클라우드 네이티브 환경이 가속화되면서 데이터베이스 운영 방식에도 근본적인 변화가 요구되고 있습니다.
최근 티베로는 웨비나를 통해 이러한 변화에 최적화된 DB 운영 전략과 클라우드 네이티브 환경에 특화된 데이터베이스 솔루션 ‘OwlDB’의 핵심 아키텍처를 심도 있게 다루었습니다.
특히 이번 세션에서는 OwlDB가 제공하는 자동화, 고가용성, 확장성을 중심으로 실제 운영 현장에서 바로 적용 가능한 핵심 기능들이 논의되었는데요.
Cloud Native DB 도입을 검토 중인 분들에게 실질적인 가이드를 제공하고자,
당시 현장에서 가장 비중 있게 다뤄졌던 주요 질문과 답변을 정리했습니다.
효율적인 DB 운영 체계를 설계하는 데 도움이 되길 바랍니다.
#Q1. 많은 기업이 Cloud Native DB를 도입하면서 운영 자동화 수준을 높이고 있지만 실제 장애 대응에서는 여전히 DBA의 수동 개입이 필요한 경우가 있습니다. OwlDB 환경에서는 장애 감지와 복구가 어느 수준까지 자동화되어 있는지 설명해 주실 수 있을까요?
A.
OwlDB는 DR 구성 환경에서 여러 계층의 상태 정보를 기반으로 장애를 감지합니다.
인프라 측면에서는 VM 수준의 상태를 모니터링하고, DB 계층에서는 자체 Agent를 통해 데이터베이스 상태를 지속적으로 점검합니다. 또한 단순 프로세스 상태뿐 아니라 실제 서비스 요청이 정상적으로 처리되는지를 종합적으로 판단하여 장애 여부를 결정합니다.
장애가 감지되면 Standby DB를 새로운 Primary로 자동 승격하여 서비스 복구를 수행합니다. 이후 복구 자동화 수준은 Failover Automation Level 설정에 따라 다음과 같이 단계적으로 동작합니다.
- Level 1 : Standby를 새로운 Primary로 자동 승격하여 서비스 복구 수행
- Level 2 : Failover 이후 새로운 Standby를 자동 생성하여 DR 구성을 다시 확보
- Level 3 : 장애가 발생한 기존 Primary 노드를 복구하여 Standby로 재편입하고 DR 토폴로지를 자동으로 정상 상태로 복구
이를 통해 OwlDB는 장애 감지 → Failover → DR 구성 복구까지의 과정을 자동화하여 서비스 중단 시간을 최소화하고 운영자의 수동 개입을 크게 줄일 수 있습니다.
#Q2. OwlDB의 DR 환경에서는 데이터 복제가 어떤 방식으로 이루어지며, 클라우드 환경에서 성능 영향을 최소화하기 위해 어떤 구조를 사용하고 있습니까?
A.
OwlDB는 DR 환경에서 로그 기반 데이터 복제 방식을 사용합니다. Primary 노드에서 발생한 데이터 변경 내용을 로그 형태로 Standby 노드에 전송하여 적용하는 구조로, 스토리지 계층에서 데이터 블록 단위로 복제하는 방식에 비해 변경된 데이터만 전달하기 때문에 네트워크 전송량과 스토리지 I/O를 크게 줄일 수 있으며 Primary와 Standby 간 동기화 지연을 비교적 작게 유지할 수 있습니다.
또한 복제는 비동기 방식으로 동작하여 Primary에서 처리되는 서비스 요청과 복제 처리가 분리되도록 설계되어 있습니다. 이를 통해 클라우드 환경에서 발생할 수 있는 네트워크 레이턴시에도 불구하고 서비스 처리 성능에 미치는 영향을 최소화할 수 있습니다.
#Q3. OwlDB 기반 클라우드 DB 환경에서 RTO와 RPO 목표를 고려할 때 서비스 복구와 데이터 보호 수준은 어떤 방식으로 구현되고 있습니까?
A.
OwlDB의 DR 아키텍처는 Multi-AZ 환경의 Primary–Standby 구조에서 자동 Failover와 로그 기반 복제를 통해 서비스 복구와 데이터 보호 수준을 구현합니다.
RTO 관점에서는 장애 발생 시 시스템이 장애를 감지한 후 Standby DB를 새로운 Primary로 승격하고, 기존 Primary에 할당되어 있던 Virtual IP(VIP)를 새로운 Primary로 이전하여 서비스를 복구합니다. 애플리케이션은 동일한 서비스 엔드포인트를 계속 사용하기 때문에 접속 주소 변경 없이 서비스가 이어질 수 있으며, 이러한 자동 Failover 구조를 통해 서비스 복구 시간을 최소화할 수 있습니다.
RPO 관점에서는 Primary에서 발생한 데이터 변경 내용을 Standby로 전달하는 로그 기반 데이터 복제 방식을 사용합니다. 변경 데이터만 전달하는 구조이기 때문에 복제 효율이 높고 Primary와 Standby 간 동기화 지연도 비교적 작게 유지할 수 있습니다. 또한 복제는 비동기 방식으로 동작하여 서비스 처리 성능에 미치는 영향을 최소화하면서 안정적인 데이터 보호 수준을 유지할 수 있도록 설계되어 있습니다.
#Q4. 엔진 업데이트나 보안 패치 시 서비스 가용성을 보장하는 방식이 궁금합니다.
A.
현재 OwlDB 는 AWS Router 기반 Virtual IP(VIP) 를 서비스 엔드포인트로 사용합니다.
각 노드는 개별 VIP를 가지고 있으며, 노드 유지보수나 업데이트 시 해당 VIP를 다른 정상 노드로 이전할 수 있습니다. 이를 통해 노드를 순차적으로 업데이트하면서 트래픽을 정상 노드로 전환하는 롤링 방식의 유지보수가 가능하며 서비스 접속 엔드포인트를 유지하면서 가용성을 확보할 수 있습니다.
또한 다음 버전에서는 Global Listener 의 Single Access Point 기능을 제공할 예정입니다. 이 구조에서는 애플리케이션이 단일 엔드포인트로 클러스터 전체에 접속할 수 있기 때문에 노드 유지보수나 업데이트가 발생하더라도 애플리케이션의 접속 설정을 변경할 필요 없이 동일한 서비스 엔드포인트를 계속 사용할 수 있습니다. 이를 통해 운영 작업이 수행되는 동안에도 애플리케이션 측면에서는 별도의 영향 없이 서비스 가용성을 안정적으로 유지할 수 있습니다.
#Q5. 워크로드 급증 시 DB 인스턴스를 스케일 아웃하는 과정에서 세션 단절이나 Lock 경합 문제를 어떻게 방지하며, 데이터 샤딩과의 관계는 어떻게 고려되어 설계되었습니까?
A.
TAC(Tibero Active Cluster) 아키텍처는 공유 스토리지 기반 클러스터 구조를 사용합니다. 이 구조에서는 모든 노드가 동일한 데이터를 공유하기 때문에 일반적인 샤딩 기반 확장과 달리 노드 확장 시 데이터 분할이나 재배치 없이 노드 추가만으로 빠르게 수평확장이 가능합니다.
또한 노드 추가 과정에서는 클러스터 reconfiguration 메커니즘을 통해 메모리 상의 시스템 공유 자원, 네트워크, 클러스터 설정이 온라인 상태에서 재구성되어 서비스 중단 없이 확장이 가능하며 스케일 아웃 중에도 동시성을 최대한 유지할 수 있습니다.
추가로 멀티 AZ DR 구성에서는 Standby 노드를 활용하여 read-only 워크로드를 분산할 수 있습니다. 읽기 전용 트랜잭션에서는 Lock 경합이 발생하지 않기 때문에 읽기 부하가 증가하는 상황에서도 안정적인 확장이 가능합니다.
또한 다음 버전에서는 Global Listener의 로드밸런싱 기능을 제공할 예정입니다. Global Listener는 각 노드의 상태와 부하 상황을 고려하여 신규 세션을 적절한 노드로 분산하며, 노드가 추가되는 스케일 아웃 상황에서도 신규 트래픽이 자연스럽게 새로운 노드로 분산됩니다. 이를 통해 클러스터 내 노드 간 부하를 자동으로 분산하여 클러스터 전체의 처리 용량을 효율적으로 확장할 수 있습니다.
#Q6. 클라우드 환경에서는 온프레미스 대비 노드 간 네트워크 레이턴시 변동성이 큰데, OwlDB는 공유 스토리지 기반 TAC 아키텍처에서 발생할 수 있는 성능 저하 문제를 어떻게 해결하고 있는지 궁금합니다.
A.
TAC(Tibero Active Cluster) 아키텍처는 공유 스토리지 기반 클러스터 구조를 사용합니다. 이 구조에서는 여러 노드가 동일한 데이터를 동시에 접근할 수 있기 때문에 버퍼 캐시의 정합성을 관리하면서도 높은 동시성을 유지하는 것이 중요합니다.
TAC 아키텍처는 안정적인 클러스터 성능을 유지할 수 있도록 글로벌 수준에서 버퍼 캐시의 정합성을 관리하는 메커니즘을 사용합니다. 각 데이터 블록에는 마스터 노드가 지정되어 캐시 상태와 접근 권한을 관리하며, 노드 간 데이터 접근 시 정합성을 유지하도록 설계되어 있습니다.
이 때 모든 데이터 접근이 항상 마스터 노드를 거치도록 하는 방식이 아니라, 락 수준에 따라 원격 노드에서도 캐시를 직접 사용할 수 있도록 설계되어 있습니다. 이 구조는 불필요한 노드 간 통신을 줄이고, 공유 스토리지 기반 클러스터 환경에서도 캐시 정합성과 동시성을 유지하면서 효율적인 데이터 접근을 가능하게 합니다.
또한 노드별 데이터 블록 접근 패턴을 기반으로 마스터 노드를 동적으로 재배치하여 캐시 이동을 최소화하는 최적화 메커니즘도 추가적으로 적용할 예정입니다.
이를 통해 노드 간 통신을 더욱 효율적으로 관리하고 네트워크 통신을 최적화하여, 클라우드 환경에서 발생할 수 있는네트워크 레이턴시 변동성에도 안정적인 클러스터 성능을 유지할 수 있습니다.’
#Q7. 기존 온프레미스 DB(Oracle, MySQL 등)에서 OwlDB로 전환할 때 마이그레이션 난이도와 데이터 이전 전략은 어떻게 가져가는 것이 일반적인지 궁금합니다.
A.
OwlDB는 기존 온프레미스 DB 환경에서 클라우드 DB 환경으로 전환할 수 있도록 마이그레이션 기능을 제공합니다.
이를 통해 소스 DB의 스키마와 데이터를 분석하고 이전 작업을 수행할 수 있어 비교적 단순한 구조의 시스템은 비교적 쉽게 OwlDB 환경으로 전환할 수 있습니다.
다만 데이터 규모가 크거나 애플리케이션 의존성이 높은 시스템의 경우에는 보다 체계적인 전환 전략이 필요할 수 있습니다. 이러한 경우 사전 AP 호환성 검토와 테스트 전환을 통해 영향을 분석한 뒤, 테이블 단위 이관, 병렬 데이터 적재, 단계적 데이터 이전, 또는 일정 기간 기존 시스템과 병행 운영하는 방식 등 상황에 맞는 마이그레이션 전략을 적용하게 됩니다.
Tibero는 다양한 DBMS 마이그레이션 경험과 전환 도구를 기반으로 이러한 여러 전환 시나리오를 지원하고 있으며, 시스템 규모와 운영 환경에 맞는 전략을 통해 안정적인 OwlDB 전환이 이루어질 수 있도록 지원합니다.
현재 운영 중인 환경에 대해 더 궁금한 점이 있으시거나 기술적인 조언이 필요하시다면,
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티맥스티베로 전문가가 함께 고민해 드리겠습니다.
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