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Apache Impala
Apache Impala는 Hadoop 환경의 자료를 SQL로 분석하는 분산 질의 엔진이다. 저장 자료에 직접 접근하는 실행 엔진을 사용해 선택과 조인 및 집계 같은 대화형 분석을 처리한다.
Apache Hive
Apache Hive는 분산 저장소의 자료를 SQL로 읽고 쓰며 관리하는 데이터 웨어하우스 시스템이다. 테이블 메타데이터와 질의 서비스를 제공해 대규모 분석 도구들이 저장 자료를 활용하도록 돕는다.
Apache Kudu
Apache Kudu는 자료를 열 단위로 저장하면서 기본 키를 통한 개별 행의 조회와 갱신 및 삭제도 지원하는 분산 저장 시스템이다. 분석 엔진과 연결해 새로 들어오거나 변경되는 자료를 처리한다.
Apache Hudi
Apache Hudi는 데이터 레이크의 테이블에 트랜잭션과 갱신 및 삭제를 제공하는 공개 데이터 플랫폼이다. 변경된 자료를 증분 처리하는 파이프라인과 테이블의 파일 관리 기능을 함께 제공한다.
Delta Lake
Delta Lake는 데이터 레이크에 트랜잭션과 테이블 변경 관리 기능을 제공하는 공개 프로젝트다. 같은 테이블을 배치 처리와 스트리밍 처리에 연결하고 스키마 검사와 과거 버전 조회를 지원한다.
오르간 발건반의 베이스와 옥타브 스톱
발건반의 독립적인 성부, 화음의 근음과 베이스, 스톱의 옥타브 음높이는 서로 다른 개념이다.
Apache Iceberg
Apache Iceberg는 큰 분석 자료를 테이블로 관리하기 위한 공개 테이블 형식이다. 여러 질의 엔진이 같은 테이블을 다루도록 메타데이터와 변경 규칙을 정하고 스키마 변경과 스냅샷 조회를 지원한다.
Substrait
Substrait는 구조화된 자료에 수행할 연산을 여러 언어와 시스템에서 주고받기 위한 공통 표현 형식이다. 질의 계획에 들어가는 연산의 의미와 직렬화 방식을 정해 계획 생성기와 실행 엔진의 연결을 돕는다.
Apache DataFusion
Apache DataFusion은 Rust로 데이터 중심 시스템을 만들 때 활용하는 확장 가능한 질의 엔진이다. Apache Arrow의 메모리 표현을 사용하고 SQL과 DataFrame API로 자료 처리를 표현한다.
ClickHouse
ClickHouse는 대규모 자료를 SQL로 분석하기 위한 열 지향 데이터베이스 관리 시스템이다. 많은 행에서 필요한 열을 읽어 필터와 집계 같은 분석 작업을 처리하는 데 초점을 둔다.
OpenTSDB
OpenTSDB는 시간에 따른 측정 자료를 저장하고 조회하는 분산 시계열 시스템이다. TSD라는 데몬이 자료의 입출력을 맡고 HBase나 Google Bigtable 같은 저장 백엔드를 활용한다.
Telegraf
Telegraf는 플러그인으로 지표와 사건 자료를 수집하고 처리해 목적지로 보내는 서버 에이전트다. 입력과 가공 및 집계와 출력을 조합해 관측 자료의 전달 흐름을 구성한다.
TimescaleDB
TimescaleDB는 시계열과 사건 자료의 저장 및 분석을 위해 PostgreSQL을 확장하는 소프트웨어다. 시간을 기준으로 자료를 자동 분할하는 Hypertable과 구간별 집계 기능 등을 제공한다.
InfluxDB
InfluxDB는 시간과 연결된 측정값과 사건 자료를 저장하고 분석하는 시계열 데이터베이스다. 센서와 시스템 관측 같은 연속적인 자료를 다루며 수집 도구와 클라이언트 라이브러리로 자료를 넣고 질의한다.
VictoriaMetrics
VictoriaMetrics는 수치형 시계열을 수집하고 저장하며 질의하는 모니터링 시스템이다. Prometheus의 장기 저장소로 활용할 수 있고 단일 노드와 여러 노드로 구성하는 배치 형태를 제공한다.
Graphite 모니터링
Graphite는 수치형 시계열 자료를 저장하고 필요할 때 그래프로 표현하는 모니터링 도구다. 외부 수집 도구나 응용이 보내는 측정값을 받아 시간에 따른 변화를 살펴보게 한다.
Alertmanager
Alertmanager는 Prometheus 같은 클라이언트가 보낸 경보를 정리해 알맞은 수신처로 전달하는 도구다. 중복 제거와 그룹화 및 라우팅을 담당하고 조건이나 시간에 따라 알림을 억제할 수 있다.
Thanos
Thanos는 Prometheus 기반 지표 수집을 장기 저장과 여러 인스턴스의 통합 조회로 확장하는 구성 요소 모음이다. 각 구성 요소가 저장과 조회 및 규칙 평가 등의 역할을 나누어 맡는다.
Grafana Mimir
Grafana Mimir는 Prometheus와 OpenTelemetry의 지표를 장기간 보관하고 질의하는 공개 소프트웨어다. 여러 장비로 처리 용량을 확장하고 같은 설치 환경에서 팀별 자료와 질의를 분리하는 기능을 제공한다.
Grafana Tempo
Grafana Tempo는 분산 추적의 실행 기록을 받아 저장하고 조회하는 추적 백엔드다. 여러 서비스가 만든 Span을 연결해 요청의 흐름을 확인하며 추적 식별자나 TraceQL 질의로 기록을 찾는다.
Grafana Loki
Grafana Loki는 여러 시스템의 로그를 모으고 저장하며 질의하는 로그 집계 시스템이다. 같은 레이블을 가진 로그를 스트림으로 묶고 레이블에 색인을 만들어 관련 자료를 찾는다.
Logstash
Logstash는 사건 자료를 입력받아 변환하고 다른 시스템으로 전달하는 데이터 처리 도구다. 입력과 필터 및 출력으로 이어지는 파이프라인을 구성하며 플러그인으로 다양한 자료 원천과 목적지를 연결한다.
Fluent Bit
Fluent Bit는 로그와 지표 및 추적 자료 등을 수집하고 처리하는 공개 텔레메트리 에이전트다. 제한된 자원을 쓰는 환경에서 출발했으며 개별 장비의 에이전트나 여러 원천을 모으는 수집기로 배치할 수 있다.
OTLP
OTLP는 OpenTelemetry에서 관측 자료의 인코딩과 전송 및 전달 동작을 정의하는 프로토콜이다. 자료를 만드는 응용과 중간 수집기 및 저장 백엔드 사이에서 추적과 지표 및 로그를 교환하는 데 사용한다.
Fluentd
Fluentd는 여러 원천에서 발생한 로그와 사건 자료를 모아 가공하고 목적지로 전달하는 공개 소프트웨어다. 수집과 필터링 및 버퍼링과 출력을 연결해 서로 다른 시스템의 로그 처리 흐름을 통합한다.
Zipkin
Zipkin은 여러 서비스에서 발생한 실행 기록을 모아 요청의 흐름과 소요 시간을 살펴보는 분산 추적 시스템이다. 응용에서 만든 Span을 수집하고 저장하며 질의 API와 웹 화면으로 추적 내용을 제공한다.
OpenMetrics
OpenMetrics는 시스템의 수치 지표를 모니터링 도구 사이에서 교환하기 위한 표현 규격이다. Prometheus의 지표 공개 형식을 바탕으로 이름과 레이블 및 자료형의 의미를 명시하며 반복해서 읽은 값으로 상태 변화를 살펴보게 한다.
OpenTracing
OpenTracing은 특정 추적 제품에 종속되지 않는 공통 계측 API를 제공한 분산 추적 프로젝트다. 응용 코드에 기록한 계측을 유지하면서 추적 구현을 바꿀 수 있도록 설계했으며 현재 프로젝트는 보관 상태다.
W3C Baggage
W3C Baggage는 분산 요청이나 작업 흐름에 연결한 응용 프로그램의 속성을 전달하는 규격이다. baggage 헤더에 이름과 값으로 문맥을 담으며, 분산 추적의 사용 여부와 독립적으로 적용할 수 있다.
W3C Trace Context
W3C Trace Context는 여러 서비스를 거치는 요청의 추적 문맥을 HTTP 헤더로 전달하는 규격이다. 서로 다른 추적 도구를 쓰더라도 같은 요청의 실행 관계를 이어서 파악할 수 있도록 공통 표현을 정한다.
Dapper 분산 추적
Dapper는 Google이 큰 분산 시스템의 실행 흐름과 성능을 이해하기 위해 개발한 추적 기반 시설이다. 낮은 계측 부담과 넓은 적용 범위를 목표로 공통 라이브러리의 계측 및 표본 추출을 활용했다.
Grafana
Grafana는 여러 저장소의 지표와 로그 및 추적 자료를 질의하고 시각화하는 공개 소프트웨어다. 자료 원천을 연결해 대시보드 패널과 탐색 화면 및 경보 규칙에서 활용한다.
Jaeger 분산 추적
Jaeger는 여러 서비스에 걸친 요청의 실행 흐름을 수집하고 분석하는 공개 분산 추적 플랫폼이다. 추적 자료를 처리하고 시각화해 지연과 서비스 사이의 관계를 살피는 데 사용한다.
Prometheus 모니터링
Prometheus는 시스템의 수치 지표를 시계열로 수집하고 질의하며 경보에 활용하는 공개 도구다. 지표 이름과 라벨로 자료를 구분하고 일반적으로 HTTP를 통해 대상에서 지표를 가져온다.
CloudEvents
CloudEvents는 서비스와 플랫폼 사이에서 이벤트를 공통 방식으로 표현하기 위한 규격이다. 이벤트 본문과 함께 종류 및 발생 맥락과 식별자 같은 문맥 정보를 정의해 상호 운용을 돕는다.
OpenTelemetry
OpenTelemetry는 응용 프로그램과 시스템의 추적 및 지표와 로그를 생성하고 수집해 내보내기 위한 공개 프레임워크다. 특정 관측 저장소에 종속되지 않는 계측 도구와 공통 규약을 제공한다.
김마리아의 독립운동과 사료 읽기
김마리아의 활동은 선언서 전달, 여성 조직 운영, 임시의정원 참여, 미주 활동으로 이어졌다.
AsyncAPI
AsyncAPI는 메시지를 주고받는 응용의 인터페이스를 문서로 표현하는 규격이다. 연결할 서버와 채널 및 메시지, 응용이 수행하는 송수신 동작을 구분해 기술한다.
JSON Schema
JSON Schema는 JSON 자료의 구조와 제약 조건을 선언적으로 기술하는 언어다. 스키마에 자료형과 속성 및 허용 조건을 정의하고 검증기가 실제 자료가 그 조건에 맞는지 확인한다.
GraphQL
GraphQL은 API의 자료를 질의하는 언어와 그 질의를 실행하는 서버 측 체계다. 서비스가 정의한 자료형과 필드 안에서 클라이언트가 필요한 항목을 선택하며 특정 데이터베이스에 종속되지 않는다.
OpenAPI 명세
OpenAPI 명세는 HTTP API의 기능을 프로그래밍 언어에 독립적인 문서로 기술하는 규격이다. 요청과 응답 및 서비스의 사용 방법을 사람이 읽거나 도구가 처리할 수 있게 표현한다.
토익스피킹 발음 평가와 AI 연습 점수
AI가 말을 알아듣는 것, 연습 앱의 점수, 실제 토익스피킹 성적은 서로 구분해야 한다.
gRPC
gRPC는 서비스의 메서드와 입출력 메시지를 정의해 원격으로 호출하는 통신 체계다. 기본적으로 프로토콜 버퍼를 사용하며 단일 응답과 여러 형태의 스트리밍 호출을 지원한다.
JSON-RPC
JSON-RPC는 JSON으로 원격 메서드 호출과 응답을 표현하는 가벼운 프로토콜이다. 특정 전송 방식에 묶이지 않으며 버전 2.0은 요청 식별자와 알림 및 묶음 호출의 규칙을 정의한다.
Apache Thrift
Apache Thrift는 서로 다른 프로그래밍 언어로 작성한 서비스 사이의 통신을 돕는 프레임워크다. 자료형과 서비스 인터페이스를 정의하면 컴파일러가 클라이언트와 서버에 필요한 코드를 생성한다.
BSON
BSON은 JSON과 비슷한 문서를 바이너리로 직렬화하는 형식이다. 문서와 배열을 중첩할 수 있으며 JSON에 없는 날짜 및 바이너리 자료형 같은 표현도 제공한다.
CBOR
CBOR는 구조화된 자료를 간결한 바이너리로 나타내는 형식이다. 작은 구현 크기와 메시지 크기 및 확장성을 목표로 하며 별도 스키마 없이 자료 항목의 구조를 해석하도록 설계됐다.
MessagePack
MessagePack은 여러 언어의 프로그램 사이에서 자료를 교환하기 위한 바이너리 직렬화 형식이다. 정수와 문자열 및 배열과 맵 같은 자료형을 바이트 표현으로 변환하는 규칙을 정의한다.
Cap’n Proto
Cap’n Proto는 자료 교환 형식과 메모리 내 표현을 공통으로 사용하도록 설계한 직렬화 및 원격 호출 체계다. 메시지 전체를 다른 객체 형태로 풀지 않고 필요한 필드에 접근하는 방식을 제공한다.
FlatBuffers
FlatBuffers는 직렬화된 버퍼의 자료를 별도의 전체 객체로 풀지 않고 접근하도록 설계한 라이브러리다. Google에서 게임과 성능에 민감한 응용을 위해 시작됐으며 여러 언어를 지원한다.
SPSS 연령 구간 코드와 평균 나이
연령을 구간 선택지로만 수집했다면 선택지 번호의 평균을 평균 나이로 해석할 수 없다. 실제 나이가 없을 때는 구간별 빈도와 비율을 보고하고, 구간 대표값을 이용한 계산은 가정에 따른 추정으로 구별한다.
프로토콜 버퍼
프로토콜 버퍼는 구조화된 메시지를 여러 언어와 플랫폼에서 읽고 쓰기 위한 직렬화 체계다. proto 파일에 자료 구조를 정의하고 컴파일러가 생성한 코드 및 실행 라이브러리로 메시지를 처리한다.
Apache Avro
Apache Avro는 스키마를 이용해 구조화된 자료를 직렬화하는 형식이다. 자료를 쓸 때의 스키마를 함께 사용해 읽으며, 객체 컨테이너 파일과 원격 호출을 위한 규칙을 제공한다.
Apache ORC
Apache ORC는 Hadoop 계열 분석 작업에 사용하는 열 지향 저장 형식이다. 파일과 스트라이프 및 행 그룹의 통계와 인덱스를 이용해 질의에 필요하지 않은 자료를 건너뛸 수 있다.
Apache Parquet
Apache Parquet은 분석 자료를 효율적으로 저장하고 읽기 위한 열 지향 파일 형식이다. 행 그룹과 열 청크 및 페이지로 자료를 구성하며 압축과 인코딩을 활용한다.
Apache Arrow
Apache Arrow는 표 형태 자료를 메모리에서 열 방향으로 표현하고 시스템 사이에 교환하기 위한 표준과 라이브러리다. 여러 언어가 공통 표현을 사용해 직렬화와 역직렬화의 부담을 줄이도록 한다.
Apache Calcite
Apache Calcite는 여러 자료 처리 시스템에 질의 언어와 최적화 및 실행 기능을 제공하는 기반 프레임워크다. 확장 가능한 최적화기와 어댑터를 통해 서로 다른 자료 모델 및 저장소를 연결한다.
세네카의 시간 철학과 하루 점검
세네카의 시간에 관한 조언은 바쁜 일정을 늘리는 기술보다 자신의 시간을 어떻게 쓰는지 살피는 태도와 연결된다. 짧은 기록과 요청에 대한 경계 설정은 이를 현대적으로 적용하는 예다.
Monarch 시계열 데이터베이스
Monarch는 Google의 응용 프로그램과 시스템을 모니터링하는 분산 메모리 내 시계열 데이터베이스다. 지역별 실행 구조를 전역 질의와 설정 계층으로 연결해 통합 서비스로 제공한다.
Druid 분석 저장소
Druid는 큰 이벤트 자료를 빠르게 수집하고 탐색형 분석을 수행하기 위한 오픈 소스 저장소다. 열 지향 배치와 분산 구조 및 인덱스를 결합해 필터와 집계를 처리한다.
Pinot 분석 시스템
Pinot은 스트림에서 들어오는 자료를 빠르게 수집하면서 많은 사용자의 분석 질의를 처리하기 위한 시스템이다. LinkedIn에서 개발됐으며 사용자에게 직접 제공되는 대화형 분석을 주요 대상으로 삼았다.
F1 분산 SQL 데이터베이스
F1은 Google이 AdWords 업무를 지원하기 위해 만든 분산 관계형 데이터베이스다. Spanner의 동기 복제와 강한 일관성을 기반으로 SQL 질의 처리 및 변경 추적 기능을 결합한다.
Presto 질의 엔진
Presto는 여러 종류의 저장 시스템에 SQL 분석 질의를 실행하는 오픈 소스 분산 엔진이다. 커넥터 인터페이스를 통해 자료 원천에 연결하고 대화형 보고서부터 긴 분석 작업까지 다루도록 설계됐다.
HadoopDB
HadoopDB는 여러 단일 노드 데이터베이스를 Hadoop으로 연결하는 분석용 혼합 시스템이다. 노드 내부의 질의 처리는 데이터베이스에 맡기고 노드 사이의 작업 배정과 통신에는 MapReduce를 활용한다.
TAO 소셜 그래프 저장소
TAO는 Facebook의 소셜 그래프를 제공하기 위해 개발된 분산 자료 저장소다. 객체와 관계에 맞춘 제한된 질의 인터페이스 및 그래프를 이해하는 캐시를 사용해 읽기 중심 작업을 처리한다.
CORFU 공유 로그
CORFU는 여러 플래시 장치를 네트워크에서 함께 접근하는 하나의 공유 로그로 구성하는 설계다. 로그의 순서를 정하는 일과 실제 자료 입출력을 분리해 여러 클라이언트가 동시에 사용하도록 한다.
체인 복제
체인 복제는 한 객체의 복제 서버들을 순서대로 연결하는 저장 시스템의 복제 방식이다. 변경은 앞쪽 서버에서 시작해 차례로 전달하고 조회는 마지막 서버에서 처리한다.
iPhone 개인정보 보호 리포트의 연락처와 사진 접근
연락처·사진 접근 기록은 앱이 해당 데이터에 접근한 시점과 빈도를 보여준다. 이 기록만으로 사람이 앱을 직접 조작했는지, 정보가 외부로 전송됐는지, 계정이 침해됐는지를 확정할 수는 없다.
ZooKeeper
ZooKeeper는 분산 응용 프로그램의 설정과 대표 선출 및 구성원 관리를 돕는 조정 서비스다. 계층적인 자료 객체와 변경 알림을 제공하며, 클라이언트가 필요한 조정 기능을 구성하도록 한다.
Chubby 잠금 서비스
Chubby는 분산 시스템의 대표 서버 선출과 큰 단위의 동기화를 돕는 Google의 서비스다. 권고적 잠금과 적은 양의 신뢰할 수 있는 자료 저장을 제공하며 가용성과 안정성을 중시한다.
Google 파일 시스템
Google 파일 시스템인 GFS는 큰 자료를 여러 컴퓨터에 나누어 저장하는 분산 파일 시스템이다. 대형 파일의 순차 읽기와 추가 쓰기가 많은 작업 부하를 고려하고 장비 장애를 일상적인 조건으로 다룬다.
PNUTS
PNUTS는 Yahoo의 웹 응용 프로그램을 위해 개발된 지리적 분산 데이터베이스다. 자료를 여러 지역에 복제하면서 각 레코드의 변경을 모든 복제본이 같은 순서로 적용하도록 한다.
Dynamo 저장 시스템
Dynamo는 Amazon 내부 서비스의 높은 가용성을 위해 개발된 분산 키값 저장 시스템이다. 장애 상황에서 일부 일관성을 양보하고 여러 객체 버전 및 응용 프로그램의 충돌 해결을 활용한다.
고대 이집트, 로마, 조선의 가마 비교
이집트의 운반 의자, 로마의 렉티카, 조선의 가마는 사람이 승객을 메어 옮기는 구조와 사회적 지위를 드러내는 기능을 공유한다. 다만 형태와 이용 제도를 동일하게 볼 수는 없다.
C 스토어
C 스토어는 읽기 중심의 분석 작업을 위해 설계된 열 지향 관계형 데이터베이스다. 행 전체를 이어 저장하기보다 같은 열의 값을 모으고 압축된 표현을 활용한다.
RDD 분산 자료 추상화
RDD는 여러 컴퓨터에 나누어 저장하는 읽기 전용 레코드 집합의 추상화다. 자료를 만든 변환의 계보를 기록해 잃어버린 부분을 다시 계산하며, Spark에서 구현됐다.
Dataflow 처리 모델
Dataflow 처리 모델은 끝없이 들어오거나 순서가 뒤섞인 자료에서 정확성과 응답 지연 및 처리 비용을 조절하기 위한 접근이다. 모든 자료가 도착했다고 확정하기 어렵다는 가정에서 계산의 의미를 정한다.
Naiad 자료 흐름 시스템
Naiad는 순환 구조를 포함하는 자료 병렬 프로그램을 실행하는 분산 시스템이다. Timely Dataflow 모델을 바탕으로 스트림 처리와 반복 계산 및 증분 계산을 하나의 실행 환경에서 다룬다.
MillWheel 스트림 처리
MillWheel은 계속 들어오는 자료를 낮은 지연으로 처리하기 위한 Google의 프레임워크다. 방향 있는 계산 그래프의 각 노드에 응용 코드를 지정하면 시스템이 영속 상태와 레코드 흐름을 관리한다.
Percolator 증분 처리
Percolator는 큰 자료 저장소에 생기는 작은 변경을 점진적으로 처리하는 Google의 시스템이다. Bigtable 위에 분산 트랜잭션과 변경 알림을 결합해 관련 처리 단계를 이어간다.
컨텍스트 윈도우와 학습 대화 이어가기
컨텍스트 윈도우는 모델이 한 번에 고려할 수 있는 정보의 범위다. 학습 대화를 새 채팅으로 이어갈 때는 전체 기록보다 목표와 진도, 오답, 다음 질문을 짧게 전달하는 방법을 사용할 수 있다.
Dryad 분산 실행
Dryad는 순차 프로그램들을 자료 흐름 그래프로 연결해 여러 컴퓨터에서 실행하는 분산 엔진이다. 계산을 담당하는 정점과 자료를 전달하는 단방향 채널로 병렬 응용 프로그램을 구성한다.
FlumeJava
FlumeJava는 여러 단계의 자료 병렬 처리 파이프라인을 작성하고 실행하기 위한 Java 라이브러리다. 불변 병렬 컬렉션과 지연 평가를 이용해 실행 계획을 만들고 최적화한 뒤 계산한다.
MapReduce
MapReduce는 큰 자료를 여러 컴퓨터에서 나누어 처리하는 프로그래밍 모델과 실행 시스템이다. 입력을 중간 키값 쌍으로 바꾸는 Map 단계와 같은 키의 값을 합치는 Reduce 단계로 계산을 표현한다.
Pregel 그래프 처리
Pregel은 큰 그래프를 여러 차례의 반복 계산으로 처리하는 Google의 분산 시스템이다. 각 정점이 메시지를 받고 자신의 상태를 바꾸는 정점 중심의 프로그래밍 모델을 사용한다.
Bigtable
Bigtable은 Google이 대규모 구조화 자료를 여러 서버에 나누어 저장하기 위해 개발한 시스템이다. 행과 열 및 시각을 기준으로 값을 찾는 정렬된 맵 형태의 자료 모델을 제공한다.
Dremel 분석 시스템
Dremel은 읽기 전용 중첩 자료를 대화형 질의로 분석하기 위한 Google의 시스템이다. 열 방향 자료 배치와 여러 단계의 실행 트리를 결합해 대규모 집계 질의를 처리한다.
한국어 MoB 토큰화와 자모 기반 토큰화
한국어 토큰화는 형태소와 어절 구조를 반영하거나 한글 음절을 자모로 분해하는 방식으로 연구된다. MoB는 형태소 기본형 복원과 경계 표시를 결합한 방법이다.
Megastore
Megastore는 Google이 대화형 온라인 서비스를 위해 개발한 저장 시스템이다. 자료를 작은 파티션으로 나누고 각각을 동기 복제하며, 파티션 안에서는 직렬 가능한 ACID 트랜잭션을 제공한다.
Spanner 데이터베이스
Spanner는 Google이 개발한 전 세계 분산 데이터베이스다. 자료를 여러 버전으로 보관하고 동기 복제를 수행하며, 시계의 불확실성을 드러내는 시간 인터페이스를 트랜잭션 순서 보장에 활용한다.
FaRM 분산 메모리
FaRM은 클러스터에 속한 여러 서버의 메모리를 공유 주소 공간으로 제공하는 분산 컴퓨팅 플랫폼이다. RDMA를 이용해 원격 자료를 읽거나 메시지를 전달하며 객체를 트랜잭션으로 다루도록 설계됐다.
Sundial 분산 동시성 제어
Sundial은 분산 OLTP 데이터베이스에서 동시성 제어와 원격 자료 캐싱을 하나의 프로토콜로 다루는 방식이다. 논리적 임대 정보를 이용해 커밋 순서를 정하고 캐시된 자료의 일관성을 관리한다.
Cicada 트랜잭션 처리
Cicada는 단일 서버의 여러 코어에서 트랜잭션을 처리하는 메모리 내 데이터베이스다. 낙관적 실행과 다중 버전 및 스레드별 시계를 결합해 다양한 작업 부하에서 경합 비용을 줄이도록 설계됐다.
ERMIA 데이터베이스
ERMIA는 읽기 위주의 긴 트랜잭션과 짧은 변경 작업이 함께 실행되는 환경을 고려한 메모리 최적화 데이터베이스다. 스냅샷 격리를 기본으로 활용하며 필요할 때 직렬 가능성도 제공하도록 설계됐다.
짚신벌레의 먹이 섭취와 소비자, 분해자 구분
짚신벌레는 세균 등의 먹이를 섭취하는 종속영양 원생생물로, 일반적인 생태계 역할 구분에서는 소비자로 설명한다. 벌레라는 이름이나 작은 크기로 생산자와 분해자를 구분하지 않는다.
TicToc 동시성 제어
TicToc은 자료에 기록한 읽기와 쓰기의 시간 정보를 이용해 커밋 시각을 계산하는 낙관적 동시성 제어 방식이다. 트랜잭션마다 중앙에서 시각을 미리 할당하는 부담을 줄이도록 설계됐다.
Silo 트랜잭션 처리
Silo는 여러 코어에서 메모리 내 트랜잭션을 처리하도록 설계한 데이터베이스다. 낙관적 동시성 제어와 주기적 실행 구간을 결합해 공유 상태의 경합을 줄이면서 직렬 실행과 동등한 결과 및 복구를 지원한다.
Bw 트리
Bw 트리는 여러 코어에서 인덱스 페이지를 래치 없이 변경하도록 설계된 B 트리 계열 구조다. 기존 페이지를 직접 고치기보다 변경 내용을 델타 기록으로 연결하고 원자적 연산으로 새 상태를 설치한다.
Masstree
Masstree는 여러 CPU 코어가 공유 메모리에서 사용하는 키값 데이터베이스다. 가변 길이 키를 일정 길이의 부분으로 나누고 B 플러스 트리를 트라이처럼 연결해 탐색한다.
LeanStore
LeanStore는 메모리를 넘는 자료를 관리하면서 메모리 내 접근의 부담을 줄이도록 설계한 저장 관리자다. 포인터 변환과 페이지 교체 및 동기화 비용을 함께 줄이는 데 초점을 둔다.