데이터 복제는 조직 전체에서 데이터 가용성, 안정성 및 복원력을 보장하기 위한 방법으로 서로 다른 위치에 동일한 데이터의 여러 복사본을 만들고 유지 관리하는 프로세스입니다.
복제본은 소스 위치에서 하나 이상의 대상 위치로 데이터를 복제하여 조직의 글로벌 사용자가 지연 문제 없이 필요한 데이터에 즉시 액세스할 수 있도록 합니다.
동일한 데이터의 사본이 여러 위치에 있는 경우 재해, 정전 또는 기타 이유로 인해 한 사본에 액세스할 수 없게 되더라도 다른 사본을 백업으로 사용할 수 있습니다. 이러한 이중화를 통해 조직은 다운타임과 데이터 손실을 최소화하고 비즈니스 연속성을 개선할 수 있습니다.
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데이터 복제는 스토리지 영역 네트워크, 근거리 통신망 또는 근거리 광역 통신망을 통해 수행될 수 있으며, 클라우드에서도 수행될 수 있습니다. 복제는 동기식 또는 비동기식으로 이루어질 수 있으며, 이는 쓰기 작업이 관리되는 방식을 의미합니다.
- 동기식 데이터 복제는 데이터가 메인 서버와 모든 복제 서버에 동시에 지속적으로 복사되는 것을 의미합니다.
- 비동기식 데이터 복제는 데이터가 먼저 메인 서버에 복사된 다음 복제 서버에 일괄적으로 복사되는 것을 의미합니다.
동기식 복제는 데이터 손실이 없도록 보장하지만 비동기식 복제는 훨씬 적은 대역폭을 필요로 하며 비용도 저렴합니다.
조직은 효과적인 데이터 복제 전략을 채택함으로써 다음과 같은 이점을 얻을 수 있습니다.
데이터 복제는 증가하는 트래픽 및 워크로드 수요를 수용하기 위한 확장 전략의 일부로 사용할 수 있습니다. 복제는 여러 노드에 데이터를 분산하여 확장성을 구축하므로 더 많은 처리 능력과 더 나은 서버 성능을 제공할 수 있습니다.
다양한 위치에 데이터 사본을 보관하면 정전, 사이버 보안 공격 또는 자연 재해가 발생하더라도 데이터 손실과 다운타임을 최소화하는 데 도움이 됩니다. 원격 복제본에서 복원할 수 있는 기능은 시스템 견고성, 조직의 안정성 및 보안을 보장하는 데 도움이 됩니다.
전 세계적으로 분산된 데이터베이스는 최종 사용자까지 더 짧은 거리를 이동함을 의미합니다. 이를 통해 지연 시간을 줄이고 속도와 서버 성능을 높일 수 있으며, 이는 게임 또는 추천 시스템의 실시간 기반 워크로드 또는 디자인 툴과 같이 리소스가 많이 사용되는 시스템에 특히 중요합니다.
복제는 중복성을 제공하여 내결함성을 향상시킵니다. 데이터 사본 중 하나가 장애로 인해 손상되거나 손실되는 경우 시스템은 다른 복제본 중 하나를 백업으로 사용할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 손실을 방지하고 중단 없는 운영을 보장할 수 있습니다.
데이터 복제는 데이터 액세스 요청을 여러 서버 또는 위치에 분산함으로써 개별 서버의 부하를 줄여 서버 성능을 최적화할 수 있습니다. 이러한 로드 밸런싱은 대량의 요청을 관리하고 응답성이 뛰어난 사용자 경험을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.
데이터 복제는 복제 프로세스의 방법, 목적 및 특성에 따라 다양한 유형으로 분류될 수 있습니다. 데이터 복제의 세 가지 주요 유형은 트랜잭션 복제, 스냅샷 복제 및 병합 복제입니다.
트랜잭션 복제는 기본 서버(게시자)에서 데이터베이스가 전체적으로 복사되어 보조 서버(구독자)로 전송되는 구성을 가지고 있습니다. 모든 데이터 변경 사항은 일관되고 지속적으로 업데이트됩니다. 데이터는 실시간으로 복제되고 발생 순서에 따라 기본 데이터베이스에서 보조 서버로 전송되므로 트랜잭션의 일관성이 보장됩니다. 이러한 유형의 데이터베이스 복제는 일반적으로 서버 간 환경에서 사용됩니다.
스냅샷 복제를 사용하면 데이터베이스의 스냅샷이 기본 서버에서 보조 서버로 배포됩니다. 지속적인 업데이트 대신 스냅샷 시점에 존재하는 그대로 데이터가 전송됩니다. 이 유형의 데이터베이스 복제는 데이터 변경 사항이 많지 않거나 게시자와 구독자 간에 동기화를 처음 시작할 때 권장됩니다. 스냅샷 복제는 데이터 변경 사항을 모니터링하지 않기 때문에 데이터 백업에는 유용하지 않지만 실수로 삭제한 경우 복구하는 데 도움이 될 수 있습니다.
병합 복제는 두 개의 데이터베이스를 단일 데이터베이스로 결합하는 것입니다. 따라서 데이터에 대한 모든 변경 사항을 게시자에서 구독자로 업데이트할 수 있습니다. 이는 두 당사자(기본 서버 및 보조 서버) 모두 데이터를 변경할 수 있기 때문에 복잡한 유형의 데이터베이스 복제입니다. 이 복제 유형은 서버-클라이언트 환경에서만 사용하는 것이 좋습니다.
데이터 복제 체계는 데이터 복제를 수행하는 데 필요한 운영과 작업을 말합니다. 세 가지 주요 데이터 복제 체계에는 전체 복제, 부분 복제 및 복제 없음이 있습니다.
전체 복제를 사용하면 기본 데이터베이스 전체가 분산 시스템의 모든 사이트에 복사됩니다. 이 글로벌 배포 체계는 높은 데이터베이스 중복성, 지연 시간 감소, 쿼리 실행 가속화를 제공합니다. 전체 복제의 단점은 동시 실행이 어렵고 업데이트 프로세스가 느리다는 것입니다.
부분 복제 체계에서는 데이터베이스의 일부 섹션이 사이트의 일부 또는 전체에 복제되며, 일반적으로 최근에 업데이트된 데이터가 복제됩니다. 부분 복제를 사용하면 중요하고 복제해야 하는 데이터의 우선순위를 정할 수 있을 뿐만 아니라 현장에 필요한 사항에 따라 리소스를 분배할 수 있습니다.
무복제는 모든 데이터가 단 하나의 사이트에만 저장되는 방식입니다. 이를 통해 데이터를 쉽게 복구하고 동시성을 달성할 수 있습니다. 무복제의 단점은 가용성에 부정적인 영향을 미치고 쿼리 실행도 느려진다는 것입니다.
데이터 복제 기술은 기본 소스에서 하나 이상의 대상 시스템 또는 위치로 데이터를 복제하는 데 사용되는 방법 및 메커니즘을 나타냅니다. 가장 널리 사용되는 데이터 복제 기술은 전체 테이블 복제, 키 기반 복제 및 로그 기반 복제입니다.
전체 테이블 복제를 사용하면 모든 새 데이터와 기존 데이터를 포함하여 모든 데이터가 데이터 소스에서 대상으로 복사됩니다. 이 기술은 레코드가 정기적으로 삭제되거나 다른 기술이 기술적으로 불가능한 경우에 권장됩니다. 데이터 세트의 크기로 인해 전체 테이블 복제에는 더 많은 처리 및 네트워크 리소스가 필요하고 비용도 더 많이 듭니다.
키 기반 증분 복제에서는 이전 업데이트 이후 추가된 새 데이터만 복제됩니다. 이 기술은 복사되는 행 수가 적기 때문에 더 효율적입니다. 키 기반 증분 복제의 한 가지 단점은 영구 삭제된 이전 업데이트의 데이터를 복제할 수 없다는 것입니다.
로그 기반 복제는 데이터베이스 로그 레코드(로그 파일 또는 변경 로그)를 모니터링하여 데이터 소스의 데이터에 대한 변경 사항을 캡처합니다. 그런 다음 이러한 변경 사항은 대상 시스템에 복제되고 지원되는 데이터베이스 소스에만 적용됩니다. 로그 기반 복제는 소스 데이터베이스 구조가 정적일 때 권장되는데, 그렇지 않으면 매우 리소스 집약적인 프로세스가 될 수 있기 때문입니다.
데이터 복제는 다양한 산업 및 시나리오에서 데이터 가용성, 내결함성 및 성능을 향상시키는 데 유용한 다목적 기술입니다. 가장 일반적인 데이터 복제 사용 사례는 다음과 같습니다.
- 가용성 및 장애 조치 개선: 데이터 복제는 일반적으로 중요한 데이터의 중복 복사본을 유지하는 데 사용됩니다. 하드웨어 또는 시스템 장애가 발생하면 애플리케이션이 복제본으로 전환되어 다운타임과 데이터 손실을 최소화할 수 있습니다.
- 재해 복구(DR) 태세 강화: 데이터를 다른 위치에 복제함으로써 조직은 자연재해, 화재 또는 기타 재난이 기본 데이터 센터에 영향을 미치는 동안 데이터를 보존할 수 있습니다.
- 로드 밸런싱을 통한 성능 향상: 읽기 요청을 여러 데이터베이스 복제본에 분산하면 기본 시스템의 부하가 분산되어 사용량이 많을 때 최적의 성능을 보장할 수 있습니다.
- 글로벌 인력의 대기 시간 단축: 여러 대륙에 여러 지사가 있는 조직은 각 사용자와 더 가까운 데이터 센터로 데이터를 복제할 수 있습니다. 이렇게 하면 지연 시간이 줄어들고 사용자 경험이 향상됩니다.
- 비즈니스 인텔리전스 및 머신 러닝 개선: 클라우드 기반 비즈니스 인텔리전스 보고를 동기화하고 다양한 데이터 소스에서 데이터 웨어하우스 또는 데이터 레이크를 포함한 데이터 저장소로 데이터를 이동할 수 있도록 함으로써 데이터 복제는 고급 분석을 지원합니다.
- 의료 데이터에 대한 접근성 개선: 전자 건강 기록(EHR)과 환자 데이터를 복제하면 의료 전문가가 데이터 중복성을 유지하면서도 중요한 환자 정보에 빠르게 액세스할 수 있습니다.
- 게임 및 온라인 멀티플레이어: 게임 서버 간에 게임 데이터와 상태 정보를 복제하면 온라인 멀티플레이어 게임을 지원하여 동기화 및 일관된 플레이어 경험을 보장할 수 있습니다.
데이터 복제 전략을 구현할 때 데이터 시스템의 복잡성이 증가하고 시스템 내 서버 간의 물리적 거리가 증가하면 다음과 같은 몇 가지 위험이 발생합니다.
데이터 복제 툴은 모든 복제본에서 데이터가 일관되게 유지되도록 해야 합니다. 복제 지연, 네트워크 문제 또는 동시 업데이트의 충돌로 인해 null 수, 유형 변경 및 왜곡과 같은 데이터 스키마 및 데이터 프로파일링 이상 현상이 발생할 수 있습니다.
데이터 복제는 주로 데이터 백업 및 재해 복구에 사용되지만 모든 복제 전략이 실시간 데이터 보호를 제공하는 것은 아닙니다(ibm.com 외부 링크). 장애 발생 시 데이터 변경과 복제 사이에 지연이 발생하면 데이터 손실이 발생할 수 있습니다.
네트워크를 통해 데이터를 복제하면 지연 시간이 발생하고 대역폭이 소모될 수 있습니다. 네트워크 지연 시간이 길거나 대역폭이 제한되면 복제가 지연되어 데이터 업데이트의 적시성에 영향을 줄 수 있습니다.
데이터를 여러 위치에 복제하면 보안 위험이 발생할 수 있습니다. 조직은 사용되는 모든 데이터 복제 툴이 복제 중에 그리고 모든 대상 위치에서 미사용 데이터를 적절하게 보호하는지 확인해야 합니다.
규제 대상 산업에서 운영되는 조직은 데이터 복제 관행이 산업별 규정 및 데이터 개인정보 보호법을 준수하는지 확인해야 하며, 이로 인해 복제 전략이 복잡해질 수 있습니다.
조직에서는 데이터 복제 프로세스를 감독하고 모니터링하는 데이터 관리 시스템을 구현함으로써 관련 위험을 크게 줄일 수 있습니다. 서비스형 소프트웨어(SaaS) 기반 데이터 관측성 플랫폼은 이러한 시스템을 보장하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 데이터가 클라우드 인스턴스를 비롯한 다른 인스턴스에 성공적으로 복제됩니다.
- 복제 및 마이그레이션 파이프라인이 예상대로 작동합니다.
- 손상된 파이프라인이나 불규칙한 데이터 볼륨에 대해 즉시 알림을 받습니다.
- 적시에 데이터를 제공합니다.
- 제공되는 데이터는 분석에 사용할 수 있을 만큼 안정적이고 신뢰할 수 있습니다.
DataOps 엔지니어는 복제 프로세스와 관련된 데이터 파이프라인을 모니터링하여 파이프라인을 통해 전파되는 모든 데이터가 정확하고 완전하며 신뢰할 수 있는지 확인할 수 있습니다. 이렇게 하면 각 인스턴스에 복제된 데이터를 이해관계자가 안정적으로 사용할 수 있습니다. 모니터링 측면에서 효과적인 SaaS 관측 가능성 플랫폼은 다음과 같습니다.
- 세분화 - 문제가 구체적으로 어디에 있는지 표시합니다.
- 지속적 - 리니지를 따라 오류가 시작된 위치를 파악합니다.
- 자동화 - 수동 오류를 줄이고 임계값을 사용할 수 있습니다.
- 유비쿼터스 - 엔드투엔드 파이프라인 커버리지를 제공합니다.
- 적시성 - 오류가 영향을 미치기 전에 적시에 포착할 수 있습니다.
파이프라인을 추적하면 체계적인 문제 해결이 가능하므로 모든 오류를 식별하고 제때에 수정할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 분석에서 업데이트되고 신뢰할 수 있으며 건전한 데이터를 지속적으로 활용할 수 있습니다. 추적할 수 있는 다양한 유형의 메타데이터에는 작업 기간, 작업 상태, 데이터 업데이트 시간 등이 포함됩니다. 이상 징후가 발생하면 추적(및 알림)을 통해 DataOps 엔지니어가 데이터 상황을 확인할 수 있습니다.
데이터 파이프라인의 이상 징후 알림은 관측 가능성 루프를 닫는 필수 단계입니다. 알림을 통해 DataOps 엔지니어는 다양한 인스턴스 전반의 데이터 복제에 영향을 미치기 전에 데이터 상태 문제를 해결할 수 있습니다. 기존 데이터 시스템 내에서 데이터 엔지니어는 다음에 대한 알림을 트리거할 수 있습니다.
- 데이터 전송 누락
- 예상치 못한 스키마 변경
- SLA 누락
- null 및 분포와 같은 열 수준 통계의 이상 징후
- 불규칙한 데이터 볼륨 및 크기
- 파이프라인 장애, 비효율성 및 오류
조직은 알림을 사전에 설정하고 대시보드 및 기타 선호 툴(Slack, PagerDuty 등)을 통해 모니터링함으로써 데이터 복제의 이점을 극대화하고 비즈니스 연속성을 보장할 수 있습니다.
IBM Databand는 데이터 파이프라인 및 웨어하우스를 위한 관측성 소프트웨어로, 메타데이터를 자동으로 수집하여 과거 기준선을 구축하고 이상 징후를 감지하며 경고를 분류하여 데이터 품질 문제를 해결합니다.
이기종 데이터 저장소 간에 실시간 데이터 복제를 제공하는 IBM Data Replication 소프트웨어는 온프레미스, SaaS 제품 및 IBM Cloud Pak for Data에서 사용할 수 있습니다.
ETL 및 ELT 패턴을 지원하는 IBM® DataStage®는 온프레미스 및 클라우드 모두에서 실시간에 가까운 유연한 데이터 통합을 제공합니다.
AI 시대를 위한 지능형 데이터 카탈로그인 IBM® Knowledge Catalog를 사용하면 위치와 관계없이 데이터, 지식 자산 및 그 관계에 액세스하고, 선별하고, 분류하고, 공유할 수 있습니다.
데이터 관측 가능성이란 무엇이고, 왜 중요한지, 최신 데이터 시스템과 함께 어떻게 발전해 왔는지, 그리고 데이터 관측 가능성 프레임워크를 구현하기 위한 모범 사례로는 어떤 것이 있는지 자세히 알아보세요.
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