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** fabric | ** fabric | ||
* 여러대의 computer에 같은 입력을 주는 것과 같다. | * 여러대의 computer에 같은 입력을 주는 것과 같다. | ||
==== Hadoop ==== | |||
* CPU와 Memory 의 한계를 뛰어넘기 위해서 | |||
* 모두 동일한 JAVA Application을 띄워놓고 같은 프로그램을 실행 | |||
** 같은 환경을 꾸며놔야 된다는 것은 여전하나 한번만 꾸며놓으면 새로운 프로그램을 실행하기 좋다. | |||
* 유명한 Map/Reduce 논문의 구현체 | |||
* 하지만 제한적인 명령만 실행할 수 있다. | |||
** 극복하는 방법이 나왔지만, 필요도 없고 잘하는 다른 것들이 있어서... | |||
* HDFS | |||
** 미리서부터 나누어 가지고 있어야한다. | |||
==== VM ==== | |||
* High Availablity 가 목적 (물론 다른 것도 있지만) | |||
* 같은 환경을 빨리 만들기 위해 | |||
** OS를 쉽게 설치하기 위해서 | |||
** 라이브러리를 모두 같게 만들기 귀찮다. | |||
* High Availability | |||
** OS가 맛이 가서 죽으면 | |||
* VMware, KVM, Xen | |||
* 대클라우드 시대를 연 기술 | |||
* 만능일까? | |||
** Network 구조가 유연해야지 VM을 쓸수 있다. | |||
** VM의 성능이 어느 정도일까? | |||
Revision as of 10:24, 29 June 2018
동기
- (구글, 넷플릭스, 페이스북 ...는) 어떻게 수백대의 컴퓨터를 부려먹을까
- (하둡, Docker, k8s, Elestic search)는 어떻게 수백대의 컴퓨터를 부려먹을까?
방법
- 클러스터를 만들어서 사용한다.
Cluster
- 여러 대의 컴퓨터들이 연결되어 하나의 시스템처럼 동작하는 것
현대 컴퓨터의 다양한 한계
- Compute
- CPU
- Memory
- Storage(size)
- Network/Storage I/O speed
- High Availability(HA)
무엇이 그것을 가능하게 하는가?
- 사람
- Remote Shell
- Hadoop
- VM
- Docker
- OpenStack
사람
- 가장 간단
- 시급이 몇백원이라면...
Remote Shell
- 원격 데스크톱
- 가장 쉽게 시도할수 있는 방법
- ansible
- fabric
- 여러대의 computer에 같은 입력을 주는 것과 같다.
Hadoop
- CPU와 Memory 의 한계를 뛰어넘기 위해서
- 모두 동일한 JAVA Application을 띄워놓고 같은 프로그램을 실행
- 같은 환경을 꾸며놔야 된다는 것은 여전하나 한번만 꾸며놓으면 새로운 프로그램을 실행하기 좋다.
- 유명한 Map/Reduce 논문의 구현체
- 하지만 제한적인 명령만 실행할 수 있다.
- 극복하는 방법이 나왔지만, 필요도 없고 잘하는 다른 것들이 있어서...
- HDFS
- 미리서부터 나누어 가지고 있어야한다.
VM
- High Availablity 가 목적 (물론 다른 것도 있지만)
- 같은 환경을 빨리 만들기 위해
- OS를 쉽게 설치하기 위해서
- 라이브러리를 모두 같게 만들기 귀찮다.
- High Availability
- OS가 맛이 가서 죽으면
- VMware, KVM, Xen
- 대클라우드 시대를 연 기술
- 만능일까?
- Network 구조가 유연해야지 VM을 쓸수 있다.
- VM의 성능이 어느 정도일까?