서버리스 데이터베이스에 대해 알아야 할 모든 것

차세대 데이터베이스, 즉 서버리스 데이터베이스에 대한 모든 것을 알 준비를 하십시오!

서버리스 컴퓨팅의 핵심 원칙을 준수하는 모든 데이터베이스는 서버리스 데이터베이스입니다. 서버리스 데이터베이스는 예측할 수 없고 빠르게 변경될 수 있는 워크로드를 위해 만들어졌습니다.

서버리스 는 서버가 필요하지 않다는 의미가 아닙니다. 즉, 기본 서버를 관리하거나 프로비저닝하거나 비용을 지불할 필요가 없습니다.

CPU 및 RAM 용량과 활성 정도에 따라 사용하는 리소스에 대해 비용을 지불합니다.

서버리스 데이터베이스 작동 방식

서버리스 데이터베이스 모델은 처리와 스토리지의 분리에 의존합니다. 엔드포인트를 생성하고 최소 및 최대 용량을 설정해야 합니다.

그런 다음 끝점에 쿼리를 실행할 수 있습니다. 이 프록시는 많은 데이터베이스 리소스에 대한 링크 역할을 합니다. 이렇게 하면 배후에서 조정 작업이 발생하더라도 연결을 그대로 유지할 수 있습니다.

스토리지와 처리를 분리하면 또 다른 이점이 있습니다. 제로 프로세싱으로 축소가 가능하며 스토리지 비용만 지불하면 됩니다. 애플리케이션에 따라 단 5초 만에 스케일링을 완료할 수 있습니다. 또한 귀하의 필요에 도움이 될 준비가 된 "따뜻한" 리소스 풀에 액세스할 수 있습니다.

서버리스 데이터베이스: 장점

비용 효율성

고정된 수의 서버는 서버리스 데이터베이스보다 비용이 많이 들고 구입하는 데 더 많은 시간이 걸립니다. Auto Scaling 그룹을 설정하는 것보다 저렴할 수 있으며 머신 리소스를 Bin-Packing하여 더 효율적이기 때문에 더 비용 효율적입니다.

여기에는 라이선스, 설치, 유지 관리, 지원 및 패치가 포함됩니다. 코드를 실행하는 데 사용한 시간과 메모리에 대해서만 비용이 청구됩니다.

자동화된 확장성

개발자는 워크로드에 따라 서버리스 확장을 달성하기 위해 자동 확장 정책이나 시스템을 구성하거나 설정할 필요가 없습니다. 이 모든 것은 적절한 성능으로 실제 요구 사항을 충족해야 하는 클라우드 공급자의 어깨에 있습니다.

빠른 배포 및 업데이트

서버리스 인프라를 사용하면 코드를 서버에 업로드하고 백엔드 설정을 구성하여 작동하는 애플리케이션을 만들 필요가 없습니다. 개발자가 작은 코드 조각을 업로드한 다음 새 제품을 출시하는 것은 쉽습니다. 개발자는 두 코드를 한 번에 업로드하고 주어진 시간에 하나의 기능을 업로드할 수 있습니다.

이를 통해 앱에 새로운 기능을 빠르게 업데이트, 패치, 수정 또는 추가할 수 있습니다. 개발자는 전체 애플리케이션을 업데이트하는 대신 애플리케이션을 약간만 변경할 수 있습니다.

더 높은 생산성

서버리스 시스템에 소요되는 시간을 줄이고, 상호 작용이 필요한 영역에서 노력을 덜 기울이고, 더 나은 결과를 달성하기 위해 최적의 규모의 전문가 팀을 고용하면 서버리스 시스템에서 더 많은 것을 얻을 수 있습니다.

서버리스 데이터베이스: 단점

콜드 스타트 ​​문제

콜드 스타트 ​​처리는 이 분야에서 가장 중요하고 어려운 측면 중 하나입니다. 사용하지 않는 서버리스 데이터베이스는 리소스를 절약하고 불필요한 성능을 방지하기 위해 단순히 유휴 상태가 됩니다.

시스템이 "깨어나고" 모든 프로세스를 다시 시작할 시간이 필요합니다. 콜드 스타트에서 시스템을 처음 만지는 사람이라면 지연 및 느린 응답 시간을 경험할 수 있습니다.

애플리케이션 테스트 및 디버깅의 어려움

서버리스 모델은 또 다른 문제를 제시합니다. 라이브로 전환하기 전에 코드 성능을 테스트하고 모니터링하기 위해 서버리스 환경을 복제하는 것은 어렵습니다. 이는 부분적으로 개발자가 클라우드 공급자 백엔드 서비스에 액세스할 수 없기 때문입니다.

복잡한 시스템을 심층적이고 효율적으로 디버깅하려면 프로파일러나 디버거를 사용할 수 없습니다. 시장에서 점점 더 많이 제공되는 타사 도구를 사용해 볼 수 있습니다.

더 많은 모니터링

서버리스 솔루션에서는 성능 문제 또는 리소스 남용을 모니터링하고 지적하는 데 더 중점을 두어야 합니다. 이는 클라우드 솔루션이 오픈 소스인 경우가 드물기 때문입니다.

공급업체 잠금

다른 공급자로 마이그레이션할 때 서버리스 모델을 선택하면 문제가 발생할 수 있습니다. 이는 각 공급자마다 워크플로우와 기능이 다르기 때문입니다.

서버리스 데이터베이스의 특징

서버리스 데이터베이스는 다음과 같은 가장 흥미로운 기능을 제공합니다.

#1. 다중 테넌트 아키텍처

서버리스 데이터베이스는 조직의 여러 프로젝트에 사용할 수 있는 단일 풀 리소스를 사용할 수 있다는 이점을 제공합니다. 이는 개발자가 응용 프로그램별 사일로 데이터 소스를 생성할 필요가 없기 때문에 개발자에게 큰 장점입니다.

다중 테넌트 아키텍처는 이를 가능하게 합니다. 개발자는 단일 데이터베이스 클러스터 내에서 여러 애플리케이션을 설정, 구성 및 배포할 수 있습니다.

#2. 지리적 분포

대부분의 비즈니스는 전 세계적으로 운영되기 때문에 전 세계에서 데이터를 사용할 수 있어야 합니다. 실시간 경험은 데이터 센터와의 근접성으로 향상될 수 있습니다. 실패 지점도 제거되므로 중단 가능성이 거의 없습니다.

서버리스 데이터베이스를 사용하면 추가 도구나 사용자 지정 개발 없이 전 세계적으로 여러 데이터 세트를 복제할 수 있습니다.

#삼. 수동 서버 관리가 거의 또는 전혀 없음

서버리스는 잘못된 이름입니다. 이는 추상화되고 자동화되어 관리하기 쉽도록 자동화된 서버 모음입니다. 프로비저닝, 용량 계획, 확장, 유지 관리, 업데이트 등과 같은 모든 수동 작업은 여전히 ​​뒤에서 수행됩니다. 사용이 매우 쉽고 수동 개입이 거의 또는 전혀 필요하지 않습니다.

#4. 소비 기반 청구

사용량에 따라 요금이 부과되는 서버리스 데이터베이스가 가장 비용 효율적입니다. 스토리지가 필요하지 않습니다. 사용한 만큼만 비용을 지불하면 됩니다. 예산 초과를 피하려면 지출 한도를 설정할 수 있습니다.

관계형 대 비관계형 서버리스 데이터베이스

디지털 시대 데이터는 운영 데이터와 분석 데이터로 분류할 수 있습니다. 개발자가 도달하는 몇 가지 다른 데이터베이스 옵션을 살펴보고 비교 방법을 살펴보겠습니다.

대부분의 회사는 데이터를 저장하기 위해 OLTP(운영) 및 OLAP(분석) 시스템이 필요합니다. 비즈니스 요구 사항을 지원하기 위해 관계형 또는 비관계형 데이터베이스를 사용할 수 있습니다.

관계형 서버리스 데이터베이스

관계형 데이터베이스는 주요 데이터 포인트 간의 미리 정의된 관계에 따라 데이터를 구성하고 수집하는 데이터베이스 유형입니다. 여러 사용자가 논리적 데이터 분류를 변경하지 않고 데이터를 찾고 정렬할 수 있도록 데이터를 구성합니다.

스토리지 프로세스에서 데이터 중복을 제거합니다. 구조적 쿼리 언어는 관계형 데이터뱅크용 API(응용 프로그램 인터페이스)입니다.

이 시스템은 데이터를 표 형식으로 제공합니다. 이 테이블은 제품 또는 모바일 앱과 같은 엔터티를 나타냅니다. 각 행은 실제 값이며 각 행에는 이 항목 유형의 인스턴스인 고유 식별자가 있습니다. 이것이 레코드가 호출되는 이유입니다.

반면 열은 데이터의 속성을 보유합니다. 엔터티의 실제 값입니다. 데이터베이스 테이블을 재구성하지 않고도 데이터에 액세스할 수 있습니다.

NoSQL(비관계형) 서버리스 데이터베이스

비관계형 데이터베이스(NoSQL)는 SQL 데이터베이스보다 분산될 가능성이 높습니다. 많은 수의 데이터베이스와 함께 사용할 수 있습니다. 기업은 클라우드 네이티브 애플리케이션을 구축하기 위해 NoSQL 데이터베이스와 같은 최신 기능을 사용해야 합니다.

NoSQL 서버리스 데이터베이스는 실시간 웹 앱에서 사용됩니다. 디자인이 단순하고 수평 확장으로 많은 양의 데이터를 빠르게 처리할 수 있습니다. 이는 스키마가 불분명하고 높은 수집 속도가 필요할 수 있는 상황에 이상적입니다.

NoSQL 서버리스 데이터베이스는 그래프, 문서, 키/값 쌍, 열 지향 데이터 구조를 비롯한 다양한 형식으로 많은 양의 데이터를 저장하므로 매우 인기가 있습니다. 이를 통해 개발자는 데이터 구조를 쉽게 수정할 수 있습니다.

왜 서버리스 데이터베이스를 사용해야 합니까?

서버리스 데이터베이스는 기존 데이터베이스를 관리하고 확장할 직원이 부족한 소규모 팀에 적합한 옵션입니다. 서버리스 데이터베이스는 인프라와 유지 관리가 거의 필요하지 않습니다. 즉, 팀이 시스템을 유지 관리하는 데 소요되는 시간이 줄어듭니다. 서버리스 데이터베이스를 사용하여 새 테이블을 만들고 새 기능을 테스트하는 것도 쉽습니다.

마지막으로 비용입니다. 서버리스 데이터베이스를 사용하면 기존 데이터베이스처럼 비용을 구성하고 미세 조정할 필요 없이 사용한 만큼만 비용을 지불하면 됩니다. 서버리스 데이터베이스는 새로운 기능을 신속하게 출시해야 하는 개발자와 팀에 적합합니다.

서버리스 데이터베이스의 사용 사례

#1. 새로운 애플리케이션

일주일 또는 하루 동안 몇 분 동안 사용합니다. 트래픽이 적은 블로그를 소유하고 있고 사용자가 사이트에 액세스한 시간에 대해서만 비용을 지불하려는 경우 이것이 옵션입니다. 사용하는 데이터베이스 리소스에 대해 초당 비용을 지불합니다.

#2. 라이브 비디오 방송을 위한 탄력적인 크기 조정

라이브 비디오 방송은 서버리스 아키텍처로 가능합니다. 여러 청중이 라이브 비디오 방송 시나리오에서 상호 작용할 수 있습니다. 호스트는 동시에 여러 마이크에 연결할 수 있습니다. 호스트는 여러 청중이나 친구를 화면에 연결한 다음 사진을 라이브 스트림 시청자에게 제공되는 하나의 시나리오로 합성할 수 있습니다.

#삼. 자주 사용하지 않는 애플리케이션

자랑스러운 앱이 있고 어떻게 수신될지 모르며 앱이 실패하는 것을 원하지 않는 경우 이 방법이 적합합니다. 엔드포인트를 생성하기만 하면 서버리스 데이터베이스가 애플리케이션의 요구 사항에 맞게 자동으로 확장됩니다.

#4. 사물 인터넷(IoT)

IoT는 다양한 기능을 수행하기 위해 인터넷에 연결할 수 있는 오늘날 가정에서 볼 수 있는 장치를 설명하는 용어로 설명할 수 있습니다. FaaS는 이러한 장치에서 작업을 수행하는 데 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 이벤트가 트리거할 때만 데이터를 보내고 받습니다.

기업은 사용하지 않는 컴퓨팅 성능에 대해 추가 비용을 지불하지 않아도 되므로 비용을 절약할 수 있습니다. FaaS를 사용하면 빠르고 자동으로 확장할 수 있으므로 개발자는 예측할 수 없는 사용 패턴에 대해 걱정할 필요가 없습니다.

결론

이러한 시나리오는 서버리스 아키텍처가 개발자와 비즈니스에 많은 이점이 있음을 보여줍니다. 서버리스 데이터베이스는 확장 및 리소스의 시간과 비용을 줄이면서 컴퓨팅 속도와 복원력을 향상시킬 수 있습니다. 관계형 및 비관계형 모두 다양한 유형의 서버리스 데이터베이스가 있습니다. 그러나 모두 같은 목표를 가지고 있습니다. 관리 부담을 가중시키지 않고 필요에 따라 확장하고