GraalVM 새소식#1(201907, 4주)

GraalVM 새소식#1(201907, 4주)

GraalVM과 관련해 7월에 발표된 세미나 동영상, 주요 기술 문서 및 블로그 문서를 정리합니다.

GraalVM 버전

  • 2019년 8월 7일 현재 GraalVM 최신 버전: 19.1.1 (2019.07.16)

19.1.1 버전은 CPU(Critical Patch Update)입니다. GraalVM 개발 팀은 19.1.0 GraalVM 사용할 경우 19.1.1로 업그레이드 할 것을 권고하고 있습니다.

19.1.1 버전은 OracleJDK 8u221과 OpenJDK 8u222의 업데이트가 반영되어 있습니다. OracleJDK 8u221와 OpenJDK 8u222를 기반 JDK로 합니다.

  • GraalVM EE의 기반 JDK: OracleJDK 8u221
  • GraalVM CE의 기반 JDK: OpenJDK 8u222

상세 변경 사항은 다음 링크에서 확인할 수 있습니다.

기술 문서(Article & Blog)

1. libgraal: GraalVM compiler as a precompiled GraalVM native image

  • 문서 공개: 2019.07.15

medium에서 운영되고 있는 graalvm 공식 블로그에 올라온 문서로 libgraal을 소개하는 문서입니다. libgraal을 소개하는 첫 번째 문서입니다. 이 문서의 내용을 요약하면 다음과 같습니다.

libgraal은 GraalVM 네이티브 이미지 만든 공유 라이브러리입니다. 이 공유 라이브러리에는 GraalVM 컴파일러의 사전 컴파일 버전이 포함됩니다. libgraal을 사용하면 실행 시간이 줄어들고, 최대 성능이 향상됩니다. 또한 힙 사용과 애플리케이션 코드 프로파일링에 대한 간섭을 제거할 수 있습니다.

libgraal은 “코드는 자바처럼, 실행은 C++ 처럼(codes like Java, runs like C++)“을 모토로 합니다.

이 문서는 다음 링크에서 확인할 수 있습니다.


2. unleashing-predator-precomputed-data-repositories

  • 문서 공개: 2019.07.18

최근에 Miconaut Data로 이름이 변경된 Predator를 소개하는 문서입니다. Micronaut Data를 통해서 Data Access Repository 로직의 메모리 사용과 성능을 크게 향상할 수 있는 기술입니다. 이 기술과 GraalVM의 관계는 Native Image에서 그 연결 고리를 찾을 수 있습니다. 이 문서의 마지막에 “GraalVM의 Native Image와 결합하여 더 큰 성능 개선을 이룰 수 있다”고 소개합니다.

이 문서를 통해서 Micronaut이 GraalVM 기술을 활용하는 관점을 엿볼 수 있습니다.

이 문서는 다음 링크에서 확인할 수 있습니다.

GraalVM 세션 동영상

1. Run Scala Faster with GraalVM on any Platform

  • 동영상 공개: 2019.07.11

이 동영상은 2019년 6월 11일 스위스 로잔(Lausanne)의 스위스텍 컨벤션 센터에서 진행된 Scala Day 컨퍼런스에서 발표된 세션입니다. 발표는 Oracle Labs의 “Vojin Jovanovic”이 진행했습니다.

세션에서는 GraalVM의 기본적인 특징을 소개하고, GraalVM의 성능 개선 효과 특히 Native Image와 libgraal의 강점을 설명합니다. 이 특징은 Scala에서 사용할 경우 상당한 성능 개선 효과가 있음을 강조합니다. Quarkus Hibernate 성능 측정 자료를 통해서 Native Image의 성능 개선 효과와 특징을 소개합니다. 마지막으로 Scala의 기반 자바로 GraalVM을 사용할 때, 성능 개선 효과를 다룹니다.

이 문서는 다음 링크에서 확인할 수 있습니다.


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작성자: 김태완
1999년 부터 Java, Framework, Middleware, SOA, DB Replication, Cache, CEP, NoSQL, Big Data, Cloud를 키워드로 살아왔습니다. 현재는 빅데이터와 Machine Learning을 중점에 두고 있습니다.
E-mail: taewanme@gmail.com

이 저작물은 Oracle과 관계없이 개인으로서 개인의 시간을 할애하여 작성된 글 입니다. 본 글의 내용, 입장, 예측은 Oracle을 공식적으로 절대 대변하지 않습니다.