SQream (스크림)
빅데이터 분석에 특화된 GPU 기반의 데이터베이스
스크림 서비스 특징
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쿼리 성능 및 호환성
SQream DB는 기존에 사용하던 ANSI-92 기반의 표준 SQL 쿼리를 변경 없이 그대로 사용할 수 있으며, 병렬 처리가 가능한 관계형 대수 연산용 쿼리로 자동으로 변환해 줍니다. 따라서 GPU Core는 최적화된 쿼리를 기반으로 대량의 병렬 연산을 효율적으로 수행할 수 있습니다.
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빅데이터 분석 최적화
빅데이터 분석에 적합한 Columnar 데이터베이스 방식 적용으로 OLAP(On-Line Analytical Processing)을 효율적으로 수행할 수 있어, 계정별, 일별 집계 연산 등 통계학적 분석에 최적화되어 있습니다. 또한 유사한 데이터 타입을 모아서 저장하는 압축 알고리즘을 사용하여 데이터 압축 기능을 제공합니다.
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GPU 기반 아키텍처
컬럼 구조로 저장되는 데이터는 100만 건 단위로 묶은 ‘청크(Chunk)’로 관리되며, Chunk 단위로 데이터를 스캐닝하고 처리합니다. 모든 컬럼에 인덱스를 부여하는 대신 청크에 메타데이터를 부여함으로써, 데이터 처리 및 I/O 시간이 획기적으로 감소되어 GPU 메모리 트랜잭션이 효율적으로 수행됩니다.
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개별 확장성 제공
SQream DB는 스토리지, Compute 노드, GPU 각 컴포넌트를 독립적으로 확장할 수 있어, 데이터가 증가할 경우 스토리지 용량만 추가로 확보하여 확장하는 등 컴포넌트별 확장이 가능합니다.
스크림 서비스 구성도
- (Data Sources, ETL) ↔ SQream DB(Samsung Cloud Platform) → Data Science & BI
- Data Sources: Spark, Storm, CSV, Kafka, Parquet
- ETL: Talent, Informatica
- SQream DB: ODBC, JDBC, Python, C++, SQL, Java, Node, JS
- Samsung Cloud Platform: SQRERM ← GPU
- Data Science & BI: +ableau, Power BI, Spottire, Jupyter, Qlik, H2Q.ai, SAS Viya, Apache Zeppelin, TensorFlow, R
스크림 주요 기능
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고성능 데이터 처리 기술
- NVIDIA CUDA 프레임워크를 통한 Massively Parallel Processing 기술 적용
- 대용량 통계학적 분석 처리에 최적인 아키텍처 적용 : 압축 알고리즘 처리 및 Group By를 사용한 데이터 분류 (COUNT, SUM, AVG, MAX, MIN 등)
- 병렬처리(Parallel Execute) 엔진을 탑재하여 압축 해제 없이 동시 Query 가능 -
무한 수평적 확장 가능한 클러스터 아키텍처
- 스크림 고유의 로드 밸런서를 통해 비어 있는 GPU에 워크로드 자동 할당
- GPU는 최대 8조각까지 Split 가능하며, 이를 통해 Concurrency를 최대화 -
DB 생성 및 관리
- Auto Provisioning(Single 기준), Lifecycle 관리
- 필요 스펙에 따라 VM 선택
- OS 디스크 외 추가 연결 스토리지 제공
- 서브넷/IP, NAT IP, Security Group 연계 설정 제공
※ 이중화 구성, 모니터링, 백업/복구 등 관리 기능은 별도 매뉴얼 제공(사용자 구성 항목)
스크림 요금 기준
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- 과금
- VM 사용 비용 과금
- 스크림은 상용 소프트웨어이므로 별도 비용 발생
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- 기본 제공 사항 및 사용자 추가 옵션
- 기본 제공 : OS S/W, OS 설치 디스크 100GB, 공인 IP 1개
- Reserved IP 등 추가 선택 상품/옵션에 따라 추가 비용 과금