GCP Cloud Engineer - 41

Cloud Spanner 기능 및 사용 사례 요약

• Cloud Spanner 개요:

  • Cloud Spanner는 관계형 데이터베이스 구조와 비관계형 데이터베이스의 수평적 확장을 결합한 클라우드 기반 서비스입니다.
  • 글로벌 트랜잭션 일관성, 스키마 지원, SQL, 및 고가용성을 위한 자동 동기식 복제를 제공합니다.

• 용량 및 확장성:

  • 페타바이트 규모의 데이터 용량을 지원하며, 글로벌 규모로 확장 가능합니다.

• 주요 사용 사례:

  • 재무 애플리케이션, 인벤토리 관리 시스템 등 관계형 데이터베이스가 필요한 엔터프라이즈 급 애플리케이션에 적합합니다.
  • 멀티 리전 및 리전 인스턴스를 통한 월간 업타임 SLA 보장을 제공하며, 높은 가용성을 요구하는 경우 멀티 리전 설정을 추천합니다.

• 성능 및 보안:

  • 데이터베이스 작업에 대한 강력한 일관성(strong consistency)과 원자성을 보장합니다.
  • Google의 글로벌 광섬유 네트워크를 사용하여 영역 간 동기화를 지원합니다.

• 아키텍처 및 확장 옵션:

  • 클라우드 내 N개의 영역에서 데이터를 복제하며, 각 데이터베이스의 배치와 복제 정책은 구성 가능합니다.
  • 데이터는 원자 시계를 사용하여 각 업데이트가 원자성을 유지하도록 동기화됩니다.

• 적합한 시나리오:

  • 관계형 데이터베이스의 기능이 필요하고, 고성능 처리량이나 트랜잭션 일관성, 글로벌 데이터 접근이 필요한 경우.
  • MySQL이나 다른 전통적인 관계형 데이터베이스 시스템으로는 수행(X)할 수 없는 높은 확장성과 복제 기능이 요구될 때.

• 결정 트리:

  • Cloud Spanner는 트랜잭션 일관성, 글로벌 데이터 및 강력한 일관성을 필요로 하는 시나리오에 적합합니다.
  • NoSQL이나 간단한 데이터베이스 구조가 필요한 경우는 Cloud Firestore 등 다른 서비스를 고려할 수 있습니다.

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AlloyDB

• **AlloyDB**는 PostgreSQL용 완전 관리형 데이터베이스 서비스로, 하이브리드 트랜잭션 및 분석 처리를 지원합니다.

• Google이 개발한 데이터베이스 엔진과 멀티노드 클라우드 아키텍처를 결합하여 엔터프라이즈급 성능, 안정성, 가용성을 제공합니다.

• 자동화된 백업, 복제, 패치, 용량 관리를 포함한 관리 작업을 지원합니다.

• 적응형 알고리즘과 머신러닝을 활용하여 데이터 제거, 스토리지/메모리 관리, 데이터 계층화, 분석 가속화를 향상시킵니다.

• 표준 PostgreSQL에 비해 트랜잭션 처리 속도가 4배 이상 빠르며, 높은 트랜잭션 처리량과 대규모 데이터 크기에 적합합니다.

• 여러 읽기 복제본이 필요한 워크로드에도 적합하며, 유지보수를 포함한 99.99% 가동시간 SLA를 제공합니다.

• 분석 쿼리의 경우 표준 PostgreSQL보다 최대 100배 더 빠른 처리 속도를 제공하며, 실시간 비즈니스 인사이트를 지원합니다.

• Google의 Vertex AI와의 기본 통합을 통해 머신러닝 모델을 호출할 수 있습니다.

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모르는 단어

데이터베이스의 수평적 확장

데이터베이스의 수평적 확장(Horizontal Scaling)은 데이터베이스 시스템의 처리 능력을 향상시키기 위해 더 많은 서버를 추가하는 방식을 의미합니다. 이는 종종 "샤딩" 또는 "파티셔닝"이라고도 불립니다.

수평적 확장을 통해, 데이터베이스의 데이터나 요청을 여러 서버에 분산시켜 각 서버의 부하를 줄이고, 전체 시스템의 처리 능력을 향상시킬 수 있습니다.

이는 대량의 데이터를 처리하거나 높은 트래픽을 처리해야 하는 대규모 웹 사이트나 애플리케이션에서 주로 사용됩니다.

수평적 확장은 수직적 확장(Vertical Scaling, 기존 서버의 하드웨어를 업그레이드하는 방식)과 대조되는 개념입니다.

수평적 확장은 일반적으로 수직적 확장보다 더 유연하고 비용 효율적이지만, 데이터를 여러 서버에 분산시키는 것은 데이터 관리와 쿼리 처리를 복잡하게 만들 수 있습니다.