다차원 스케일링
Couchbase 다차원 확장(MDS)은 서비스를 독립적으로 확장하고 올인원 설계의 리소스 낭비를 방지하여 성능을 개선하고 비용을 절감합니다.
다차원 스케일링이란 무엇인가요?
Couchbase MDS는 쿼리, 인덱스, 데이터 서비스를 개별적으로 확장할 수 있도록 하여 성능을 개선하고 비용을 절감합니다. 이렇게 분리하면 리소스 충돌, 하드웨어 낭비, 불필요한 리밸런싱이 제거됩니다. 또한 쿼리용 CPU, 인덱스용 SSD, 데이터용 RAM 등 각 서비스를 작업에 가장 적합한 하드웨어에 할당할 수 있습니다. 앱이 더 빠르게 실행되고, 고객에게 더 나은 경험을 제공하며, 시스템을 더 쉽게 관리할 수 있습니다.
데이터베이스 서비스는 격리를 통해 어떤 이점을 얻을 수 있나요?
쿼리를 위한 빠른 프로세서
쿼리는 전용 노드에서 더 빠르게 실행되며 CPU를 잡아먹어 읽기나 쓰기 속도가 느려지지 않습니다.
고성능 SSD
전용 노드의 인덱스는 더 빠르게 검색하고 디스크 I/O에 과부하가 걸려 쓰기 속도를 늦추지 않습니다.
데이터 배포
노드가 많을수록 데이터 용량이 커집니다. 격리된 데이터 노드를 사용하면 메모리 사용량은 증가하고 CPU/디스크 요구량은 감소하며 읽기/쓰기 속도는 일정하게 유지됩니다.
효율성
Couchbase를 사용하면 특정 노드에 서비스를 할당하여 효율적인 리소스 분배를 통해 CPU 및 RAM 사용량을 극대화할 수 있습니다.
간섭 없는 속도
전용 쿼리 노드는 읽기나 쓰기 속도 저하 없이 빠른 처리를 보장합니다. 쿼리 작업을 분리하면 다른 서비스와의 CPU 경합을 피할 수 있으며, 데이터 재조정 없이 쿼리 노드를 확장할 수 있습니다. 따라서 부하가 많은 상황에서도 쿼리 속도가 일관되게 빠릅니다.
고속 조회, 병목 현상 제로
인덱스 서비스는 SSD의 이점을 활용하며 격리되어 있을 때 가장 잘 작동합니다. 디스크 I/O가 다른 서비스와 공유되지 않기 때문에 쓰기 속도가 빠릅니다. 데이터 배포나 쓰기 성능에 영향을 주지 않으면서 인덱싱을 독립적으로 확장하고 필요한 만큼 인덱스를 만들 수 있습니다.
규모에 맞는 일관된 읽기 및 쓰기
데이터 노드가 쿼리 및 인덱스 워크로드에서 분리되면 읽기 및 쓰기가 빠르고 예측 가능하게 유지됩니다. 데이터 계층을 확장하기 위해 쿼리나 인덱스의 밸런스를 재조정할 필요가 없으며, CPU와 디스크 리소스를 더 적게 사용하면서 메모리의 우선순위를 지정할 수 있습니다.
고객의 의견
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“쿠어베이스로 전환하면서 데이터베이스 및 운영 비용을 절감하는 동시에 성능을 향상시켰습니다.”
제레미 바동, 프로그램 디렉터, 연두95%
업데이트 시간 단축
20%
인시던트 보고 감소
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“우리가 아주 가치 있게 생각하는 것은 Couchbase가 클라우드로 나아가려는 우리의 비전을 기꺼이 수용했다는 점입니다.”
빈센트 버신, 유닛 매니저, NoSQL 솔루션, 아마데우스20M
초당 작업 수
<2.5ms
응답 시간
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