데이터베이스 클러스터링

데이터베이스 클러스터링이란 무엇인가요?

데이터베이스 클러스터링은 여러 데이터베이스 서버를 (또는 노드)을(를) 통합 시스템으로 통합하여 가용성, 내구성과 결함 허용 능력(fault tolerance), 성능을 향상시킵니다. 이 접근 방식은 워크로드를 분산하고 중복성을 유지하여 데이터를 관리하는 데 도움을 주며, 지속적인 가동 시간과 노드 간의 더 나은 부하 분산을 보장합니다.

이 리소스에서는 데이터베이스 클러스터링의 작동 원리를 설명하고, 관련 개념과 비교해 보겠습니다. 샤딩.

• 데이터베이스 클러스터링은 어떻게 작동하나요?
  
• 데이터베이스 클러스터링 대 샤딩
• 데이터베이스 클러스터 아키텍처
  
• 데이터베이스 클러스터링의 이점
• 데이터베이스 클러스터링 지침
• 데이터베이스 클러스터 만드는 방법
• 주요 요점 및 추가 리소스
  

데이터베이스 클러스터링은 어떻게 작동하나요?

데이터베이스 클러스터링은 여러 서버(노드)를 결합하여 단일의 통합된 데이터베이스 시스템으로 작동하게 합니다. 클러스터 내의 각 노드는 데이터나 워크로드의 일부를 담당하지만, 함께 협력하여 전체 시스템이 원활하게 실행되도록 보장합니다. 이러한 분산 접근 방식은 향상된 성능, 내결함성, 그리고 확장성을 가능하게 합니다.

클러스터링의 기본 원리는 중복성입니다. 하나의 서버에만 의존하는 대신, 데이터가 여러 노드에 분산됩니다. 하나의 노드가 고장 나더라도 다른 노드들이 그 책임을 이어받아 지속적인 운영을 보장합니다. 이러한 중복성은 가동 중단 시간과 데이터 손실을 최소화하여, 클러스터링이 고가용성을 요구하는 애플리케이션에 특히 유용하도록 만듭니다. 가용성.

일반적인 클러스터에서 데이터와 요청은 다음 두 가지 방식 중 하나로 노드 간에 분산됩니다.

• 복제 데이터는 모든 노드에 걸쳐 복제됩니다. 각 노드가 동일한 데이터를 포함하고 있으므로, 하나의 노드에 장애가 발생하더라도 다른 노드들이 지연 없이 동일한 요청을 처리할 수 있습니다. 복제 여러 노드가 동시에 동일한 데이터를 제공하여 부하를 분산할 수 있으므로 읽기 작업 위주의 작업에 이상적입니다.
• 파티셔닝 데이터는 청크로 분할되고, 각 노드는 전체의 일부만 저장합니다. 이 방법은 다음과 같이 알려져 있습니다 수평 스케일링, ,은(는) 각 노드가 전체 데이터의 일부만 처리하므로 대규모 데이터 세트를 처리하는 데 효율적입니다. 파티셔닝은 일반적으로 특정 데이터가 지정된 노드로 라우팅되는 쓰기 집약적 워크로드에 사용됩니다.

노드 간 통신

클러스터 내의 노드들은 건강 상태, 상태 정보, 작업 부하에 대한 데이터를 공유하며 서로 끊임없이 통신합니다. 이러한 조정을 통해 트래픽을 분산시키고 최적의 성능을 보장할 수 있습니다. 이 협력은 쿼리 분산, 데이터 복제, 장애 처리와 같은 작업을 모니터링하고 할당하는 클러스터 관리 시스템에 의해 관리됩니다.

데이터 일관성

클러스터링의 핵심 과제 중 하나는 모든 노드에 걸쳐 데이터 일관성을 유지하는 것입니다. 클러스터는 시스템의 설계에 따라 서로 다른 일관성 모델을 사용합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

• 강한 일관성: 노드들이 항상 가장 최신 데이터를 반영하도록 보장하지만, 동기화로 인해 지연 시간이 발생할 수 있습니다. 예를 들어 Couchbase는 제공합니다 내구성 신뢰성을 높이면서 지연 시간을 희생하는 옵션 (그 반대의 경우도 마찬가지).
• 결과적 일관성: 업데이트 전파에 약간의 지연이 발생할 수 있지만, 가용성과 속도를 우선시합니다. 이는 읽기 및 쓰기 작업이 서로 다른 속도로 수행되거나 서로 다른 리전에서 이루어지는 시스템에서 흔히 볼 수 있습니다. 예를 들어, Couchbase의 데이터 센터 간 복제(XDCR)가 있으며, 이는 클러스터 간 전체 데이터셋을 복제합니다.

데이터베이스 클러스터링 대 샤딩

클러스터링과 샤딩은 상호 배타적이지 않습니다. 실제로 이 두 기술은 함께 작동하여 더욱 견고하고 확장 가능하며 고성능인 데이터베이스 시스템을 구축하는 경우가 많습니다. 클러스터링이 중복성, 내구성(결함 허용), 부하 분산에 초점을 맞추는 반면, 샤딩은 여러 서버에 데이터를 분산시킴으로써 확장성을 강조합니다. 아래는 이러한 접근 방식들의 주요 차이점을 강조하는 표입니다.

기능	클러스터링	샤딩
데이터 배포	노드 간에 복제 또는 파티셔닝됨	샤드 간에 수평 분할됨
결함 허용력	자동 장애 조치 메커니즘을 갖춘 고가용성	제한적이며, 수동 복구 또는 복잡한 복구가 필요함
확장성	클러스터의 노드 수로 제한됨	무제한, 샤드를 추가하여 수평으로 확장됨
성능 중심	읽기 중심 및 균형 잡힌 워크로드에 최적화됨	쓰기 작업이 많고 대규모 데이터셋에 가장 적합
데이터 격리	낮음, 노드가 데이터를 공유하거나 작업 부하를 분할합니다	각 샤드는 독립적으로 작동합니다.
데이터 중복성	데이터는 복제되거나 파티셔닝됩니다	데이터가 별도의 파티션으로 분할됩니다.
부하 분산	그렇습니다, 트래픽이 노드들 간에 분산됩니다.	본질적으로 그런 것은 아니지만, 샤드별로 관리할 수 있습니다.
복잡성	자동 관리를 통한 더 간단한 설정	더 복잡하며, 커스텀 샤드 관리(또는 자동 샤딩 메커니즘)가 필요합니다.

샤딩 없는 클러스터링: 어떤 시나리오에서는 데이터베이스 클러스터링이 단독으로 사용됩니다. 예를 들어, 대형 e커머스 사이트와 같이 읽기 작업이 많은 애플리케이션을 가진 기업은 복제된 노드들의 클러스터를 구축할 수 있습니다. 각 노드는 전체 데이터베이스의 복사본을 가지고 있으며, 부하를 분산하기 위해 쿼리가 여러 노드에 분산됩니다. 하나의 노드가 실패하더라도 중단 없이 다른 노드가 빠르게 이어받을 수 있습니다. 이 설정은 고가용성이 우선시되고 데이터셋이 샤딩 없이 관리될 수 있을 정도로 아직 작은 MySQL이나 PostgreSQL 같은 관계형 데이터베이스에서 흔히 볼 수 있습니다.

클러스터링 없는 샤딩: 반면에, 샤딩은 단일 머신에 들어가지 않을 정도로 방대한 데이터셋을 가진 시스템이나 쓰기 작업이 많은 애플리케이션에서 클러스터링 없이 사용될 수 있습니다. 수백만 명의 사용자를 가진 소셜 미디어 플랫폼은 사용자 ID를 기준으로 데이터베이스를 샤딩하여 각 샤드가 사용자 데이터의 하위 집합을 포함하도록 할 수 있습니다. 이 경우 각 샤드는 독립적으로 작동하며, 장애를 처리하기 위한 특정 메커니즘이 구현되지 않는 한 중복성은 존재하지 않습니다. 예를 들어 MongoDB™는 클러스터링을 요구하지 않고 여러 서버에 걸쳐 샤딩을 허용하므로 확장 가능하지만 내장된 내결함성은 제한적입니다.

샤딩을 사용한 클러스터링: 고가용성과 확장성이 모두 중요한 대규모 시스템에서는 샤딩과 클러스터링이 함께 사용되는 경우가 많습니다. 이러한 하이브리드 접근 방식은 샤딩(vBuckets)은(는) 클러스터링과 결합되어 확장성이 뛰어나고 결함 허용 능력을 갖춘 시스템을 생성하며, 두 방식의 장점을 모두 결합합니다.

데이터베이스 클러스터 아키텍처

데이터베이스 클러스터의 아키텍처는 여러 노드에 걸쳐 데이터가 저장, 액세스 및 관리되는 방식을 정의합니다. 데이터베이스 클러스터 아키텍처에는 주로 세 가지 유형이 있습니다. 공유 없음, 공유 디스크, 그리고 공유 모든 것. 이러한 아키텍처들은 성능, 확장성, 결함 허용 측면에서 서로 다른 절충안을 제공하므로, 다양한 사용 사례에 적합합니다.

공유 없음 아키텍처

공유 아키텍처가 아닌(shared-nothing) 구조에서 클러스터의 각 노드는 독립적으로 작동합니다. 모든 노드는 자체 CPU, 메모리, 스토리지를 가지며, 다른 노드와 어떠한 리소스도 공유하지 않습니다. 데이터는 노드들에 걸쳐 분할되므로, 각 노드는 전체 데이터의 자체 하위 집합을 관리합니다.

• 자원 공유 없음: 노드들은 메모리나 디스크를 공유하지 않으므로 병목 현상이 줄어듭니다.
• 높은 확장성: 중앙 집중식 자원으로 인한 경합이 없기 때문에 시스템에 새로운 노드를 쉽게 추가할 수 있습니다.
• 결함 격리: 하나의 노드가 실패하면 해당 노드에 의해 관리되는 데이터만 영향을 받습니다. 다른 노드들은 정상적으로 계속 작동합니다 (그리고 다른 노드들은 아마도 복제본 회복할 수 있는).

이 아키텍처는 대규모 데이터셋을 다루는 웹 응용 프로그램과 같이 수평 확장이 필요한 워크로드에 이상적입니다. Couchbase와 같은 시스템은 공유 무사용(shared-nothing) 아키텍처를 사용하여 성능과 신뢰성을 높이기 위해 데이터를 여러 노드에 분산시킵니다.

공유 디스크 아키텍처

공유 디스크 아키텍처에서는 모든 노드가 동일한 스토리지 시스템에 대한 접근 권한을 공유하지만, 각 노드는 자신만의 CPU와 메모리를 가지고 있습니다. 이는 여러 노드가 디스크의 동일한 데이터에 접근할 수 있음을 의미하며, 이를 통해 더 손쉬운 데이터 일관성과 중앙 집중식 데이터 관리가 가능해집니다.

• 공유 스토리지: 모든 노드가 동일한 디스크나 스토리지 시스템에 액세스합니다.
• 중앙 집중식 데이터: 모든 노드가 동일한 데이터를 보므로 데이터 파티셔닝이나 복제의 필요성이 줄어듭니다. 그러나 이는 또한 공유 디스크의 장애가 전체 시스템의 중단으로 이어질 수 있음을 의미합니다.
• 중간 수준의 확장성: 이 아키텍처는 확장될 수 있지만, 공유 스토리지 시스템의 대역폭으로 인해 성능에 병목 현상이 발생할 수 있습니다.

공유 디스크 아키텍처는 여러 노드가 동일한 데이터에 동시에 액세스해야 하는 오라클과 같은 시스템에서 흔히 사용됩니다.

모든 것을 공유하는 아키텍처

모든 것이 공유되는(shared-everything) 아키텍처에서는 모든 노드가 스토리지와 메모리 자원을 모두 공유합니다. 이 모델은 모든 데이터와 메모리에 언제든지 모든 노드가 접근할 수 있도록 보장합니다. 이 아키텍처는 부하 분산과 데이터 가용성에 도움이 될 수 있지만, 노드들이 공유 자원에 대한 접근을 놓고 경쟁함에 따라 심각한 성능 병목 현상을 유발할 수도 있습니다.

• 전체 리소스 공유: 모든 노드가 스토리지와 메모리 자원을 모두 공유하므로, 자원 관리와 데이터 일관성이 더욱 용이해집니다.
• 로드 밸런싱: 동일한 리소스에 접근할 수 있으므로 워크로드를 노드 간에 균등하게 분산할 수 있습니다.
• 제한된 확장성: 이 아키텍처는 더 많은 노드를 추가할수록 공유 자원에 대한 경합이 증가하기 때문에 확장성이 좋지 않습니다.

공유-모든것(Shared-everything) 아키텍처는 확장성의 고유한 한계와 병목 현상의 가능성 때문에 오늘날에는 흔하지 않지만, IBM Db2가 가장 잘 알려진 예입니다.

데이터베이스 클러스터링의 이점

데이터베이스 클러스터링은 고부하 애플리케이션에 필수적인 솔루션이 되도록 하는 몇 가지 주요 이점을 제공합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

고가용성

클러스터링은 여러 노드에 걸쳐 데이터를 복제함으로써 고가용성을 보장합니다. 하나의 노드가 실패하더라도 다른 노드들이 자동으로 이어받아 가동 중지 시간을 최소화하고 시스템에 대한 지속적인 접근을 유지합니다.

확장성

클러스터링을 통해 수평적 확장성을 확보할 수 있어, 데이터나 트래픽이 증가함에 따라 노드를 추가할 수 있습니다. 이를 통해 일관된 성능을 보장하고, 병목 현상 없이 증가하는 워크로드를 처리할 수 있습니다.

내고장성과 장애 조치

결함 허용성을 갖춘 클러스터링은 내장된 장애 조치 메커니즘을 통해 노드 장애를 자동으로 처리하며, 요청이 정상 노드로 재라우팅되도록 보장하고 서비스 중단을 최소화합니다.

기타 이점으로는 부하 분산, 향상된 성능, 데이터 중복성, 유지보수 유연성이 있습니다.

데이터베이스 클러스터링 지침

데이터베이스 클러스터를 설정할 때, 최적의 성능과 신뢰성을 보장하는 데 도움이 되는 특정 원칙들이 있습니다. 다행히도 이러한 원칙 중 다수는 Couchbase와 같이 클러스터링을 위해 구축된 시스템에 의해 자동으로 관리되므로, 많은 복잡성이 단순화됩니다.

• 목표를 정의하세요: 일반적으로 귀하의 목표는 고가용성, 확장성, 그리고 성능이 될 것입니다.
• 올바른 아키텍처 선택하기: 클러스터를 설정할 때 작업 부하(읽기 중심 대 쓰기 중심 대 공유 없음)를 고려하십시오.
• 결함 허용 및 장애 조치: 복제와 이중화를 활용하면 다운타임이 최소화되므로 장애 조치(페일오버) 구성에 대한 우려가 줄어듭니다.
• 로드 밸런싱: 균등한 부하와 최적의 성능을 보장하기 위해 트래픽을 노드 간에 어떻게 분산할지 고려하세요.
• 확장성과 용량: 성장을 미리 계획하고, 공유 없는(shared-nothing) 아키텍처가 확장하기 가장 쉬운 구조라는 점을 기억하세요.
• 데이터 일관성 애플리케이션의 요구에 따라 강력한 일관성 또는 최종적 일관성을 보장하는 것은 여러 선택지를 제공합니다.
• 모니터링 및 유지보수: 시스템 내의 도구를 사용하면 성과를 추적하고 문제를 파악하는 데 도움이 됩니다.

공유무차원(shared-nothing) 아키텍처를 가진 Couchbase는 특히 규모가 크고 성장하는 시스템에서 널리 선호되는 선택입니다(예:, LinkedIn 그리고 트렌디올), 복제, 샤딩, 장애 조치를 자동으로 처리하기 때문입니다.

데이터베이스 클러스터 만드는 방법

데이터베이스 클러스터 생성에는 적절한 기술 선택, 노드 구성, 노드 간의 원활한 통신 보장을 포함한 여러 단계가 포함됩니다. 관련 주요 단계의 개요는 다음과 같습니다.

데이터베이스 소프트웨어 선택: 첫째로, 데이터베이스 시스템 선택하기 클러스터링을 지원하는. Couchbase와 같은 인기 있는 데이터베이스는 내장된 클러스터링 기능을 제공합니다. 소프트웨어의 선택은 작업 부하에 따라 달라집니다., 데이터 모델, 그리고 확장성 요구사항.

노드 프로비저닝: 데이터베이스 클러스터에서 노드는 함께 작동하는 개별 서버입니다. 이러한 노드는 CPU, 메모리, 스토리지와 같은 적절한 하드웨어 리소스로 프로비저닝되어야 합니다. 인프라에 따라 물리적 머신일 수도 있고 가상 서버일 수도 있습니다.

네트워크 구성: 노드 간의 원활한 통신을 보장하려면 네트워킹을 구성해야 합니다. 이 프로세스에는 IP 주소 및 서브넷 설정과 노드가 보안 채널을 통해 통신할 수 있도록 보장하는 작업이 포함됩니다. 저지연, 고대역폭 연결은 성능에 매우 중요합니다.

데이터 복제 설정: 클러스터링의 핵심 구성 요소 중 하나는 복제이며, 이는 장애 발생 시 가용성을 보장하기 위해 데이터를 여러 노드에 복사하는 것입니다. 노드 간에 데이터가 일관되게 동기화되도록 복제 메커니즘을 구성하십시오. 이렇게 하면 결함 허용 능력도 향상됩니다.

로드 밸런싱: 데이터베이스 클러스터에 이 기능이 내장되어 있지 않는 한, 트래픽을 클러스터 전반에 고르게 분산시키기 위해 로드 밸런서가 구현되는 경우가 많습니다. 로드 밸런서는 부하와 가용성에 따라 들어오는 쿼리를 서로 다른 노드로 라우팅하여 단일 노드가 과부하 상태가 되는 것을 방지합니다.

클러스터 관리 도구 구성: 클러스터 관리 소프트웨어는 클러스터의 상태를 모니터링하여 노드 성능에 대한 통찰력을 제공하고 장애를 알려줍니다. 다음과 같은 도구들은 Kubernetes 이러한 세부 사항을 관리하고 추상화하는 데 자주 사용됩니다.

결함 허용 테스트: 초기 설정 후, 클러스터가 노드 장애를 처리하는 능력을 테스트하는 것이 중요합니다. 테스트를 통해 가동 중단이나 데이터 손실 없이 나머지 노드들이 여전히 워크로드를 관리할 수 있음을 보장할 수 있습니다. 만약 노드가 오프라인 상태가 됩니다.

모니터링 및 유지 관리: 클러스터가 가동되면 지속적인 모니터링 중요합니다. 성능 지표, 데이터 복제 지연 시간, 각 노드의 상태를 주시해야 합니다. 클러스터를 안전하고 효율적으로 유지하려면 정기적인 업데이트와 패치를 적용해야 합니다.

데이터베이스 클러스터 생성에는 네트워킹 구성부터 복제 및 부하 분산 설정에 이르기까지 여러 기술적 단계가 포함됩니다. 적절한 계획과 관리를 통해 클러스터는 견고하고 확장 가능하며 고가용성 요구 사항을 처리할 수 있습니다.

주요 요점 및 추가 리소스

클러스터링만 단독으로 사용하는 것은 고가용성, 내구장애성, 그리고 읽기 중심의 워크로드 균형을 맞추는 데 이상적입니다. 샤딩만 단독으로 사용하는 것은 방대한 데이터셋을 처리하고 쓰기 중심의 워크로드를 스케일 아웃하는 데 가장 좋지만, 클러스터링이 제공하는 이중화 기능이 부족합니다. 두 가지를 결합하면 클러스터링과 샤딩을 통해 대규모 확장성과 높은 내구장애성을 모두 확보할 수 있으며, 이를 통해 가용성과 성능을 유지하면서 엄청난 데이터 부하를 처리하는 대규모 애플리케이션의 표준 아키텍처가 됩니다.

클러스터링과 샤딩의 장점, 그리고 이들이 서로를 보완하는 방법을 이해함으로써, 고가용성, 확장성 또는 이 둘 모두를 위한 특정 요구 사항을 충족하는 데이터베이스 시스템을 더 잘 설계할 수 있습니다.

직접 데이터베이스 클러스터를 구축하고 싶으십니까? Couchbase의 공유 무관(shared-nothing) 아키텍처를 사용하면 쉽게 구축할 수 있습니다. 클러스터를 얼마나 제어하고 싶느냐에 따라 다음과 같은 몇 가지 옵션이 있습니다.

• 카우치베이스 카펠라™: 적당한 수준의 제어권을 제공하면서도 많은 세부 사항을 처리해 주는 서비스형 데이터베이스(DBaaS)입니다. 다음으로 시작할 수 있습니다. 무료 등급 지금.
• 카우치베이스 오토노머스 오퍼레이터: 컨테이너화된 카우치베이스 클러스터를 생성하고 관리하도록 설계된 쿠버네티스 API입니다. 높은 수준의 제어 기능을 제공하며, 다음을 포함하여 모든 쿠버네티스 클러스터에 배포할 수 있습니다. 아마존 일라스틱 쿠버네티스 서비스(EKS), 구글 쿠버네티스 엔진(GKE), 마이크로소프트 애저 쿠버네티스 서비스(AKS), 레드햇 오픈시프트, 그리고 랜처 쿠버네티스 엔진(RKE).
• 카우치베이스 서버 카우치베이스 서버 (엔터프라이즈 또는 커뮤니티 에디션)는 클러스터에 대한 완전한 제어권을 제공합니다. Couchbase의 확장 여전히 매우 쉽습니다, 하지만 Server를 사용하면 네트워크, 가상 머신(VM), 서버 등 인프라를 직접 관리해야 합니다.

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