Compute Engine 및 Spanner를 사용한 전역 배포

Last reviewed 2024-05-12 UTC

이 문서에서는 Google Cloud의 전역 토폴로지에서 Compute Engine VM 및 Spanner에서 실행되는 다중 계층 애플리케이션의 참조 아키텍처를 제공합니다. 또한 이 문서에서는 다른 Google Cloud 인프라 서비스를 사용하는 아키텍처를 빌드하는 데 도움이 되는 안내도 제공합니다. 클라우드 애플리케이션의 전역 아키텍처를 빌드할 때 고려해야 하는 설계 요소를 설명합니다. 이 문서는 클라우드 설계자를 대상으로 합니다.

이 아키텍처는 전역 배포 원형과 일치합니다. 이 원형은 전 세계 사용자를 지원하고 여러 리전에서 고가용성과 중단에 대한 복원력이 필요한 애플리케이션에 권장됩니다. 이 아키텍처는 네트워크, 애플리케이션, 데이터베이스 수준에서 탄력적 확장을 지원합니다. 성능, 가용성 또는 확장성을 타협하지 않고도 비용을 사용량에 맞게 조정할 수 있습니다.

아키텍처

다음 다이어그램은 전 세계 여러 Google Cloud 리전에 분산된 인프라에서 실행되는 애플리케이션의 아키텍처를 보여줍니다.

Compute Engine 및 Spanner를 사용하는 전역 배포 아키텍처

이 아키텍처에서 전역 부하 분산기는 가용성, 용량, 트래픽 소스와의 근접성을 기반으로 들어오는 요청을 적절한 리전의 웹 서버로 분산합니다. 리전 간 내부 부하 분산 레이어는 가용성과 용량을 기반으로 웹 서버에서 적절한 애플리케이션 서버로의 트래픽 분산을 처리합니다. 애플리케이션 서버는 모든 리전에서 사용할 수 있는 동기식으로 복제된 데이터베이스에 데이터를 쓰고 읽습니다.

아키텍처에는 다음과 같은 Google Cloud 리소스가 포함됩니다.

구성요소 목적
전역 외부 부하 분산기

전역 외부 부하 분산기는 사용자 요청을 수신하여 애플리케이션에 배포합니다. 전역 외부 부하 분산기는 단일 애니캐스트 IP 주소를 공지하지만 Google 프런트엔드(GFE)에서 다수의 프록시로 구현됩니다. 클라이언트 요청은 클라이언트와 가장 가까운 GFE로 전달됩니다.

요구사항에 따라 전역 외부 애플리케이션 부하 분산기나 전역 외부 프록시 네트워크 부하 분산기를 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 부하 분산기 선택을 참조하세요.

DDoS 공격 및 교차 사이트 스크립팅(XSS)과 같은 위협으로부터 애플리케이션을 보호하려면 Google Cloud Armor 보안 정책을 사용하면 됩니다.
웹 계층의 리전 관리형 인스턴스 그룹(MIG)

애플리케이션의 웹 계층은 리전 MIG의 일부인 Compute Engine VM에 배포됩니다. 이러한 MIG는 전역 부하 분산기의 백엔드입니다.

각 MIG에는 서로 다른 영역 3개에 있는 Compute Engine VM이 포함됩니다. 이러한 각 VM은 애플리케이션 웹 계층의 독립 인스턴스를 호스팅합니다.

리전 간 내부 부하 분산 레이어

리전 간 백엔드가 있는 내부 부하 분산기는 모든 리전의 웹 계층 VM에서 모든 리전의 애플리케이션 계층 VM으로의 트래픽 분산을 처리합니다.

요구사항에 따라 리전 간 내부 애플리케이션 부하 분산기 또는 리전 간 내부 프록시 네트워크 부하 분산기를 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 부하 분산기 선택을 참조하세요.

애플리케이션 계층의 리전 MIG

애플리케이션 계층은 리전 MIG의 일부인 Compute Engine VM에 배포됩니다. 이러한 MIG는 내부 부하 분산 레이어의 백엔드입니다.

각 MIG에는 서로 다른 영역 3개에 있는 Compute Engine VM이 포함됩니다. 각 VM은 애플리케이션 계층의 독립적인 인스턴스를 호스팅합니다.

Spanner 멀티 리전 인스턴스

애플리케이션은 멀티 리전 Spanner 인스턴스에 대해 데이터를 읽고 씁니다. 이 아키텍처의 멀티 리전 구성에는 다음과 같은 복제본이 포함됩니다.

  • 두 리전의 개별 영역에 있는 읽기-쓰기 복제본 4개
  • 세 번째 리전의 감시 복제본
가상 프라이빗 클라우드(VPC) 네트워크 및 서브넷

아키텍처의 모든 리소스는 단일 VPC 네트워크를 사용합니다. VPC 네트워크에는 다음과 같은 서브넷이 있습니다.

  • 웹 서버 VM의 각 리전의 서브넷
  • 애플리케이션 서버 VM의 각 리전의 서브넷
  • (아키텍처 다이어그램에 표시되지 않음) 리전 간 내부 부하 분산기를 위한 각 리전의 프록시 전용 서브넷

단일 VPC 네트워크를 사용하는 대신 각 리전에 별도의 VPC 네트워크를 만들고 Network Connectivity Center를 사용하여 네트워크를 연결할 수 있습니다.

사용 제품

이 참조 아키텍처에는 다음과 같은 Google Cloud 제품이 사용됩니다.

  • Compute Engine: Google 인프라에서 가상 머신을 만들고 실행할 수 있는 안전하고 맞춤설정 가능한 컴퓨팅 서비스입니다.
  • Cloud Load Balancing: 확장 가능한 고성능 전역 및 리전 부하 분산기 포트폴리오입니다.
  • Spanner: 확장성이 뛰어나고 글로벌 일관성을 갖춘 관계형 데이터베이스 서비스입니다.

설계 고려사항

이 섹션에서는 이 참조 아키텍처를 사용하여 시스템 설계, 보안 및 규정 준수, 안정성, 비용, 운영 효율성, 성능에 대한 특정 요구사항을 충족하는 아키텍처를 개발하는 데 도움이 되는 안내를 제공합니다.

시스템 설계

이 섹션에서는 전역 배포에 사용할 Google Cloud 리전을 선택하고 적절한 Google Cloud 서비스를 선택하는 데 도움이 되는 안내를 제공합니다.

리전 선택

애플리케이션을 배포해야 하는 Google Cloud 리전을 선택할 때 다음 요소와 요구사항을 고려합니다.

  • 각 리전에서 Google Cloud 서비스 사용 가능성. 자세한 내용은 위치별 제공 제품을 참조하세요.
  • 각 리전에서 Compute Engine 머신 유형 사용 가용성. 자세한 내용은 리전 및 영역을 참조하세요.
  • 최종 사용자 지연 시간 요구사항
  • Google Cloud 리소스 비용
  • 리전 간 데이터 전송 비용
  • 규제 기관 요구사항

이러한 요소와 요구사항 중 일부는 장단점과 관련될 수 있습니다. 예를 들어 가장 비용 효율적인 리전의 탄소 발자국이 가장 낮은 것은 아닐 수 있습니다.

컴퓨팅 서비스

이 문서의 참조 아키텍처는 웹 및 애플리케이션 계층에 Compute Engine VM을 사용합니다. 애플리케이션 요구사항에 따라 다른 Google Cloud 컴퓨팅 서비스 중에서 선택할 수 있습니다.

  • Google Kubernetes Engine(GKE) 클러스터에서 컨테이너화된 애플리케이션을 실행할 수 있습니다. GKE는 컨테이너화된 애플리케이션의 배포, 확장, 관리를 자동화하는 컨테이너 조정 엔진입니다.
  • 인프라 리소스 설정 및 운영 대신 데이터와 애플리케이션에 대한 IT 노력에 집중하려는 경우 Cloud Run 및 Cloud Run Functions와 같은 서버리스 서비스를 사용할 수 있습니다.

VM, 컨테이너 또는 서버리스 서비스 사용 여부 결정에는 구성 유연성과 관리 노력 간의 균형이 맞아야 합니다. VM 및 컨테이너는 더 많은 구성 유연성을 제공하지만 개발자가 리소스를 관리해야 합니다. 서버리스 아키텍처에서는 최소한의 관리 노력이 필요한 사전 구성된 플랫폼에 워크로드를 배포합니다. Google Cloud의 워크로드에 적합한 컴퓨팅 서비스를 선택하는 방법에 대한 자세한 내용은 Google Cloud 아키텍처 프레임워크의 Google Cloud에서 애플리케이션 호스팅을 참조하세요.

스토리지 서비스

이 문서에 표시된 아키텍처는 VM에 리전 Persistent Disk 볼륨을 사용합니다. 리전 Persistent Disk 볼륨은 리전 내의 두 영역 간에 데이터를 동기식으로 복제합니다. Persistent Disk 볼륨의 데이터는 리전 간에 복제되지 않습니다.

멀티 리전 배포를 위한 다른 스토리지 옵션에는 Cloud Storage 이중 리전 또는 멀티 리전 버킷이 포함됩니다. 이중 리전 또는 멀티 리전 버킷에 저장된 객체는 별도의 지리적 위치 최소 두 곳 이상에 중복 저장됩니다. 메타데이터는 리전 간에 동기식으로 기록되며 데이터는 비동기식으로 복제됩니다. 이중 리전 버킷의 경우 리전 간 더 빠른 복제를 보장하는 터보 복제를 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 데이터 가용성 및 내구성을 참조하세요.

웹 계층 또는 애플리케이션 계층의 모든 VM과 같이 한 리전의 여러 VM 간에 공유되는 파일을 저장하려면 Filestore Enterprise 인스턴스를 사용하면 됩니다. Filestore Enterprise 인스턴스에 저장하는 파일은 리전 내 영역 3개에 동기식으로 복제됩니다. 이 복제는 고가용성을 보장하고 영역 서비스 중단에 대한 견고성을 보장합니다. 공유 구성 파일, 일반적인 도구 및 유틸리티, 중앙 집중식 로그를 Filestore 인스턴스에 저장하고 인스턴스를 여러 VM에 마운트할 수 있습니다.

멀티 리전 워크로드용 스토리지를 설계할 때는 워크로드의 기능적 특성, 복원력 요구사항, 성능 기대치, 비용 목표를 고려합니다. 자세한 내용은 클라우드 워크로드에 최적화된 스토리지 전략 설계를 참조하세요.

데이터베이스 서비스

이 문서의 참조 아키텍처는 Spanner를 사용합니다. Spanner는 완전 관리형이고, 수평적으로 확장 가능하며, 전 세계적으로 분산되고, 동기식으로 복제되는 데이터베이스입니다. 강력한 교차 리전 일관성이 필요한 미션 크리티컬 배포의 경우 멀티 리전 Spanner 구성을 사용하는 것이 좋습니다. Spanner는 장애 조치, 유지보수 또는 크기 조절을 위한 다운타임 없이 동기식 교차 리전 복제를 지원합니다.

요구사항에 따라 선택할 수 있는 다른 관리형 데이터베이스 서비스에 대한 자세한 내용은 Google Cloud 데이터베이스를 참조하세요. 멀티 리전 배포에 사용할 데이터베이스를 선택하고 구성할 때 리전 간 데이터 일관성을 위한 애플리케이션 요구사항을 고려하고 성능과 비용의 절충점을 파악합니다.

외부 부하 분산 옵션

이 문서의 아키텍처와 같이 전역 외부 부하 분산기를 사용하는 아키텍처는 배포 신뢰성을 향상시키는 데 도움이 되는 특정 기능을 지원합니다. 예를 들어 전역 외부 애플리케이션 부하 분산기를 사용하는 경우 Cloud CDN을 사용하여 에지 캐싱을 구현할 수 있습니다.

애플리케이션에서 전송 계층 보안(TLS)을 특정 리전에서 종료해야 하거나 특정 리전에서 콘텐츠를 제공해야 하는 경우 Cloud DNS와 함께 리전 부하 분산기를 사용하여 트래픽을 다른 리전으로 라우팅할 수 있습니다. 리전 부하 분산기와 전역 부하 분산기의 차이점에 대한 내용은 다음 문서를 참조하세요.

보안 및 규정 준수

이 섹션에서는 이 참조 아키텍처를 사용하여 Google Cloud에 워크로드의 보안 및 규정 준수 요구사항을 충족하는 전역 토폴로지를 설계하고 빌드할 때 고려해야 하는 요소를 설명합니다.

위협으로부터 보호

DDoS 공격 및 XSS와 같은 위협으로부터 애플리케이션을 보호하려면 Google Cloud Armor 보안 정책을 사용하면 됩니다. 각 정책은 평가해야 하는 특정 조건과 조건이 충족될 때 수행할 작업을 지정하는 일련의 규칙입니다. 예를 들어 규칙에서 들어오는 트래픽의 소스 IP 주소가 특정 IP 주소나 CIDR 범위와 일치하는 경우 트래픽이 거부되도록 지정할 수 있습니다. 사전 구성된 웹 애플리케이션 방화벽(WAF) 규칙을 적용할 수도 있습니다. 자세한 내용은 보안 정책 개요를 참조하세요.

VM의 외부 액세스

이 문서에서 설명하는 참조 아키텍처에서 애플리케이션 계층과 웹 계층을 호스팅하는 VM은 인터넷의 인바운드 액세스가 필요하지 않습니다. 이러한 VM에 외부 IP 주소를 할당하지 마세요. 비공개 내부 IP 주소만 있는 Google Cloud 리소스는 Private Service Connect 또는 비공개 Google 액세스를 사용하여 특정 Google API 및 서비스에 계속 액세스할 수 있습니다. 자세한 내용은 서비스 비공개 액세스 옵션을 참조하세요.

이 참조 아키텍처의 Compute Engine VM과 같이 비공개 IP 주소만 있는 Google Cloud 리소스에서 보안 아웃바운드 연결을 사용 설정하려면 보안 웹 프록시 또는 Cloud NAT를 사용하면 됩니다.

VM 이미지 보안

VM에서 승인된 이미지(즉, 정책 또는 보안 요구사항을 충족하는 소프트웨어가 있는 이미지)만 사용하도록 하려면 특정 공개 이미지 프로젝트에서 이미지 사용을 제한하는 조직 정책을 정의하면 됩니다. 자세한 내용은 신뢰할 수 있는 이미지 정책 설정을 참조하세요.

서비스 계정 권한

Compute Engine API가 사용 설정된 Google Cloud 프로젝트에서는 기본 서비스 계정이 자동으로 생성됩니다. 2024년 5월 3일 전에 생성된 Google Cloud 조직의 경우 이 기본 서비스 계정에는 이 동작이 사용 중지되지 않는 한 편집자 IAM 역할(roles/editor)이 부여됩니다.

기본적으로 기본 서비스 계정은 Google Cloud CLI 또는 Google Cloud 콘솔을 사용하여 만드는 모든 VM에 연결됩니다. 편집자 역할에는 다양한 권한이 포함되므로 기본 서비스 계정을 VM에 연결하면 보안 위험이 발생합니다. 이 위험을 방지하려면 애플리케이션마다 전용 서비스 계정을 만들고 사용하면 됩니다. 서비스 계정에서 액세스할 수 있는 리소스를 지정하려면 세분화된 정책을 사용합니다. 자세한 내용은 '서비스 계정 사용 권장사항'의 서비스 계정 권한 제한을 참조하세요.

추가 보안 고려사항

워크로드의 아키텍처를 빌드할 때는 엔터프라이즈 기반 청사진에서 제공하는 플랫폼 수준 보안 권장사항과 추천을 고려하세요.

안정성

이 섹션에서는 이 참조 아키텍처를 사용하여 Google Cloud에서 글로벌 배포를 위한 안정적인 인프라를 빌드하고 운영할 때 고려해야 하는 설계 요소를 설명합니다.

MIG 자동 확장

여러 리전 MIG에서 애플리케이션을 실행하는 경우 격리된 영역 서비스 중단이나 리전 서비스 중단 중에도 애플리케이션을 계속 사용할 수 있습니다. 스테이트리스(Stateless) MIG의 자동 확장 기능을 사용하면 예측 가능한 수준에서 애플리케이션 가용성과 성능을 유지할 수 있습니다. 스테이트리스(Stateless) MIG의 자동 확장 동작을 제어하려면 평균 CPU 사용률과 같은 대상 사용률 측정항목을 지정하면 됩니다. 스테이트리스(Stateless) MIG에 일정 기반 자동 확장도 구성할 수 있습니다. 스테이트풀(Stateful) MIG를 자동 확장할 수 없습니다. 자세한 내용은 인스턴스 그룹 자동 확장을 참조하세요.

VM 자동 복구

간혹 애플리케이션을 호스팅하는 VM이 실행 중이고 사용 가능할 수 있지만 애플리케이션 자체에 문제가 있을 수 있습니다. 중단, 비정상 종료가 발생하거나 메모리가 부족할 수 있습니다. 애플리케이션이 예상대로 응답하는지 확인하려면 MIG의 자동 복구 정책의 일부로 애플리케이션 기반 상태 점검을 구성하면 됩니다. 특정 VM의 애플리케이션이 응답하지 않으면 MIG에서 VM을 자동 복구(복구)합니다. 자동 복구 구성에 대한 자세한 내용은 애플리케이션 상태 점검 및 자동 복구 설정을 참조하세요.

VM 배치

이 문서에서 설명하는 아키텍처에서 애플리케이션 계층과 웹 계층은 여러 영역에 분산된 Compute Engine VM에서 실행됩니다. 이러한 분산은 영역의 서비스 중단에 대한 애플리케이션의 견고성을 보장합니다. 이러한 견고성을 더욱 향상시키려면 분산 배치 정책을 만들고 MIG 템플릿에 적용하면 됩니다. MIG에서 VM을 만들 때 각 영역 내의 VM을 여러 물리적 서버(호스트라고 함)에 배치하므로 VM이 개별 호스트 오류에 대해 견고합니다. 자세한 내용은 VM에 분산 배치 정책 적용을 참조하세요.

VM 용량 계획

MIG 자동 확장에 필요한 경우 Compute Engine VM의 용량을 사용할 수 있도록 보장하기 위해서는 예약을 만들면 됩니다. 예약을 사용하면 특정 영역에서 선택한 머신 유형에 지정된 VM 수에 따라 일정 용량을 보장할 수 있습니다. 예약은 프로젝트에 따라 다르게 지정할 수 있고 여러 프로젝트 간에 공유할 수 있습니다. 결제 고려사항을 포함하여 예약에 대한 자세한 내용은 Compute Engine 영역별 리소스 예약을 참조하세요.

Persistent Disk 상태

애플리케이션 설계에서 권장사항은 스테이트풀(Stateful) 로컬 디스크가 필요하지 않도록 하는 것입니다. 하지만 요구사항이 있는 경우 VM을 복구하거나 다시 만들 때 데이터가 보존되도록 영구 디스크를 스테이트풀(Stateful)로 구성할 수 있습니다. 하지만 새 버전이고 보안 패치가 적용된 최신 이미지로 영구 디스크를 간편하게 업데이트할 수 있도록 부팅 디스크를 스테이트리스(Stateless)로 유지하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 MIG에서 스테이트풀(Stateful) 영구 디스크 구성을 참조하세요.

데이터 내구성

백업 및 DR 서비스를 사용하여 Compute Engine VM의 백업을 생성, 저장, 관리할 수 있습니다. 백업 및 DR은 백업 데이터를 애플리케이션에서 읽을 수 있는 원본 형식으로 저장합니다. 필요한 경우 시간이 많이 소요되는 데이터 이동이나 준비 활동 없이 장기 백업 스토리지에서 데이터를 직접 사용하여 워크로드를 프로덕션으로 복원할 수 있습니다.

Compute Engine은 다음과 같이 Persistent Disk 볼륨에 저장된 데이터의 내구성을 보장하는 데 도움이 되는 옵션을 제공합니다.

  • 표준 스냅샷을 사용하여 Persistent Disk 볼륨의 특정 시점 상태를 캡처할 수 있습니다. 스냅샷은 데이터 무결성을 보장하는 자동 체크섬을 통해 여러 리전에 중복 저장됩니다. 스냅샷은 기본적으로 증분적으로 사용되므로 저장공간이 적게 사용되고 비용이 절약됩니다. 스냅샷은 구성 가능한 Cloud Storage 위치에 저장됩니다. 스냅샷 사용 및 관리에 대한 추가 권장사항은 Compute Engine 디스크 스냅샷 권장사항을 참조하세요.
  • 리전 Persistent Disk 볼륨을 사용하면 영구 디스크 오류의 영향을 받지 않는 가용성이 높은 애플리케이션을 실행할 수 있습니다. 리전 Persistent Disk 볼륨을 만들면 Compute Engine은 디스크 복제본을 같은 리전의 다른 영역에 유지합니다. 데이터는 두 영역의 디스크에 동기식으로 복제됩니다. 두 영역 중 하나가 중단되어도 데이터를 계속 사용할 수 있습니다.

Spanner의 백업 및 복원 기능을 사용하면 연산자 오류 및 애플리케이션 문제로 인한 데이터 손상으로부터 보호할 수 있습니다. 자세한 내용은 Spanner 백업 및 복원 개요를 참조하세요.

데이터베이스 안정성

멀티 리전 Spanner 인스턴스에 저장된 데이터는 여러 리전에 동기식으로 복제됩니다. 위의 아키텍처 다이어그램에 표시된 Spanner 구성에는 다음과 같은 복제본이 포함됩니다.

  • 두 리전의 개별 영역에 있는 읽기-쓰기 복제본 4개
  • 세 번째 리전의 감시 복제본

멀티 리전 Spanner 인스턴스에 대한 쓰기 작업은 두 리전의 별개 영역에 있는 복제본 3개 이상이 작업을 커밋한 후에 확인됩니다. 영역 또는 리전 장애가 발생하는 경우 Spanner는 최신 쓰기 작업의 데이터를 비롯한 모든 데이터에 액세스할 수 있으며 읽기 및 쓰기 요청을 계속 처리합니다.

Spanner는 컴퓨팅 리소스와 스토리지 리소스가 분리된 분산 스토리지를 사용합니다. HA 또는 확장용 컴퓨팅 용량을 추가할 때 데이터를 이동할 필요가 없습니다. 새 컴퓨팅 리소스는 필요한 경우 가장 가까운 Colossus 노드에서 데이터를 가져옵니다. 이렇게 하면 장애 조치와 확장이 더 빠르고 위험이 줄어듭니다.

Spanner는 트랜잭션 처리 시스템의 직렬 가능성보다 엄격한 속성인 외부 일관성을 제공합니다. 자세한 내용은 다음을 참조하세요.

추가 신뢰성 고려사항

워크로드의 클라우드 아키텍처를 빌드할 때는 다음 문서에서 제공하는 신뢰성 관련 권장사항과 추천을 검토합니다.

비용 최적화

이 섹션에서는 이 참조 아키텍처를 사용하여 빌드하는 전역 Google Cloud 토폴로지의 설정 및 운영 비용을 최적화하는 방법을 안내합니다.

VM 머신 유형

VM 리소스 사용률을 최적화하는 데 도움이 되도록 Compute Engine에서 머신 유형 권장사항을 제공합니다. 권장사항에 따라 워크로드의 컴퓨팅 요구사항과 일치하는 머신 유형을 선택합니다. 예측 가능한 리소스 요구사항이 있는 워크로드의 경우 커스텀 머신 유형을 사용하여 머신 유형을 필요에 맞게 맞춤설정하고 비용을 절약할 수 있습니다.

VM 프로비저닝 모델

애플리케이션이 내결함성인 경우 스팟 VM을 사용하면 애플리케이션 및 웹 계층의 VM에 대한 Compute Engine 비용을 줄일 수 있습니다. 스팟 VM 비용은 일반 VM보다 훨씬 저렴합니다. 하지만 Compute Engine에서 스팟 VM을 사전에 중지하거나 삭제하여 용량을 확보할 수 있습니다. 스팟 VM은 선점을 허용할 수 있지만 고가용성 요구사항이 없는 일괄 작업에 적합합니다. 스팟 VM은 일반 VM과 동일한 머신 유형, 옵션, 성능을 제공합니다. 하지만 영역의 리소스 용량이 제한되면 MIG는 필요한 용량을 다시 사용할 수 있게 될 때까지 지정된 대상 크기로 자동으로 수평 확장(즉, VM 만들기)하지 못할 수 있습니다.

VM 리소스 사용률

스테이트리스(Stateless) MIG의 자동 확장 기능을 사용하면 애플리케이션에서 트래픽 증가를 원활하게 처리할 수 있으며 리소스 필요성이 줄어들면 비용을 절감할 수 있습니다. 스테이트풀(Stateful) MIG를 자동 확장할 수 없습니다.

데이터베이스 비용

Spanner를 사용하면 데이터베이스 비용을 예측할 수 있습니다. 지정하는 컴퓨팅 용량(노드 수 또는 처리 단위 수)에 따라 스토리지 용량이 결정됩니다. 읽기 및 쓰기 처리량은 컴퓨팅 용량에 따라 선형적으로 확장됩니다. 사용한 항목에 대해서만 비용을 지불합니다. 비용을 워크로드의 요구사항에 맞춰야 하는 경우 Spanner 인스턴스의 크기를 조정할 수 있습니다.

서드 파티 라이선스

서드 파티 워크로드를 Google Cloud로 마이그레이션할 때 사용자 라이선스 사용(BYOL)을 통해 비용을 절감할 수 있습니다. 예를 들어 Microsoft Windows Server VM을 배포하기 위해 타사 라이선스에 대한 추가 비용이 발생하는 프리미엄 이미지를 사용하는 대신 커스텀 Windows BYOL 이미지를 만들고 사용할 수 있습니다. 그런 다음 Google Cloud에서 사용하는 VM 인프라에 대해서만 비용을 지불합니다. 이 전략은 타사 라이선스에 대한 기존 투자의 가치를 지속적으로 실현하는 데 도움이 됩니다. 사용자 라이선스 사용 방식을 사용할 경우에는 다음을 수행하는 것이 좋습니다.

  • 커스텀 머신 유형을 사용하여 메모리와 독립적으로 필요한 컴퓨팅 CPU 코어 수를 프로비저닝합니다. 이렇게 하면 서드 파티 라이선스 비용이 필요한 CPU 코어 수로 제한됩니다.
  • 동시 멀티스레딩(SMT)을 중지하여 코어당 vCPU 수를 2개에서 1개로 줄이고 라이선스 비용을 50%까지 줄입니다.

추가 비용 고려사항

워크로드의 아키텍처를 빌드할 때는 Google Cloud 아키텍처 프레임워크: 비용 최적화에서 제공하는 일반 권장사항과 추천도 고려하세요.

운영 효율성

이 섹션에서는 이 참조 아키텍처를 사용하여 효율적으로 운영할 수 있는 전역 Google Cloud 토폴로지를 설계하고 빌드할 때 고려해야 해야 요소를 설명합니다.

VM 구성 업데이트

MIG의 VM 구성(예: 머신 유형 또는 부팅 디스크 이미지)을 업데이트하려면 필수 구성으로 새 인스턴스 템플릿을 만든 후 새 템플릿을 MIG에 적용합니다. MIG는 자동 업데이트 또는 선택적 업데이트 방법을 통해 VM을 업데이트합니다. 가용성 및 운영 효율성 요구사항에 따라 적절한 방법을 선택합니다. 이러한 MIG 업데이트 방법에 대한 자세한 내용은 MIG에서 새 VM 구성 적용을 참조하세요.

VM 이미지

MIG 인스턴스 템플릿의 경우 Google에서 제공하는 공개 이미지를 사용하는 대신 애플리케이션에 필요한 구성과 소프트웨어가 포함된 커스텀 이미지를 만들고 사용하는 것이 좋습니다. 커스텀 이미지를 커스텀 이미지 계열로 그룹화할 수 있습니다. 이미지 계열은 항상 계열 내에 있는 최신 이미지를 가리키므로 인스턴스 템플릿과 스크립트에서 특정 이미지 버전에 대한 참조를 업데이트하지 않아도 최신 이미지를 사용할 수 있습니다.

확정 인스턴스 템플릿

MIG에 사용하는 인스턴스 템플릿에 서드 파티 소프트웨어를 설치할 수 있는 시작 스크립트가 포함된 경우 스크립트에서 소프트웨어 버전과 같은 소프트웨어 설치 매개변수를 명시적으로 지정해야 합니다. 그렇지 않으면 MIG에서 VM을 만들 때 VM에 설치된 소프트웨어가 일관되지 않을 수 있습니다. 예를 들어 인스턴스 템플릿에 Apache HTTP 서버 2.0(apache2 패키지)을 설치할 수 있는 시작 스크립트가 포함된 경우 스크립트에서 설치해야 하는 apache2 버전(예: 2.4.53)을 정확하게 지정해야 합니다. 자세한 내용은 확정 인스턴스 템플릿을 참조하세요.

Spanner로 마이그레이션

MySQL, SQL Server, Oracle 데이터베이스와 같은 다른 데이터베이스에서 Spanner로 데이터를 마이그레이션할 수 있습니다. 마이그레이션 프로세스는 소스 데이터베이스, 데이터 크기, 다운타임 제약 조건, 애플리케이션 코드의 복잡성과 같은 요인에 따라 달라집니다. Spanner로의 마이그레이션을 효율적으로 계획하고 구현할 수 있도록 다양한 Google Cloud 및 서드 파티 도구를 제공합니다. 자세한 내용은 마이그레이션 개요를 참조하세요.

데이터베이스 관리

Spanner를 사용하면 복제나 장애 조치를 구성하거나 모니터링할 필요가 없습니다. 동기식 복제 및 자동 장애 조치가 기본적으로 제공됩니다. 애플리케이션에서 데이터베이스 유지보수 및 장애 조치로 인한 다운타임이 발생하지 않습니다. 운영 복잡성을 더 줄이려면 자동 확장을 구성하면 됩니다. 자동 확장을 사용 설정하면 인스턴스 크기를 수동으로 모니터링하고 확장할 필요가 없습니다.

추가 운영 고려사항

워크로드의 아키텍처를 빌드할 때 Google Cloud 아키텍처 프레임워크: 운영 우수성에 설명된 운영 효율성에 대한 일반적인 권장사항과 추천을 고려하세요.

성능 최적화

이 섹션에서는 이 참조 아키텍처를 사용하여 Google Cloud에서 워크로드 성능 요구사항을 충족하는 전역 토폴로지를 설계하고 빌드할 때 고려해야 하는 요소를 설명합니다.

VM 배치

VM 간 네트워크 지연 시간을 줄여야 하는 워크로드의 경우 압축 배치 정책을 만들고 MIG 템플릿에 적용할 수 있습니다. MIG에서 VM을 만들 때 서로 가까운 물리적 서버에 배치합니다. 자세한 내용은 압축 배치 정책을 사용하여 지연 시간 감소를 참조하세요.

VM 머신 유형

Compute Engine은 비용 및 성능 요구사항에 따라 다양한 사전 정의되고 맞춤설정 가능한 머신 유형을 제공합니다. 머신 유형은 머신 시리즈 및 계열로 그룹화됩니다. 다음 표에서는 다양한 워크로드 유형에 권장되는 머신 계열을 간략하게 설명합니다.

요구사항 권장 머신 제품군
다양한 워크로드에 대한 최고의 가성비 범용 머신 계열
코어당 최고 성능이며 컴퓨팅 집약적 워크로드에 최적화되어 있습니다. 컴퓨팅 최적화 머신 계열
메모리 집약적인 워크로드를 위한 높은 메모리 대 vCPU 비율 메모리 최적화 머신 제품군
동시에 로드되는 대규모 워크로드에 적합한 GPU 가속기 최적화 머신 제품군
코어 사용량이 낮고 스토리지 밀도가 높은 워크로드 스토리지 최적화 머신 계열

자세한 내용은 머신 계열 리소스 및 비교 가이드를 참조하세요.

VM 멀티스레딩

Compute Engine VM에 할당하는 각 가상 CPU(vCPU)는 단일 하드웨어 멀티 스레드로 구현됩니다. 기본적으로 2개의 vCPU가 물리적 CPU 코어를 공유합니다. 병렬이거나 부동 소수점 계산을 수행하는 워크로드(예: 유전자 서열 분석 및 금융 위험 모델링)의 경우 각 물리적 CPU 코어에서 실행되는 스레드 수를 줄여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 자세한 내용은 코어당 스레드 수 설정을 참조하세요.

네트워크 서비스 등급

네트워크 서비스 등급을 사용하면 워크로드의 네트워크 비용과 성능을 최적화할 수 있습니다. 요구사항에 따라 프리미엄 등급 또는 표준 등급을 선택할 수 있습니다.

이 문서의 아키텍처는 외부 IP 주소와 여러 리전의 백엔드가 있는 전역 외부 부하 분산기를 사용합니다. 이 아키텍처를 사용하려면 Google의 안정성이 높은 글로벌 백본을 사용하여 패킷 손실과 지연을 최소화하는 데 도움이 되는 프리미엄 등급을 사용해야 합니다.

리전 외부 부하 분산기를 사용하고 Cloud DNS를 사용하여 트래픽을 리전으로 라우팅하는 경우 요구사항에 따라 프리미엄 등급 또는 표준 등급을 선택할 수 있습니다. 표준 등급 가격은 프리미엄 등급보다 낮습니다. 표준 등급은 패킷 손실에 민감하지 않고 짧은 지연 시간에 대한 요구사항이 없는 트래픽에 적합합니다.

Spanner 성능

Spanner 인스턴스를 프로비저닝할 때는 노드 수 또는 처리 단위 수를 기준으로 인스턴스의 컴퓨팅 용량을 지정합니다. Spanner 인스턴스의 리소스 사용률을 모니터링하고 예상 부하와 애플리케이션의 성능 요구사항에 따라 용량을 확장합니다. Spanner 인스턴스의 용량을 수동 또는 자동으로 확장할 수 있습니다. 자세한 내용은 자동 확장 개요를 참조하세요.

멀티 리전 구성을 사용하면 Spanner는 여러 리전 간에 데이터를 동기식으로 복제합니다. 이 복제를 통해 여러 위치에서 지연 시간이 짧은 읽기 작업을 실행할 수 있습니다. 단점은 쿼럼 복제본이 여러 리전에 분산되어 있으므로 쓰기 작업의 지연 시간이 더 길다는 점입니다. 멀티 리전 구성에서 읽기-쓰기 트랜잭션의 지연 시간을 최소화하기 위해 Spanner는 리더 인식 라우팅(기본적으로 사용 설정됨)을 사용합니다.

Spanner 인스턴스 및 데이터베이스의 성능을 최적화하기 위한 권장사항은 다음 문서를 참조하세요.

캐싱

애플리케이션에서 정적 웹사이트 애셋을 제공하고 아키텍처에 전역 외부 애플리케이션 부하 분산기가 포함된 경우 Cloud CDN을 사용하여 사용자와 밀접한 빈번하게 액세스되는 정적 콘텐츠를 캐시할 수 있습니다. Cloud CDN은 사용자를 위해 성능을 향상시키고 백엔드에서 인프라 리소스 사용량을 줄이며 네트워크 전송 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다. 자세한 내용은 부하 분산을 위한 웹 성능 및 웹 보호 개선을 참조하세요.

추가 성능 고려사항

워크로드의 아키텍처를 빌드할 때 Google Cloud 아키텍처 프레임워크: 성능 최적화에서 제공하는 일반적인 권장사항과 추천을 고려하세요.

다음 단계

참여자

저자: Kumar Dhanagopal | 크로스 프로덕트 솔루션 개발자

기타 참여자: