PG 데이터베이스 운영 및 유지 관리 도구에는 어떤 기능이 포함되어야 합니까?

연휴 전에 저는 PG China 커뮤니티와 협력하여 D-SMART를 사용하여 PG 데이터베이스를 운영하고 유지하는 방법에 대한 온라인 라이브 방송을 진행했습니다. 우연히 금융 업계의 한 고객이 제 소개를 듣고 채팅하려고 전화했어요. 그들은 Xinchuang 데이터베이스를 선택하고 여러 국내 데이터베이스를 시도했으며 마침내 TDSQL을 선택하려고 합니다. 당시에는 조금 놀랐습니다. 2020년부터 국내 데이터베이스를 선택하고 있었는데, TDSQL을 사용한 후 초기 경험이 별로 좋지 않았던 것 같습니다. 나중에 대화를 통해 그들이 이제 막 TDSQL의 분산 데이터베이스를 사용하기 시작했다는 사실을 알게 되었고 연구 개발 요구 사항이 너무 높아서 모두 TDSQL의 중앙 집중식 MYSQL 인스턴스를 선택했습니다. 사용한 후에는 사용이 매우 쉽다는 것을 알게 되었습니다. . 전체 데이터베이스 클라우드의 노드 수도 초기 12개에서 수십 개로 늘어났습니다.

공교롭게도 어제 위챗에서 다른 금융 고객과 Xinchuang 데이터베이스 선택에 대해 이야기를 나눴는데 마침내 TDSQL을 선택했습니다. 다른 고객과 마찬가지로 이들도 TDSQL의 MYSQL 중앙 집중식 데이터베이스 인스턴스를 선택했습니다. 그들은 현재 수십 개의 데이터베이스를 마이그레이션했으며, 그 중 대부분은 수십에서 수백 GB에 이르는 소규모 데이터베이스입니다. 그들은 소규모 데이터베이스를 TDSQL 클라우드 플랫폼으로 직접 마이그레이션하는 것이 매우 편리하다고 생각합니다. TDSQL의 데이터베이스 클라우드 관리 플랫폼과 운영 및 유지 관리 도구는 기본적으로 일상적인 운영 및 유지 관리 요구를 충족할 수 있습니다.

커뮤니케이션을 통해 두 고객이 TDSQL을 선택한 이유가 TDSQL이 데이터베이스로서 우수하기 때문이 아니라는 것을 느꼈습니다(TDSQL은 실제로 데이터베이스가 아니라 데이터베이스 클라우드 플랫폼 솔루션입니다. TDSQL에 대해서는 나중에 시간이 나면 글을 쓰겠습니다.) (자세한 소개는 이 기사에서) 그러나 데이터베이스 클라우드 관리 플랫폼은 많은 수의 소규모 데이터베이스 인스턴스를 관리하는 데 매우 뛰어납니다. 사용자는 데이터베이스 기술이 아니라 사용의 편의성과 안정성을 고려하여 선택합니다.

고객이 TDSQL을 선택하는 이유부터 PG 데이터베이스의 운영 및 유지관리에 대해 살펴보겠습니다. 일반적으로 PG 데이터베이스의 운영 및 유지 관리에 관해 이야기하는 것은 매우 큰 주제입니다. 고객마다 고유한 특수 애플리케이션 시나리오가 있고 PG 데이터베이스의 운영 및 유지 관리 관리 방법도 상당히 다르기 때문입니다. 더 복잡한 점은 앞서 언급한 TDSQL을 선택한 두 고객과 달리 PG 데이터베이스는 소규모 데이터베이스와 초대형 데이터베이스 시스템을 모두 갖추고 있다는 것입니다. 일부 고객이 Xinchuang을 교체할 때 Oracle 데이터베이스를 일대일로 교체하는 경우가 많습니다. 많은 데이터베이스의 핫 데이터가 수TB를 초과합니다. 규모가 크게 다르고 운영 및 유지 관리 요구 사항이 서로 다른 애플리케이션 시나리오에 직면한 경우 운영 및 유지 관리 도구는 실제로 매우 다양한 애플리케이션 시나리오에 적응할 수 있도록 신중하게 설계되어야 합니다.

중국의 PG 데이터베이스 적용은 지난 2년 동안 급속도로 발전했습니다. 또한, 국내의 많은 데이터베이스도 PG 오픈 소스 프로젝트를 기반으로 개발되었으며 적용 및 운영 및 유지 관리 측면에서 매우 유사하므로 분류할 수 있습니다. PG 데이터베이스 제품으로 사용됩니다.

현재 국내 데이터베이스에서는 많은 제품이 PG Community Edition 코드를 연구 개발의 출발점으로 사용하고 있으며 일부 제품은 openGauss 오픈 소스 프로젝트를 기반으로 합니다. 이러한 데이터베이스의 기본 기능은 PG 데이터베이스의 커뮤니티 버전과 유사하지만 어느 정도 확장되었습니다. 그러나 사용, 운영 및 유지 관리 측면에서 많은 기능이 PG 커뮤니티 버전과 매우 유사합니다.

PG와 직접적인 관련이 있는 데이터베이스 제품도 있지만, PG를 기반으로 분산된 솔루션은 대부분 PGXL/PGXC 또는 CITUS입니다. 예를 들어 Tencent의 TBASE, NTU General의 GBASE 8C 분산 버전, AsiaInfo의 ANTDB, Xugu Database 등이 있습니다. 여기에는 자세히 나열하지 않겠습니다. 이러한 데이터베이스의 인스턴스도 PG 데이터베이스이며, 특정 인스턴스도 PG 데이터베이스 인스턴스로 간주할 수 있습니다. 그러나 분산 데이터베이스를 운영하고 유지 관리할 때는 클러스터와 네트워크 전체의 문제에 더 주의를 기울여야 합니다. 그 차이는 여전히 크다.

요약하면 PG 데이터베이스의 운영 및 유지 관리 요구 사항은 일일 모니터링, 오류 경고, 자동 검사, 성능 최적화 및 오류 진단의 다섯 가지 측면으로 구분됩니다.

일부 회사에서는 이미 일부 핵심 시스템을 PG 데이터베이스로 마이그레이션하고 있습니다. 이러한 시스템의 경우 매일 모니터링이 필요합니다. 따라서 데이터베이스 운영 및 유지관리 도구가 갖춰야 할 가장 기본적인 능력은 운영 및 유지관리 도구를 통해 언제든지 데이터베이스 인스턴스의 전반적인 운영 상태를 파악할 수 있는 능력이다. D-SMART는 Health 모델을 통해 데이터베이스의 실행 상태를 표시합니다. 또한 일부 주요 날짜(예: 회사 연말 결산, 국경일 특별 임무 및 기타 특별 행사 등)에 근무해야 하는 경우 다음과 같은 임무를 지원할 수 있는 몇 가지 도구도 필요합니다. 핵심 시스템.

D-SMART에서는 데이터베이스 운영 및 유지관리에 관한 "모니터링센터", "일상점검센터", "알람센터", "성능최적화센터", "리포트센터", "용량관리센터", "보안센터"를 제공하고 있습니다. ” 및 “도구 센터”는 이러한 중앙 집중식 기능을 결합하여 다양한 애플리케이션 시나리오에서 다양한 사용자의 요구 사항을 충족합니다.

일상 모니터링 기능을 위해 D-SMART는 "오늘의 칸반", "나의 모니터링", "주요 SQL 모니터링"이라는 세 가지 주요 운영 및 유지 관리 모니터링 도구를 제공합니다. 오늘날의 Kanban은 사용자가 모니터링하는 데이터베이스의 포괄적인 정보를 중앙에서 볼 수 있습니다. "내 모니터링"을 통해 사용자는 기존 모니터링 방법을 사용하여 주요 호위 모니터링을 위해 모니터링하려는 지표를 정의할 수 있습니다. "주요 SQL 모니터링"은 기업의 핵심 비즈니스 시스템에 제공되는 특수 모니터링 도구입니다. 핵심 업무 시스템의 핵심 SQL에 문제가 있는 경우(실행 지연, 실행 계획 변경 등) 적시에 알람을 발생시켜 핵심 업무의 안전한 운영을 보장할 수 있습니다.

소규모 데이터베이스 인스턴스가 많은 경우 포괄적인 모니터링이 현실적이지 않습니다. 12명 이상의 팀이 수백 또는 수천 개의 데이터베이스 인스턴스를 운영하고 유지해야 하는 경우 이러한 데이터베이스에 대한 포괄적인 모니터링은 필요하지도 않고 불가능하지도 않습니다. 따라서 이 운영 및 유지 관리 시나리오는 많은 양의 모니터링 작업을 모니터링 시스템에 의해 자동으로 완료될 수 있는 자동화된 작업으로 전환해야 합니다.

"데이터베이스 일일 검사"는 매우 효과적인 자동화된 운영 및 유지 관리 도구입니다. 매일 한밤중에 데이터베이스의 운영 데이터와 일부 규칙을 자동으로 분석하여 간결하고 포괄적인 일일 검사 요약 보고서를 작성합니다. 유지 관리 담당자는 작업 후 직접 이러한 보고서를 읽을 수 있으므로 운영 및 유지 관리하는 수백 개의 데이터베이스 인스턴스에서 발생하는 몇 가지 일반적인 문제를 이해할 수 있으므로 해당 날짜 또는 가까운 미래에 특정 데이터베이스 인스턴스에 해당 변경 사항을 적용해야 하는지 여부를 결정할 수 있습니다. .

많은 수의 소규모 데이터베이스 인스턴스를 운영하고 유지해야 할 때 조기 경고가 매우 어렵습니다. 전통적인 "기준 경보"의 효과는 매우 쓸모 없게 되었습니다. 데이터베이스 인스턴스 가동 중지 시간 외에도 다른 조기 경고도 정확하게 제공하기 어렵습니다. 대규모 경보 정보는 조기 경보를 의미 없게 만듭니다. 따라서 결함 모델을 기반으로 한 "운영 및 유지 관리 경험 경보"가 특히 중요해졌습니다. 전문가 경험과 과거 경험을 통해 구축된 복잡한 규칙은 보다 정확한 조기 경고를 제공할 수 있을 뿐만 아니라 운영 및 유지 관리 담당자가 보다 신속하게 문제를 찾아내고 경보가 발생한 후 숨겨진 위험을 제거할 수 있도록 해줍니다.

"데이터베이스 검사"는 대부분의 DBA가 매우 쓸모없다고 생각하는 기능입니다. 가장 큰 문제는 이 작업을 수행해야 하지만 실제로 현장 검사를 수행하려면 많은 전문 DBA 참여와 많은 반복 작업이 필요하다는 것입니다. 일반적으로 비용 효율적이지 않습니다. 반면, 포괄적이고 높은 품질의 검사는 시스템에 숨겨진 위험을 발견하고 발생하기 전에 예방하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 모순에 대응하여 고품질의 자동화 검사가 가능하다면 문제는 쉽게 해결될 것입니다. 몇 달 전에 우리는 사용자가 원격 검사를 수행하도록 도왔습니다. 사용자는 D-SMART에서 수집한 모니터링 데이터를 우리 연구실에 보냈습니다. 우리 데이터베이스 전문가는 원격 데이터에서 생성된 검사 보고서를 사용하여 약 30개의 데이터베이스 시스템에 대한 검사를 수행했습니다. . 원격 상담을 실시하여 사용자가 다양한 유형의 200개 이상의 문제를 발견할 수 있도록 도왔으며 이 작업에는 2일이 채 걸리지 않았습니다. 자동화를 통해 데이터베이스 검사의 효율성을 높일 수 있다면 검사 작업이 그다지 쓸모가 없을 것입니다.

검사 외에도 보안 감사, 용량 감사, SQL 감사 등 일부 감사 작업도 매우 중요합니다. 이러한 감사에는 매우 전문적인 기술이 필요하고 작업량도 매우 크기 때문에 데이터베이스 인스턴스가 많으면 검사만큼 비용이 많이 들고 그렇지 않으면 의미가 없습니다. 잘했어. 그러나 이러한 작업이 자동화된 도구를 통해 자동으로 완료될 수 있다면 매우 중요한 역할을 할 수 있습니다.

사실 이러한 운영 및 유지 관리 모니터링 작업 외에도 DBA에게는 수많은 데이터베이스 인스턴스 관리 작업과 많은 자동화된 작업이 매우 필요합니다. 이것이 앞서 언급한 두 고객이 선택한 주요 이유이기도 합니다. TDSQL. 수많은 데이터베이스 인스턴스를 관리하기 위해서는 데이터베이스 클라우드 플랫폼이 필수인데, 이러한 자동화된 관리 기능 자체가 매우 복잡하기 때문에 기업의 특성에 맞춰 독립적인 데이터베이스 클라우드 플랫폼을 구축하는 것 자체가 큰 프로젝트입니다. 물론, 엔터프라이즈 클라우드 플랫폼의 RDS 서비스가 데이터베이스 애플리케이션 요구 사항을 충족할 수 있다면 클라우드 플랫폼의 RDS를 직접 사용하는 것으로 충분합니다. 물론 현재의 정보 혁신 요구에 직면하여 기업의 RDS는 오픈 소스 MYSQL/PG 데이터베이스를 지원할 뿐만 아니라 국내 데이터베이스 제품도 지원해야 합니다.

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