4장. 데이터베이스와 아키텍처 구성

Reference : 데이터베이스 첫걸음

다중화에 대해 생각해 보자

• 데이터베이스는 견고하게 유지되는 것이 요구된다.

• DB서버 2대가 있다면 1대가 고장나더라도 나머지 1대가 동작하면 서비스의 정지를 막을 수 있는데, 이를 '다중화'라 한다.

아키텍처란

• 시스템을 만들기 위한 물리 레벨의 조합

• 어떤 기능을 가진 서버를 준비하고 어떠한 저장소나 네트워크 기기와 조합해서 시스템 전체를 만들 것인가

• 즉, 하드웨어와 미들웨어의 구성.

• 아키텍처를 보면 그 시스템이 어떤 용도로 사용되고 무엇을 목적으로 하고 있는지 추측 할 수 있다.

• 시스템에 요구되는 조건을 충족하기 위해 어떤 아키텍처가 적당한지 시스템 개발의 초반에 시행.

데이터베이스의 아키텍처

역사와 개요

아키텍처의 역사는 구체적으로 다음 3단계로 나누어서 파악 할 수 있다.

1. Stand-alone (~1980년대)

2. 클라이언트/서버 (1990년대~2000년)

3. Web 3계층 (2000년~현재)

Stand-alone

• 데이터베이스가 동작하는 머신(데이터베이스 서버)이 LAN이나 인터넷 등의 네트워크에 접속하지 않고 '독립되어' 동작하는 구성.

• 데이터베이스의 미들웨어(DBMS)와 애플리케이션의 소프트웨어는 같은 DB 서버에서 동작한다.

• 따라서 데이터베이스를 사용하고 싶은 사용자는 DB서버가 설치된 장소까지 물리적으로 접근하여 사용해야함.

Stand-alone의 단점

• 물리적으로 떨어진 장소에서 접근할 수 없다.

• 복수 사용자가 동시에 작업할 수 없다. (동시에 서버를 이용할 수 있는 사람은 1명)

• 가용성이 낮다. 서버가 1대이므로 이 서버에 장애가 발생하면 서비스가 정지한다.

• 확장성이 부족하다. 성능이 나쁠 때 개선 수단이 부족하다.

Stand-alone의 장점

• 구축이 매우 간단해 소규모 작업이나 테스트를 빨리 할 수 있다.

• 보안이 매우 높다. 네트워크를 매개로 침입할 위험이 없기 때문.

• 데이터 유출 위험이 낮다. (위와 같은 이유)

클라이언트/서버

• 데이터베이스를 네트워크에 연결해 복수 사용자가 물리적으로 떨어진 장소에서 접속 가능.

• 데이터베이스 서버 1대에 복수 사용자의 단말이 접속하는 구성. C/S 또는 클라서버로 부르기도 함.

• 시스템이 클라이언트와 서버의 2개 레이어로 구성되므로 '2게층 구성'이라고 부르는 경우도 있음.

• DB서버에서는 DBMS가 동작, 클라이언트에서는 업무 애플리케이션이 동작.

  • '클라이언트'란 엔드 사용자가 직접 조작해서 수행하고 싶은 처리 명령을 내보내는 머신.

  • '서버'란 클라이언트로부터 받은 명령을 실행하여 업무 처리를 실행하기 위한 머신.

• 주로 기업이나 조직 내에 닫힌 네트워크(LAN)에서 이용되었다. 외부로부터의 접속을 막기 위해.

클라이언트/서버 구성의 단점

• 인터넷에서 직접 데이터베이스에 접속하는 것에 대한 보안 위험

• 불특정 다수의 사용자가 사용하는 클라이언트에서의 애플리케이션 관리 비용이 많이 드는 점.

  • 애플리케이션은 각종 환경에 대으앻 애플리케이션을 작성해야 하고 각각에 대해 버전 관리나 버그 수정 버전을 배포하는데 비현실적인 비용이 필요함.

Web 3계층

• 웹 서버 계층 + 애플리케이션 계층 + 데이터베이스 계층 의 조합

• 웹 서버는 클라이언트로부터 접속 요청(HTTP 요청)을 직접 받아서 그 처리를 뒷단의 애플리케이션 계층에 넘기고 그 결과를 클라이언트에 반환.

• 애플리케이션 계층은 비즈니스 로직을 구현한 애플리케이션이 동작하는 층. 웹 서버로부터 연계된 요청을 처리, DB서버에 접속해 데이터를 추출하고 이를 가공한 결과를 웹 서버로 반환.

• 사용자로부터 직접적인 접속 요청을 받는 역할을 웹 서버 계층에 한정하여 애플리케이션 계층과 데이터베이스 계층의 보안을 높인다.

가용성과 확장성의 확보

Stand-alone구성의 단점 중 가용성이 낮고 확장성이 부족한 문제의 해결책에 대해 생각해보자.

가용성을 높이는 2가지 전략

• 심장전략 : 시스템을 구성하는 각 컴포넌트의 신뢰성을 높여 장애 발생률을 낮게 억제해서 가용성을 높인다. 소수 정예 노선.

• 신장전략 : '사물은 언젠가 망가진다'란 체념을 전제로 여분을 준비해둔다. 이를 철저히 대비하는 것을 '물량작전'이라 부른다. (컴포넌트를 병렬화)

★클러스터

• 동일한 기능의 컴포넌트를 병렬화하는 것을 '클러스터링'이라고 한다.

• 동일한 기능의 컴포넌트를 복수 개 준비해 한 개의 기능을 실현한다.

• 클러스터 구성으로 시스템의 가동률을 높이는 것을 '여유도(Redundancy)를 확보한다' 또는 '다중화'라고 한다.

  • 다중화 : 내구성이 더 높고 견고하다

단일 장애점

• 다중화되어 있지 않아서 시스템 전체 서비스의 계속성에 영향을 주는 컴포넌트.

• 단일 장애점의 신뢰성이 시스템 전체의 가용성을 결정한다.

• 단일 장애점을 없애기 위해 대부분 이중화(가장 비용이 많이 듬)는 해두지만, 그 이상 어느 정도 돈을 들여 다중화할지는 예산 제약과 바라는 신뢰성 수준에 따라서 결정해야한다.

신뢰성과 가용성

• 신뢰성 : 하드웨어나 소프트웨어가 고장나는 빈도나 고장 기간을 나타내는 개념

• 가용성 : 사용자 입장에서 볼 때 시스템을 어느 정도 사용할 수 있는지

• 따라서 신뢰성이 낮은 하드웨어나 소프트웨어를 사용하고 있더라도 다중화(클러스터링)한다면 시스템 전체의 가용성을 높일 수 있다.

DB 서버의 다중화 - 클러스터링

DB서버는 데이터를 보존하는 '영속 계층' 이다. 따라서 클러스터링이 어려운 컴포넌트이다.

• 데이터베이스는 다량의 데이터를 영구적으로 보존, 그에 따른 성능이 요구됨.

• 따라서 데이터를 보존하는 매체에 필요한 요건이 높다.

• 전용의 외부 저장소를 사용하므로, DB 서버의 아키텍처는 저장소와 묶어 생각해야한다.

• 데이터는 항상 갱신되기 때문에, 다중화 시에 '데이터 정합성'을 중요하게 의식해야 한다.

가장 기본적인 다중화

• DB 서버만을 다중화하고 저장소는 하나만 두는 구성.

• 서버가 동시에 동작하는 것을 허락할 지 여부

  • Active-Active : 클러스터를 구성하는 컴포넌트를 동시에 가동

  • Active-Standby : 클러스터를 구성하는 컴포넌트 중 실제 가동하는 것은 Active, 남은 것은 대기(Standby)하고 있는다.

Active-Active 구성의 장점

• 시스템 다운 시간이 짧다.

  • 복수의 DB 서버가 동시에 동작하고 있어 한 대가 다운되어도 남은 서버가 처리해 시스템 전체가 정지되는 것을 막을 수 있다.

• 성능이 좋다.

  • DB 서버 대수가 증가하면 동시에 가동하는 CPU나 메모리도 증가하므로 성능이 향상 될 수 있다.

Active-Standby

• Standby 상태의 DB서버는 사용되지 않다가 Active DB 서버에서 장애가 일어날 때만 사용된다.

• 따라서 전환하는 시차동안 서비스를 사용하지 못하는 다운 상태가 된다.

• Heartbeat : Standby DB 서버가 일정 간격으로 Active DB에 이상이 없는지 조사하기 위한 통신.

• Cold-Standby : 평소에는 Standby DB가 자공하지 않다가 Active DB가 다운된 시점에 작동하는 구성

• Hot-Standby : 평소에소 Standby DB가 작동하는 구성 (전환 시간이 짧다)

▶ 가용성과 성능이 좋은 순 (가격순)

1. Active-Active

2. Active-Standby (Hot-Standby)

3. Active-Standby (Cold-Standby)

DB 서버와 데이터의 다중화 - 리플리케이션

리플리케이션이란

DB 서버와 저장소 세트를 복수로 준비. 즉, DB 서버 뿐만 아니라 데이터도 다중화한다.

• RAID : 저장소 내부의 컴포넌트 (대부분 하드디스크)를 다중화. 클러스터링과 동일하게 단일 장애점을 없앤다.

• 리플리케이션 기술

  • '달걀을 한 바구니에 다 담지 않는다'

  • 하드웨어가 설치된 시설이 파괴된 경우 다른 시설이 멀리 떨어져 있다면 서비스를 계속 사용 가능.

주의할 점

• Active 측 저장소의 데이터는 항상 사용자로부터 갱신된다.

• 따라서 Standby 측 데이터에도 반영을 하여 최신화 해야하는데, 이 갱신 주기를 얼마나 할 것인가와 성능 사이의 트레이드오프 관계가 생긴다.

• 피라미드형 리플리케이션 구성 : '데이터가 오래되어도 참조만 하면 된다'는 처리를 손자나 증손자 세트에 한다.

  • 부모(Master), 자식(Slave) 관계

100% 장애 대책은 있을 수 없다. 따라서 다음 단계로는 '데이터의 백업과 복구'에 대해 생각해야한다.

성능을 추구하기 위한 다중화 - Shared Nothing

Shared Disk

• 복수의 서버가 1대의 디스크를 사용

• DB 서버를 늘려도 무한으로 처리율이 향상되지 않고 한계점에 도달한다.

• 저장소가 공유 자원이라 쉽게 늘리기 어렵고 DB 서버 대수가 증가할수록 DB 서버간의 정보 공유를 위한 오버헤드가 크기 때문.

Shared Nothing

• 네트워크 이외의 자원을 모두 분리하는 방식.

• 서버와 저장소의 세트를 늘리면 병렬처리 되기 때문에 선형적으로 성능이 향상된다.

• 저장소가 병목이 되는 것을 방지해 세트에 비례해서 처리율이 증가한다.

• 구글에서 개발한 구조를 '샤딩 (Sharding)' 이라 부른다.

• 같은 구성의 DB 서버를 횡으로 나열하기 때문에 구조가 간단하며 원칙적으로 서버 수에 비례해 저장소가 늘어남.

• 저장소를 공유하지 않으므로 각각의 DB 서버가 동일한 1개의 데이터에 액세스 할 수 없다.

• 따라서 합산하는 경우 집계하는 정리 서버 필요

• → 커버링 구성. DB 서버가 하나가 다운되었을 때 다른 DB서버가 이를 이어받아 처리.

시스템이 충족해야하는 요건에 따라 최적의 아키텍처를 선택하여 사용한다.