Amazon Aurora
Aurora 사용 설명서 (API 버전 2014-10-31)

Amazon Aurora 스토리지 및 안정성

다음으로 Aurora 스토리지 하위 시스템에 대해 알아볼 수 있습니다. Aurora는 Aurora 클러스터의 성능, 확장성 및 안정성에 중요한 요소인 분산 및 공유 스토리지 아키텍처를 사용합니다.

Aurora 스토리지 개요

Aurora SSD(Solid State Drive)를 사용하는 단일 가상 볼륨인 클러스터 볼륨에 저장됩니다. 클러스터 볼륨은 동일한 AWS 리전에 속한 다중 가용 영역의 데이터 사본으로 구성되어 있습니다. 이러한 가용 영역에서 데이터가 자동으로 복제되기 때문에 데이터 손실 가능성은 줄고 오히려 내구성이 크게 높아집니다. 이러한 복제를 통해 장애 조치 중에도 데이터베이스의 가용성이 높아집니다. 데이터 사본이 이미 나머지 가용 영역에 존재하여 DB 클러스터의 DB 인스턴스에 대한 데이터 요청을 계속 처리할 수 있기 때문입니다. 복제 양은 클러스터의 DB 인스턴스 수와는 관계가 없습니다.

클러스터 볼륨에 포함된 항목

Aurora 클러스터 볼륨에는 모든 사용자 데이터, 스키마 객체, 내부 메타데이터(예: 시스템 테이블 및 이진 로그)가 포함되어 있습니다. 예를 들어 Aurora는 클러스터 볼륨의 Aurora 클러스터에 대한 모든 테이블, 인덱스, BLOB(Binary Large Object), 저장 프로시저 등을 저장합니다.

Aurora 공유 스토리지 아키텍처는 데이터를 클러스터의 DB 인스턴스와 독립적으로 만듭니다. 예를 들어 Aurora가 테이블 데이터의 새 복사본을 만들지 않으므로 DB 인스턴스를 빠르게 추가할 수 있습니다. 대신에 DB 인스턴스는 이미 모든 데이터를 포함하는 공유 볼륨에 연결됩니다. 클러스터에서 기본 데이터를 제거하지 않고 클러스터에서 DB 인스턴스를 제거할 수 있습니다. 전체 클러스터를 삭제하는 경우에만 Aurora가 데이터를 제거합니다.

Aurora 스토리지가 확장되는 방법

데이터베이스의 데이터 용량이 늘어날수록 Aurora 클러스터 볼륨도 자동 확장됩니다. 확장할 수 있는 클러스터 볼륨의 최대 크기는 64테비바이트(TiB)입니다. 테이블 크기는 클러스터 볼륨 크기로 제한됩니다. 즉 DB 클러스터의 테이블에 대한 최대 크기는 64TiB입니다.

이 자동 스토리지 확장과 고성능의 고도로 분산된 스토리지 하위 시스템 덕분에, Aurora는 주요 목표가 안정성과 고가용성인 중요한 엔터프라이즈 데이터에 적합합니다. 스토리지 비용과 이러한 기타 우선 순위의 균형을 조정하는 방법은 다음 단원을 참조하십시오.

Aurora 데이터 스토리지 요금이 청구되는 방법

Aurora 클러스터 볼륨은 최대 64TiB까지 증가할 수 있지만 요금은 Aurora 클러스터 볼륨에서 사용한 공간에 대해서만 청구됩니다. 테이블 또는 파티션을 삭제하는 등으로 Aurora 데이터가 제거될 때 전체 할당 공간은 동일하게 유지됩니다. 사용 가능한 공간은 향후에 데이터 볼륨이 증가할 때 자동으로 재사용됩니다.

참고

스토리지 비용은 스토리지 "하이 워터 마크"(어떤 시점에서 Aurora 클러스터에 대해 할당 완료된 최대 금액)를 기반으로 하기 때문에 불필요한 이전 데이터를 제거하기 전에 대량의 새 데이터를 로드하거나 큰 볼륨의 임시 정보를 생성하는 ETL 사례를 방지하여 비용을 관리할 수 있습니다.

Aurora 클러스터에서 데이터를 제거하면 많은 양이 할당되었지만 사용되지 않은 공간이 발생하는 경우 하이 워터 마크를 재설정할 때 mysqldump과 같은 도구를 사용하여 논리적 데이터 덤프를 수행하고 새 클러스터로 복원해야 합니다. 스냅샷을 생성하고 복원하면 기본 스토리지의 물리적 레이아웃이 복원된 스냅샷에서 동일하게 유지되기 때문에 할당된 스토리지가 감소하지 않습니다.

Aurora 데이터 스토리지에 대한 요금 정보는 Aurora용 Amazon RDS 요금을 참조하십시오.

Amazon Aurora 안정성

Aurora는 안정성, 내구성 및 내결함성을 고려하여 설계되었습니다. Aurora DB 클러스터는 Aurora 복제본을 추가하여 다른 가용 영역에 배포하는 등의 방법으로 가용성을 높이도록 설계할 수 있습니다. 그 밖에도 Aurora에는 안정적인 데이터베이스 솔루션을 위한 자동 기능이 몇 가지 포함되어 있습니다.

스토리지 자동 복구

Aurora은 3개의 가용 영역에 여러 개의 복사본을 보관하고 있기 때문에 디스크 결함으로 인한 데이터 손실 가능성이 최소화됩니다. Aurora은 클러스터 볼륨을 구성하고 있는 디스크 볼륨에서 결함을 자동 감지합니다. 예를 들어 디스크 볼륨 세그먼트에 결함이 발생하면 Aurora가 즉시 해당 세그먼트를 복구합니다. Aurora가 디스크 세그먼트를 복구할 때는 동일한 클러스터 볼륨을 구성하는 나머지 디스크 볼륨의 데이터를 사용하기 때문에 복구 세그먼트의 데이터도 이용 가능합니다. 결과적으로 Aurora는 데이터 손실을 방지할 뿐만 아니라 특정 시점으로 복구 기능을 사용해 디스크 결함을 복구할 필요성도 줄어듭니다.

유지 가능한 캐시 워밍

Aurora는 전원이 꺼진 데이터베이스를 가동하거나 결함 발생 이후 다시 시작할 때 버퍼 풀 캐시를 "워밍"합니다. 즉, Aurora가 인 메모리 페이지 캐시에 저장된 기존 공통 쿼리 페이지를 이용해 버퍼 풀을 미리 로드합니다. 이 경우 일반적인 데이터베이스 사용과 달리 버퍼 풀의 "웜 업" 필요성을 우회할 수 있기 때문에 성능이 향상되는 이점이 있습니다.

Aurora 페이지 캐시는 데이터베이스가 아닌 별도의 프로세스로 관리되기 때문에 데이터베이스와 상관없이 유지됩니다. 예상과 달리 데이터베이스에 결함이 발생하더라도 페이지 캐시가 메모리에 남아있기 때문에 데이터베이스를 재시작할 때 버퍼 풀이 가장 최신 상태로 워밍됩니다.

충돌 복구

Aurora은 거의 순간적으로 충돌에서 복구하고 바이너리 로그없이 애플리케이션 데이터를 계속 제공하도록 설계되었습니다. Aurora은 병렬 스레드에서 비동기 방식으로 충돌 복구를 실행하므로 충돌 직후에도 데이터베이스를 열어두고 사용할 수 있습니다.

충돌 복구에 대한 자세한 내용은 Aurora DB 클러스터의 내결함성 단원을 참조하십시오.

다음은 Aurora MySQL에서의 바이너리 로깅 및 충돌 복구 시 고려 사항입니다.

  • Aurora 바이너리 로깅을 활성화하면 DB 인스턴스로 하여금 강제로 바이너리 로그 복구를 수행하도록 하므로 충돌 후 복구 시간에 직접적인 영향을 줍니다.

  • 사용되는 이진 로깅 유형은 로깅의 크기와 효율에 영향을 미칩니다. 데이터베이스 활동의 양이 동일하더라도 형식에 따라 이진 로그에서 더 많은 정보가 로깅됩니다. 다음과 같은 binlog_format 파라미터 설정으로 로그 데이터의 양이 달라집니다.

    • ROW – 최대 로그 데이터

    • STATEMENT – 최소 로그 데이터

    • MIXED – 일반적으로 데이터 무결성과 성능의 최상의 조합을 제공하는 적당량의 로그 데이터

    이진 로그 데이터의 양은 복구 시간에 영향을 미칩니다. 이진 로그에 로깅된 데이터가 더 많은 경우, DB 인스턴스는 복구 도중 더 많은 데이터를 처리해야 하므로 복구 시간이 길어집니다.

  • Aurora은 DB 클러스터 내에서 데이터를 복제하거나 특정 시점 복원(PITR)을 수행하기 위해 바이너리 로그를 필요로 하지 않습니다.

  • 외부 복제(또는 외부 이진 로그 스트림)에 이진 로그가 필요하지 않은 경우, binlog_format 파라미터를 OFF로 설정하여 이진 로깅을 비활성화하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 복구 시간이 단축됩니다.

Aurora 이진 로깅 및 복제에 대한 자세한 내용은 Amazon Aurora를 사용한 복제 단원을 참조하십시오. 다양한 MySQL 복제 유형의 영향에 대한 자세한 내용은 MySQL 설명서의 Advantages and Disadvantages of Statement-Based and Row-Based Replication을 참조하십시오.