아파치 Ignite와 IMDG Cache 250515

q1: 아파치 Ignite와 IMDG Cache

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아파치 Ignite와 IMDG Cache는 실시간 데이터 처리(Real-Time Data Processing) 파이프라인에서 자주 활용되는 핵심 컴포넌트입니다. 각각 무엇인지, 어떤 특징과 역할을 가지는지 살펴보겠습니다.

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1. Ignite란?

Apache Ignite는 오픈소스 분산 메모리 컴퓨팅 플랫폼으로, 크게 두 가지 주요 기능을 제공합니다.
1. In-Memory Data Grid (IMDG)
• 대용량 데이터를 메모리 상에서 분산 저장·처리하는 구조
• 지연(latency) 수십~수백 마이크로초 단위로 초저지연 액세스 가능
2. In-Memory Compute Grid
• 분산 컴퓨팅 환경에서 Map-Reduce, 분산 SQL 쿼리, 머신러닝, 스트림 처리 등 연산을 메모리에서 직접 수행
• 데이터 로컬리티(Data Locality)를 활용해, 네트워크 왕복 없이 저장소 노드에서 바로 연산

주요 특징
• 영속성 페일세이프(Persistent Store)
• 디스크 기반의 영속 스토리지를 옵션으로 켜면, 메모리와 디스크를 함께 사용해 장애 복구 및 대용량 데이터 저장이 가능
• SQL 및 ACID 트랜잭션 지원
• ANSI-99 호환 SQL 쿼리, JDBC/ODBC 드라이버 제공
• 분산 트랜잭션(ACID) 기능으로 강력한 일관성 보장
• 다양한 연동성
• Kafka, Cassandra, Hadoop, Spark 등과의 연동 커넥터 및 Data Stream API 지원
• 스케일아웃 아키텍처
• 노드를 추가만 하면 자동으로 파티션·복제 구성이 리밸런싱되어 무중단 확장

이처럼 Ignite는 메모리 기반의 데이터 저장·처리와 분산 컴퓨팅을 통합해, RTDP 파이프라인에서 데이터를 ‘받자마자(ingest) → 바로 저장(메모리) → 즉시 분석(연산)’하는 데 최적화되어 있습니다.

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2. IMDG Cache란?

IMDG(In-Memory Data Grid) Cache는 Ignite가 제공하는 ‘데이터 그리드’ 기능을 일컫는 말로, 분산 캐시의 한 종류입니다.

IMDG Cache의 구성 요소
1. 파티셔닝(Partitioned Cache)
• 전체 키·값(key-value) 데이터를 클러스터 노드에 고르게 분산 저장
• 노드 수가 늘어나면 자동 리밸런싱하여 수평 확장
2. 복제(Replicated Cache)
• 모든 노드에 동일한 데이터를 복제 저장
• 읽기 성능 극대화, 쓰기 지연(latency) 약간 증가
3. Near Cache
• 클라이언트 애플리케이션 인스턴스에 소규모 캐시를 두어, 자주 접근하는 데이터를 로컬에서 더욱 빠르게 조회
4. Off-Heap 메모리 사용
• JVM 힙 외부에 데이터를 저장하여 GC 부담을 크게 줄이고 대용량도 안정적으로 처리

IMDG Cache의 주요 기능
• 분산 SQL 쿼리
• 캐시 위에 저장된 데이터를 대상으로 SQL-92/99 쿼리 수행
• 지속성(Write-Through/Write-Behind)
• 백엔드 DB나 스토리지에 자동 동기/비동기 동기화
• 이벤트·리스너
• 데이터 변경(삽입·수정·삭제) 시점에 후킹(hooking)하여 실시간 알림 또는 추가 처리
• 트랜잭션
• 분산 ACID 트랜잭션 지원으로, 여러 키에 대한 원자적 처리 보장

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3. RTDP 파이프라인에서의 활용 시나리오
1. 실시간 세션 관리
• 웹·모바일 사용자의 세션 데이터를 IMDG Cache에 보관 → 초저지연 로그인·인증 처리
2. 스트림 처리 결과 캐싱
• Kafka → Ignite Data Stream으로 스트리밍 이벤트 집계 후, IMDG에 보관 → 대시보드 조회용
3. 머신러닝 서빙
• 학습 모델 파라미터·피처 데이터를 메모리 캐시에 올려두고, 예측 서비스의 레이턴시를 극소화

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이상과 같이, Apache Ignite는 메모리 기반의 분산 스토리지와 컴퓨팅을 결합한 플랫폼이며, 그 중 IMDG Cache는 대용량의 실시간 데이터 처리와 분석을 위해 설계된 분산 캐시 기능입니다. RTDP 환경에서는 Ignite의 IMDG를 활용해 지연을 극도로 낮추고, 데이터 수집부터 분석·조회까지 모든 단계를 메모리 상에서 처리할 수 있습니다.