[데이터베이스 강의 정리] 3. 아키텍쳐

아키텍쳐란?

1. 시스템을 만들기 위한 물리 레벨의 조합(서버의 기능, 저장소와 네트워크 기기의 조합)
2. 데이트베이스 설계에서 시스템의 구성
3. 아키텍처를 통해 시스템의 용도와 목적 추측 가능

 

IT 아키텍처

- 일정 기준과 절차에 따라 조직 전체의 정보화 구성요소를 통합분석 후에 그 관계를 구조적으로 정리한 체제. 이를 바탕으로 정보 시스템을 효율적으로 구성하기 위한 방법

 

아키텍처의 역사

1. Stand-alone : 데이터베이스 만으로 시스템 운용

     - DBMS서버가 네트워크 접속 없이 독립적으로 작동.

 

 

2. Cs(client - server) : 클라이언트와 서버로 계층 분리 // 상호 네트워크 접속

 

 

3. WEB 3계층

1. WEB, WAS, DBMS로 구분
2. WEB - 사용자에 보여지는 쪽
3. WAS - 비즈니스 로직, 업무처리
4. DBMS - 데이터 처리
5. 현재의 주류 모델이다.

 

4. 클라우드 서버 - AWS / GCP / Azure / NAver Cloud platform

5. 서버리스 개념

 

가용성이란?

• 서버와 네트워크, 프로그램 등의 정보 시스템이 정상적으로 사용 가능한 정도
• 가용성을 수식으로 표현할 경우, 정상적인 사용 시작(Uptime)을 전체 사용 시간(Uptime + Downtime)으로 나눈 값을 말한다.
• 가용성이 높은 것을 고가용성(HA, High Availability)이라고 한다.

 

확장성이란?

• IT  시스템에서 대규모적인 재설계 및 재설치가 필요없이 확장이 얼마나 쉽고 가능한지에 대한 용이성
• DBMS 설계자는 DBMS의 확산이나 거대한 성장을 도모해야 함
• 절대적인 사용자 수가 증가하더라도 이를 수용할 수 있도록 확장성 있게 설계해야 함.
• 클라우드 시스템이 각광을 받는 이유 중 하나가 탁월한 확장성에 있음.

 

가용성을 높이는 전략

1. 고품질-소수
   1. DBMS 서버의 고품질을 추구
   2. 소수의 DBMS 서버를 이용
   3. 높은 견고함과 신뢰성
2. 저품질-다수
   1. 다수의 DBMS를 사용
   2. 클러스터링 전략(동일 기능의 DBMS 서버를 다수로 구축)

은행 서버 vs DC 인사이드 서버

저품질-다수 전략의 용이성

1. 동일 기능을 하는 DBMS 서버를 여러 대 설치 및 운영하여 병렬화
2. 여러 대의 DBMS 서버가 한 개의 시스템을 위해서 존재
3. 다중화/여유도 확보
4. 서버를 늘릴수록 장애 발생률은 확률적으로 자연 감소.

 

단일 장애 점(SPOF, single point of failure)

• 시스템 구성 요소 중에서, 동작하지 않으면 전체 시스템이 중단되는 요소. 높은 가용성을 추구하는 네트워크, 소프트웨어 어플리케이션, 상용 시스템에 단일 장애점이 있는 것은 바람직하지 않다.
• 높은 신뢰성을 요구하는 시스템은 단일 컴포넌트에 의존하지 않는 것이 좋다.

 

신뢰성 vs 가용성

 

DB 서버의 다중화

• 다른 컴포넌트에 비해 다중화가 어려움
• 영속(persistaence) 계층의 특성
  • 데이터 장기간 보존 필요
  • 일시적 처리만 담당하는 애플리케이션 서버 등과 차이
  • 데이터 다중화 시 갱신 통한 정합성 중요

DB 서버 다중화 유형

1. Active-Active
   1. 두 개의 DBMS 엔진 서버가 동시에 가동
   2. 저장소는 한 곳을 바라봄(저장소는 1개)
2. Active - Standby
   1. 평소에는 Active만 운영하고 나머지 서버는 Standby 상태
   2. 저장소는 한 곳을 바라봄
3. 리플리케이션
   1. DB 서버와 저장소를 하나 세트로 하여 미리 준비
   2. 데이터 동기화가 중요
   3. 리플리케이션은 데이터베이스 서버와 저장소가 동시에 사용 불늘일 때 서비스를 계속할 수 있도록 해주는 매우 가용성이 높은 아키텍처

ACtive - Active 구성 다중화

• 장애 발생 시 Downtime이 거의 없다고 해도 무방
• 하나의 서버가 다운되어도 나머지 하나가 계속 처리
• 2대의 서버가 운영되므로 성능상 유리(저장소 병목이 ㅇ벗을 경우에)

 

Active - Standby 구성 다중화

• 평소에는 Active 서버로만 업무 처리
• Active 서버가 장애 상황이 되어도 Standby 서버가 업무를 처리
• Standby 서버로 전환 시까지 downtime이 존재

 

리플리케이션 다중화

• Active - Active, Active - Standby는 저장소는 다중화 하지 않음
• 리플리케이션 방식은 DB서버와 저장소를 복수의 세트로 준비
• 매우 많은 비용

Shared Disk

• active-active 구성 DB
  • DB와 DB가 하나의 디스크를 공유한다.
• 저장소 공유로 인한 병목 현상 발생
• DB 서버를 늘려도 한계점에 도달

Shared Nothing

• 서버와 저장소 세트를 늘려 병렬처리
• 세트를 늘린 것만큼 비례하여 처리율 증가
• 샤딩 기술이 대표적
• DB서버 다운 시 다른 서버가 이어받아 처리할 수 있는 커버링 전략이 필요

 

Shard

• database shard는 데이터베이스나 웹 검색 엔진의 데이터의 수평 분할이다. 개개의 파티션은 샤드(shard) 또는 데이터베이스 샤드(database shard)로 부른다. 각 샤드는 개개의 데이터베이스 서버 인스턴스에서 부하 분산을 위해 보유하고 있다.
• 데이터베이스 내의 일부 데이터는 모든 샤드에 존재하지만 일부는 하나의 샤드에만 존재한다. 각 샤드는 이 데이터 부분을 위해 ‘하나’의 소스로서 동작한다.

 

최적의 아키텍처 설계 전략

• 가용성, 신뢰성, 재해대책, 성능, 보안, 조직, 비용 등 다양한 조건을 고려
• 해당 비즈니스의 성장성이나 사용자의 유입 예측도 감안
• 한 번 구축하면 변경 시 비용과 시간이 소모됨