Scientific Computing & Data Science

by Geol Choi | April 23, 2014지난 글에서는 개발단계 수준에서의 데이터 샤딩에 대하여 알아보았다. 실제 어플리케이션의 서비스 단계에서는 보다 안정성이 요구되기 때문에 이번 글에서는 이에 필요한 설정에 대해 알아보도록 하겠다. 데이터 운용의 안정성을 위해서는 다음과 같은 항목들이 요구된다:다중의 config server들다중의 mongos server들각 샤드에 대한 리플리카(Replica) 구성 샤딩에 대한 내용을 다루면서 익숙치 않은 많은 용어들이 한꺼번에 등장하여 혼란스러울 수 있으므로 다음 그림을 통해 전체적인 용어와 이들의 관계에 대하여 이해하도록 한다.[그림 1.] App Server, Router(Routing Server), Config Server, Shard(Repl..

by Geol Choi | April 13, 2014 샤드 키란?샤드 키(Shard Keys)는 클러스터의 샤드들 간에 컬렉션의 도큐먼트를 어떻게 분산할 것인가를 결정하는 것이다. 다음의 예를 들어보자. 4개의 샤드로 구성된 클러스터가 있다고 가정하자. "x"라는 도큐먼트 키를 기준으로 샤드 1(Chunk 1)에는 "x"가 -75까지의 데이터를 저장하고, 샤드 2에는 25까지, 샤드 3에는 175까지, 샤드 4에는 175보다 큰 데이터를 분산하여 저장한다. 이 때 데이터를 분산하는 기준이 되는 키인 "x"를 샤드 키라고 한다. [그림 1.] 샤드 키를 이용하여 데이터 세트를 여러 개의 덩어리(chunk)로 분할. 샤드 키의 작동 원리만약 회원 관리를 위한 멤버 데이터베이스(members)를 나이(age)..

by Geol Choi | April 13, 2014 샤딩(Sharding)이란?데이터의 스케일 아웃(Scale Out)을 하는 방법으로 여러 대의 머쉰을 통해 데이터를 분산하는 것을 의미한다.즉, 데이터를 여러 그룹으로 쪼개어 이 그룹들을 각기 다른 머쉰에 저장하는 처리 방법이다.파티셔닝(Partitioning)이라고도 한다.늘어나는 데이터와 이에 대한 처리를 위해 더욱 강력하고 보다 큰 저장공간을 제공하는 다른 머쉰으로 교체하는 대신 여러 대의 머쉰을 추가하는 것이다. MongoDB의 자동 샤딩대부분의 데이터베이스 소프트웨어는 수동 샤딩 도구를 제공한다. 수동 샤딩의 경우 클러스터의 노드를 추가하거나 삭제 시 또는 데이터 분산 및 처리량 분산 등의 경우 관리에 어려움이 있을 수 있다.MongoDB는 ..

by Geol Choi | April 10, 2014MongoDB에서 인증을 통해 마스터와 슬레이브 노드 간 복제를 하고자 할 경우에는 슬레이브 노드가 마스터 노드의 데이터에 접근할 수 있는 권한을 설정할 수 있는 방법이 있다. 접근을 하고자 하는 마스터 노드의 db에 username과 password를 지정하여 user를 추가하고 슬레이브 노드에도 동일한 username과 password를 갖는 user를 추가한다.user를 추가하는 방법은 createUser() 메써드를 사용하는 것이다. 예를 들어, test라는 db에 다음과 같이 user를 추가해 보자:> use test switched to db test > db.createUser( ... { ... user: "cinema4d", ... pw..

by Geol Choi | April 9, 2014마스터 또는 슬레이브 노드 모두에 대하여 다음과 같이 명령을 입력해 보자: > show dbs admin (empty) local 0.078GB DB 리스트를 살펴보면 최소한 admin과 local이 존재할 것이다. local은 로컬 데이터베이스로써 마스터 노드와 슬레이브 노드에 모두 존재하며 복제와 관련된 상태 정보가 저장되어 있으며, 로컬이라는 이름대로 로컬 노드에만 저장되며 복제되지 않는다.마스터 노드(포트 번호 3000이라고 가정)와 슬레이브 노드(포트 번호 3001이라고 가정)에 대한 각각의 local DB의 내용을 살펴보자:마스터 노드:> use local switched to db local > db.getCollectionNames() [ ..

by Geol Choi | March 29, 2014지난 글에서 Replica Set을 구성하는 방법에 대해 자세하게 다뤘다. 지난 글에서는 1대의 머쉰에서 localhost를 통해 Replica Set을 구성한 바 있다. 이번 글에서는 여러 대의 머쉰에서 Replica Set을 구성하는 방법에 대해 알아보도록 하겠다.진행은 튜토리얼 방식이며, 제시되는 OS 및 IP(IP 대신 DNS를 입력해도 무방함) 등은 예를 들어 설명하기 위함이며 각자 자신의 환경에 맞게 응용하기 바란다. 한 번 따라해 보면 쉽게 자신의 환경으로 설정할 수 있으리라 믿는다.이 예제에서는 총 2대의 머쉰을 사용하였으며, 각각 Windows와 Mac OS 환경이며, 설정되는 노드는 모두 3개(PRIMARY 1개, SECONDARY 2..

by Geol Choi | March 29, 2014MongoDB의 슬레이브 노드의 역할을 정리하면 다음과 같다: 데이터 유실 또는 마스터 노드의 다운타임에서의 패일오버 메커니즘 기능 수행백업을 위한 소스읽기 스케일아웃데이터 처리 수행 이 중 "읽기 스케일아웃"은 데이터를 읽을 때 PRIMARY(마스터)에 집중되는 부담을 SECONDARY(슬레이브)에 분산하는 것이 목적이다. 이 때 주의할 것은, MongoDB에서 데이터 복제는 비동기(Asynchronous)로 진행된다는 것이다.쓰기에 대한 연산 부담의 분산은 향후 자동샤딩(Autosharding) 부분에서 집중적으로 다루도록 하겠다.읽기 스케일아웃 방법은 다음과 같다.우선 Replica Set이 설정되어 있다고 가정한다. Replica Set을 설정하..

by Geol Choi | March 27, 2014이번 글에서는 MongoDB의 가장 중요한 개념 중 하나인 Replica Set에 대해 알아보도록 하겠다. Replica Set은 기본적으로 자동 패일오버 기능을 갖는 마스터-슬레이브 클러스터이지만, 마스터-슬레이브 클러스터의 가장 큰 차이점은 마스터 노드가 가변적이라는 것이다. 즉, 현재 마스터 노드로 지정된 인스턴스가 다운될 경우 다른 노드가 마스터 노드로 자동 지정된다는 점이다. 마스터-슬레이브 클러스터와 Replica Set과의 공통점은, 단 하나의 마스터 노드(PRIMARY 노드라고도 함)와 여러 개의 슬레이브 노드(SECONDARY 노드라고도 함)를 갖는다는 점이다. 개념적으로는 별 것 아니지만 실행에 있어서 어려움이 있을 것이란 예상이 들기..

by Geol Choi | March 26, 2014데이터베이스의 관리자 역할 중 가장 중요한 것 중 하나는 아마도 데이터를 안전하게 지키는 것이다. 이를 위해 가장 기본적인 일은 원본 데이터를 실시간에 가깝게 끊임없이 복제 데이터를 만드는 것이며, 마스터-슬레이브 복제(Master-Slave Replication) 모델이 이러한 기능을 수행하는 것이다. 즉, 원본 데이터는 마스터의 데이터베이스에 저장하고 하나 이상의 슬레이브를 만들어 각 슬레이브의 데이터베이스에 마스터의 데이터를 복제하는 것이다. 다음 그림은 클라이언트 어플리케이션과 마스터-슬레이브 간 관계를 설명한 것이다. [그림 1.] 클라이언트 어플리케이션-마스터(Primary)-슬레이브(Secondary) 간 데이터 관계. 마스터-슬레이브 복제..

by Geol Choi | March 25, 2014이번 글에서는 MongoDB의 관리자 입장에서 보안 측면을 다루도록 하겠다. 최근 금융권에서 일어나고 있는 개인정보 유출 사고를 보면 보안이 얼마나 중요한 일인지 새삼 깨닫는다. 특히 정보들이 DB에 저장될 것이므로 DB의 보안에 대한 중요성은 굳이 언급할 필요조차 없을 것이다.그러면 어떻게 하면 MongoDB가 안전한 환경에서 운용되도록 할 것인지에 대한 내용을 다루도록 하겠다. 관리자 계정MongoDB에는 admin이라는 데이터베이스가 기본적으로 존재한다. 어느 데이터베이스든 간에 사용자를 등록할 수 있지만, admin 데이터베이스에 사용자로 등록되면 일종의 관리자 권한이 부여된다. 즉, admin 외의 사용자는 다른 데이터베이스에 쓰기나 읽기가 불..