python 스크립트를 사용하여 AKS(Azure Kubernetes Service)에 SQL Server 빅 데이터 클러스터 배포
적용 대상:
SQL Server 2019(15.x)
중요
Microsoft SQL Server 2019 빅 데이터 클러스터 추가 기능이 사용 중지됩니다. SQL Server 2019 빅 데이터 클러스터에 대한 지원은 2025년 2월 28일에 종료됩니다. Software Assurance를 사용하는 SQL Server 2019의 모든 기존 사용자는 플랫폼에서 완전히 지원되며, 소프트웨어는 지원 종료 시점까지 SQL Server 누적 업데이트를 통해 계속 유지 관리됩니다. 자세한 내용은 공지 블로그 게시물 및 Microsoft SQL Server 플랫폼의 빅 데이터 옵션을 참조하세요.
이 자습서에서는 샘플 python 배포 스크립트를 사용하여 AKS(Azure Kubernetes Service)에 SQL Server 2019 빅 데이터 클러스터를 배포합니다.
팁
AKS는 빅 데이터 클러스터용 Kubernetes를 호스팅하는 유일한 옵션입니다. 배포 옵션을 사용자 지정하는 방법뿐만 아니라 다른 배포 옵션에 대한 자세한 내용은 Kubernetes에서 SQL Server 빅 데이터 클러스터를 배포하는 방법을 참조하세요.
여기서 사용하는 기본 빅 데이터 클러스터 배포는 SQL 마스터 인스턴스 1개, 컴퓨팅 풀 인스턴스 1개, 데이터 풀 인스턴스 2개, 스토리지 풀 인스턴스 2개로 구성되어 있습니다. 데이터는 AKS 기본 스토리지 클래스를 사용하는 Kubernetes 영구 볼륨을 사용하여 유지됩니다. 이 자습서에서 사용되는 기본 구성은 개발/테스트 환경에 적합합니다.
필수 구성 요소
- Azure 구독
- 빅 데이터 도구:
- azdata
- kubectl
- Azure Data Studio
- SQL Server 2019 확장
- Azure CLI
Azure 계정에 로그인
이 스크립트는 Azure CLI를 사용하여 AKS 클러스터 만들기를 자동화합니다. 스크립트를 실행하기 전에 Azure CLI를 사용하여 Azure 계정에 한 번 이상 로그인해야 합니다. 명령 프롬프트에서 다음 명령을 실행합니다. 자세한 내용은 Azure CLI로 로그인을 참조하세요.
az login
배포 스크립트 다운로드
이 자습서에서는 Python 스크립트 deploy-sql-big-data-aks.py를 사용하여 AKS에서 빅 데이터 클러스터 만들기를 자동화합니다. azdata용 python을 이미 설치한 경우, 이 자습서의 스크립트를 성공적으로 실행할 수 있습니다.
Windows PowerShell 또는 Linux bash 프롬프트에서 다음 명령을 실행하여 GitHub에서 배포 스크립트를 다운로드합니다.
curl -o deploy-sql-big-data-aks.py "https://raw.githubusercontent.com/Microsoft/sql-server-samples/master/samples/features/sql-big-data-cluster/deployment/aks/deploy-sql-big-data-aks.py"
배포 스크립트 실행
다음 단계를 사용하여 Windows PowerShell 또는 Linux bash 프롬프트에서 배포 스크립트를 실행합니다. 이 스크립트는 Azure에서 AKS 서비스를 만든 다음, AKS에 SQL Server 2019 빅 데이터 클러스터를 배포합니다. 다른 환경 변수를 사용해 스크립트를 수정하여 사용자 지정 배포를 만들 수도 있습니다.
다음 명령을 사용하여 스크립트를 실행합니다.
python deploy-sql-big-data-aks.py참고 항목
클라이언트 컴퓨터와 경로에 python3 및 python2가 모두 있는 경우 python3을 사용하여 다음 명령을 실행해야 합니다.
python3 deploy-sql-big-data-aks.py.메시지가 표시되면 다음 정보를 입력합니다.
값 설명 Azure 구독 ID AKS에 사용할 Azure 구독 ID입니다. 다른 명령줄에서 az account list를 실행하여 모든 구독 및 해당 ID를 나열할 수 있습니다.Azure 리소스 그룹 AKS 클러스터에 대해 만들 Azure 리소스 그룹 이름입니다. Azure 지역 새 AKS 클러스터의 Azure 지역(기본값 westus)입니다. 머신 크기 AKS 클러스터의 노드에 사용할 머신 크기입니다(기본값 Standard_D16s_v3). 작업자 노드 AKS 클러스터의 작업자 노드 수입니다(기본값 1). 클러스터 이름 AKS 클러스터와 빅 데이터 클러스터 둘 다의 이름입니다. 빅 데이터 클러스터의 이름은 소문자 영숫자 문자만이어야 하며 공백은 없어야 합니다. (기본값 sqlbigdata). 암호 컨트롤러, HDFS/Spark 게이트웨이, 마스터 인스턴스에 대한 암호입니다(기본 MySQLBigData2019). 사용자 이름 컨트롤러 사용자의 사용자 이름(기본값: admin)입니다. Important
일부 Azure 지역에서는 기본 머신 크기인 Standard_D16s_v3을 사용하지 못할 수도 있습니다. 다른 머신 크기를 선택하는 경우 클러스터의 노드에서 연결할 수 있는 총 디스크 수가 24개 이상인지 확인합니다. 클러스터의 각 영구 볼륨 클레임에는 연결된 디스크가 필요합니다. 현재, 빅 데이터 클러스터에는 24개의 영구적 볼륨 클레임이 필요합니다.
다음 명령을 실행하여 사용 가능한 VM 유형을 파악합니다.
az vm list-sizes --query "sort_by(@,&name)[?contains(name,'Standard_D16s')]" -l westus2 -o table참고 항목
빅 데이터 클러스터를 배포하는 동안에는 SQL Server
sa계정을 사용할 수 없습니다. 새 sysadmin 로그인은 사용자 이름 입력에 지정된 것과 동일한 이름과 암호 입력에 해당하는 암호로 SQL Server 마스터 인스턴스에 프로비저닝됩니다. 컨트롤러 관리 사용자를 프로비저닝하는 데 동일한 사용자 이름 및 암호 값이 사용됩니다. SQL Server 2019 CU5 이전에 배포된 클러스터에서 게이트웨이(Knox)에 지원되는 유일한 사용자는 루트이며 암호는 위와 동일합니다.SQL Server 2019(15.x) CU 5부터 기본 인증을 사용하여 새 클러스터를 배포하는 경우 게이트웨이를 비롯한 모든 엔드포인트는
AZDATA_USERNAME및AZDATA_PASSWORD를 사용합니다. CU 5로 업그레이드된 클러스터의 엔드포인트는 게이트웨이 엔드포인트에 연결하기 위해 사용자 이름으로root를 계속 사용합니다. Active Directory 인증을 사용하는 배포에는 이 변경 내용이 적용되지 않습니다. 릴리스 정보에서 게이트웨이 엔드포인트를 통해 서비스에 액세스하기 위한 자격 증명을 참조하세요.스크립트는 지정한 매개 변수를 사용하여 AKS 클러스터를 만들어 시작합니다. 이 단계는 몇 분 정도 걸립니다.
상태 모니터링
스크립트가 AKS 클러스터를 만들고 나면 이전에 지정한 설정으로 필요한 환경 변수를 설정하도록 진행합니다. 그런 다음 azdata를 호출하여 AKS에 빅 데이터 클러스터를 배포합니다.
클라이언트 명령 창은 배포 상태 출력합니다. 배포 프로세스 중에는 컨트롤러 Pod를 위해 대기하는 곳에서 일련의 메시지를 볼 수 있습니다.
2018-11-15 15:42:02.0209 UTC | INFO | Waiting for controller pod to be up...
10~20분 후에 컨트롤러 Pod가 실행되고 있다는 알림이 표시됩니다.
2018-11-15 15:50:50.0300 UTC | INFO | Controller pod is running.
2018-11-15 15:50:50.0585 UTC | INFO | Controller Endpoint: https://111.111.111.111:30080
Important
빅 데이터 클러스터의 구성 요소에 대한 컨테이너 이미지를 다운로드하는 데 시간이 필요하기 때문에 전체 배포에 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다. 그러나 몇 시간까지 걸리지는 않습니다. 배포에 문제가 있는 경우 SQL Server 빅 데이터 클러스터 모니터링 및 문제 해결을 참조하세요.
클러스터 검사
배포하는 동안 언제든지 kubectl 또는 azdata를 사용하여 실행 중인 빅 데이터 클러스터에 대한 상태 및 세부 정보를 검사할 수 있습니다.
kubectl 사용
배포 프로세스 중에 kubectl을 사용하도록 새 명령 창을 엽니다.
다음 명령을 실행하여 전체 클러스터의 상태 요약을 가져옵니다.
kubectl get all -n <your-big-data-cluster-name>팁
빅 데이터 클러스터 이름을 변경하지 않은 경우 스크립트는 기본적으로 sqlbigdata로 설정됩니다.
다음 kubectl 명령을 사용하여 Kubernetes 서비스 및 그 내부 및 외부 엔드포인트를 검사합니다.
kubectl get svc -n <your-big-data-cluster-name>다음 명령을 사용하여 Kubernetes Pod의 상태를 검사할 수도 있습니다.
kubectl get pods -n <your-big-data-cluster-name>다음 명령을 사용하여 특정 Pod에 대한 자세한 정보를 확인합니다.
kubectl describe pod <pod name> -n <your-big-data-cluster-name>
팁
배포를 모니터링하고 문제를 해결하는 방법에 대한 자세한 내용은 SQL Server 빅 데이터 클러스터 모니터링 및 문제 해결을 참조하세요.
클러스터에 연결
배포 스크립트가 완료되면 출력에서 성공 여부가 나타납니다.
2018-11-15 16:10:25.0583 UTC | INFO | Cluster state: Ready
2018-11-15 16:10:25.0583 UTC | INFO | Cluster deployed successfully.
이제 SQL Server 빅 데이터 클러스터가 AKS에 배포됩니다. 이제 Azure Data Studio를 사용하여 클러스터에 연결할 수 있습니다. 자세한 내용은 Azure Data Studio를 사용하여 SQL Server 빅 데이터 클러스터에 연결을 참조하세요.
정리
Azure에서 SQL Server 빅 데이터 클러스터를 테스트하는 경우 예기치 않은 요금이 부과되지 않도록 완료 후에 AKS 클러스터를 삭제해야 합니다. 클러스터를 계속 사용하려는 경우 클러스터를 제거하지 마세요.
Warning
다음 단계에서는 AKS 클러스터를 중단하며, 이는 SQL Server 빅 데이터 클러스터도 제거합니다. 유지하려는 데이터베이스 또는 HDFS 데이터가 있는 경우 클러스터를 삭제하기 전에 해당 데이터를 백업합니다.
다음 Azure CLI 명령을 실행하여 Azure에서 빅 데이터 클러스터 및 AKS 서비스를 제거합니다(<resource group name>를 배포 스크립트에서 지정한 Azure 리소스 그룹으로 대체).
az group delete -n <resource group name>
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피드백
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