이 역시 NoSQL 을 써먹어보면서 두서없이 적는 내용들입니다.

쪼개고, 계산하고, 합치자

빈도 계산 등에 활용할 수 있는 Divide n Conquer와도 같은 방법. 계산하는 과정이 'Map', 합치는 과정이 'Reduce'라고 할 수 있다. 이때 Map과정에서 무수한 '중간 계산'결과 값이 나온다. 이에 따라 Reduce 과정에서 대량의 Traffic이 발생한다. 이를 줄이고자 Combiner를 사용해 출력물의 Redundancy 를 줄인다.

그러니까 사실은, Map → Combine → Reduce라는 것?

사실 Map 은 키-밸류 저장소를 갖는 자바 자료구조의 Map개념과 유사하다고 이해해도… 되겠지?

• Consistency - 일관성 : 모든 노드가 같은 순간에 같은 데이터를 볼 수 있다.
• Availability - 가용성 : 모든 요청이 성공/ 실패 결과를 반환할 수 있다.
• Partition tolerance - 분할내성 : 메시지 전달이 실패하거나 시스템이 망가져도 시스템이 동작한다.

CAP 이론_{혹은 정리} 은 분산 컴퓨터 시스템 가운데 위의 세가지 조건을 모두 만족하는 시스템은 존재하지 않음을 증명한 정리이다.

예를들어, 대부분의 RDBMS (예를 들어, MySQL)들이 CA 속성을 준수하는 가운데, 요청에 즉시 응답하고 동시적 요청에 같은 데이터를 보여준다면, 이 시스템을 분산적으로 처리하긴 쉽지 않은 것이 사실.

올타임 가용성을 보장하는 '캐시'의 용도로 주로 사용함. 키-밸류 스토어. 자세한것은 나중에.

기본적으로 REDIS는 보안을 염두에 두고 설계된 것이 아닌고로, 서버 인스턴스에 비밀번호는 따로 걸어주어야 한다.

/etc/redis/redis.conf에서,

 requirepass (비밀번호)
 ...(후략)

를 입력하고 재기동한다.

후에 REDIS 콘솔에서

 AUTH (비밀번호)

명령을 입력하면, 간단한 보안설정이 완료된다.