하이브리드 트랜잭션 및 분석 처리 패턴 이해
많은 비즈니스 애플리케이션 아키텍처에서 트랜잭션 및 분석 처리를 별도의 인프라에 저장하여 처리하는 데이터가 있는 별도의 시스템으로 분리합니다. 이러한 인프라는 일반적으로 작동 데이터를 사용하여 작동하는 OLTP(온라인 트랜잭션 처리) 및 기록 데이터를 사용하여 작동하는 OLAP(온라인 분석 처리)라고 하며, 각 시스템은 특정 작업에 맞게 최적화됩니다.
OLTP 시스템은 개별 시스템이나 사용자 요청을 즉시 처리하고 최대한 신속하게 대응하도록 최적화되어 있습니다.
OLAP 시스템은 대규모 기록 데이터를 분석 처리, 수집, 합성 및 관리하는 데 최적화되어 있습니다. OLAP 시스템에서 처리하는 데이터는 주로 OLTP 시스템에서 생성되며 ETL(추출, 변환 및 로드) 일괄 처리를 통해 OLTP 시스템에 로드해야 합니다.
이 작업은 복잡하고 많은 양의 데이터를 물리적으로 복사해야 하므로 OLAP 시스템에서 분석하는 데이터를 사용하는 데 지연이 발생합니다.
HTAP(하이브리드 트랜잭션 및 분석 처리)
점점 더 많은 기업이 디지털 프로세스로 전환함에 따라 더 신속하게 정보에 입각한 결정을 내려 기회에 대응하는 것에 대한 가치를 점점 더 인식하고 있습니다. 기업은 HTAP(하이브리드 트랜잭션/분석 처리)를 통해 OLTP 시스템에 저장되고 처리되는 데이터에 대해 거의 실시간으로 고급 분석을 실행할 수 있습니다.
다음 다이어그램은 HTAP 아키텍처의 일반화된 패턴을 보여 줍니다.
- 비즈니스 애플리케이션은 사용자 입력을 처리하고 애플리케이션의 예상 사용 프로필에 따라 데이터 읽기 및 쓰기의 혼합에 최적화된 트랜잭션 데이터베이스에 데이터를 저장합니다.
- 애플리케이션 데이터는 대기 시간이 짧은 분석 저장소에 자동으로 복제됩니다.
- 분석 저장소는 트랜잭션 시스템에 영향을 주지 않으면서 데이터 모델링, 분석 및 보고를 지원합니다.