Amazon AWS Aurora DB 구축 Q&A 정리(2020)

   

 Amazon AWS의 Aurora(오로라) DB에 대하여 간략한 기능과 Q&A 사항을 정리하였다. Aurora(오로라) DB는 탈oracle의 분위기가 커지고 있는 시장에서 사용이 증가되고 있는 PostgreSQL을 자체적으로 추가 개선하여 세팅된 DB로 수동으로 스크립트를 작성하여 관리하던 PostgreSQL을 보다 편리하게 제공하고 있으며, disk 영역(스토리지)에서 데이터를 찾거나 변경할때 아마존 AWS 자체 스토리지 처리 기술을 적용하여 조금더 속도 개선을 진행한 기술로 간단히 이해하고 있다.

 장점으로는 AWS CLI를 통하여 미리 Slave 확장이나 자동화 처리(데이터 스냅샷)를 작성해 놓은 상태라면 언제든지 빠르게 서버를 확장할수 있으며 다양한 스펙의 장비를 선택하고 설정할 수 있다는 부분이 가장 큰 장점으로 보여진다.

 단점으로 아마존 AWS(클라우드)로 들어가게 되면 기존에 On-Premise 방식과는 다르게 DB의 구성 및 파라미터 세팅에 대한 제약이 발생되며, AWS 계약의 종류에 따라 갑자기 서버가 내려가거나 장애가 발생했을때 아무 원인이나 조치내역을 공유 받지 못한는 경우도 발생하는 것 같다.

 또한 긴급하게 대량으로 slave를 확장할 경우, AWS 서버를 할당 받는 zone에서 서버가 없는 경우가 있어 종종 지연이 발생되는 경우가 있으며, AWS -> AWS 안에서 데이터를 전송하는 것은 큰 문제가 없는데 AWS -> 외부 서버로 데이터를 전송 해야할 때 많은 비용이 증가하는 점이 있다.

 

[기본 정보]
- AWS Aurora(PostgreSQL) 11버전 지원, Master 1대당 Slave 15대 까지 가능
- RDS slave는 5대로 제한
 

1. AWS Aurora DB사용시 사용자기 임의로 파라미터를 수정가능 여부

Q. 파라미터를 사용자가 편하게 변경 가능한지
A. 변경 가능한 것도 있음, 기본적으로 cost 파라미터 등은 변경 가능하나 변경 불가사항도 존재함
 
    구조가 기본적으로 엑사와 비슷
    Application —> 분산하여 storage에 내려씀 (병렬)
    스토리지 노드는 6개
       
    장점 - shared node로 사용 가능 (스트림노드로 연결은 함, dirty block 때문에), writing 이 많은 서비스에 이득, CPU 사용율 기준으로 Auto - scale 가능
    단점 - CPU 를  20~30% 를 기본적으로 더 사용, 스토리지를 어플리케이션 레벨에서 병렬로 성능이 빠름

 

 

 

 

2.  AWS Aurora DB에서 Parallel 기능 사용 가능 여부

Q. Parallel  기능 여부
A. 버전 마다 달라서 확인 가능, 패러럴 작업시 스토리지 레벨까지 내려감 (특정 버전에서)
 

3. AWS Aurora DB에서 Vaccum동작에 따른 Slave 세션 끊김 없이 처리 가능한지 여부

Q. 슬래이브의 select 작업시 vaccum 이슈로 select 시 접속 fail

ERROR: canceling statement due to conflict with recovery Detail: User query might have needed to see row versions that must be removed

A. 속도가 빠르고 CPU 작업이 빠르기 때문에 기존 대비하여 극단적으로 발생할 확률 축소
 

4. AWS Aurora DB에서 쓰기가 많은 서비스일때 어느정도까지 서비스에 무리가 없는지 문의

Q. Write 중심적인 서비스에서 DML가 많을 때의 이슈
A. 하루에 1억건 정도라면 크게 문제없음
 

5. AWS에서 발생되는 갑작스러운 서버 장애시 고객사에서 장애 원인과 조치내역에 대하여 공유 받을수 있는지 문의

Q. 서버 장애시 케이스(SR)가 공유가 가능한지
A. 계약이 필요한 사항, aurora에서는 슬래이브가 죽을 경우 스토리지를 사용해서 1분정도 안에 자동 재기동 가능

 

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