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  1. 2007.08.20 [ALTIBASE MM DBMS Case Study_04]한국과학기술정보원 수강신청시스템 2 by 알 수 없는 사용자
  2. 2007.08.06 [ALTIBASE MMDBMS Case Study_03]동양종합금융증권 차세대 HTS 분석 시스템 1 by 알 수 없는 사용자

안녕하세요.. 삐롱사리입니다.
잘들 지내셨어요?
제가 며칠 뜸했죠? 여름 휴가를 다녀왔답니다.
언제나 그랬듯 올해도 방콕을 다녀왔습니다.. 늘 가는 방콕이지만, 좋은 사람들과 함께여서 그런지 새롭더라구요.. 호호호
아침부터 실없는 소리를 잔뜩 했네요..

오늘은 MMDBMS 적용 사례 제 4탄으로 한국과학기술정보원 수강신청시스템에 대해 알아보도록 하겠습니다. 제 1회 MMDBMS 활용사례 공모전에 접수된 사례를 재가공한 것입니다..

[ALTIBASE MM DBMS Case Study_04]한국과학기술정보원 수강신청시스템

치열한 수강 신청 '전쟁', MMDBMS로 '평정'

수강신청 시스템
‘카이스트'라는 이름으로 더욱 친숙한 한국과학기술원(KAIST)은 지난 1971년 한국과학원으로 설립된 이래 약 3만 명의 과학 기술 인재를 양성해 온 명실 공히 국내 최고의 이공계 종합대학이다.
특히 연간 1000억 원 이상의 연구비 투자를 통해 100개 이상의 연구센터(연구실)을 운영하는 한편, 학사 과정에서도 연구 과제를 수행하도록 의무화함으로써 연간 1000건 이상의 연구 과제 수행 실적을 보이는 것으로 유명하다.
그야말로 국내 최고의 ‘공부벌레'들이 모여 최고의 기술 개발에 매진하는 곳이 한국과학기술원, 즉 카이스트인 것이다.
그러다보니 한국과학기술원의 수강신청은 특히 치열할 수밖에 없다. 매 학기 수강신청 기간마다 서로 먼저 좋은 교과과목을 신청하려고 몰려드는 재학생들 때문에 서버가 다운될 정도.
이런 현상은 학사, 석사, 박사 과정을 포함해 약 6000명에 달하는 한국과학기술원 재학생들에게 좀 더 듣고 싶은, 혹은 학점 이수가 상대적으로 쉬운, 아니면 연구 과제를 위해 필수적으로 들어야만 하는 교과 과목을 신청하는 것이 곧 학위 이수의 경쟁일 수밖에 없기 때문에 어쩌면 당연한 것일지도 모른다.

600명만 동시에 몰려도 처리 성능 "삐그덕"
그러나 한국과학기술원의 수강 신청 시스템 성능 저하 문제는 단순히 재학생들의 뜨거운 수강신청 경쟁 열기 때문만은 아니었다. 기존에 구축되어 있던 수강신청 시스템의 DBMS가 원활한 서비스를 수행하기에는 성능상 한계가 있었던 것이다.
2000년에 구축된 한국과학기술원의 수강신청 시스템은 사이베이스의 ASE 12.2를 기반으로 구성되었다. 문제는 이 시스템이 디스크 기반의 DBMS라는 특성상, 동시접속자가 증가할 경우 디스크 I/O에 데이터 처리 요청이 몰리면서 병목 현상이 발생해 결국 시스템 중단으로까지 이어진다는 것이다.
실제 한국과학기술원의 기존 DBMS는 동시 사용자가 600명 이상만 몰려도 디스크 I/O의 병목 현상으로 인해 시스템 처리 성능이 급격히 저하되거나 중단되었다고 한다.
이처럼 성능 저하 현상이 빈번히 발생하다보니, 재학생들이 조금이라도 먼저 수강신청 시스템에 접속하기 위해 신청 시작 전부터 웹서버에 접속, 대기하는 상황이 연출됐다. 그러나 이는 더 큰 문제를 야기 시켰다.
웹 서버 접속마저 폭주하면서, 수강 신청 시스템은 물론 웹서버까지 중단돼 다른 학사행정 서비스에 지장을 주게 된 것이다.
이런 이유로 한국과학기술원은 지난 2004년, 기존에 운영중이던 수강신청 시스템의 재구축 작업을 수행하게 됐다. 재구축의 초점은 1000명 이상의 동시접속자를 안정적으로 수용할 수 있는 안정성과 빠른 응답속도가 보장되는 새로운 수강신청 시스템용 DBMS 도입에 맞춰졌다.
한국과학기술원은 수강신청 시스템 특성상 다수의 사용자가 동시에 접속하고, 또 일단 접속된 사용자의 경우에도 수강 신청이 마무리될 때까지 계속적으로 트랜잭션을 점유하고 있다는 점을 고려해 성능 면에서 트랜잭션 처리 속도가 빠른 DBMS를 고려하게 됐다. 이런 배경 하에 한국과학기술원이 최종 도입한 DBMS는 알티베이스의 MM DBMS였다. 메모리에 데이터를 저장함으로써 빠르게 데이터 트랜잭션을 처리할 수 있고, 또한 I/O의 병목 현상으로 인한 시스템 중단도 막을 수 있다는 판단에 따른 것이다.

MMDBMS 도입 후, 처리 속도 4배 향상
알티베이스 MM DBMS를 도입한 한국과학기술원은 수강신청 시스템 환경을 WAS(Web Application Server) 기반의 SSO(Single Sign On) 환경으로 변경했다. 기존에 X-인터넷 솔루션인 TOInB 기반으로 구축되었던 환경을 JSP(JAVA Sevlet Page) 기반의 WAS 환경으로 구성하고, 인증 과정을 거쳐 알티베이스 MM DBMS에 접속하도록 함으로써 안정적인 서비스가 가능하도록 한 것이다. 또한 서버 환경도 썬 파이어 15K의 하이엔드급 서버 시스템으로 변경했다. 이 서버 기반에서 WAS와 알티베이스 MM DBMS가 연계되어 있다.
구축 과정에서 큰 어려움은 없었다고 한다. 신규 업무 시스템 구축이 아니었기 때문에 업무 분석 및 기획 과정이 없어, 프로젝트가 단기간 내에 진행됐으며 특히 알티베이스 MM DBMS의 개발 언어가 오라클과 매우 유사해 개발자들이 쉽게 적응하고 활용할 수 있었다는 것이 한국과학기술원 측의 설명이다.
그러나 한 가지, 기존 데이터베이스의 데이터 이전 작업에서 해결되지 않는 문제점이 있었다. 이미 디스크 기반의 DBMS에 구축되어 있는 기존의 학사시스템과 알티베이스 MM DBMS 간의 연동이 구조적으로 불가능하다는 것 때문. 이에 한국과학기술원은 수강신청 기간에 기존 시스템에서 데이터를 이전해서 수강 신청 업무를 수행하고, 수강신청 기간이 종료된 후에는 다시 기존 시스템으로 데이터를 이전하는 방법을 택했다. 그러나 이전 대상 테이블이 주로 학적 테이블과 수강신청 관련 테이블로, 비교적 많지 않아 이 작업은 배치 작업만으로도 문제없이 처리되고 있다.
한국과학기술원은 알티베이스 MM DBMS 도입을 통해 기존 대비 4배 이상 처리 속도가 개선된 효과를 보고 있으며, 수강 신청 기간에도 시스템 성능 저하나 시스템 다운 현상을 걱정할 필요가 없어졌다 평가했다.
 

Posted by 알 수 없는 사용자

안녕하세요..삐롱사리입니다.
주말 잘 보내셨는지요?
장마는 끝났다고 하는데.. 장대비는 퍼붓고..
해가 쨍쨍 거리는데 비도 오고..
하여간 변덕이 죽끓는단 표현이 제격인 주말이었습니다.

오늘은 MMDBMS 사례로 동양종합금융증권 차세대 HTS 분석 시스템을 소개드릴까 합니다.
이 자료는 지난해 한국데이터베이스진흥센터와 공동으로 진행했던 '제1회 MMDBMS 활용사례 공모전' 대상 수상작이기도 합니다.

[ALTIBASE MMDBMS Case Study_03]동양종합금융증권 차세대 HTS 분석 시스템

'MMDBMS'로 여는 '더 넓은 투자의 세계'

동양종합금융증권은 지난 2003년 차세대 HTS(Home Trading System)를 개발하면서, 기존의 HTS 분석 시스템 인프라도 재구축했다. 60대로 분산 운영되던 DB 시스템을 통합하고, 안정적인 실시간 트랜잭션 처리 환경을 구현하기 위해 동양종합금융증권은 알티베이스의 MM DBMS를 도입했다. 도입 후 60대에 이르던 HTS 운영 시스템이 단 4대로 줄어들었으며, 실시간으로 10~15만 건의 트랜잭션 처리가 가능해져 궁극적으로 고객 만족도 향상의 효과를 얻게 됐다.

동양증권과 동양오리온투자증권을 연이어 합병함으로써 지난 2005년 이후 증권, 종금, 투신 업종이 융합된 국내 유일의 종합금융회사로 재탄생한 동양종합금융증권은 합병 후 눈에 띄는 실적 성장세를 보이고 있다. 2005년 매출 실적이 전년 대비 8% 증가했으며, 특히 순이익의 경우 60.1%의 높은 성장률을 나타내 관련 업계로부터 합병으로 인한 효과가 가시화됐다는 평가와 함께 주목을 받고 있다.

그러나 이러한 실적은 합병으로 인한 외적 성장 때문만은 아닌 듯하다. 지난 2000년 이후, 동양종합금융증권은 고객 만족 확대를 목표로 다양한 상품 개발과 IT 인프라 개선을 추진해왔다. 이의 대표적인 예가 지난 2003년 추진된 차세대 HTS(Home Trading System)의 개발이다.
여타의 증권사와 달리, 동양종합금융증권은 단순히 HTS 프로그램만을 개발하는 것에 그치지 않고, 보다 많은 정보를 빠르고 효과적으로 고객에게 전달하는데 기반이 되는 IT 인프라의 설계 자체를 변경하는 노력을 기울였다.

60대로 분산된 DB 서버 환경 개선 ‘시급’
증권업계에서 HTS 구축 바람이 불기 시작한 것은 2001년부터다. 동양종합금융증권도 이 흐름에 맞춰, HTS를 개발했지만 1일 기준 450만 건에 달하는 방대한 증권 정보를 수집, 가공, 전송하는 것이 생각만큼 원활하게 이뤄지지 못했다. 기존 IT 인프라가 가진 한계 때문이었다.

동양종합금융증권의 기존 HTS 인프라는 총 60대의 디스크 기반 DB 서버로 구성된 분산 처리 환경이었다. HTS 특성상 실시간 증권 정보를 수집해, 고객에게 전달 가능한 정보로 가공, 최종적으로 전달하는 3단계 과정을 거치게 되는 이를 수행하는 디스크 기반의 DBMS가 디스크 I/O의 병목 현상 때문의 다량의 데이터를 실시간으로 처리하지 못해, 결국 DB 서버를 늘려, 분산 처리 하는 방법을 채택할 수밖에 없었던 것이다.

그러나 HTS용 DB 시스템이 60대로 늘어나면서, 처리 속도 면에서는 다소 개선이 되는 듯 했지만 그 외에 다른 문제점들이 야기됐다.

증권 정보들이 통합 관리되지 못하다 보니 사용자가 조건 검색을 하거나 분석 화면을 요구할 경우 이를 시스템 적으로 처리하는데 로딩 시간이 많이 소요됐고, 또 관리자 입장에서 관리해야 할 대상 시스템이 많아지면서 관리상의 허점이 발생, 또 다른 성능 저하의 원인이 되었던 것이다.
[도입시 주요 고려사항]

구 분
분 류
상  세  내  용

비즈니스
측   면

실 시 간
증권정보

 1일 450만 건의 실시간 증권정보(시세)를 수신 발매
 데이터베이스에 축적, 분석 정보로 가공해 빠르게
 전송하는 서비스를 통한 고객 만족 확대

통합 인프라
구    축
 기존의 60대로 구성된 분산 시스템을 중앙 집중 시스템으로
 통합, 생산성, 개선을 통한 비용 최소화

정보기술
측  면

관리의 효율화
 통합 데이터베이스 내의 데이터에 대한 SQL을 통한 편리한
 조회 가능, 누구나 쉽게 시스템을 이해하고 운영할 수 있도록
 구성
RTE를 위한
IT 인프라 구축
 정보가 멈추지 않고 계속적으로 흐르면서 공유되는
 RTE(Real Time Enterprise)를 위한 대용량 트랜잭션 처리 기반
 인프라 구축

이에 동양종합금융증권은 약 2년 간 운영해 온 HTS의 고객 요구 사항을 수렴, 차세대 HTS를 개발하면서 동시에 HTS의 기능 및 효과를 극대화할 수 있도록 인프라를 재구축하는 작업을 수행키로 결정했다.

이 과정에서 동양종합금융증권이 중점적으로 고려한 요소는 크게 4가지였다. 고객 만족을 극대화 할 수 있는 실시간 증권 정보 수집, 분산된 서버 환경의 통합 환경 구축, 데이터베이스의 SQL 데이터 조회 기능 개선, RTE(Real Time Enterprise)를 위한 대용한 트랜잭션 처리 기반의 인프라 구축이 그것이다. 결국 실시간의 처리 속도와 안정성이 보장되는 통합 인프라 구축이 골자라고 할 수 있다.

MM DBMS 도입 후, 60대 서버를 4대로 통합
이같은 조건을 충족하는 인프라를 찾던 중 동양종합금융증권은 알티베이스의 MM DBMS를 알게 됐고, 도입을 결정하게 됐다. 디스크가 아닌 메모리에 데이터를 상주시킴으로써 빠르고 안정적인 처리가 가능하다는 MM DBMS의 특성이 통합된 실시간(Real Time) 시스템에, 관리상의 편리성 증대와 비용 최소화라는 목적 또한 만족해야 한다는 동양종합금융증권의 요구 조건에 적합하다고 판단했기 때문이다.

도입을 결정한 동양종합금융증권은 초기에 집중적으로 트랜잭션 처리나 관리 효율성 부문에서 테스트를 수행했다. 테스트 결과 트랜잭션이 1만 6000건까지 증가해도, CPU의 IDLE는 증가하지 않고, 오히려 떨어지는 결과를 보였다. 즉 트랜잭션이 갑작스럽게 증가하더라도 시스템의 성능이나 안정성에 영향을 주지 않음을 확인한 것이다.

[트랜잭션 증가에 따른 CPU IDLE 영향 분석] 동양_그래프.bmp

사용자 삽입 이미지
이후 본격적인 구축 작업이 진행됐다. 동양종합금융증권은 후지쯔의 프라임파워 시스템 2대를 도입, 차세대 HTS 시스템에 대한 증권 정보 분석 시스템으로 구현했다.

두 대의 시스템이 상호 실시간 백업을 통해 프로세스 부하 분산과 시스템 장애시의 업무 이관을 할 수 있도록 Active-Active 형태의 이중화 환경으로 구성됐으며, 여기에 알티베이스의 MM DBMS가 탑재됐다. 이의 역할은 실시간 증권정보(시세)를 수신 받아, 데이터를 조건 검색, 증권 차트, 분석 화면 등 다양한 형태로 가공, 고객의 클라이언트 프로그램에 실시간으로 전송하는 것.

이처럼 두 대의 분석 서버에서 데이터의 수집부터 가공, 전송까지를 모두 처리하다보니 기존에 60대에 이르던 HTS 운영 서버 대수가 알티베이스 MM DBMS 도입 후에는 분석 서버 2대, 미들웨어 서버 2대의 단 4대로 줄어들게 됐다.

특히 개발 과정에서 동양종합금융증권은 시스템 내부의 모든 소프트웨어를 멀티 쓰레드 방식으로 개발했다.

애플리케이션의 비즈니스 로직을 제거하고 단순한 인터페이스 처리만 하도록 함으로써 처리 속도를 보다 개선하는 한편, 모든 비즈니스 로직은 MM DBMS의 저장형 프로시저(Stored Procedure)나 고급 SQL를 통해 수행하도록 함으로써 SQL를 사용할 수 있는 사람이라면 누구나 쉽게 유지보수를 할 수 있도록 했다.

동양종합금융증권의 HTS의 통합 분석 시스템과 애플리케이션 개발 및 구축은 총 4명의 DBA와 애플리케이션 개발자가 투입돼 약 3개월의 짧은 기간 내에 이뤄졌다.

[차세대 HTS 분석서버 시스템 구성도]

[MMDB 관리 OBJECT]

구 분
분 류
상  세  내  용
 수신처리  20  실시간으로 증권정보(호가, 시세, 거래원 등)을수신해 MM DBMS에 저장
 분석처리  50  실시간으로 수신 받은 증권정보를 차트 등의 분석 데이터로 가공 및 생성
 이력처리  50  이력관리 데이터 누적 수행
 동기화  120  MM DBMS의 Replication 기능을 통해 상호 실시간 백업 실시


트랜잭션 처리 능력 10배 향상
현재 동양종합금융증권의 HTS 분석 시스템은 오전 9시부터 오후 3시까지의 증권 장중에 동시 트랜잭션 10~15만 건을 안정적으로 처리하고 있다. 동양종합금융증권은 알티베이스 MM DBMS 기반의 분석 서버 도입을 통해 고객 트랜잭션의 처리 능력이 약 10배 향상된 것으로 평가하고 있다. 특히 고객 만족도 차원에서 이처럼 대용량 트랜잭션 처리가 가능해짐으로써, 실시간 AUTO 데이터 처리능력을 통한 보다 세밀한 분석 정보가 제공될 수 있게 돼 고객의 서비스 조회에 대한 만족 지수가 향상됐다고 한다.

[도입 전, 후의 분석 서버 운영 환경] 동양_도입효과.bmp


또한 60대의 장비로 분산, 운영되던 시스템을 단 4대의 통합 시스템으로 구축함으로써 시스템 관리의 효율성이 증대됐다. 이로 인해 시스템 점검 시간의 단축과 관리 인력의 감소됐으며 SQL를 통한 데이터 관리가 가능해져 관리 편의성 또한 향상됐다. 동양종합금융증권의 관계자는 궁극적으로 유지보수 비용이 감소됨으로써 1년 내에 투자 회수가 가능할 전망이라고 밝혔다.
이와 함께 대용량의 트랜잭션을 실시간 Replication으로 백업까지 수행함으로써 RTE 개념의 비즈니스 연속성까지 갖추게 됐다.

[MMDB 분석 서버의 장중 트랜잭션 처리 현황]
구분
  
  
    
수신
  거래소/코스닥   300만건   장중 거래소, 코스닥 관련 증권정보
  선물/옵션   100만건   장중 선물, 옵션 관련 증권정보
조회
  차트   30만건   차트 서비스 조회 관련 증권정보
  기타   20만건   기타 분석 데이터 조회


동양종합금융증권은 이에 그치지 않고, 보다 효율적으로 대용량 데이터를 처리할 수 있도록 HTS 분석 서버를 하이브리드 MM DBMS 환경으로 전환하는 것을 검토하고 있다. 특정 테이블은 디스크에 상주시키고 고성능 트랜잭션 처리 능력이 필요한 테이블은 메모리에 상주시킴으로써 운영 효율성을 극대화하기 위한 것이다.

Posted by 알 수 없는 사용자