파일 캐시, 키 캐시 및 행 캐시를 활용하여 Cassandra를 분산 메모리 캐시 데이터베이스로 사용할 수 있습니까?분산 캐시 된 데이터 저장소로 Cassandra
각 노드에 과부하를 걸지 않으려 고하고 데이터가 커지면 클러스터에 노드를 추가하여 대부분의 데이터를 캐싱합니다. 특히 내 컬럼 계열의 40 %가 고정되어 있고 다른 테이블에 대한 업데이트/삽입이 그리 크지 않기 때문에 특히 그렇습니다.
우리의 주요 목표는 우리가 (메모리 dB에서와 같이 빠른 정도) 탄성 실시간 데이터 저장소
카산드라는 목표를 위해 태어난 것이 아니지만 많은 최적화 후 메모리 내 캐싱을위한 도구가되었습니다. 몇 가지 실험이 있습니다. 가장 중요한 것은 Netflix에서보고 한 것입니다. 넷플 릭스에서는 EVCache system (카산드라 백엔드에 의해 유지 된 사람)을 new SSD cassandra-based cache architecture으로 바 꾸었습니다. 결과는 성능 향상 및 비용 절감 측면에서 매우 인상적이었습니다.
캐시 시스템을 대체하기 위해 Cassandra를 선택하기 전에 행 캐싱과 키 캐싱의 사용법을 깊이 이해하는 것이 좋습니다. 더, 나는 Datastax Enterprise를 사용한 적이 없지만 흥미로운 in memory table 기능을 가지고 있습니다.
HTH, 카를로
난 당신이 할 수 있지만 그 카산드라에 대한 올바른 사용의 경우 생각하지 않습니다 추측을 필요로한다는 것입니다. 요구 사항에 대해 자세히 알지 못하면 예를 들어 다음과 같은 제품을 살펴 보시기 바랍니다. Hazelcast은 메모리 내 분산 캐시이며 사용 사례에 더 적합하게 들립니다.
나는 늦게 그에게 조금 알고 있지만 난 그냥 카산드라에 대한 몇 가지 연구를하고이 게시물을 건너 왔어요.
Tibco의 AST (최근에는 DTM으로 변경됨)에서 메모리 캐싱에 성공했습니다.
나는 또한 Pivotal의 gemfire (여기서는 Geode를 사용함)와 함께 놀았는데, 이는 약간의 약속을 보여주었습니다.
감사합니다. 여러분, 정말 도움이됩니다. – Jobs