세컨더리로 AuraDB 읽기 성능 확 끌어올리기

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읽기 작업이 많은 애플리케이션에는 뛰어난 데이터베이스 성능이 필수적이죠. 그래서 AuraDB Virtual Dedicated Cloud에서 Secondaries의 일반 가용성을 발표하게 되어 정말 기뻐요.

Secondaries는 AuraDB 데이터베이스의 읽기 전용 복사본인데요, 읽기 쿼리 처리량을 엄청나게 늘려준답니다. 여러 Secondary 인스턴스에 쿼리 로드를 분산해서 기본 AuraDB 인스턴스에서 읽기 작업을 오프로드할 수 있기 때문에, 데이터베이스가 훨씬 더 많은 양의 읽기 트랜잭션을 처리할 수 있게 돼요. 즉, 성능 저하 없이 애플리케이션을 효율적으로 확장할 수 있다는 거죠!

Secondary의 장점을 좀 더 자세히 살펴볼까요?

1. 읽기 처리량 증가: AuraDB 인스턴스당 최대 15개의 Secondary 데이터베이스를 활용하면 읽기 작업이 많은 워크로드를 처리할 수 있는 시스템 용량이 높아져요. 덕분에 수요가 많을 때도 애플리케이션의 탄력성을 유지할 수 있죠.
2. 더 나은 부하 분산: Secondaries는 읽기 작업을 균등하게 분산시켜 인스턴스 병목 현상을 방지하고, 트래픽이 몰릴 때도 애플리케이션이 원활하게 작동하도록 도와줘요.
3. 더 높은 가용성: 여러 Secondary 데이터베이스를 가용성 영역에 분산하면 내결함성과 고가용성이 보장돼요. 한 영역에 문제가 생겨도 다른 영역의 Secondary 데이터베이스에는 영향을 주지 않거든요.

AuraDB에서 Secondary 관리

워크로드 요구 사항이 바뀔 때 AuraDB에서 Secondaries를 쉽게 확장할 수 있다는 것도 큰 장점이에요.

Aura 콘솔을 통해 Secondary 관리

Secondary 기능이 활성화되면 인스턴스 카드에 Secondary 개수가 표시돼요. 기본적으로 이 개수는 0으로 설정되어 있죠. 세 개의 점을 클릭해서 Secondaries를 추가/제거하거나, Secondary 수를 조정할 수 있어요.

Aura 콘솔에서 AuraDB 인스턴스에 Secondary 인스턴스 추가

Aura API를 통해 Secondary 관리

좀 더 자동화되거나 프로그래밍 방식으로 제어하고 싶다면 Aura API를 통해 Secondary를 관리할 수 있어요. /instances/{instanceId} 엔드포인트를 사용하면 수동 개입 없이 AuraDB 인스턴스의 Secondary 개수를 쉽게 조정할 수 있죠.

일시 중지 및 재개 후 Secondary 카운트 유지

AuraDB의 편리한 기능 중 하나는 콘솔이나 API를 통해 데이터베이스를 일시 중지하고 재개할 수 있다는 점인데요. 데이터베이스를 일시 중지해도 Secondary 개수는 그대로 유지돼요. 예를 들어, 일시 중지할 때 데이터베이스에 Secondary가 3개 있었다면, 재개할 때도 똑같은 개수로 유지되어서 재구성할 필요 없이 설정을 그대로 사용할 수 있죠.

구성 및 지역 고려 사항

Secondary는 읽기 성능과 가용성을 향상시키는 강력한 기능이지만, 다음 사항들을 꼭 기억해야 해요.

• 구성. AuraDB의 Secondary 데이터베이스는 정적이며 현재 탄력적 또는 자동 확장 동작을 지원하지 않아요. 애플리케이션이 확장됨에 따라 필요에 맞게 Secondary `Node` 수를 수동으로 조정해야 해요.
• 지역. AuraDB 인스턴스와 Secondary 인스턴스는 반드시 동일한 클라우드 지역에 있어야 해요. 이렇게 단일 지역에서만 사용할 수 있다는 점은 낮은 대기 시간을 보장하지만, 지역 간 배포는 불가능하다는 뜻이기도 해요.

워크로드 증가에 따른 최적의 성능 유지

읽기 작업이 많은 애플리케이션을 실행 중이거나 데이터베이스 워크로드를 효율적으로 확장하고 싶다면, AuraDB 인스턴스에서 Secondary를 활성화하는 것이 정말 좋은 선택이 될 수 있어요. Secondary는 여러 데이터 사본에 읽기 `Query`를 분산시켜서 애플리케이션이 더 많은 트래픽을 처리하고 사용자에게 더 나은 경험을 제공할 수 있도록 도와주거든요.

Aura 콘솔을 통해 Secondary 데이터베이스를 관리하든, API를 통해 관리하든, 프로세스는 유연하고 확장 가능해서 워크로드가 증가함에 따라 데이터베이스 성능을 쉽게 최적화할 수 있다는 장점이 있어요.

더 자세한 내용은 를 참고해주세요.

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