한도에 맞춘 분할

분할을 사용하여 데이터베이스, 네트워크 및 컴퓨팅 한도를 해결합니다.

클라우드에서 모든 서비스는 규모 확장 능력이 제한됩니다. Azure 서비스 제한 사항은 Azure 구독 및 서비스 제한, 할당량 및 제약 조건에 설명되어 있습니다. 제한에는 코어 수, 데이터베이스 크기, 쿼리 처리량 및 네트워크 처리량이 포함됩니다. 시스템 충분히 커지면, 이러한 제한 중 하나 이상에 도달할 수 있습니다. 이러한 제한을 해결하려면 분할을 사용합니다.

다음과 같이 시스템을 분할하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.

• 데이터베이스 크기, 데이터 I/O 또는 동시 세션 수에 대한 제한을 방지하기 위해 데이터베이스를 분할합니다.

• 요청 수 또는 동시 연결 수를 제한하지 않도록 큐 또는 메시지 버스를 분할합니다.

• App Service 계획당 인스턴스 수를 제한하지 않도록 App Service 웹앱을 분할합니다.

데이터베이스는 수평적, 수직적 또는 기능적에 따라 분할할 수 있습니다.

• 행 분할이라고도 하는 수평적 분할에서 각 파티션은 전체 데이터 집합의 하위 집합에 대한 데이터를 보유합니다. 파티션은 동일한 데이터 스키마를 공유합니다. 예를 들어 이름이 A-M으로 시작하는 고객과 N-Z로 시작하는 고객은 다른 파티션에 속합니다.

• 수직적 분할에서 각 파티션은 데이터 저장소의 항목에 대한 필드 하위 집합을 보유합니다. 예를 들어, 자주 액세스되는 필드와 덜 자주 액세스되는 필드를 다른 파티션에 둡니다.

• 기능적 파티션에서는 시스템의 제한된 컨텍스트별로 데이터가 사용되는 방법에 따라 데이터를 분할합니다. 예를 들어, 청구서 데이터와 제품 재고 데이터를 다른 파티션에 둡니다. 스키마는 서로 독립적입니다.

자세한 지침은 데이터 분할을 참조하세요.

권장 사항

애플리케이션의 다른 부분 분할 데이터베이는 분할에 적합한 후보임에 분명하지만, 스토리지, 캐시, 큐 및 컴퓨팅 인스턴스의 분할도 고려할 수 있습니다.

핫 스폿을 방지하도록 파티션 키 디자인 데이터베이스를 분할해도, 하나의 분할된 데이터베이스가 요청의 대부분을 가져가므로 문제가 해결되지 않습니다. 이상적인 목표는 부하가 모든 파티션에 골고루 분산되는 것입니다. 예를 들어, 일부 문자가 좀 더 자주 사용되므로 고객 이름의 첫 문자가 아닌 고객 ID별로 해시를 수행합니다. 메시지 큐를 분할할 때도 같은 원칙이 적용됩니다. 큐 집합에서 메시지를 균등하게 분산하는 파티션 키를 선택합니다. 자세한 내용은 분할을 참조하세요.

Azure 구독 및 서비스 제한을 고려한 분할 개별 구성 요소 및 서비스에는 제한이 적용되지만, 구독 및 리소스 그룹에 대해서도 제한이 적용됩니다. 매우 큰 애플리케이션의 경우, 이러한 제한을 고려해서 분할해야 할 수 있습니다.

다양한 수준에서 분할 VM에 배포된 데이터베이스 서버를 살펴보겠습니다. VM에는 Azure Storage가 지원하는 VHD가 있습니다. 스토리지 계정은 Azure 구독에 속합니다. 계층의 각 단계에도 제한이 적용됩니다. 데이터베이스 서버에는 연결 풀 제한이 있을 수 있습니다. VM에는 CPU 및 네트워크 제한이 있습니다. 스토리지에는 IOPS 제한이 있습니다. 구독에는 VM 코어 수 제한이 있습니다. 일반적으로 계층 구조의 하위에서 분할하는 것이 더 쉽습니다. 대규모 애플리케이션의 경우만 구독 수준에서 분할해야 합니다.