이크발 칸
'시간이 돈이다'라는 옛 격언은 첨단 정보 시스템과 서버 팜에 의존하는 오늘날의 소매업체에게 특히 해당됩니다. 시스템의 응답 시간이 증가함에 따라 소매업체의 생산성과 수익도 증가합니다. 불행히도, 엄청나게 증가하는 시스템 사용자와 트랜잭션은 이러한 목적을 달성하는 데 부정적인 역할을 합니다.
예를 들어 지불 처리 및 POS 시스템을 고려하십시오. 지불 처리 시스템을 통해 소매업체는 야간에 고객 지불 및 자금 이체를 처리할 수 있는 시간이 짧고 제한적입니다. 수천만 명의 고객이 있는 경우 이러한 모든 지불을 가능한 한 빨리 처리하는 것이 야간에 제한된 시간으로 인해 주요 문제가 됩니다.
문제를 완화하기 위해 소매업체는 더 많은 지불 처리 서버를 추가하려고 시도하지만 시스템의 아키텍처 제약으로 인해 비례적으로 더 많은 데이터베이스 서버를 추가할 수 없습니다. 따라서 소매업체는 데이터베이스의 확장성 병목 현상에 도달하고 더 많은 지불 처리 서버를 추가하여 문제를 악화시킵니다.
전체 기사 읽기비슷한 방식으로 POS 시스템은 고객 구매를 빠르게 처리할 것으로 예상됩니다. 그리고 POS 시스템 수가 증가함에 따라 소매업체는 더 많은 요청을 처리하기 위해 더 많은 백엔드 서버를 추가하려고 합니다. 그러나 시스템의 아키텍처 제약으로 인해 데이터베이스 서버를 비례적으로 추가할 수는 없습니다. 그리고 머지않아 더 이상 확장할 수 없게 되고 피크 시간대에는 전체 시스템이 정지됩니다.
이상적으로 소매업체는 단순히 서버를 추가하여 소매 시스템을 확장할 수 있기를 원합니다. 그러나 이를 위해 소매업체는 애플리케이션 아키텍처에 분산 캐시를 통합해야 합니다.
결제 처리, POS 시스템 및 기타 소매 애플리케이션은 항상 데이터베이스에 접근하는 대신 분산 캐시에서 정보를 가져와 데이터 액세스 속도를 높일 수 있습니다. 캐싱은 자주 사용하는 데이터를 애플리케이션 가까이에 저장하는 프로세스입니다. 이 데이터는 메모리에 객체로 저장됩니다. 메모리에서 데이터를 검색하는 것이 데이터베이스에서 검색하는 것보다 더 빠르고 효율적입니다. 데이터베이스를 확장하는 이 접근 방식은 데이터베이스에만 접근하는 것보다 훨씬 빠릅니다. 결과적으로 결제 처리, POS 시스템 및 기타 소매 애플리케이션이 더 빨라지고 훨씬 더 많은 거래를 처리할 수 있게 되었습니다.
분산 캐싱은 비용이 많이 드는 데이터베이스 이동을 줄여 성능과 확장성을 크게 향상시킵니다. 효율적인 데이터베이스에서도 일반적인 데이터베이스 이동은 메모리 내 캐시에 액세스하는 것보다 10~100배 느립니다. 분산 캐시는 일반적으로 밀리초 미만의 응답 시간을 제공합니다. 따라서 데이터베이스 이동과 비용이 많이 드는 시간을 획기적으로 줄임으로써 소매업체는 훨씬 더 빠른 응답 시간을 달성하고 더 많은 고객을 처리할 수 있습니다.
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