In-Memory Computing

기억장치의 계층구조에서 설명하였던 것처럼 기억장치에 따라 성능과 저장하는 양의 차이가 존재합니다. 이러한 계층구조 상에 가장 위에 존재하는 기억장치가  주기억장치인 메모리입니다. In-memory computing은 필요한 데이터를 메모리에 적재하여 주어진 일을 수행하고자 하는 컴퓨팅 방법을 통칭하여 In-memory computing(IMC)이라고 합니다. 이렇게 메모리에 데이터를 저장함으로써 즉각적인 반응을 제공해야 할 실시간성을 보장하게 됩니다.

따라서 실시간을 필요로 하는 Business Analytics 등에 많이 활용되는 기술입니다. 컴퓨터 메모리의 가격이 상대로 저렴해 지면서 경쟁 우위를 유지하고 최적의 고객 경험에 대한 요구 사항을 충족하기 위해 기업은 사용 가능한 데이터의 지속적인 증가와 더 좋고 빠른 성능에 대한 끝없는 경쟁에서 살아남기 위해 IMC 기술을 적용하고 있습니다.

IMC는 일반적으로 SQL 쿼리 언어를 사용하는 디스크 스토리지 및 관계형 데이터베이스를 기반으로 하는 기존 솔루션이 오늘날의 비즈니스 인텔리전스(BI) 요구 사항, 즉 초고속 컴퓨팅 제공 및 실시간 데이터 확장에 적합하지 않기 때문에 발전을 하였습니다. 다시말해 In-Memory Database 분야에서 부터 등장했다고 할 수 있습니다. 

그러나 최근 부터  기존 디스크 기반 데이터베이스가 AI와 Business Analytics 분야에서 엄청난 양의 비즈니스 데이터를 수집하고 분석하는 데 필요한 성능과 확장성을 더 이상 제공할 수 없었기 때문에 다시 인기가 높아지고 있습니다. 서버 클러스터를 사용하여 구축된 IMC 플랫폼은 사용 가능한 RAM과 CPU 성능을 공유하여 데이터와 처리를 클러스터 전체에 분산하여 실시간 비즈니스 프로세스를 가능하게 하는 구조의 형태로 초고속 성능을 만들어내는 플랫폼 형태로 발전하고 있습니다. 

특히 Online Transaction을 처리하는 업무인 OLTP와 온라인 분석 업무를 수행하는 OLAP(Online Anlaytical Processing)을 동시에 적용하는 HTAP(Hybrid Transaction/Analytial Processing) 아키텍처를 위해 IMC는 중요한 기술로 부각되고 있습니다.