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고가용성은 현대의 데이터베이스 시스템에서 핵심 요소로 자리 잡았습니다. 사용자들은 서비스의 지속적인 가용성과 안정성을 요구하며, 이를 위해 데이터베이스 시스템은 장애나 오류 상황에서도 끊김 없는 서비스를 제공할 수 있어야 합니다. MySQL은 이러한 요구에 부합하기 위해 다양한 고가용성 옵션을 제공하고 있습니다. 이번 포스팅에서는 MySQL의 고가용성 솔루션 중 하나인 InnoDB Cluster에 대해 소개하겠습니다. MySQL이란 MySQL은 오라클에서 개발, 배포 및 지원되고 있는 오픈소스 관계형 데이터베이스(RDBMS)입니다. 성능이 좋고, 신뢰성이 높으며 확장 및 사용이 용이하다는 특징이 있습니다. 이런 특성으로 인해 전 세계에서 가장 대표적으로 사용되는 오픈소스 DBMS 중 하나로 자리잡았습니다. MySQL은 듀얼 라이센스 모델을 채택하고 있어, 개인이나 기업은 자신의 요구에 맞는 버전을 선택할 수 있습니다. 커뮤니티 버전은 무료로 제공되지만, 기술 지원이나 일부 기능에는 제한이 있습니다. 반면 엔터프라이즈 버전은, MySQL 엔터프라이즈 백업 및 MySQL 엔터프라이즈 모니터와 같은 추가적인 기능을 제공하고, 오라클의 글로벌 지원을 받을 수 있습니다. 또한, SQL과 NoSQL에 모두 대응하며, 복잡한 데이터 처리부터 단순한 고속 Key-Value 작업까지 폭넓은 용도로 활용할 수 있습니다. 하둡(Hadoop)이나 카산드라(Cassandra)와 같은 빅데이터 시스템과의 연동성 및 상호 운용성 또한 뛰어납니다. 현재 MySQL은 지속적으로 혁신을 거듭하며 새로운 버전을 내놓고 있으며, ‘8.3.0 Innovation’이라는 최신 버전에는 여러 새로운 기능이 포함되어 있습니다. 이처럼 지속적인 업데이트와 발전을 통해, MySQL은 데이터베이스 시장에서 중요한 자리를 차지하고 있습니다. MySQL의 고가용성 구성 방안 고가용성(High Availability, HA)이란 시스템이 장애 또는 오류가 발생해도 사용자에게 서비스를 계속 제공할 수 있는 능력을 의미합니다. MySQL 데이터베이스가 고가용성을 갖추면 사용자가 데이터베이스에 접속하고 데이터를 조회, 추가, 수정, 삭제할 수 있는 서비스가 계속해서 제공됩니다. MySQL은 다양한 고가용성 구성 옵션을 제공하는데, 이 중 대표적으로 ①OS HA 솔루션을 활용한 OS 클러스터 방식과 ②오픈소스 솔루션인 MHA 및 MMM을 사용하는 방식이 있습니다. OS 클러스터는 일반적으로 Active-Standby 또는 Active-Passive 구조로 설정됩니다. 이 시스템은 ‘heartbeat’ 신호를 통해 서버의 상태를 지속적으로 체크합니다. 만약 주 서버에 문제가 발생하면, 준비 상태에 있는 스탠바이 서버가 활성 상태로 전환되어 서비스를 지속할 수 있게 됩니다. 반면, MHA와 MMM은 MySQL의 복제 기능을 기반으로 합니다. 이들은 데이터 동기화를 위한 추가 솔루션 없이도, 복제 구성을 활용해 높은 가용성을 달성합니다. Manager 서버가 시스템 장애를 감지하면, 자동으로 'Failover(장애 극복)'를 실행하여 서비스의 연속성을 보장합니다. 여기서 Failover란 시스템에서 이상이 생겼을 때 대체 시스템으로 자동 전환되는 기능을 말합니다. 다만 앞서 설명한 서드파티 솔루션을 사용할 때는 몇 가지 이슈가 있습니다. Failover 기능을 구현하기 위해 OS 클러스터 솔루션이 필요한데, 이는 추가적인 구축 비용을 발생시킵니다. 이런 시스템에서는 한 번에 하나의 노드만이 Active 활성 상태를 유지할 수 있습니다. 또한 장애 발생 시 Standby 또는 Slave 서버로의 Failover 과정이 수십 초에서 수분 정도의 서비스 지연을 야기할 수 있습니다. 그리고 장애가 발생한 후 원래의 Master 서버를 복구하더라도, Auto-Rejoin 기능이 없어 수동으로 노드를 재결합시키고, 장애 이후 발생한 데이터를 수동으로 동기화해야 하는 번거로움이 있습니다. 특히 MMM과 MHA 같은 오픈소스 솔루션의 경우, 공식적인 벤더 지원이 부족하여 문제 발생 시 신속한 해결이 어려운 경우가 많습니다. 이러한 서드파티 도구들이 갖고 있는 다양한 문제점들을 해결하며 더 나은 지원을 제공하는 것이 바로 InnoDB Cluster의 역할입니다. InnoDB Cluster는 이러한 모든 이슈에 대한 솔루션을 내장하고 있어, 고가용성 구성을 더욱 간편하고, 효율적으로 관리할 수 있게 해줍니다. InnoDB Cluster란? InnoDB Cluster란 ‘분산된 고가용성 데이터베이스 솔루션’이라고 정의할 수 있습니다. InnoDB Cluster는 적어도 3개의 MySQL 서버 인스턴스로 구성되어 고가용성을 제공함과 동시에 시스템 확장성까지 고려한 구조를 가지고 있습니다. InnoDB Cluster는 완전히 새로운 제품을 개발한 것이 아니라, 기존에 검증된 MySQL 제품들을 통합해 만들어낸 솔루션입니다. 특히, InnoDB Cluster는 기존 Master-Slave 복제 방식에서는 제공하지 못했던 내결함성 과 자동 장애 복구 기능을 갖추고 있어, 데이터베이스 시스템의 안정성을 대폭 강화했습니다. 더 나아가 MySQL Shell을 통해 데이터베이스 인스턴스 관리를 손쉽게 할 수 있으며, 장애 발생 시 신속한 감지와 빠른 복구를 통해, 데이터 손실의 위험을 최소화할 수 있습니다. InnoDB Cluster의 주요 장점 중 하나는 다양한 구성 옵션을 제공한다는 점입니다. Single Primary 모드는 단일 Read/Write 인스턴스를 갖습니다. 반면에 Multi Primary 모드에서는 모든 인스턴스가 Read/Write 작업을 처리할 수 있습니다. InnoDB Cluster의 또 다른 중요한 특징은 자동 Failover 기능입니다. 이는 주 ‘데이터베이스 인스턴스’에 장애가 발생해도 다른 인스턴스가 자동으로 승격되어 데이터 손실 없이 시스템을 운영할 수 있도록 합니다. MySQL Router가 포함되어 있어, 읽기 및 쓰기 요청을 분산하여 처리할 수 있습니다. 클러스터 서버 장애 발생 시, 인스턴스 구성의 수에 따라 쿼럼(정족수)을 유지하여 클러스터의 안정성을 보장합니다. 예를 들어, 3개 인스턴스로 구성된 클러스터는 1대까지 장애가 발생해도 문제없이 작동하며, 5대 또는 7대와 같이 홀수로 구성된 클러스터는 더 많은 장애를 견딜 수 있습니다. InnoDB Cluster 구성 시 최소 3대의 인스턴스가 필요하며, 홀수로 구성하는 것이 권장됩니다. 5.7 미만 버전의 MySQL은 지원되지 않으며, 안정적이고 향상된 InnoDB Cluster의 기능을 사용하려면 8.0 이상 버전을 사용하실 것을 권장 드립니다. InnoDB 엔진만이 클러스터에 적용되며, 단일 또는 복제 구성과 비교했을 때, 약간의 성능 차이가 있을 수 있습니다. 이는 데이터를 즉시 동기화하는 방식과 네트워크 성능이 영향을 미치기 때문입니다. 따라서 서비스 요구사항에 맞추어 적절한 구성을 선택하는 것이 중요합니다. 이처럼 InnoDB Cluster를 사용하면 고가용성을 확보하고 데이터베이스 시스템의 안정성을 대폭 강화할 수 있습니다. 이 솔루션은 다양한 구성 옵션과 자동 장애 복구 기능을 통해 기업 및 조직들이 높은 수준의 가용성을 달성할 수 있도록 도와줍니다. InnoDB Cluster 구성에 대해 더 알아보고 싶으시다면, 락플레이스와 상담하세요! <작성: 락플레이스 DB팀>
2024.05.14
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최근 기업들은 빠르게 변화하는 환경과 경쟁의 심화, 그리고 폭발적으로 증가하는 데이터로 인해 더 스마트하고 효과적인 의사 결정을 내리는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이런 상황에서 BI(Business Intelligence) 솔루션은 기업이 비즈니스 활동을 최적화하고 성장을 이루기 위한 필수적인 도구로 주목받고 있습니다. 이번 포스팅에서는 BI 솔루션이 무엇인지 자세히 알아보고, BI를 효과적으로 수행할 수 있는 '클릭 센스(Qlik Sense)'에 대해 소개해 드리겠습니다. BI 솔루션의 정의와 필요성 BI(Business Intelligence) 솔루션은 기업이 내외부 데이터를 수집, 분석하여 비즈니스에 활용할 수 있도록 돕는 솔루션입니다. 쉽게 말해, 기업이 가지고 있는 데이터를 분석하여 경영에 필요한 정보를 추출하고, 이를 시각화하여 보여주는 시스템입니다. 기업이 BI 솔루션을 도입하면, 실시간으로 데이터를 분석하여 현재 상황을 신속하게 파악할 수 있습니다. 이를 통해 빠르게 변화하는 환경에 신속하게 대응할 수 있고, 데이터를 분석하여 패턴이나 트렌드를 식별하고 이를 기반으로 미래 동향을 예측해 경영 전략을 개선할 수 있습니다. 더불어 BI 솔루션은 데이터를 직관적이고 이해하기 쉬운 시각적인 형태로 제공합니다. 이를 통해 조직 내 모든 구성원이 데이터를 이해하고 활용할 수 있으며, 의사 결정에 적극 참여할 수 있습니다. Qlik Sense란? 과거에는 IT 부서에서 주로 관리되던 BI 작업이 최근에는 해당 데이터가 필요한 현업 부서에서 직접 수행되는 추세입니다. 이때 어떤 BI 솔루션을 선택하느냐에 따라 리소스 사용 효율이 달라질 수 있습니다. Qlik Sense는 현업 사용자가 직접 데이터를 분석할 수 있는 '셀프 서비스' 솔루션입니다. 이 솔루션을 활용하면 불필요한 요청-검토-보고 프로세스를 최소화할 수 있습니다. 웹 어플리케이션 기반으로 작동하며, 개별 클라이언트 설치 없이도 ▲데이터 추출 및 병합 ▲분석 및 시각화 ▲타인과의 공유 등 다양한 기능을 제공합니다. Qlik Sense는 연관 분석 엔진을 기반으로 빠르고 쉽게 데이터를 분석하고 탐색하여 데이터를 정보로 만들 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 사용자는 데이터에서 인사이트를 도출하고, 비즈니스 의사 결정에 활용할 수 있습니다. Qilk Sense의 특장점 Qlik Sense는 데이터 추출 및 병합부터 데이터 분석 및 시각화, 협업까지 모든 분석 단계를 단일 솔루션에서 수행할 수 있습니다. 데이터의 맥락과 패턴, 추세를 파악하고, 이를 반영한 다층적이고 스마트한 분석이 가능해집니다. 이 솔루션은 Raw 데이터를 인사이트로 전환하여, 조직 전체가 현명한 결정을 내리고 더 나은 결과를 모색할 수 있도록 도와줍니다. 또한 사용자가 입력한 검색어를 기반으로 한 데이터 시각화를 제공해 원하는 정보를 쉽게 파악할 수 있도록 지원합니다. 데이터 연동연관 분석(QIX) 엔진 기반으로 작동하는 Qlik Sense는 데이터 간의 상관 관계를 파악하는 데 강력한 장점을 가지고 있습니다. 데이터를 활용하기 위해 가장 먼저 해야 할 일은 분석 작업에 필요한 데이터를 가져오는 작업인데, Qlik Sense는 이기종 데이터 소스의 데이터 조합·정리·분석을 지원하고 있습니다. 또한 원천 데이터를 변경하지 않고도 데이터를 정리하고 가공하는 것이 가능합니다. 데이터 시각화 & 연관 분석Qlik Sense 이용자는 차트, 필드 등을 드래그&드랍으로 사용하고 배치하면서 데이터 시각화와 대시보드 생성을 빠르고 손쉽게 해낼 수 있습니다. 또한 데이터 필터 기능, 차트간 상호 작용 기능을 활용하면서 여러 차트 간의 시각적인 패턴을 파악할 수 있습니다. '인사이트' 기능Qlik Sense는 선택한 데이터 필드명을 기준으로 인사이트를 도출해주는 기능을 제공합니다. 사용자가 선택한 데이터를 기준으로 해서 자동으로 적합한 시각화 차트를 추천해주고, 이를 바로 클릭해 시트에 추가할 수 있습니다. 매번 복잡한 데이터에 대한 시각화 차트를 그리는 것보다 훨씬 시간을 절약할 수 있습니다. 시각화 대시보드 활용하기만들어진 시각화 대시보드에 대해 '스토리텔링' 기능을 사용해서 프레젠테이션 자료를 제작할 수 있습니다. 스냅샷, 도형, 이미지 파일 업로드를 통해 중요한 요소를 강조하고 팀 동료들에게 공유할 수 있습니다. 데이터는 현대 기업에게 새로운 기회를 제공합니다. 비즈니스 인텔리전스(BI) 솔루션은 이러한 데이터의 잠재력을 활용하여 기업의 성과를 향상시키는 데 필수적인 역할을 합니다. 그 중에서도 Qlik Sense는 비즈니스의 효율성과 혁신을 동시에 추구하는 기업에게 높은 가치를 제공하는 도구 중 하나입니다. 지티플러스는 비즈니스 요구 사항에 유연하고 민첩하게 대응할 수 있는 BI 솔루션 도입 컨설팅을 지원하고 있으며, 데이터 분석 및 시각화에 관심이 있는 모든 사용자들을 대상으로 매달 1회 Qlik Sense 교육을 진행하고 있습니다. BI 솔루션과 Qlik Sense에 대해 더 자세히 알아보고 싶으시다면, 지티플러스와 상담하세요! <작성: 지티플러스 마케팅&커뮤니케이션부>
2024.02.07
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빠르게 변화하는 비즈니스 상황에서, 기업들이 데이터를 효율적으로 처리하고 업무를 최적화하는 것의 중요성이 커지고 있습니다. 데이터의 흐름을 실시간으로 처리하는 '이벤트 스트리밍'이 주목받는 이유가 여기에 있습니다. '분산형 이벤트 스트리밍 플랫폼'은 대용량의 데이터를 실시간으로 수집, 분석하고 다양한 애플리케이션과 서비스에 전달하는 역할을 합니다. 오늘 포스팅에서는, 대표적인 분산형 이벤트 스트리밍 플랫폼 'Confluent'에 대해서 소개해보겠습니다. 분산형 이벤트 스트리밍 플랫폼이란? 이벤트 스트리밍이란 이벤트(데이터의 작은 조각)를 실시간으로 수집/처리/분석하고, 다른 시스템과 통합하여 가치있는 정보를 생성하는 작업을 말합니다. 영업 활동, 고객 거래, 결제, 구매에 따른 물류 이동 등이 이벤트에 해당하며, 그것을 실시간으로 분석하는 것이 이벤트 스트리밍의 핵심입니다. 분산형 이벤트 스트리밍 플랫폼은 시스템을 구성하는 다양한 컴포넌트 간의 상호작용을 파악하고, 발생하는 데이터를 실시간으로 처리해줍니다. 이를 통해 여러 서버에 데이터를 분산 저장하여 신뢰성을 확보할 수 있습니다. 또한 다양한 소스에서 나오는 데이터를 통합하여 분석하고, 기업이 효과적으로 활용할 수 있게 됩니다. 업무 프로세스를 최적화하여 비용을 절감하는 데에 도움을 주고, 실시간으로 발생하는 상황을 감지하여 실시간 알림이나 응용 프로그램을 구축할 수도 있습니다. 또한 확장성과 안정성이 뛰어나기 때문에 데이터 양이 증가하더라도 적절히 대응할 수 있으며, 정보를 안정적으로 보관하고 전송할 수 있습니다. Confluent 소개와 주요 기능 Confluent는 데이터처리 소프트웨어인 'Apache Kafka'를 기반으로 만들어진 분산형 이벤트 스트리밍 플랫폼입니다. Confluent의 주요 기능에는 3가지가 있습니다. ① Publish & Subscribe'프로듀서'는 메시지를 만들어서 특정 주제에 보내고(Publish), '컨슈머'는 해당 주제를 구독(Subscribe)하여 메시지를 받는 방식입니다. 이를 통해 여러 컨슈머 그룹이 동시에 동일한 주제를 구독하고 메시지를 처리할 수 있습니다. 마치 여러 사람이 같은 라디오 주파수를 통해 같은 음악과 뉴스를 듣는 것과 비슷하죠. 이 모델은 실시간 데이터 처리, 이벤트 기반 아키텍처, 분산 시스템 등 다양한 상황에서 사용됩니다. ② Store & Streaming ETL 데이터 스트림을 저장하고 변환하는 과정을 의미합니다. ETL은 추출(Extract)-변환(Transform)-로드(Load)의 약어로, 데이터를 추출하고 변환한 후 새로운 형식으로 로드하는 데이터 처리 프로세스를 나타냅니다. 이를 통해 데이터를 보존하고 히스토리를 추적할 수 있으며, 데이터를 추출한 뒤 필요한 형식으로 변환함으로써 병합 및 보강 등 다양한 데이터 처리 작업에 유용하게 활용할 수 있습니다. ③ Process & Analyze데이터 스트림을 가공하고 분석하는 과정을 의미합니다. 데이터 스트리밍 환경에서 데이터를 실시간으로 처리하고 분석함으로써 데이터 품질을 개선하고, 패턴 및 이상을 탐지하며, 실시간 예측과 같은 유용한 통찰력과 정보를 얻을 수 있습니다. 이를 위해 다양한 도구와 기능을 제공하는 ksqlDB, Kafka Streams 라이브러리 등이 활용됩니다. Confluent의 장점 대규모의 데이터를 처리하고 분석해야 하는 기업, 특히 IoT, 빅데이터, 소셜 미디어, 금융 등의 분야에서 데이터의 실시간 처리가 매우 중요합니다. 추가적으로, 이벤트 중심의 아키텍처를 가지고 있는 기업 또한 이벤트 기반 통신을 지원하여 유연하고 확장 가능한 시스템을 구축 할 수 있습니다. Confluent의 다양한 장점들을 활용하여, 기업은 비즈니스 인텔리전스를 강화하고 신속한 의사결정을 할 수 있게 됩니다. Confluent의 장점을 세부적으로 살펴보겠습니다. ① 다양한 프로그래밍 언어 지원 (C/C++, Python, GO, .NET)Confluent는 Java 이외의 다른 프로그래밍 언어와 플랫폼을 지원하기 때문에, 개발자들이 쉽게 Kafka를 활용할 수 있습니다. 다른 개발 언어로 개발된 클라이언트는 REST Proxy 및 MQTT Proxy를 통해 데이터를 전송합니다. ② 다양한 커넥터 제공데이터를 가져오는 대상인 데이터 소스(Data Souce), 데이터를 내보내는 대상인 데이터 싱크(Data Sink)가 될 수 있는 다양한 시스템과 손쉽게 연결하기 위한 여러 Connector를 제공합니다. 별도의 개발없이 Connector를 설정하는 것만으로도 시스템을 연결할 수 있기 때문에, 개발 소스 관리 및 유지 보수 작업의 부담이 줄어듭니다. ③ ksqlDB 지원이벤트 스트리밍 데이터를 실시간으로 처리하고 가공하기 위해 ksqlDB를 활용할 수 있습니다. SQL 문법을 사용하기 때문에, 이에 익숙한 개발자들이 비교적 쉽게 데이터를 처리할 수 있습니다. Stream 및 Table을 활용하여 실시간 집계, 변환, 필터링 등 다양한 가공과 추출이 가능하기 때문에 업무 생산성이 향상됩니다. ④ Schema Registry 지원중앙 저장소인 Schema Registry를 통해 표준 스키마를 정의하고, 모든 애플리케이션을 등록할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 일관성과 호환성을 검증하고 유지할 수 있으며, 데이터 구조의 표준화를 위한 소모적인 업무를 감소시키고 다양한 클라이언트 애플리케이션 간의 작용을 원활하게 할 수 있습니다. ⑤ Control Center 지원GUI 환경에서 멀티 클러스터, 브로커, 주제, 컨슈머 그룹에 대해 통합 모니터링을 제공하는 관리도구입니다. CLI 환경이 아닌 GUI 환경에서 주제 추가, 변경 및 삭제 등의 다양한 작업을 간편히 수행할 수 있다는 장점이 있습니다. 또한 상태 이상 감지, 알림설정, 구성요소 설정 변경 등 다양한 기능을 제공합니다. 현대 비즈니스 환경에서 빠르게 변화하는 데이터에 실시간으로 응답하는 것은 비즈니스 경쟁력 확보에 중요합니다. 분산형 이벤트 플랫폼은 이러한 요구를 충족시키는데 필수적입니다. 다양한 데이터에서 발생하는 이벤트들을 중앙 집중식으로 관리하고 통합하여 유연하게 시스템을 구성할 수 있어, 비즈니스 인텔리전스를 추출하는 데 중요한 역할을 합니다. 지티플러스는 2021년부터 Confluent의 기술파트너사로서 금융사, 게임사, 헬스케어 및 서비스 기업 등에 대해 소프트웨어 공급 및 구축, 기술지원 서비스를 제공해왔습니다. Confluent를 통해 애플리케이션 개발 및 연결을 가속화하고, 데이터 활용 역량을 업그레이드하고 싶으시다면, 지티플러스와 상담하세요! < 작성자 : 지티플러스 기술지원3부 > #이벤트스트리밍 #빅데이터 #데이터처리 #분산형데이터 #Confluent #ApacheKafka #데이터분석 #비즈니스인텔리전스 #데이터플랫폼 #데이터처리기술#데이터분석도구 #데이터소프트웨어 #데이터엔지니어링 #이벤트기반아키텍처 #데이터프로세싱 #데이터마이닝 #실시간데이터 #데이터유지보수#빅데이터분석 #데이터안정성 #메타넷
2023.10.13