Cloud Spanner에서 Avro로 데이터베이스 내보내기

이 페이지에서는 Google Cloud Console을 사용하여 Cloud Spanner 데이터베이스를 내보내는 방법을 설명합니다.

이 프로세스에서는 Dataflow를 사용하며 데이터를 Cloud Storage 버킷의 폴더로 내보냅니다. 이 폴더에는 여러 개의 Avro 파일 및 JSON 매니페스트 파일이 포함됩니다.

REST API 또는 gcloud 명령줄 도구를 사용하여 Cloud Spanner 데이터베이스를 내보내려면 이 페이지의 시작하기 전에 섹션의 단계를 완료한 후 Cloud Spanner to Cloud Storage Avro의 자세한 안내를 참조하세요.

시작하기 전에

Cloud Spanner 데이터베이스를 내보내려면 먼저 Cloud Spanner, Cloud Storage, Compute Engine, Dataflow API를 사용 설정해야 합니다.

API 사용 설정

또한 충분한 할당량과 필수 IAM 권한이 필요합니다.

할당량 요구사항

Google Cloud 서비스별 내보내기 작업 할당량 요구사항은 다음과 같습니다.

  • Cloud Spanner: 데이터베이스를 내보내는 데 노드가 추가로 필요하지는 않지만 적당한 시간 안에 작업을 마치려면 노드를 추가해야 할 수도 있습니다. 자세한 내용은 작업 최적화를 참조하세요.
  • Cloud Storage : 내보내려면 내보낸 파일을 위한 버킷을 만들어야 합니다(아직 없는 경우). 이 작업은 Cloud Storage 페이지를 통해서 또는 Cloud Spanner 페이지를 통해 내보내기를 만드는 동안 Cloud Console에서 수행할 수 있습니다. 버킷의 크기를 설정할 필요는 없습니다.
  • Dataflow: 내보내기 작업에는 다른 Cloud Dataflow 작업과 동일한 CPU, 디스크 사용량, IP 주소, Compute Engine 할당량이 적용됩니다.
  • Compute Engine: 내보내기 작업을 실행하기 전에 Dataflow가 사용하는 Computer Engine에 초기 할당량을 설정해야 합니다. 이 할당량은 Dataflow가 작업에 사용할 수 있는 최대 리소스 수를 나타냅니다. 권장되는 시작 값은 다음과 같습니다.

    • CPU: 200
    • 사용 중인 IP 주소: 200
    • 표준 영구 디스크: 50TB

    일반적으로 다른 조정은 할 필요가 없습니다. Dataflow는 자동 확장을 지원하므로 내보내기 중에 사용된 실제 리소스에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다. 작업에 더 많은 리소스가 사용될 수 있으면 Dataflow UI에 경고 아이콘이 표시됩니다. 경고 아이콘이 표시되더라도 작업은 완료됩니다.

IAM 요구사항

데이터베이스를 내보내려면 내보내기 작업과 관련된 모든 서비스를 사용할 수 있는 충분한 권한이 있는 IAM 역할도 있어야 합니다. 역할 및 권한 부여에 대해서는 IAM 역할 적용을 참조하세요.

데이터베이스를 내보내려면 다음 역할이 필요합니다.

  • Google Cloud 프로젝트 수준:
    • Cloud Spanner 뷰어
    • Dataflow 관리자
    • 스토리지 관리자
  • Cloud Spanner 데이터베이스 또는 인스턴스 수준 또는 Google Cloud 프로젝트 수준:
    • Cloud Spanner 리더
    • Cloud Spanner 데이터베이스 관리자(가져오기 작업에만 필요)

데이터베이스 내보내기

위에서 설명한 할당량 및 IAM 요구사항을 충족한 후 기존 Cloud Spanner 데이터베이스를 내보낼 수 있습니다.

Cloud Spanner 데이터베이스를 Cloud Storage 버킷으로 내보내는 방법은 다음과 같습니다.

  1. Cloud Spanner 인스턴스 페이지로 이동합니다.

    인스턴스 페이지로 이동

  2. 데이터베이스가 포함된 인스턴스의 이름을 클릭합니다.

  3. 가져오기/내보내기 탭을 클릭한 다음 내보내기 버튼을 클릭합니다.

  4. 내보내기 저장 위치 선택에서 찾아보기를 클릭합니다.

  5. 내보낸 데이터를 저장할 Cloud Storage 버킷이 아직 없으면 다음을 수행합니다.

    1. 새 버킷(새 버킷 UI 요소 스크린샷)을 클릭합니다.
    2. 버킷 이름을 입력합니다. 버킷 이름은 Cloud Storage 전체에서 고유해야 합니다.
    3. 기본 스토리지 클래스와 위치를 선택한 후 만들기를 클릭합니다.
    4. 버킷을 클릭하여 선택합니다.

    버킷이 이미 있으면 초기 목록에서 버킷을 선택하거나 검색(검색 UI 요소 스크린샷)을 클릭하여 목록을 필터링한 후 버킷을 클릭하여 선택합니다.

  6. 선택을 클릭합니다.

  7. 내보낼 데이터베이스 선택 드롭다운 메뉴에서 내보낼 데이터베이스를 선택합니다.

  8. 내보내기 작업의 리전 선택 드롭다운 메뉴에서 리전을 선택합니다.

  9. 요금 부과 확인 아래의 체크박스를 선택하여 기존 Cloud Spanner 노드에서 발생하는 요금 외의 요금이 있음을 확인합니다.

  10. 내보내기를 클릭합니다.

    Cloud Console은 데이터베이스 세부정보 페이지를 표시하며, 이 페이지에는 작업 경과 시간을 포함하여 내보내기 작업을 설명하는 상자가 표시됩니다.

    진행 중인 작업 스크린샷

작업이 완료 또는 종료되면 Cloud Console은 데이터베이스 세부정보 페이지에 메시지를 표시합니다. 작업이 성공하면 성공 메시지가 나타납니다.

내보내기 작업 성공 메시지

작업이 실패하면 실패 메시지가 나타납니다.

내보내기 작업 실패 메시지

작업이 실패하면 작업의 Dataflow 로그에서 오류 세부정보를 확인하세요.

실패한 내보내기 작업 파일에 Cloud Storage 요금이 부과되지 않도록 하려면 해당 폴더 및 파일을 삭제해야 합니다. 폴더를 찾는 방법은 내보내기 보기를 참조하세요.

Cloud Storage에서 내보내기 보기

내보낸 데이터베이스가 포함된 폴더를 Cloud Console에서 보려면 Cloud Storage 브라우저로 이동한 후 앞에서 선택한 버킷을 클릭합니다.

Cloud Storage 브라우저로 이동

이 버킷에는 내보낸 데이터베이스가 들어있는 폴더가 포함되어 있습니다. 폴더 이름은 인스턴스 ID, 데이터베이스 이름, 내보내기 작업의 타임스탬프로 시작됩니다. 이 폴더에는 다음이 포함되어 있습니다.

  • spanner-export.json 파일
  • 내보낸 데이터베이스에 있는 각 테이블의 TableName-manifest.json 파일
  • 하나 이상의 TableName.avro-#####-of-##### 파일. 확장명 .avro-#####-of-#####에서 첫 번째 숫자는 Avro 파일의 색인(0부터 시작)을 나타내고, 두 번째 숫자는 각 테이블에 생성된 Avro 파일 수를 나타냅니다.

    예를 들어 Songs.avro-00001-of-00002Songs 테이블의 데이터가 포함된 두 파일 중 두 번째 파일입니다.

내보내기 작업의 리전 선택

Cloud Spanner 인스턴스가 리전 구성을 사용하는지 멀티 리전 구성을 사용하는지에 따라 다른 리전을 선택할 수 있습니다. 네트워크 이그레스 요금이 부과되지 않도록 하려면 현재 Cloud Spanner 인스턴스의 구성과 겹치는 리전을 선택해야 합니다.

리전 인스턴스 구성

Cloud Spanner 인스턴스가 리전 구성을 사용하는 경우 동일 리전 내에서의 무료 이그레스를 활용하려면 내보내기 작업에 동일한 리전을 선택합니다.

동일 리전을 사용할 수 없으면 요금이 적용됩니다. Cloud Spanner 네트워크 이그레스 가격 책정을 참조하여 네트워크 이그레스 요금이 가장 적은 리전을 선택하세요.

멀티 리전 인스턴스 구성

Cloud Spanner 인스턴스가 멀티 리전 구성을 사용하는 경우 동일 리전 내에서의 무료 이그레스를 활용하려면 멀티 리전 구성에 포함된 리전 중 하나를 선택합니다.

겹치는 리전을 사용할 수 없으면 이그레스 요금이 적용됩니다. Cloud Spanner 네트워크 이그레스 가격 책정을 참조하여 네트워크 이그레스 요금이 가장 적은 리전을 선택하세요.

Dataflow UI에서 작업 보기 또는 문제해결

내보내기 작업을 시작한 후에는 Cloud Console의 Dataflow 섹션에서 로그를 비롯한 작업의 세부정보를 볼 수 있습니다.

Dataflow 작업 세부정보 보기

현재 실행 중인 작업의 세부정보를 보려면 다음을 수행합니다.

  1. 데이터베이스의 데이터베이스 세부정보 페이지로 이동합니다.
  2. 다음과 비슷한 작업 상태 메시지에서 Dataflow에서 작업 세부정보 보기를 클릭합니다.

    진행 중인 작업 상태 메시지

    Cloud Console에 Dataflow 작업의 세부정보가 표시됩니다.

최근에 실행한 작업을 보려면 다음을 수행합니다.

  1. 데이터베이스의 데이터베이스 세부정보 페이지로 이동합니다.
  2. 가져오기/내보내기 탭을 클릭합니다.
  3. 목록에서 작업의 이름을 클릭합니다.

    Cloud Console에 Dataflow 작업의 세부정보가 표시됩니다.

일주일 이상 전에 실행한 작업을 보려면 다음을 수행합니다.

  1. Cloud Console에서 Dataflow 작업 페이지로 이동합니다.

    작업 페이지로 이동

  2. 목록에서 작업을 찾은 다음 작업 이름을 클릭합니다.

    Cloud Console에 Dataflow 작업의 세부정보가 표시됩니다.

작업의 Dataflow 로그 보기

Dataflow 작업의 로그를 보려면 위에서 설명한대로 작업의 세부정보 페이지로 이동한 다음 작업 이름 오른쪽에 있는 로그를 클릭합니다.

작업이 실패한 경우 로그에서 오류를 찾습니다. 오류가 있으면 오류 개수가 로그 옆에 표시됩니다.

로그 버튼 옆의 오류 개수 예시

작업 오류를 보려면 다음을 수행합니다.

  1. 로그 옆에 있는 오류 개수를 클릭합니다.

    Cloud Console에 작업 로그가 표시됩니다. 오류를 보려면 스크롤해야 할 수도 있습니다.

  2. 오류 아이콘(오류 아이콘)이 있는 항목을 찾습니다.

  3. 개별 로그 항목을 클릭하여 내용을 펼칩니다.

Dataflow 작업 문제해결에 대한 자세한 내용은 파이프라인 문제해결을 참조하세요.

실패한 내보내기 작업 문제해결

작업 로그에 다음 오류가 표시되는 경우가 있습니다.

com.google.cloud.spanner.SpannerException: NOT_FOUND: Session not found

--or--

com.google.cloud.spanner.SpannerException: DEADLINE_EXCEEDED: Deadline expired before operation could complete.

Cloud Console에서 Cloud Spanner 데이터베이스의 Monitoring 탭에 99% 읽기 지연 시간을 확인합니다. 높은 값(수 초)이 표시되면 인스턴스가 오버로드되어 읽기 시간이 초과 및 실패했음을 나타냅니다.

지연 시간이 긴 이유 중 하나는 Dataflow 작업이 너무 많은 작업자를 사용해 실행되어 Cloud Spanner 인스턴스에 너무 많은 부하가 발생하기 때문입니다.

Dataflow 작업자 수에 대한 한도를 지정하려면 Cloud Console에서 Cloud Spanner 데이터베이스의 인스턴스 세부정보 페이지에 있는 가져오기/내보내기 탭을 사용하는 대신 Dataflow Cloud Spanner to Cloud Storage Avro 템플릿을 사용하여 내보내기를 시작하고 아래 설명과 같이 최대 작업자 수를 지정해야 합니다.
  • Dataflow Console을 사용할 경우 최대 작업자 매개변수는 템플릿에서 작업 만들기 페이지의 선택적 매개변수 섹션에 있습니다.

  • gcloud를 사용할 경우 max-workers 인수를 지정합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

    gcloud dataflow jobs run my-export-job \
    --gcs-location='gs://dataflow-templates/latest/Cloud_Spanner_to_GCS_Avro' \
    --region=us-central1 \
    --parameters='instanceId=test-instance,databaseId=example-db,outputDir=gs://my-gcs-bucket' \
    --max-workers=10
    

최대 작업자 수는 데이터 크기에 따라 크게 달라지지만 총 Spanner CPU 사용률은 70~90%여야 합니다. 이렇게 하면 Spanner 효율성과 오류 없는 작업 완료 간의 균형을 잘 잡을 수 있습니다.

대부분의 스키마/시나리오에서 이러한 사용률 목표를 달성하려면 Spanner 노드 수의 4~6배에 해당하는 최대 작업자 vCPU 수를 사용하는 것이 좋습니다.

예를 들어 n1-standard-2 작업자를 사용하는 10 노드 스패너 인스턴스의 경우 최대 작업자 수를 25로 설정하여 vCPU 50개를 제공합니다.

느리게 실행되는 내보내기 작업 최적화

초기 설정의 제안에 따랐다면 일반적으로 다른 조정이 필요 없습니다. 작업이 느리게 실행되는 경우에는 몇 가지 다른 최적화 방법을 시도할 수 있습니다.

  • 작업 및 데이터 위치 최적화: Cloud Spanner 인스턴스 및 Cloud Storage 버킷이 있는 리전과 동일한 리전에서 Dataflow 작업을 실행합니다.

  • 충분한 Dataflow 리소스 확보: 관련 Compute Engine 할당량에 따라 Dataflow 작업의 리소스가 제한되는 경우에는 Google Cloud Console에서 작업의 Dataflow 페이지에 경고 아이콘(경고 아이콘)과 로그 메시지가 표시됩니다.

    할당량 한도 경고 스크린샷

    이 경우 CPU, 사용 중인 IP 주소, 표준 영구 디스크의 할당량을 늘리면 작업 실행 시간이 단축될 수 있지만 Compute Engine 요금이 늘어날 수 있습니다.

  • Cloud Spanner CPU 사용률 확인: 인스턴스의 CPU 사용률이 65%를 초과하면 해당 인스턴스의 노드 수를 늘려볼 수 있습니다. 노드를 추가하면 Cloud Spanner 리소스가 추가되어 작업 속도가 빨라지지만 Cloud Spanner 요금이 늘어납니다.

내보내기 작업 성능에 영향을 미치는 요소

내보내기 작업 완료에 걸리는 시간은 몇 가지 요소의 영향을 받습니다.

  • Cloud Spanner 데이터베이스 크기: 처리하는 데이터가 많을수록 시간과 리소스가 더 많이 소요됩니다.

  • Cloud Spanner 데이터베이스 스키마: 테이블 수, 행 크기, 보조 색인 수, 외래 키 수 등은 내보내기 작업을 실행하는 데 걸리는 시간에 영향을 미칩니다.

  • 데이터 위치: 데이터는 Dataflow를 사용하여 Cloud Spanner와 Cloud Storage 간에 전송됩니다. 이 세 가지 구성요소가 같은 리전에 위치하는 것이 이상적입니다. 구성요소가 서로 다른 리전에 있으면 다른 리전으로 데이터를 이동하느라 작업 속도가 느려집니다.

  • Dataflow 작업자 수: Dataflow는 수행해야 할 작업량에 따라 자동 확장을 사용하여 작업의 작업자 수를 선택합니다. 하지만 작업자 수는 CPU, 사용 중인 IP 주소, 표준 영구 디스크의 할당량에 따라 제한을 받습니다. 할당량 한도에 도달하면 Dataflow UI에 경고 아이콘이 표시됩니다. 이러한 경우 진행 속도가 느려지지만 작업은 완료됩니다.

  • Cloud Spanner의 기존 부하: 일반적으로 내보내기 작업을 수행할 때는 Cloud Spanner 인스턴스에 CPU 부하가 약간 늘어납니다. 인스턴스에 이미 상당한 기존 부하가 있다면 작업 실행 속도가 더 느려집니다.

  • Cloud Spanner 노드 수: 인스턴스의 CPU 사용률이 65%를 초과하면 작업 실행 속도가 더 느려집니다.