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데이터베이스 아키텍처 디자인 시작

데이터는 모든 애플리케이션의 핵심입니다. 가장 중요한 아키텍처 결정 중 하나는 올바른 데이터베이스 솔루션을 선택하는 것입니다. Azure는 관계형 데이터베이스, NoSQL 데이터베이스, 메모리 내 캐시 및 관리되는 데이터베이스 인스턴스를 포괄하는 포괄적인 데이터베이스 서비스 포트폴리오를 제공합니다. 트랜잭션 애플리케이션, 분석 워크로드 또는 전역 분산 시스템을 빌드하든 Azure 데이터베이스 서비스는 조직에 필요한 성능, 확장성 및 안정성을 제공합니다.

시나리오에 적합한 데이터베이스는 데이터 모델, 일관성 요구 사항, 쿼리 패턴 및 운영 기본 설정에 따라 달라집니다. 주요 고려 사항에는 관계형 및 비관계형, 트랜잭션 요구 사항, 확장성 요구 사항 및 원하는 수준의 관리 오버헤드와 같은 데이터 구조가 포함됩니다. Azure 데이터베이스 포트폴리오는 완전히 관리되는 PaaS(Platform as a Service) 제품, IaaS(Infrastructure as a Service) 옵션 및 특정 워크로드 패턴에 대한 특수 서비스에 걸쳐 있습니다.

아키텍처

Azure의 데이터베이스 솔루션 경험을 보여 주는 다이어그램.

이 아키텍처의 Visio 파일을 다운로드하십시오.

Apache®, Apache Cassandra® 및 Hadoop 로고는 미국 및/또는 기타 국가에서 Apache Software Foundation의 등록 상표 또는 상표입니다. 이러한 표시의 사용은 Apache Software Foundation에 의한 보증을 암시하지 않습니다.

이전 다이어그램은 일반적인 기본 또는 기준 데이터베이스 구현을 보여 줍니다. Azure에서 빌드할 수 있는 실제 솔루션은 데이터베이스 아키텍처를 참조하세요.

Azure 데이터베이스 솔루션에는 기존의 RDBMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템) 및 OLTP(온라인 트랜잭션 처리) 시스템, OLAP(온라인 분석 처리) 시스템 및 NoSQL 워크로드를 포함한 빅 데이터 및 분석 워크로드가 포함됩니다. Azure에서 빌드할 수 있는 실제 솔루션을 찾으려면 데이터베이스 아키텍처를 참조하세요.

데이터베이스 아키텍처 및 가이드 살펴보기

이 섹션의 문서에는 Azure에서 배포하고 프로덕션 등급 솔루션 및 가이드로 확장할 수 있는 완전히 개발된 아키텍처가 포함되어 있습니다. 이러한 문서는 Azure에서 데이터베이스 기술을 사용하는 방법을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 솔루션 아이디어는 POC(데이터베이스 개념 증명) 개발을 계획할 때 고려할 구현 패턴과 가능성을 보여 줍니다.

데이터베이스 가이드

기술 선택

다음 문서는 워크로드 요구 사항에 가장 적합한 데이터베이스 기술을 평가하고 선택하는 데 도움이 됩니다.

NoSQL

데이터 처리

데이터 거버넌스

데이터베이스 아키텍처

다음 프로덕션 지원 아키텍처는 배포하고 사용자 지정할 수 있는 엔드 투 엔드 데이터베이스 솔루션을 보여 줍니다.

데이터 웨어하우스

Azure Data Factory

NoSQL

메인프레임

관계형

빅 데이터

데이터베이스 솔루션 아이디어

관계형

NoSQL

Azure의 데이터베이스에 대해 알아보기

Microsoft Learn 은 Azure 데이터베이스 기술에 대한 무료 온라인 교육 리소스를 제공합니다. 이 플랫폼은 특정 제품 및 서비스에 대한 비디오, 자습서 및 대화형 랩과 작업 역할별로 구성된 학습 경로를 제공합니다.

다음 리소스는 Azure에서 데이터베이스 구현에 대한 기본 지식을 제공합니다.

역할별 학습 경로

더 많은 역할 기반 학습을 위해 다른 학습 경로를 찾아봅니다.

조직의 준비 상태

클라우드 채택을 시작하는 조직은 클라우드 채택을 가속화하도록 설계된 입증된 지침 에 Azure용 클라우드 채택 프레임워크 를 사용할 수 있습니다. 클라우드 규모 분석 및 데이터 관리 지침은 클라우드 규모 분석을 참조하세요.

Azure에서 데이터베이스 솔루션의 품질을 보장하려면 Azure Well-Architected Framework를 따릅니다. Well-Architected Framework는 아키텍처 우수성을 추구하고 비용 최적화 Azure 솔루션을 설계, 프로비전 및 모니터링하는 방법을 설명하는 조직에 대한 규범적인 지침을 제공합니다.

데이터베이스별 지침은 다음 Well-Architected Framework 서비스 가이드를 참조하세요.

모범 사례

데이터베이스 솔루션을 디자인할 때 다음 모범 사례를 검토합니다.

모범 사례 설명
Azure Cosmos DB를 사용하는 트랜잭션 아웃박스 패턴 신뢰할 수 있는 메시징 및 보장된 이벤트 배달에 트랜잭션 아웃박스 패턴을 사용하는 방법을 알아봅니다.
Azure Cosmos DB를 사용하여 전역적으로 데이터 배포 대기 시간이 짧고 고가용성을 달성하려면 일부 애플리케이션을 사용자와 가까운 데이터 센터에 배포해야 합니다.
Azure Cosmos DB의 보안 보안 모범 사례를 통해 데이터베이스 위반을 방지, 감지 및 대응할 수 있습니다.
Azure Cosmos DB에서 PITR(지정 시간 복원)을 사용하는 연속 백업 Azure Cosmos DB PITR에 대해 알아봅니다.
Azure Cosmos DB를 사용하여 고가용성 달성 Azure Cosmos DB는 고가용성을 달성하기 위해 여러 기능 및 구성 옵션을 제공합니다.
Azure SQL Database 및 Azure SQL Managed Instance의 고가용성 데이터베이스는 아키텍처에서 단일 실패 지점이 되지 않아야 합니다.

데이터베이스를 최신 상태로 유지

Azure 데이터베이스 서비스는 최신 데이터 문제를 해결하기 위해 진화합니다. 최신 업데이트 및 기능에 대한 정보를 계속 확인하세요.

주요 데이터베이스 서비스를 최신 상태로 유지하려면 다음 문서를 참조하세요.

기타 리소스

데이터베이스는 광범위한 범주이며 다양한 솔루션을 다룹니다. 다음 리소스는 Azure 대한 자세한 내용을 검색하는 데 도움이 될 수 있습니다.

하이브리드 및 다중 클라우드

대부분의 조직에서는 온-프레미스와 클라우드 모두에서 실행되는 워크로드가 있기 때문에 데이터베이스에 대한 하이브리드 접근 방식이 필요합니다. 조직은 일반적으로 온-프레미스 데이터베이스 솔루션을 클라우드로 확장합니다. 환경을 연결하려면 조직은 하이브리드 네트워크 아키텍처를 선택해야 합니다.

다음 주요 하이브리드 데이터베이스 시나리오를 검토합니다.

메인프레임 데이터 현대화

레거시 메인프레임 시스템을 사용하는 조직은 Azure 데이터베이스 서비스로 마이그레이션하여 데이터 워크로드를 현대화할 수 있습니다. Azure는 비즈니스 연속성을 유지하면서 메인프레임 데이터를 전환하는 데 도움이 되는 여러 마이그레이션 패턴 및 복제 전략을 제공합니다.

분석 통합

잘 설계된 데이터베이스 기반에 의존하는 분석 워크로드의 경우 다음 문서를 참조하세요.

AWS(Amazon Web Services) 또는 Google Cloud 전문가

빠르게 확장할 수 있도록 다음 문서에서는 Azure 데이터베이스 옵션을 다른 클라우드 서비스와 비교합니다.

기여자

Microsoft는 이 문서를 유지 관리합니다. 다음 기여자는 이 문서를 작성했습니다.

주요 작성자:

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