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LFM/FAST Method
DAYDA.LABOO 솔루션
데이터 클린징
도입사례
     
  지금 모든 업계에서는 RDB가 주류를 이루고 있고 그 성능한계를 극복하기 위하여, 하드웨어에 의존하고 있는 실정입니다. 하드웨어 의존도 하나의 현실문제 해결을 위한 방법이 될 수 있겠지만, 궁극적으로 TCO증가를 가져오고 하드웨어 증가가 데이터용량 증가와 현실적인 니즈를 따라 잡을 수 없는 현실입니다.
LFM처리의 개발로 업무효율 증대와 TCO절감 뿐만아니라 EUC(End User Computing)환경에도 새로운 전환기를 맞이할 것이라고 생각합니다. 대용량의 데이터를 엑셀감각으로 조작하고 스트레스 없는 대기시간으로 처리 가능하도록 실현하였기 때문입니다.		  
     
  MMDBMS라는 이름만으로는 처리의 고속화를 기대할 수 없다

64비트 시대를 맞이하여 컴퓨터에 대량의 메모리를 탑재할 수 있게 되었습니다. 그러나, RDMBS상에 존재하는 대량의 데이터를 단순히 메모리상에 격납한다고 하여도 수배정도의 데이터 처리성능 향상밖에 얻을 수 없습니다.

프로세서의 내부 클록은 3GHz를 넘고 있습니다. 그러나, 메모리 액세스의 레이텐시는 고작 50n초 정도로 그 차이는 150배 이상 벌어지고 있습니다. 그 때문에 대량의 메모리상의 데이터에 랜덤액세스 할 경우, 프로세서의 L1/L2 캐쉬의 효과는 무용지물이 되고 소규모 메모리 액세스의 경우와 비교하면 "2자리수 성능저하"마저 발생하고 있기때문입니다.
 
이러한 심각한 메모리 헤저드 발생의 유효한 회피책은 지금까지는 제안 되어져 온 적이 없었습니다. 또한, 피하기 어려운 조류가 되고 있는 프로세서의 멀티 코어화를 이용한, 폭 넓은 처리의 병렬화도 구체적으로 달성할 방법은 전무 하였습니다.

폐사에서 개발한 「벡터 성분화 기술」은 이러한 문제를 단번에 해결할 수가 있습니다. 		 
     
     
   
     
 
 

 

  
  RDBMS기반 데이터 처리는 레코드 단위처리입니다. 그로 인한 비효율적인 작업이 필수 불가결 하였습니다.
그러나, FAST구조는 Field, Column단위처리가 가능하도록 테이블의 각 Column에 대해 성분분해 관리 합니다.
FAST 성분 분해로 인하여 고가의 디스크 스페이스를 대폭 절감 할 수 있습니다.
또한, 무한대에 가까운 20억행의 레코드를 조작할 수 있을 뿐 아니라, 가시적인 처리가 가능하게 되었습니다.
FAST기술은 또한 세계 최고의 속도라고 자부할 수 있는 처리속도를 실현 시켰습니다.		  
     
   
     
 
     
 

LFM은 FAST구조를 처리하기 위한 알고리즘 입니다.
대용량 DB 처리에 특화 되어 있어 대용량 DB조차도 일괄적으로 처리합니다.
LFM의 모든 프로세스가 On Memory로 처리 되어지기 때문에 RDBMS의 불필요한 디스크 액세스를 발생 시키지 않으므로 고속처리가 가능합니다.
또한, RDBMS의 Query과정에서 반드시 발생하는 중간파일 생성이 없기때문에 더욱 빠른 처리가 가능했습니다.
끊임없는 연구를 거듭하여 LFM/FAST를 비롯하여 30개 이상의 유사 분야 특허를 세계 각국에서 획득하였습니다.
이러한 연구성과가 업계에서 지금까지 속도/용량 때문에 포기해 왔던 수많은 새로운 분야를 새롭게 개척 할 것입니다.

  
     
   
     
 

예를 들어, 기존의 Sort처리에 필요한 시간은 n개의 레코드수에 대하여 이론적으로 n*log(n)으로서 레코드 수가 증가함에 따라 점점 더 느려지는 경향을 가지고 있습니다.
하지만 FAST구조를 이용한 LFM기법에서는 레코드 수 n의 증가에 따라 선형적인 증가를 보이고 있습니다.
이러한 특성때문에, 데이터의 증가에 따른 미래 처리시간의 예측과 하드웨어 증강 시기의 적절한 판단이 용이합니다.

또한, FAST구조는 검색, 조인, 집계, 다단계 처리 등 어떠한 처리를 하여도 FAST구조를 그대로 지니고 있는 특성이 있으므로 모든 처리에 대하여 선형성을 유지할 수 있습니다.
이러한 데이터 처리를 할 때에 FAST구조내의 데이터는 최소한의 갱신처리만 실행 되므로 초고속 처리를 실현 할 수 있습니다.

FAST구조가 유용하게 사용되어 지는 또하나의 특성은 바로 병렬화입니다. 일반적으로 단일 메모리 공간상의 FAST구조를 분산병렬 환경상의 FAST구조로 변환할 수 있습니다. 기존의 모든 처리는 분산 병렬 환경상에서 프로세서수와 통신경로에 비례하여 Bottle Neck을 발생시크지 않고 병령도를 올릴 수 있습니다. 즉, 성분분해법을 사용하면 사실상 얼마든지 빠른 일반 데이터 베이스 시스템을 설계할 수가 있습니다.