자동 스케일링 처리량을 사용하여 Azure Cosmos 컨테이너 및 데이터베이스 만들기

  • 아티클

적용 대상: NoSQL MongoDB Cassandra Gremlin 테이블

Azure Cosmos DB를 사용하면 데이터베이스 및 컨테이너에서 표준(수동) 또는 프로비전된 처리량 자동 크기 조정을 설정할 수 있습니다. Azure Cosmos DB에서 프로비전된 처리량 지동 크기 조정을 사용하면 데이터베이스 또는 컨테이너의 처리량(RU/s)을 자동으로 즉시 크기 조정할 수 있습니다. 처리량은 워크로드의 가용성, 대기 시간, 처리량 또는 성능에 영향을 주지 않고 사용량을 기준으로 크기가 조정됩니다.

자동 크기 조정 프로비저닝된 처리량은 변수 또는 예측할 수 없는 트래픽 패턴이 있는 중요 업무용 워크로드에 적합하며 고성능과 규모에 대한 SLA가 필요합니다. 이 문서에서는 자동 크기 조정 프로비저닝된 처리량의 이점과 사용 사례에 대해 설명합니다.

자동 크기 조정의 이점

자동 크기 조정 프로비전된 처리량으로 구성된 Azure Cosmos DB 데이터베이스 및 컨테이너의 이점은 다음과 같습니다.

  • 단순: 자동 스케일링을 사용하면 사용자 지정 스크립팅 또는 수동 용량 스케일링으로 RU/s 관리의 복잡성이 제거됩니다.

  • 스케일링 가능: 데이터베이스와 컨테이너는 필요에 따라 프로비저닝된 처리량을 자동으로 스케일링합니다. 클라이언트 연결, 애플리케이션에 대한 중단 또는 Azure Cosmos DB SLA에 대한 영향은 없습니다.

  • 비용 효율성:자동 스케일링은 사용하지 않을 때 축소하여 RU/s 사용량 및 비용 사용량을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 워크로드에 필요한 리소스에 대해서만 시간당 기준으로 비용을 지불합니다. 한 달의 모든 시간 중에서 자동 크기 조정 최대 초당 RU/s(Tmax)를 설정하고 시간의 66% 이내에서 전체 크기 Tmax를 사용하는 경우 자동 크기 조정으로 비용을 절감할 것으로 예상됩니다. 자세한 내용은 프로비전된 처리량 표준(수동) 및 자동 크기 조정 중에서 선택하는 방법 문서를 참조하세요.

  • 고가용성: 자동 스케일링을 사용하는 데이터베이스 및 컨테이너는 데이터 내구성 및 고가용성을 보장하기 위해 전 세계적으로 분산된 내결함성이 있으며 가용성이 높은 동일한 Azure Cosmos DB 백 엔드를 사용합니다.

자동 크기 조정 사용 사례

자동 크기 조정 사용 사례는 다음과 같습니다.

  • 가변적이거나 예측 불가능한 워크로드:워크로드의 사용량이 가변적이거나 예측할 수 없는 급증의 경우 자동 스케일링은 사용량에 따라 자동으로 확장 및 축소하여 지원합니다. 계절성에 따라 서로 다른 트래픽 패턴을 가진 소매점 웹 사이트, 하루 중 다양한 시간에 급증하는 IOT 워크로드, 월 또는 연도와 같이 몇 번 최고 사용량을 보이는 기간 업무 애플리케이션 등을 예로 들 수 있습니다. 자동 크기 조정을 사용하면 더 이상 최대 또는 평균 용량을 수동으로 프로비저닝할 필요가 없습니다.

  • 새 애플리케이션:새 애플리케이션을 개발하고 필요한 처리량(RU/s)에 대해 잘 모르는 경우 자동 스케일링을 사용하면 쉽게 시작할 수 있습니다. 100~1000RU/s의 자동 크기 조정 진입점으로 시작하고, 사용량을 모니터링하고, 시간에 따라 올바른 RU/s를 결정할 수 있습니다.

  • 자주 사용하지 않는 애플리케이션: 일, 주 또는 월(예: 볼륨이 낮은 애플리케이션/웹/블로그 사이트)에 몇 시간 동안만 사용되는 애플리케이션이 있는 경우 자동 스케일링은 최대 사용량을 처리하고 초과될 때 규모를 축소하기 위해 용량을 조정합니다.

  • 개발 및 테스트 워크로드:사용자 또는 팀에서 근무 시간 동안 Azure Cosmos DB 데이터베이스 및 컨테이너를 사용하지만 야간 또는 주말에는 필요하지 않은 경우 자동 크기 조정을 통해 사용하지 않을 때 최소로 축소하여 비용을 절감할 수 있습니다.

  • 예약된 프로덕션 워크로드/쿼리: 유휴 기간 동안 실행하려는 일련의 예약된 요청, 작업 또는 쿼리가 있는 경우 자동 스케일링을 사용하여 쉽게 수행할 수 있습니다. 워크로드를 실행해야 하는 경우 처리량이 자동으로 필요한 값으로 스케일 업되고 나중에 스케일 다운됩니다.

이러한 문제에 대한 사용자 지정 솔루션을 구축하려면 상당한 시간이 필요할 뿐만 아니라 애플리케이션의 구성 또는 코드에 복잡성을 야기할 수 있습니다. 자동 크기 조정은 위의 시나리오를 즉시 사용하도록 설정하고 용량에 대한 사용자 지정 또는 수동 크기 조정의 필요성을 제거합니다.

자동 크기 조정 프로비저닝된 처리량의 작동 방식

자동 크기 조정을 사용하여 컨테이너 및 데이터베이스를 구성할 때 필요한 최대 처리량 Tmax를 지정합니다. Azure Cosmos DB는 0.1*Tmax <= T <= Tmax와 같은 처리량 T를 크기 조정합니다. 예를 들어 최대 처리량을 20,000RU/s로 설정하면 처리량은 2000에서 20,000RU/s 사이로 스케일됩니다. 크기 조정은 언제든지 자동으로 또한 즉각적으로 진행되므로 지연 없이 프로비저닝된 Tmax까지 사용할 수 있습니다.

매 시간마다 시스템이 해당 시간 내에 스케일링된 최고 처리량 T에 대한 요금이 청구됩니다.

자동 크기 조정 최대 처리량 Tmax의 진입점은 100~1000RU/s 범위에서 크기 조정되는 1000RU/s에 시작합니다. Tmax를 1000RU/s 단위로 설정하고 언제든지 값을 변경할 수 있습니다.

기존 리소스에서 자동 크기 조정 사용

Azure Portal, CLI, PowerShell을 통해 기존 데이터베이스 또는 컨테이너에서 자동 크기 조정을 사용하도록 설정할 수 있습니다. 언제든지 자동 크기 조정과 표준(수동) 프로비저닝된 처리량 사이를 전환할 수 있습니다. 자세한 내용은 이 설명서를 참조하세요.

자동 스케일링에 대한 처리량 및 스토리지 제한

Tmax의 값의 경우 데이터베이스나 컨테이너는 총 0.1 * Tmax GB를 저장할 수 있습니다. 이 스토리지 용량에 도달하면 애플리케이션에 영향을 주지 않고 새 스토리지 값에 따라 최대 RU/s가 자동으로 증가합니다.

예를 들어 최대 RU/s를 50,000RU/s(5000~50,000RU/s 범위에서 크기 조정)에서 시작하는 경우 최대 5000GB까지 데이터를 저장할 수 있습니다. 5,000GB를 초과하는 경우(예: 이제 스토리지가 6,000GB) 새 최대 RU/s는 60,000RU/s(6,000~60,000RU/s 범위에서 크기 조정)가 됩니다.

자동 크기 조정으로 데이터베이스 수준 처리량을 사용하는 경우 100GB의 스토리지를 초과하지 않는 한 처음 25개 컨테이너가 1000의 자동 크기 조정 최대 RU/s(100~1000RU/s 범위에서 크기 조정)를 공유할 수 있습니다. 자세한 내용은 이 설명서를 참조하세요.

비교 - 수동 vs 자동 크기 조정 처리량으로 구성된 컨테이너

자세한 내용은 표준(수동) 및 자동 크기 조정 처리량 중에서 선택하는 방법에 대한 이 설명서를 참조하세요.

표준(수동) 처리량을 사용하는 컨테이너 자동 크기 조정 처리량을 사용하는 컨테이너
프로비저닝된 처리량(RU/s) 수동으로 프로비저닝됨 워크로드 사용량 패턴을 기반으로 자동으로 즉시 크기 조정됩니다.
요청/작업의 속도 제한(429) 소비가 프로비저닝된 용량을 초과하는 경우 발생할 수 있습니다. 구성한 자동 스케일링 처리량 범위 내에서 RU/s를 사용하는 경우에는 발생하지 않습니다.
용량 계획 용량 계획을 수행하고 필요한 정확한 처리량을 프로비저닝해야 합니다. 시스템은 용량 계획 및 용량 관리를 자동으로 처리합니다.
가격 시간당 표준(수동) RU/s 비율을 사용하여 시간당 수동 프로비저닝된 RU/s에 대해 요금을 지불합니다. 시스템이 해당 시간 내로 확장된 최대 RU/s에 대해 시간당 요금이 청구됩니다.

단일 쓰기 지역 계정의 경우 시간당 자동 크기 조정 RU/s 비율을 사용하여 시간 단위로 사용되는 RU/s에 대해 요금을 지불합니다.

여러 쓰기 지역이 있는 계정의 경우에는 자동 스케일링에 대한 추가 요금이 부과되지 않습니다. 동일한 시간당 다중 영역 쓰기 RU/s 비율을 사용하여 시간 단위로 사용되는 처리량에 대해 요금이 청구됩니다.
워크로드 유형에 가장 적합함 예측 가능하고 안정적인 워크로드 예측 불가능하고 가변적인 워크로드

다음 단계