데이터베이스 관측 가능성 정보

데이터베이스 관측 가능성은 로그, 측정항목, trace에서 생성되는 데이터 또는 원격 분석을 기반으로 데이터베이스 시스템의 내부 상태를 얼마나 정확하게 추론할 수 있는지 측정합니다.

애플리케이션의 문제 진단 및 문제 해결은 데이터베이스가 포함될 때 특히 까다롭고 시간이 오래 걸릴 수 있습니다. 원격 분석 수집은 매우 중요합니다. 원격 분석을 애플리케이션 컨텍스트로 보강하면 데이터베이스 인스턴스를 더 이해하기 쉽고 관측하기 쉽고 유지보수하기가 더 쉬워집니다. 비용이 많이 드는 다운타임 없이 문제와 문제가 있는 트렌드를 손쉽게 파악하고 조기에 해결할 수 있습니다. 또한 이러한 데이터를 사용하면 시작 시 적절한 종류의 데이터를 수집하도록 최신 데이터베이스 인스턴스를 구성할 수 있습니다.

데이터를 효과적으로 사전에 사용하여 문제를 방지하고 전략적 혁신에 집중할 수 있습니다. 우수한 원격 분석 수집은 데이터베이스 일반 사용자가 원격 분석을 독립적으로 분석하여 급속하게 진화하는 애플리케이션의 성능과 상태를 모니터링, 평가, 최적화해야 하는 DevOps 모델에서 특히 유용합니다.

Google Cloud는 Cloud SQL 데이터베이스의 상태를 유지하는 데 도움이 되는 4가지 반복되는 관측 가능성 단계를 아우르는 여러 강력한 기능을 제공합니다.

관측 가능성 반복 단계 구현

자동화된 원격 분석 컬렉션

Google은 관측 가능성 목표를 달성하기 위해 가급적 자동화된 프로세스를 통해 원격 분석을 수집하는 것부터 시작합니다. 원격 분석을 일정 기간 수집하면 다양한 부하 조건에서 측정항목의 기준을 설정하는 데 도움이 됩니다.

Google Cloud 서비스는 완전한 관측 가능성 개요를 제공하는 데 도움이 되는 측정항목, 로그, trace를 포함한 관측 가능성 데이터를 자동으로 생성합니다.

  • Cloud Monitoring은 서비스 및 사용 중인 Google Cloud 리소스의 측정값을 수집합니다. Cloud SQL은 내장된 메모리 커스텀 에이전트를 사용하여 쿼리 원격 분석을 수집하므로 성능에 미치는 영향이 줄어들고 에이전트 유지보수 또는 보안 오버헤드가 필요하지 않습니다.

  • Cloud Logging은 일반적인 애플리케이션 구성요소에서 로깅 데이터를 수집합니다. Cloud SQL의 경우 인스턴스 로그 보기도 참조하세요.

  • Cloud Trace는 지연 시간 데이터와 애플리케이션에서 실행된 쿼리 계획을 수집하여 요청이 애플리케이션을 통해 전파되는 방식을 추적하는 데 도움이 됩니다. 시간 경과에 따른 또는 버전 간 지연 시간 분포를 비교할 수 있습니다. Cloud Trace는 Cloud Trace를 사용하도록 계측될 때 애플리케이션의 지연 시간 프로필에 큰 변화가 감지되면 이를 알립니다.

데이터베이스용 OpenTelemetry 라이브러리인 Sqlcommenter는 애플리케이션의 관점에서 데이터베이스를 모니터링하는 데 도움이 됩니다. Sqlcommenter는 ORM을 자동으로 계측하여 SQL 문을 태그로 보강하고 OpenTelemetry trace 컨텍스트 정보를 데이터베이스에 전파할 수 있도록 합니다.

데이터베이스에서 태그와 trace 애플리케이션 컨텍스트를 사용하면 애플리케이션 코드를 데이터베이스 성능과 손쉽게 연관시키고 마이크로서비스 기반 아키텍처의 문제를 쉽게 해결할 수 있습니다.

데이터베이스 모니터링

적절한 모니터링을 통해 애플리케이션이 최적으로 작동하는지 확인할 수 있습니다. 마이그레이션 시작 전 또는 새 애플리케이션을 프로덕션 환경에 배포하기 전 등 사전에 모니터링을 구현합니다. 애플리케이션 문제와 근본적인 클라우드 문제를 구별합니다.

Cloud SQL 개요 페이지에서 몇 가지 주요 측정항목에 대한 그래프를 보여줍니다.

또한 Cloud SQL을 사용하면 선택한 인스턴스의 측정항목을 비교할 수 있습니다.

Cloud Monitoring을 사용하면 측정항목을 모니터링하는 데 도움이 되는 커스텀 대시보드를 생성하고 알림 정책을 설정하여 적시에 알림을 받을 수 있습니다.

데이터베이스 조정

데이터베이스 문제해결 및 조정을 반복할 수 있습니다.

Cloud SQL 추천자는 데이터베이스의 현재 사용량을 분석하고 휴리스틱 메서드 및 머신러닝을 기반으로 권장사항 및 통계를 제공합니다.

Cloud SQL 추천자는 다음과 같이 간략하게 설명되어 있습니다.

이름 설명
디스크 공간 부족 추천자 Cloud SQL 인스턴스의 디스크 공간 부족으로 인해 발생할 수 있는 다운타임 위험을 줄입니다.
유휴 인스턴스 추천자 의도치 않게 유휴 상태인 Cloud SQL 인스턴스를 종료하여 비용을 절감합니다.
초과 프로비저닝된 인스턴스 추천자 특정 워크로드에 불필요하게 큰 Cloud SQL 인스턴스의 크기를 조절하여 비용을 절감하세요.
과소 프로비저닝된 인스턴스 추천자 높은 CPU 또는 메모리 사용량의 병목 현상을 방지하고 CPU 또는 메모리 사용량이 많은 Cloud SQL 인스턴스의 크기를 조절하여 메모리 부족 이벤트 가능성을 최소화하세요.

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