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어플리케이션 설계에 있어서 공통해결과제
동시성 대량 요청처리
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대량의 대량의 클라이언트 요청을 어떻게 합리적으로 처리를 하느냐에 대한 고민이며
오라클에서는 Dispatcher와 관련된 설정화를 통해 전략수정을 할수가 있습니다.
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어플리케이션에 있어서도,대량의 요청을 처리하기 위해
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데이터 전송이 100% 이루어집니까? '예스' 라고 한다면 언랭에서는 그것은 거짓화된 추상화처리라고 정의하고 있습니다.
메시지 전송보장은 제약 조건이 아닌, 거짓없는 몇가지 체크포인트와 최소한의 보증을 가지고 이루어집니다.
메시지 전송보장을 위한 노력 : http://erlang.org/faq/academic.html#idp32880720 ( 10.9절 참고 : 언랭에서 크게 성공을 거둔 컨셉 )
관련 개인 학습 자료 : MessageDeliveryReliability
장애대응을 하는 캐시처리
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오라클 관련 키워드 : LGWR
오라클은 장애에 빠른 캐시처리름 함에 동시에 장애발생에 대응하기위해 DB의 부분 스냅샷을 변경 스냅샷(로그)을 유지하려고 합니다.
어플리케이션 개발자는? 대부부분의 DB이외의 처리를 메모리에서 메모리및 디스크에서 하고 있으며있으나
어플리케이션이 중단되거나 ,메모리가 이것이 휘발될때에 대해 대응을 하지못하여 완전한 복구가 안된다란 완전및 부분 복구를 할수없다란 것입니다.
필요하면 , 어플리케이션도 메모리에 복구와 관련된 스냅샷처리에대해 고민을 해야합니다.
어플리케이션에서는 영속성인 Persitence 와 관련이 있습니다.
관련 개인 학습 자료 : 03. Persistence
모니터링
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오라클 관련 키워드 : PMON , SMON
서비스를 원활하게 유지를하고 대응하기위해서는 오라클에서는 자체 모니터링
데몬이 존재합니다. 어플리케이션에 어플리케이션에 있어서도 동일한 목적으로
자체 진단기능에대해 고민을 해야합니다.
어플리케이션에서는 관리자를 통한 장애처리모델과 관련이있습니다.
학습중인 관련 컨셉
http://getakka.net/articles/concepts/supervision.html
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