 고려: Oracle Cloud 계정(무료 평가판/유료 버전) 가상 머신(VM)/베어메탈(BM)에 대한 네트워크 구성을 구성해야 합니다. 공개 서브넷 보안 목록 및 포트 22 및 1521 열기 인터넷 게이트웨이

이 게시물에서는 Oracle 19c의 TDE 투명 데이터 암호화 활성화에 대해 설명합니다. Oracle 19c에서 자동 로그인 지갑을 구성하려면 spfile/pfile에서 설정해야 하는 매개변수가 거의 없습니다. 1단계:ASM에서 지갑 폴더 생성 필요한 경우 지갑 디렉토리를 생성합니다. 일반적으로 지갑 디렉토리는 ASM or $ORACLE_BASE/admin/db_unique_name/wallet.에 있습니다. 이상적으로 지갑 디렉토리는 비어 있어야 합니다../grid.env -- asm file system environmen