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개요Extendible Hashing(확장 가능 해싱)은 동적 해시 테이블(dynamic hash table) 구조를 활용하여 효율적인 데이터 검색과 저장을 가능하게 하는 해싱 기법입니다. 기존 정적 해싱(Static Hashing)은 데이터가 증가할 때 충돌(Collision)이 발생하는 문제를 해결하기 어려운 반면, Extendible Hashing은 버킷을 동적으로 확장하여 성능을 최적화할 수 있습니다. 본 글에서는 Extendible Hashing의 개념과 동작 원리, 장단점 및 활용 사례를 살펴봅니다. 1. Extendible Hashing이란?Extendible Hashing은 해시 테이블이 동적으로 크기를 조정할 수 있는 기법으로, 디렉터리(Directory)와 버킷(Bucket)을 활용하여..

개요스토리지형 서비스(STaaS, Storage as a Service)는 클라우드를 통해 데이터 저장소를 제공하는 서비스 모델로, 기업과 개인이 물리적 저장 장치를 직접 관리할 필요 없이 데이터를 저장하고 관리할 수 있도록 지원합니다. STaaS는 비용 절감, 확장성, 보안 강화 등의 장점을 제공하며 다양한 산업에서 활용되고 있습니다. 본 글에서는 STaaS의 개념, 주요 기능, 장점, 활용 사례 및 도입 시 고려사항을 살펴봅니다.1. STaaS란 무엇인가?STaaS는 클라우드 환경에서 스토리지 리소스를 온디맨드 방식으로 제공하는 서비스로, 사용자는 필요에 따라 저장 공간을 할당하고 활용할 수 있습니다.1.1 기존 데이터 저장 방식과 STaaS 비교 항목 기존 온프레미스 스토리지 STaaS 구축 방..

개요데이터 웨어하우스(Data Warehouse, DWH)와 데이터 레이크(Data Lake)는 기업의 데이터 저장, 관리 및 분석을 최적화하는 핵심 기술입니다. 데이터 웨어하우스는 구조화된 데이터의 집약적인 분석을 위한 저장소, 데이터 레이크는 정형 및 비정형 데이터를 유연하게 저장하고 처리하는 시스템으로, 빅데이터 시대의 필수 요소로 자리 잡고 있습니다.1. 데이터 웨어하우스(DWH)란?데이터 웨어하우스는 다양한 출처에서 데이터를 수집하여 정리된 상태로 저장하고, 빠른 분석을 지원하는 중앙 집중형 데이터 저장소입니다.1.1 데이터 웨어하우스의 주요 특징정형 데이터 중심: SQL 기반 관계형 데이터 저장 및 관리ETL(Extract, Transform, Load) 프로세스 적용: 데이터를 정제하고 변환..

개요분산 데이터베이스(Distributed Database)와 샤딩(Sharding)은 대규모 데이터 시스템에서 성능을 최적화하고 확장성을 확보하는 핵심 기술입니다. 클라우드 환경, 빅데이터 분석, 글로벌 서비스 운영에서 필수적으로 사용되며, 데이터 저장소를 여러 개의 노드로 분산시켜 부하 분산, 가용성 증가, 병렬 처리 성능 향상 등의 장점을 제공합니다.1. 분산 데이터베이스(Distributed Database)란?분산 데이터베이스는 데이터가 단일 서버가 아닌 여러 개의 서버(노드) 또는 데이터센터에 분산 저장된 데이터베이스 시스템을 의미합니다.1.1 분산 데이터베이스의 주요 특징데이터 분산 저장: 여러 서버에 데이터가 나누어 저장됨고가용성(High Availability): 장애 발생 시 일부 서버..