데이터베이스 클러스터링

데이터베이스 클러스터링이란 무엇인가요?

데이터베이스 클러스터링은 여러 데이터베이스 서버를 그룹화(또는 노드)를 통합 시스템으로 통합하여 가용성, 내결함성, 성능을 개선합니다. 이 접근 방식은 워크로드를 분산하고 중복성을 유지하여 데이터를 관리함으로써 지속적인 가동 시간을 보장하고 노드 간 로드 밸런싱을 개선하는 데 도움이 됩니다.

이 리소스에서는 데이터베이스 클러스터링이 어떻게 작동하는지 설명하고 관련 개념과 비교합니다: 샤딩.

• 데이터베이스 클러스터링은 어떻게 작동하나요?
  
• 데이터베이스 클러스터링과 샤딩 비교
• 데이터베이스 클러스터 아키텍처
  
• 데이터베이스 클러스터링의 이점
• 데이터베이스 클러스터링 가이드라인
• 데이터베이스 클러스터를 만드는 방법
• 주요 요점 및 추가 리소스
  

데이터베이스 클러스터링은 어떻게 작동하나요?

데이터베이스 클러스터링은 여러 서버 또는 노드를 결합하여 하나의 통합된 데이터베이스 시스템으로 작동합니다. 클러스터의 각 노드는 데이터 또는 워크로드의 일부를 담당하지만 함께 전체 시스템이 원활하게 실행되도록 합니다. 이러한 분산 접근 방식을 통해 성능, 내결함성 및 확장성을 개선할 수 있습니다.

클러스터링의 기본 원칙은 중복성입니다. 하나의 서버에 의존하는 대신 데이터가 여러 노드에 분산됩니다. 한 노드에 장애가 발생하면 다른 노드가 그 책임을 이어받아 지속적인 운영을 보장할 수 있습니다. 이러한 이중화는 다운타임과 데이터 손실을 최소화하기 때문에 클러스터링은 특히 높은 성능을 필요로 하는 애플리케이션에 유용합니다. 가용성.

일반적인 클러스터에서는 데이터와 요청이 두 가지 방법 중 하나로 노드 간에 분산됩니다:

• 복제: 데이터는 모든 노드에 복제됩니다. 각 노드에는 동일한 데이터가 포함되어 있으므로 한 노드에 장애가 발생해도 다른 노드에서 지연 없이 동일한 쿼리에 응답할 수 있습니다. 복제 는 여러 노드가 동시에 동일한 데이터를 제공하여 부하를 분산시킬 수 있으므로 읽기 작업량이 많은 작업에 이상적입니다.
• 파티셔닝: 데이터는 청크로 분할되고 각 노드는 전체의 일부만 저장합니다. 이 방법은 수평 스케일링는 각 노드가 전체 데이터의 일부만 처리하므로 대용량 데이터 세트를 처리하는 데 효율적입니다. 파티셔닝은 일반적으로 특정 데이터가 지정된 노드로 라우팅되는 쓰기 작업량이 많은 워크로드에 사용됩니다.

노드 간 통신

클러스터의 노드는 서로 지속적으로 통신하며 상태, 상태, 워크로드에 대한 데이터를 공유합니다. 이러한 조정을 통해 트래픽의 균형을 맞추고 최적의 성능을 보장할 수 있습니다. 이러한 협업은 쿼리 배포, 데이터 복제, 장애 처리 등의 작업을 모니터링하고 할당하는 클러스터 관리 시스템에 의해 관리됩니다.

데이터 일관성

클러스터링의 핵심 과제는 모든 노드에서 데이터 일관성을 유지하는 것입니다. 클러스터는 시스템 설계에 따라 서로 다른 일관성 모델을 사용합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

• 강력한 일관성: 노드가 항상 최신 데이터를 반영하도록 보장하지만 동기화로 인해 지연 시간이 발생할 수 있습니다. 예를 들어 Couchbase는 다음을 제공합니다. 내구성 옵션을 사용하여 지연 시간 증가를 상쇄하면서 안정성을 높일 수 있습니다(또는 그 반대도 가능).
• 궁극적인 일관성: 업데이트 전파가 다소 지연될 수 있지만 가용성과 속도에 우선순위를 둡니다. 읽기 및 쓰기 작업이 다른 속도 또는 다른 지역에서 발생하는 시스템에서 일반적으로 사용됩니다. 예를 들어 Couchbase의 데이터 센터 간 복제(XDCR)를 들 수 있습니다. 클러스터 간에 전체 데이터 세트를 복제합니다..

데이터베이스 클러스터링과 샤딩 비교

클러스터링과 샤딩은 상호 배타적이지 않습니다. 실제로 두 기술을 함께 사용하면 더욱 견고하고 확장성이 뛰어난 고성능 데이터베이스 시스템을 구축할 수 있습니다. 클러스터링은 중복성, 내결함성, 부하 분산에 중점을 두는 반면, 샤딩은 여러 서버에 데이터를 분산하여 확장성을 강조합니다. 아래는 이러한 접근 방식 간의 주요 차이점을 강조한 표입니다.

샤딩 없는 클러스터링: 일부 시나리오에서는 데이터베이스 클러스터링이 단독으로 사용됩니다. 예를 들어, 대규모 전자상거래 사이트와 같이 읽기 작업이 많은 애플리케이션을 사용하는 회사에서는 복제된 노드로 구성된 클러스터를 설정할 수 있습니다. 각 노드에는 전체 데이터베이스의 복사본이 있으며 쿼리가 노드 간에 분산되어 부하가 분산됩니다. 한 노드에 장애가 발생하면 다른 노드가 중단 없이 신속하게 업무를 이어받을 수 있습니다. 이 설정은 고가용성이 우선시되고 데이터 세트가 샤딩 없이도 관리할 수 있을 만큼 충분히 작은 MySQL 또는 PostgreSQL과 같은 관계형 데이터베이스에서 흔히 볼 수 있습니다.

클러스터링 없이 샤딩: 반면에 샤딩은 쓰기 작업이 많은 애플리케이션이나 단일 컴퓨터에 맞지 않는 방대한 데이터 세트가 있는 시스템에서 클러스터링 없이 사용할 수 있습니다. 수백만 명의 사용자를 보유한 소셜 미디어 플랫폼은 사용자 ID별로 데이터베이스를 샤딩할 수 있으므로 각 샤드에는 사용자 데이터의 하위 집합이 포함됩니다. 이 경우 각 샤드는 독립적으로 작동하며, 장애를 처리하기 위한 특정 메커니즘이 구현되지 않는 한 중복성이 없습니다. 예를 들어, MongoDB™는 클러스터링 없이도 여러 서버에 걸쳐 샤딩할 수 있으므로 확장성이 뛰어나지만 내결함성이 제한적입니다.

샤딩을 통한 클러스터링: 고가용성과 확장성이 모두 중요한 대규모 시스템에서는 샤딩과 클러스터링이 함께 사용되는 경우가 많습니다. 이 하이브리드 접근 방식은 샤딩(vBuckets)를 클러스터링과 결합하여 확장성과 내결함성이 뛰어난 시스템을 구축함으로써 두 가지의 장점을 한데 모았습니다.

데이터베이스 클러스터 아키텍처

데이터베이스 클러스터의 아키텍처는 여러 노드에서 데이터가 저장, 액세스 및 관리되는 방식을 정의합니다. 데이터베이스 클러스터 아키텍처에는 세 가지 기본 유형이 있습니다: 아무것도 공유하지 않음, 디스크 공유, 모든 것 공유. 이러한 아키텍처는 서로 다른 성능, 확장성, 내결함성 절충점을 제공하므로 다양한 사용 사례에 적합합니다.

공유되지 않는 아키텍처

공유 없음 아키텍처에서는 클러스터의 각 노드가 독립적으로 작동합니다. 모든 노드에는 자체 CPU, 메모리, 스토리지가 있으며 다른 노드와 리소스를 공유하지 않습니다. 데이터는 노드 간에 분할되어 있으므로 각 노드는 전체 데이터의 자체 하위 집합을 관리합니다.

• 리소스 공유가 없습니다: 노드는 메모리나 디스크를 공유하지 않으므로 병목 현상이 줄어듭니다.
• 높은 확장성: 중앙 리소스와 경쟁할 필요가 없으므로 새로운 노드를 시스템에 쉽게 추가할 수 있습니다.
• 장애 격리: 한 노드에 장애가 발생하면 해당 노드에서 관리하는 데이터만 영향을 받습니다. 다른 노드는 계속 정상적으로 작동합니다. 복제본 복사본 를 사용하여 복구할 수 있습니다.)

이 아키텍처는 대규모 데이터 세트가 있는 웹 애플리케이션과 같이 수평적으로 확장해야 하는 워크로드에 이상적입니다. Couchbase와 같은 시스템은 성능과 안정성을 향상시키기 위해 데이터가 노드 간에 분산되는 공유 아키텍처를 사용합니다.

공유 디스크 아키텍처

공유 디스크 아키텍처에서는 모든 노드가 동일한 스토리지 시스템에 대한 액세스를 공유하지만, 각 노드에는 고유한 CPU와 메모리가 있습니다. 즉, 여러 노드가 디스크의 동일한 데이터에 액세스할 수 있으므로 데이터 일관성과 중앙 집중식 데이터 관리가 더 쉬워집니다.

• 공유 스토리지: 모든 노드는 동일한 디스크 또는 스토리지 시스템에 액세스합니다.
• 중앙 집중식 데이터: 모든 노드가 동일한 데이터를 보기 때문에 데이터 파티셔닝이나 복제의 필요성이 줄어듭니다. 하지만 이는 공유 디스크에 장애가 발생하면 전체 시스템이 다운될 수 있다는 의미이기도 합니다.
• 적당한 확장성: 이 아키텍처는 확장이 가능하지만 공유 스토리지 시스템의 대역폭으로 인해 성능이 병목 현상을 일으킬 수 있습니다.

공유 디스크 아키텍처는 오라클과 같이 여러 노드가 동일한 데이터에 동시에 액세스해야 하는 시스템에서 일반적으로 사용됩니다.

모든 것을 공유하는 아키텍처

모든 것을 공유하는 아키텍처에서는 모든 노드가 스토리지와 메모리 리소스를 모두 공유합니다. 이 모델은 모든 노드가 언제든지 모든 데이터와 메모리에 액세스할 수 있도록 보장합니다. 이 아키텍처는 로드 밸런싱과 데이터 가용성에 도움이 될 수 있지만, 노드가 공유 리소스에 대한 액세스 권한을 놓고 경쟁하기 때문에 심각한 성능 병목 현상을 일으킬 수도 있습니다.

• 전체 리소스 공유: 모든 노드가 스토리지와 메모리 리소스를 모두 공유하므로 리소스와 데이터 일관성을 쉽게 관리할 수 있습니다.
• 로드 밸런싱: 동일한 리소스에 액세스하면 워크로드를 노드 간에 균등하게 분산할 수 있습니다.
• 제한된 확장성: 이 아키텍처는 노드를 더 추가하면 공유 리소스에 대한 경합이 증가하기 때문에 확장성이 좋지 않습니다.

모든 것을 공유하는 아키텍처는 확장에 내재된 한계와 병목 현상 발생 가능성으로 인해 오늘날에는 덜 일반적이지만, 가장 잘 알려진 예로 IBM Db2가 있습니다.

데이터베이스 클러스터링의 이점

데이터베이스 클러스터링은 몇 가지 주요 이점을 제공하므로 수요가 많은 애플리케이션에 필수적인 솔루션입니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

고가용성

클러스터링은 여러 노드에 데이터를 복제하여 고가용성을 보장합니다. 한 노드에 장애가 발생하면 다른 노드가 자동으로 이를 대신하여 가동 중단 시간을 최소화하고 시스템에 대한 지속적인 액세스를 유지합니다.

확장성

클러스터링은 수평적 확장성을 제공하여 데이터 또는 트래픽이 증가함에 따라 더 많은 노드를 추가할 수 있습니다. 이를 통해 일관된 성능을 보장하고 병목 현상 없이 증가하는 워크로드를 처리할 수 있습니다.

내결함성 및 페일오버

내결함성을 갖춘 클러스터링은 기본 제공 장애 조치 메커니즘을 통해 노드 장애를 자동으로 처리하여 요청이 정상 노드로 라우팅되도록 하고 서비스 중단을 최소화합니다.

다른 이점으로는 로드 밸런싱, 향상된 성능, 데이터 이중화, 유지 관리 유연성 등이 있습니다.

데이터베이스 클러스터링 가이드라인

데이터베이스 클러스터를 설정할 때 최적의 성능과 안정성을 보장하는 데 도움이 되는 몇 가지 원칙이 있습니다. 다행히도 이러한 원칙 중 상당수는 클러스터링용으로 구축된 시스템(예: Couchbase)에서 자동으로 관리되므로 복잡성이 상당 부분 간소화됩니다.

• 목표를 정의하세요: 일반적으로 목표는 고가용성, 확장성 및 성능입니다.
• 적합한 아키텍처를 선택하세요: 클러스터를 설정할 때 워크로드(읽기량이 많은 경우와 쓰기량이 많은 경우, 아무것도 공유하지 않는 경우)를 고려하세요.
• 내결함성 및 장애 조치: 복제 및 이중화를 활용하면 다운타임이 최소화되므로 장애 조치 구성에 대한 걱정을 덜 수 있습니다.
• 로드 밸런싱: 고른 워크로드와 최적의 성능을 보장하기 위해 노드 간에 트래픽을 분산하는 방법을 고려하세요.
• 확장성 및 용량: 성장을 위해 미리 계획을 세우고 아무것도 공유하지 않는 것이 가장 확장하기 쉬운 아키텍처라는 점을 기억하세요.
• 데이터 일관성: 애플리케이션의 요구 사항에 따라 강력하거나 궁극적인 일관성을 보장하면 다양한 옵션이 제공됩니다.
• 모니터링 및 유지 관리: 시스템 내 도구를 사용하면 성능을 추적하고 문제를 식별하는 데 도움이 됩니다.

공유되지 않는 아키텍처를 사용하는 Couchbase는 특히 규모가 크고 성장하는 시스템(예, LinkedIn 그리고 트렌디올), 복제, 샤딩 및 장애 조치를 자동으로 처리합니다.

데이터베이스 클러스터를 만드는 방법

데이터베이스 클러스터를 만들려면 올바른 기술 선택, 노드 구성, 노드 간의 적절한 통신 보장 등 여러 단계가 필요합니다. 다음은 관련된 주요 단계의 개요입니다:

데이터베이스 소프트웨어를 선택합니다: 첫째, 데이터베이스 시스템 선택 클러스터링을 지원하는 데이터베이스입니다. Couchbase와 같은 인기 있는 데이터베이스는 클러스터링 기능을 기본으로 제공합니다. 소프트웨어 선택은 워크로드에 따라 달라집니다, 데이터 모델및 확장성 요구 사항을 충족해야 합니다.

프로비저닝 노드: 데이터베이스 클러스터에서 노드는 함께 작동하는 개별 서버입니다. 이러한 노드는 CPU, 메모리, 스토리지와 같은 적절한 하드웨어 리소스로 프로비저닝되어야 합니다. 노드는 인프라에 따라 물리적 머신 또는 가상 서버가 될 수 있습니다.

네트워킹을 구성합니다: 노드 간의 원활한 통신을 보장하려면 네트워킹을 구성해야 합니다. 이 과정에는 IP 주소와 서브넷을 설정하고 노드가 보안 채널을 통해 통신할 수 있도록 하는 것이 포함됩니다. 지연 시간이 짧고 대역폭이 높은 연결은 성능에 매우 중요합니다.

데이터 복제를 설정합니다: 클러스터링의 핵심 구성 요소 중 하나는 장애 발생 시 가용성을 보장하기 위해 여러 노드에 데이터를 복사하는 복제입니다. 복제 메커니즘을 구성하여 노드 간에 데이터가 일관되게 동기화되도록 합니다. 이렇게 하면 내결함성도 향상됩니다.

로드 밸런싱: 데이터베이스 클러스터에 이 기능이 내장되어 있지 않은 경우 클러스터 전체에 트래픽을 고르게 분산하기 위해 부하 분산 장치를 구현하는 경우가 많습니다. 로드 밸런서는 부하 및 가용성에 따라 들어오는 쿼리를 다른 노드로 전달하여 단일 노드에 과부하가 걸리지 않도록 합니다.

클러스터 관리 도구를 구성합니다: 클러스터 관리 소프트웨어는 클러스터의 상태를 모니터링하여 노드 성능에 대한 인사이트를 제공하고 장애를 알려줍니다. 다음과 같은 도구 Kubernetes 를 사용하여 이러한 세부 정보를 관리하고 추상화하는 경우가 많습니다.

내결함성을 테스트합니다: 초기 설정 후에는 노드 장애를 처리하는 클러스터의 기능을 테스트하는 것이 중요합니다. 테스트를 통해 다음과 같은 경우 나머지 노드가 다운타임이나 데이터 손실 없이 워크로드를 계속 관리할 수 있는지 확인합니다. 노드가 오프라인 상태가 됩니다..

모니터링 및 유지 관리: 클러스터가 운영되면 지속적인 모니터링 가 중요합니다. 성능 지표, 데이터 복제 지연, 각 노드의 상태를 계속 주시하세요. 클러스터의 보안과 효율성을 유지하기 위해 정기적인 업데이트와 패치를 적용해야 합니다.

데이터베이스 클러스터를 만들려면 네트워킹 구성부터 복제 및 로드 밸런싱 설정까지 여러 가지 기술적 단계를 거쳐야 합니다. 적절한 계획과 관리는 클러스터가 견고하고 확장 가능하며 고가용성 요구 사항을 처리할 수 있도록 보장합니다.

주요 요점 및 추가 리소스

클러스터링은 고가용성, 내결함성, 읽기 작업량이 많은 워크로드의 밸런싱에 이상적입니다. 샤딩 단독은 대규모 데이터 세트를 처리하고 쓰기 작업이 많은 워크로드를 확장하는 데 가장 적합하지만 클러스터링이 제공하는 중복성이 부족합니다. 클러스터링과 샤딩을 함께 사용하면 대규모 확장성과 높은 내결함성을 모두 확보할 수 있으므로 가용성과 성능을 유지하면서 막대한 데이터 부하를 처리하는 대규모 애플리케이션에 적합한 아키텍처가 됩니다.

클러스터링과 샤딩의 장점과 서로를 보완하는 방법을 이해하면 고가용성, 확장성 또는 두 가지 모두에 대한 특정 요구 사항을 충족하는 데이터베이스 시스템을 더 잘 설계할 수 있습니다.

데이터베이스 클러스터를 직접 구축하고 싶으신가요? Couchbase의 공유형 아키텍처를 사용하면 쉽게 구축할 수 있습니다. 다음은 클러스터를 얼마나 많이 제어하고 싶은지에 따라 몇 가지 옵션입니다:

• 카우치베이스 카펠라™: 적당한 수준의 제어 권한을 제공하지만 많은 세부 사항을 대신 처리해주는 서비스형 데이터베이스(DBaaS)입니다. 시작하려면 무료 티어 지금 바로
• 카우치베이스 자율 운영자: 컨테이너화된 Couchbase 클러스터를 생성하고 관리하도록 설계된 Kubernetes API입니다. 높은 수준의 제어 기능을 제공하며 다음을 포함한 모든 Kubernetes 클러스터에 배포할 수 있습니다. Amazon Elastic Kubernetes Service(EKS), Google Kubernetes Engine(GKE), Microsoft Azure Kubernetes Service(AKS), Red Hat OpenShift 및 Rancher Kubernetes Engine(RKE).
• 카우치베이스 서버: 카우치베이스 서버 (엔터프라이즈 또는 커뮤니티 에디션)을 사용하면 클러스터를 완벽하게 제어할 수 있습니다. Couchbase 확장은 여전히 매우 쉽습니다.를 사용하면 인프라(네트워크, 가상 머신, 서버)를 직접 관리할 수 있지만 Server를 사용하면 인프라를 직접 관리해야 합니다.

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