Azure SQL Database로 테넌트별 데이터베이스 패턴을 사용하는 다중 테넌트 SaaS 앱 소개
적용 대상: 
Azure SQL Database
Wingtip SaaS 애플리케이션은 샘플 다중 테넌트 앱입니다. 앱은 테넌트별 데이터베이스(SaaS 애플리케이션 패턴)를 사용하여 여러 테넌트에 서비스를 제공합니다. 이 앱을 통해 몇 가지 SaaS 디자인과 관리 패턴을 사용하여 SaaS 시나리오를 지원하는 Azure SQL Database의 기능을 살펴볼 수 있습니다. 빠르게 시작하고 실행하기 위해 Wingtip SaaS 앱은 5분 이내에 배포됩니다.
WingtipTicketsSaaS-DbPerTenant GitHub 리포지토리에서 애플리케이션 소스 코드와 관리 스크립트를 받을 수 있습니다. 시작하기 전에 Wingtip Tickets 관리 스크립트를 다운로드하고 차단을 해제하는 단계는 일반 지침을 확인합니다.
애플리케이션 아키텍처
Wingtip SaaS 앱은 테넌트별 데이터베이스 모델을 사용합니다. SQL 탄력적 풀을 사용하여 효율성을 극대화합니다. 테넌트를 해당 데이터에 프로비전하고 매핑하기 위해 카탈로그 데이터베이스가 사용됩니다. 핵심 Wingtip SaaS 애플리케이션은 세 가지 샘플 테넌트가 있는 풀 및 카탈로그 데이터베이스를 사용합니다. 카탈로그 및 테넌트 서버는 DNS 별칭을 사용하여 프로비전되었습니다. 이러한 별칭은 Wingtip 애플리케이션에서 사용하는 활성 리소스에 대한 참조를 유지 보수하는 데 사용됩니다. 이러한 별칭은 재해 복구 자습서에서 복구 리소스를 가리키도록 업데이트됩니다. 많은 Wingtip SaaS 자습서를 완료하면 초기 배포에 추가 기능이 추가됩니다. 분석 데이터베이스 및 데이터베이스 간 스키마 관리와 같은 추가 기능이 도입됩니다.
자습서를 살펴보고 앱을 사용할 때는 데이터 계층과 관련된 SaaS 패턴에 집중합니다. 즉, 데이터 계층에 집중하고 앱 자체를 과도하게 분석하지 마세요. 이러한 SaaS 패턴의 구현을 이해하는 것이 애플리케이션에서 패턴을 구현하는 데 중요합니다. 또한 특정 비즈니스 요구 사항에 필요한 수정 사항을 고려하세요.
SQL Database Wingtip SaaS 자습서
앱을 배포한 후 초기 배포 시 작성된 다음 자습서를 탐색합니다. 이러한 자습서에서는 SQL Database, Azure Synapse Analytics 및 기타 Azure 서비스의 기본 제공 기능을 활용하는 일반적인 SaaS 패턴을 살펴봅니다. 자습서에는 자세한 설명이 포함된 PowerShell 스크립트가 포함됩니다. 설명은 애플리케이션에서 동일한 SaaS 관리 패턴의 이해 및 구현을 간소화합니다.
| 자습서 | 설명 |
|---|---|
| SQL Database 다중 테넌트 SaaS 앱 예제에 대한 지침 및 팁 | PowerShell 스크립트를 다운로드한 후 실행하여 애플리케이션 부분을 준비하세요. |
| Wingtip SaaS 애플리케이션 탐색 및 배포 | Azure 구독을 사용하여 Wingtip SaaS 애플리케이션을 배포하고 탐색합니다. |
| 테넌트 프로비전 및 카탈로그 | 카탈로그 데이터베이스를 사용하여 애플리케이션을 테넌트에 연결하는 방법 및 카탈로그가 테넌트를 해당 데이터에 매핑하는 방법을 알아봅니다. |
| 성능 모니터링 및 관리 | SQL Database의 모니터링 기능을 사용하고 성능 임계값을 초과할 때 경고를 설정하는 방법을 알아봅니다. |
| Azure Monitor 로그로 모니터링 | Azure Monitor 로그를 사용하여 여러 풀에 걸쳐 있는 많은 양의 리소스를 모니터링하는 방법을 알아봅니다. |
| 단일 테넌트 복원 | 테넌트 데이터베이스를 이전 시점으로 복원하는 방법을 알아봅니다. 또한 기존 테넌트 데이터베이스를 온라인 상태로 두는 병렬 데이터베이스로 복원하는 방법도 알아봅니다. |
| 테넌트 데이터베이스 스키마 관리 | 스키마를 업데이트하고 모든 테넌트 데이터베이스에서 참조 데이터를 업데이트하는 방법을 알아봅니다. |
| 교차 테넌트 분산 쿼리 실행 | 임시 분석 데이터베이스를 만들고 모든 테넌트에서 실시간 배포 쿼리 실행 |
| 추출된 테넌트 데이터에 대한 분석 실행 | 오프라인 분석 쿼리를 위해 테넌트 데이터에서 분석 데이터베이스 또는 데이터 웨어하우스로 데이터 추출 |