우리는 현재 삶은 어디에 가서 물건을 사는 행위 보다 온라인은 물건을 구매하는 행위가 점점 증가하면 바야흐로 비대면 결제, 간편 결제 시대에 이르렀다. 그렇다면 우리는 어떻게 온라인에서 결제가 안전하게 이루어지는 궁금하지 않을 수 없어 이번 글을 작성하려고 한다. 궁금한 건 정말 참을 수 없지 않은가!?
OLTP(온라인 트랜잭션)이란?
온라인 결제 즉, 온라인 트랜잭션 처리는 온라인 뱅킹, 쇼핑, 주문 입력 또는 텍스트 메시지 전송 등 동시에 발생하는 다수의 트랜잭션을 실행하는 데이터 처리 유형을 말한다. 이러한 트랜잭션 즉, 거래원장은 기업이 회계처리 또는 보고 목적으로 언제든 정보에 액세스 할 수 있도록 기록 및 보호될 수 있도록 기록 및 보호됩니다.
과거의 OLTP는 화폐, 제품, 정보, 서비스 요청 등 일종의 교환이 이루어지는 실제 상호작용에만 한정적으로 사용됐으나, 시대 환경의 변화에 따라 점점 트랜잭션이라는 의미가 확대되면서 디지털 상호작용이라는 개념과 비즈니스 거래를 포함하게 되었다고 볼 수 있습니다. 웹 서비스에서 pdf 다운로드 및 스트리밍 서비스 등 모든 종류의 행동과 비즈니스가 고객에게 더 나은 서비스를 제공하기 위해 기록하는 소셜 채널 자동 관리되는 등 이러한 모든 쌍방으로 이동되는 부분의 상호작용을 내용을 내포한다.
온라인 트랜잭션의 프로세스와 관련해서는 데이터와 밀접하게 관련이 있습니다. 즉, 데이터 스토어 내의 소규모 데이터 삽입, 업데이트, 삭제 등으로 거래에 대한 정보를 수집하고 관리, 보호하는 작업이 포함된다.
일반적으로 웹, 모바일 또는 기업 애플리케이션은 고객, 공급업체 또는 파트너와의 모든 상호 작용 또는 거래를 추적하고 이를 온라인 트랜잭션 데이터베이스에 기록하게 됩니다.
데이터베이스에 저장된 이 트랜잭션 데이터는 기업에서 유효한 데이터로 사용되고, 보고서 작성용으로도 이용되어 경영진의 주요 의사결정에 활용되기 위해 사용되기도 합니다.
OLTP(온라인 트랜잭션 처리)와 유사한 OLAP(온라인 분석 처리)란?
OLTP와 OLAP는 모두 온라인 데이터 처리 시스템이다. OLTP는 다수의 사람이 거래를 실시간으로 실행할 수 있게 도와주는 반면, OLAP(온라인 분석 처리)는 분석을 목적으로 데이터베이스 내의 트랜잭션을 질의하는 작업까지 포함한다고 볼 수 있다.
즉, 다시 말해서 기업이 트랜잭션 데이터로부터 더 많은 양의 인사이트를 추출하여 양지르이 정보를 기반으로 경영진의 의사결정을 내리는 데 활용할 수 있게 도와준다.
| OLTP system | OLAP system |
| 다수의 사용자에 의한 대량의 데이터베이스 트랜잭션을 리얼타임으로 실행할 수 있도록 지원한다. | 분석을 목적으로 데이터베이스 내 다수의 기록에 대한 질의 작업을 포함한다. |
| 빛의 속도에 가까운 빠른 응답시간 필요 | OLTP에 비해 다소 느린 응답시간 필요 |
| 적은 양의 데이터를 자주 수정하고, 일반덕으로 읽기 및 쓰기 작업 간 균형이 유지 | 데이터를 전혀 수정하지 않음. 일반적으로 읽기 집약적인 작업 |
| 인데스화된 데이터를 사용해 등답 시간 개선 | 대량의 기로겡 손쉽게 접근할 수 있도록 컬럼 형식으로 데이터 저장 |
| 데이터베이스에 대한 빈번한 또한 동시 백업 필요 | 훨씬 적은 빈도의 데이터베이스 백업 필요 |
| 상대적으로 적은 스토리지 공간 필요 | 대량의 기록 데이터를 저장하기 때문에 일반적으로 상당한 양의 스토리지 공간 필요 |
| 일반적으로 한 또는 몇 개의 레코드를 포함하는 단순한 쿼리 실행 | 다수의 레코드를 포함하는 복잡한 쿼리 실행 |
그렇다면 OLTP 시스템의 요구상이 있을까?
트랜잭션 데이터를 사용하는 OLTP 시스템의 가장 일반적인 구조는 프레젠테이션 계층, 비즈니스 논리 계층 및 데이터 저장소 계층으로 구성된 3 계층 구조이다.
프레젠테이션 계층은 트랜잭션이 인적 상호 작용을 통해 시작되거나 시스템에 의해 생성되는 프런트엔드를 말한다. 논리 계층은 트랜잭션을 검증하고 트랜잭션을 완료하는 데 필요한 모든 데이터를 확인하는 규칙들로 구성된다. 데이터 저장소 계층은 트랜잭션 및 이와 관련된 모든 데이터를 저장한다.
데이터 저장소 계층은 트랜잭션의 모든 데이터를 저장한다고 볼 수 있다.
트랜잭션 처리와 데이터베이스의 진화에 따라 전 세계 어디에서든 모든 소스 또는 기기로부터 발생하는 특성으로 트랜잭션이 점점 복잡해지는 반면, 전통적인 관계형 데이터벵스는 오늘날의 트랜잭션 워클로의 니즈를 충족할 만큼 충분히 발전하지 못했었다.
관계형 데이터베이스는 관계형 데이터뿐 아니라 xml, html, JSON, Apache Avro and Parquet, 고유한 형식의 문서 등을 대단한 변환 없이 저장 및 처리하는 멀티모드 데이터베이스로 변환되었다.
관계형 데이터베이스는 또한 클러스터링, 샤딩 등 더 많은 기능을 추가하여 전 세계적으로 배포되고 무한대로 확장할 수 있게 되어야 했다. 그래야 점점 증가하는 데이터를 저장 및 처리하고, 클라우드에서 보다 저렴한 스토리지를 활용할 수 있게 되기 때문이다.
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