# arcus cache cluster
ARCUS Spring의 Front Cache를 소개합니다
ARCUS와 같이 별도의 서버에서 캐싱을 수행하는 리모트 형태의 캐시 솔루션은 여러 애플리케이션에서 캐싱된 데이터를 서로 공유할 수 있는 장점이 있습니다. 하지만 리모트 캐시는 일시적인 많은 요청으로 인한 장비의 리소스 부족이나 대량의 네트워크 트래픽의 발생에 따라 데
Arcus Single Cache (Dev.)를 소개합니다
ARCUS Single Cache (Dev.) 는 AWS Marketplace에서 ARCUS 캐시를 쉽고 빠르게 경험할 수 있도록 구성된 AMI입니다. AMI(Amazon Machine Image)는 인스턴스 시작하는 데 필요한 소프트웨어(OS, Application
ARCUS 데이터 영속성 성능 측정
지난 블로그 글인 ARCUS에서 데이터 영구 보존을 위한 Persistence 기능의 개요와 사용법에서 ARCUS 데이터 영속성을 소개드리고 telnet과 memtier_benchmark 도구로 ARCUS 인스턴스에 명령 요청하여 사용하는 것까지 보여드렸습니다. ARC
ARCUS 응용이 가진 캐시 대상 API 목록의 동적 변경 및 관리 기능
ARCUS 공통 모듈은 Spring AOP 기술을 활용하여, Java 응용의 코드 수정 없이 선언적인(declarative) 방식으로 응용의 캐시 대상 API에 ARCUS 캐시를 쉽게 적용할 수 있는 기능을 제공합니다. ARCUS 캐시의 적용 방식으로는 캐시 대상 AP
ARCUS 데이터 분산 저장 정책
서비스 운영중에 부하가 집중되어 성능에 문제가 발생할 때 이를 해결하기 위한 방법으로 스케일 업(scale up)과 스케일 아웃(scale out)이 있습니다. 스케일 업은 단순히 서버의 하드웨어를 더 좋은 것으로 교체하는 것으로, 가장 간단한 해결방법이지만 서비스를
ARCUS에서 데이터 영구 보존을 위한 Persistence 기능의 개요와 사용법
ARCUS 인메모리 캐시 시스템은 캐시 용도에 맞게 고성능 데이터 처리 목적으로 메모리를 저장소로 사용합니다. 휘발성 메모리를 사용함에 따라 시스템 장애나 장비 교체, 업그레이드 등의 이유로 시스템이 종료되면 저장해둔 모든 데이터가 사라지는 특징을 갖고 있습니다. 캐시
Java 환경에서 기본 패턴의 캐시 적용을 돕는 ARCUS 공통 모듈
캐시를 처음 적용해보는 개발자라면, 애플리케이션에 캐시를 어떻게 적용할 지에 대한 방향을 제대로 못 잡을 수 있습니다. 애플리케이션에 캐시를 적용할 수 있는 패턴은 매우 다양합니다. 그 중 가장 일반적으로 사용되는 Demand-fill 패턴에 대해 알아보고, 이 방식을
캐시 시스템에 필요한 fault tolerance 의미와 이를 제공하는 방안
여러 응용 서비스들에서 서비스 응답 속도를 빠르게 하고 조회 처리량을 늘리기 위하여, 확장 가능한 인메모리 캐시 시스템을 적용하는 것이 일반화되었다. 응용 서비스의 원본 데이터는 DB 같은 영구 저장소에 저장하고, 그 중에 자주 조회되는 데이터는 인메모리 기반의 캐시
