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개요

PostgreSQL용 AlloyDB는 까다로운 엔터프라이즈 데이터베이스 워크로드를 위한 완전 관리형 PostgreSQL 호환 데이터베이스 서비스입니다. AlloyDB는 뛰어난 성능, 확장성, 가용성을 위해 가장 인기 있는 오픈소스 데이터베이스 엔진 중 하나인 PostgreSQL과 Google의 장점을 결합합니다.

이 실습에서는 PostgreSQL용 AlloyDB 데이터베이스를 최적으로 사용하는 데 필요한 관리 작업을 수행합니다.

실습할 내용

이 실습에서는 다음 작업을 수행하는 방법을 알아봅니다.

• 데이터베이스 플래그 검사하기
• 데이터베이스 확장 프로그램 설정하기
• 기존 클러스터의 읽기 풀 인스턴스 만들기
• 백업 설정하기
• AlloyDB 콘솔에서 모니터링 검토하기

설정 및 요건

실습 시작 버튼을 클릭하기 전에

다음 안내를 확인하세요. 실습에는 시간 제한이 있으며 일시중지할 수 없습니다. 실습 시작을 클릭하면 타이머가 시작됩니다. 이 타이머는 Google Cloud 리소스를 사용할 수 있는 시간이 얼마나 남았는지를 표시합니다.

실무형 실습을 통해 시뮬레이션이나 데모 환경이 아닌 실제 클라우드 환경에서 실습 활동을 진행할 수 있습니다. 실습 시간 동안 Google Cloud에 로그인하고 액세스하는 데 사용할 수 있는 새로운 임시 사용자 인증 정보가 제공됩니다.

이 실습을 완료하려면 다음을 준비해야 합니다.

• 표준 인터넷 브라우저 액세스 권한(Chrome 브라우저 권장)

참고: 이 실습을 실행하려면 시크릿 모드(권장) 또는 시크릿 브라우저 창을 사용하세요. 개인 계정과 학습자 계정 간의 충돌로 개인 계정에 추가 요금이 발생하는 일을 방지해 줍니다.

• 실습을 완료하기에 충분한 시간(실습을 시작하고 나면 일시중지할 수 없음)

참고: 이 실습에는 학습자 계정만 사용하세요. 다른 Google Cloud 계정을 사용하는 경우 해당 계정에 비용이 청구될 수 있습니다.

실습을 시작하고 Google Cloud 콘솔에 로그인하는 방법

1. 실습 시작 버튼을 클릭합니다. 실습 비용을 결제해야 하는 경우 결제 수단을 선택할 수 있는 대화상자가 열립니다. 왼쪽에는 다음과 같은 항목이 포함된 실습 세부정보 창이 있습니다.

   • Google Cloud 콘솔 열기 버튼
   • 남은 시간
   • 이 실습에 사용해야 하는 임시 사용자 인증 정보
   • 필요한 경우 실습 진행을 위한 기타 정보

2. Google Cloud 콘솔 열기를 클릭합니다(Chrome 브라우저를 실행 중인 경우 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 시크릿 창에서 링크 열기를 선택합니다).

   실습에서 리소스가 가동되면 다른 탭이 열리고 로그인 페이지가 표시됩니다.

   팁: 두 개의 탭을 각각 별도의 창으로 나란히 정렬하세요.

   참고: 계정 선택 대화상자가 표시되면 다른 계정 사용을 클릭합니다.

3. 필요한 경우 아래의 사용자 이름을 복사하여 로그인 대화상자에 붙여넣습니다.

   {{{user_0.username | "Username"}}}

   실습 세부정보 창에서도 사용자 이름을 확인할 수 있습니다.

4. 다음을 클릭합니다.

5. 아래의 비밀번호를 복사하여 시작하기 대화상자에 붙여넣습니다.

   {{{user_0.password | "Password"}}}

   실습 세부정보 창에서도 비밀번호를 확인할 수 있습니다.

6. 다음을 클릭합니다.

   중요: 실습에서 제공하는 사용자 인증 정보를 사용해야 합니다. Google Cloud 계정 사용자 인증 정보를 사용하지 마세요. 참고: 이 실습에 자신의 Google Cloud 계정을 사용하면 추가 요금이 발생할 수 있습니다.

7. 이후에 표시되는 페이지를 클릭하여 넘깁니다.

   • 이용약관에 동의합니다.
   • 임시 계정이므로 복구 옵션이나 2단계 인증을 추가하지 않습니다.
   • 무료 체험판을 신청하지 않습니다.

잠시 후 Google Cloud 콘솔이 이 탭에서 열립니다.

참고: Google Cloud 제품 및 서비스에 액세스하려면 탐색 메뉴를 클릭하거나 검색창에 제품 또는 서비스 이름을 입력합니다.

Cloud Shell 활성화

Cloud Shell은 다양한 개발 도구가 탑재된 가상 머신으로, 5GB의 영구 홈 디렉터리를 제공하며 Google Cloud에서 실행됩니다. Cloud Shell을 사용하면 명령줄을 통해 Google Cloud 리소스에 액세스할 수 있습니다.

1. Google Cloud 콘솔 상단에서 Cloud Shell 활성화 를 클릭합니다.

2. 다음 창을 클릭합니다.

   • Cloud Shell 정보 창을 통해 계속 진행합니다.
   • 사용자 인증 정보를 사용하여 Google Cloud API를 호출할 수 있도록 Cloud Shell을 승인합니다.

연결되면 사용자 인증이 이미 처리된 것이며 프로젝트가 학습자의 PROJECT_ID, (으)로 설정됩니다. 출력에 이 세션의 PROJECT_ID를 선언하는 줄이 포함됩니다.

Your Cloud Platform project in this session is set to {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}}

gcloud는 Google Cloud의 명령줄 도구입니다. Cloud Shell에 사전 설치되어 있으며 명령줄 자동 완성을 지원합니다.

3. (선택사항) 다음 명령어를 사용하여 활성 계정 이름 목록을 표시할 수 있습니다.

gcloud auth list

4. 승인을 클릭합니다.

출력:

ACTIVE: * ACCOUNT: {{{user_0.username | "ACCOUNT"}}} To set the active account, run: $ gcloud config set account `ACCOUNT`

5. (선택사항) 다음 명령어를 사용하여 프로젝트 ID 목록을 표시할 수 있습니다.

gcloud config list project

출력:

[core] project = {{{project_0.project_id | "PROJECT_ID"}}} 참고: gcloud 전체 문서는 Google Cloud에서 gcloud CLI 개요 가이드를 참고하세요.

작업 1. 데이터베이스 플래그 검사하기

1. 실습을 시작할 때 AlloyDB 클러스터와 인스턴스가 프로비저닝되었습니다. Cloud 콘솔 탐색 메뉴()에서 모든 제품 보기를 클릭합니다. 데이터베이스 섹션에서 AlloyDB, 클러스터를 차례로 클릭하여 클러스터의 세부정보를 살펴봅니다.

2. 클러스터 이름은 lab-cluster이고 인스턴스 이름은 lab-instance입니다.

3. 인스턴스를 완전히 만들고 초기화하는 데는 시간이 걸립니다. 상태가 준비됨으로 표시될 때까지 기다린 후 진행하세요.

4. 인스턴스 섹션의 비공개 IP 주소를 기록해 둡니다. 비공개 IP 주소를 텍스트 파일에 복사하여 다음 단계에서 값을 붙여넣을 수 있도록 합니다.

5. 인스턴스도 enable_pgaudit 데이터베이스 플래그가 이미 설정된 상태로 구성되어 있습니다. pgaudit은 표준 로깅 기능을 통해 자세한 세션 및 객체 감사 로깅을 제공하는, 인기 있는 PostgreSQL 기능입니다. 또한 pgaudit을 완전히 사용 설정하려면 다음 섹션에서 해당하는 데이터베이스 확장 프로그램을 사용 설정해야 합니다.

6. 클러스터의 인스턴스 섹션에서 lab-instance를 선택한 다음 기본 인스턴스 수정을 클릭합니다.

7. 인스턴스에 데이터베이스 플래그를 추가하려면 고급 구성 옵션을 펼치고 데이터베이스 플래그 추가를 클릭합니다.

8. 플래그 선택에 있는 사용 가능한 플래그 목록을 살펴보고 지원되는 옵션을 파악합니다. 이 실습에서는 다른 플래그를 추가하지 않습니다.

9. 취소를 두 번 클릭하여 기본 인스턴스 수정 화면을 종료합니다.

작업 2. 데이터베이스 확장 프로그램 설정하기

1. 이전 단계에 이어 AlloyDB 클러스터에서 pgaudit 기능을 완전히 사용 설정하기 위한 데이터베이스 확장 프로그램을 설정합니다.

2. 플래그를 구성할 때와는 달리 데이터베이스 확장 프로그램을 사용 설정하려면 psql 클라이언트를 통해 인스턴스에 연결해야 합니다.

3. 탐색 메뉴()의 Compute Engine에서 VM 인스턴스를 클릭합니다.

4. alloydb-client라는 이름의 인스턴스에서 연결 열의 SSH를 클릭하여 터미널 창을 엽니다.

5. 다음 환경 변수를 설정하고 ALLOYDB_ADDRESS를 AlloyDB 인스턴스의 비공개 IP 주소로 바꿉니다.

export ALLOYDB=ALLOYDB_ADDRESS

6. 다음 명령어를 실행하여 AlloyDB 인스턴스의 비공개 IP 주소를 AlloyDB 클라이언트 VM에 저장합니다. 이렇게 하면 실습 전반에 걸쳐 IP 주소가 유지됩니다.

echo $ALLOYDB > alloydbip.txt

7. 다음 명령어를 사용하여 PostgreSQL(psql) 클라이언트를 실행합니다. 클러스터를 만들 때 입력한 postgres 사용자의 비밀번호(Change3Me)를 입력하라는 메시지가 표시됩니다.

psql -h $ALLOYDB -U postgres

8. 아래와 같이 psql 터미널 프롬프트가 표시됩니다.

psql (14.5 (Debian 14.5-1.pgdg110+1), server 14.4) SSL connection (protocol: TLSv1.3, cipher: TLS_AES_256_GCM_SHA384, bits: 256, compression: off) Type "help" for help. postgres=>

9. 다음 SQL 명령어를 별도로 입력하고 실행하여 확장 프로그램을 사용 설정합니다.

\c postgres CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS PGAUDIT;

10. 다음 시스템 쿼리를 실행하여 pgaudit 확장 프로그램에 관한 세부정보를 확인합니다.

select extname, extversion from pg_extension where extname = 'pgaudit'; extname | extversion ---------+------------ pgaudit | 1.6.1 (1 row)

11. \q를 입력하여 psql 클라이언트를 종료합니다.

12. exit를 입력하여 터미널 창을 닫습니다.

13. 내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다.

pgaudit 확장 프로그램 사용 설정

작업 3. 기존 클러스터의 읽기 풀 인스턴스 만들기

1. PostgreSQL용 AlloyDB의 주요 기능 중 하나는 읽기 풀 인스턴스 구현입니다. 읽기 풀 인스턴스는 확장할 수 있는 노드를 집계하여 클러스터의 읽기 용량을 늘림으로써 가용성이 높은 읽기를 지원합니다.

클러스터에 읽기 풀 인스턴스가 없어도 되지만, 읽기 풀 인스턴스는 기본 인스턴스보다 데이터 분석 워크로드를 더 잘 지원합니다. 따라서 데이터 분석 요구사항에 가장 적합합니다.

2. 읽기 풀 인스턴스를 추가하려면 클러스터의 개요 페이지에 있는 클러스터의 인스턴스 섹션에서 읽기 풀 추가 또는 읽기 풀 인스턴스 추가를 클릭합니다.

3. 읽기 풀 인스턴스 ID에 lab-instance-rp1을 입력합니다. 노드 수를 2로 설정합니다.

4. 머신 유형으로 vCPU 2개, 16GB를 선택합니다.

5. 읽기 풀 만들기를 클릭합니다.

6. 읽기 풀 인스턴스를 만드는 데 약 8~11분이 걸립니다.

7. 읽기 풀 인스턴스가 개요 페이지에 표시됩니다. 비공개 IP가 기본 인스턴스와 동일한 주소 풀에 있다는 사실에 주목하세요. 직접 IP 주소를 사용하면 읽기 전용 쿼리를 읽기 풀로 전달하여 전반적인 클러스터 성능을 개선할 수 있습니다.

8. 내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다.

읽기 풀 인스턴스 만들기

작업 4. 백업 설정하기

1. 모든 AlloyDB 클러스터는 생성될 때 자동 백업이 기본적으로 구성됩니다. 하지만 필요한 경우 주문형 백업을 생성하여 워크로드 요구사항에 따른 추가 복구 옵션으로 활용할 수 있습니다.

2. Cloud 콘솔 탐색 메뉴()에서 모든 제품 보기를 클릭하고 데이터베이스에서 AlloyDB, 백업을 차례로 클릭하여 백업 페이지를 실행합니다.

3. 인스턴스가 아주 최근에 생성되어 자동 백업이 없으므로 주문형 백업을 생성해야 합니다. 백업 만들기를 클릭합니다.

4. lab-cluster가 백업의 소스로 선택되어 있는지 확인합니다.

5. 백업의 고유 ID를 입력합니다. 이 경우 lab-backup을 입력합니다.

6. 만들기를 클릭합니다.

AlloyDB는 소스 클러스터가 준비됨 상태인지 확인한 후 백업을 수행하는 장기 실행 작업을 시작합니다. 작업이 완료될 때까지 백업 페이지에 백업의 상태가 진행 중으로 표시됩니다. 속도는 인스턴스 크기에 따라 다르지만 실습 환경에서는 백업이 빠르게(1분 이내에) 생성됩니다.

7. Cloud Shell에서 아래 명령어를 실행하여 백업 세부정보를 확인합니다.

gcloud beta alloydb backups list

8. 백업 복구는 매우 간단합니다. 백업 행 끝에 있는 복원 링크를 클릭합니다. 백업 및 복구 요청 대상의 정보를 검사합니다. 이 실습에서는 방금 만든 백업을 복원하지 않습니다. 취소를 클릭하여 마법사를 닫습니다.

9. 내 진행 상황 확인하기를 클릭하여 목표를 확인합니다.

백업 만들기

작업 5. AlloyDB 콘솔에서 모니터링 검토하기

1. AlloyDB 모니터링 대시보드에는 클러스터 및 인스턴스의 사용량, 크기, 성능에 관한 많은 정보가 포함되어 있습니다. 대시보드에는 사용 중인 리소스의 측정항목이 표시되며, 이에 따른 모든 추세를 모니터링할 수 있습니다.

2. 클러스터 개요에서 페이지 왼쪽의 모니터링 링크를 선택합니다.

3. lab-instance에서 발생한 활동이 거의 없으므로, 현재 표시되는 측정항목은 많은 통계를 제공하지 않습니다. Postgres 도구인 pgbench를 사용하여 합성 데이터 세트를 생성하고 시뮬레이션된 워크로드를 실행하여 lab-instance에 대표적인 수준의 부하를 가합니다.

4. 탐색 메뉴()의 Compute Engine에서 VM 인스턴스를 클릭합니다.

5. alloydb-client라는 이름의 인스턴스에서 연결 열의 SSH를 클릭하여 터미널 창을 엽니다.

6. 다음 명령어를 실행하여 ALLOYDB 환경 변수를 설정합니다.

export ALLOYDB=$(cat alloydbip.txt)

7. pgbench를 사용하는 첫 번째 단계는 샘플 테이블을 만들고 채우는 것입니다. 다음 명령어를 실행하여 4개의 테이블을 만듭니다. postgres 사용자의 비밀번호(Change3Me)를 입력하라는 메시지가 표시됩니다.

가장 큰 테이블인 pgbench_accounts에는 5백만 개의 행이 로드됩니다. 작업은 금방 진행됩니다.

pgbench -h $ALLOYDB -U postgres -i -s 50 -F 90 -n postgres pgbench create dropping old tables... NOTICE: table "pgbench_accounts" does not exist, skipping NOTICE: table "pgbench_branches" does not exist, skipping NOTICE: table "pgbench_history" does not exist, skipping NOTICE: table "pgbench_tellers" does not exist, skipping creating tables... generating data (client-side)... 5000000 of 5000000 tuples (100%) done (elapsed 9.49 s, remaining 0.00 s) creating primary keys... done in 13.71 s (drop tables 0.00 s, create tables 0.01 s, client-side generate 9.98 s, primary keys 3.72 s).

8. psql 클라이언트에 연결하고 다음 쿼리를 실행하여 pgbench_accounts 테이블의 행 수를 확인합니다. postgres 사용자의 비밀번호(Change3Me)를 입력하라는 메시지가 표시됩니다.

psql -h $ALLOYDB -U postgres select count (*) from pgbench_accounts; count --------- 5000000 (1 row)

9. \q를 입력하여 psql 클라이언트를 종료합니다.

10. 다음 pgbench 작업을 실행하여 lab-instance에 대한 워크로드를 시뮬레이션합니다. 이 작업은 스레드 2개에서 클라이언트 50개 분량의 로드를 3분 동안 30초마다 폴링하는 것과 같습니다. postgres 사용자의 비밀번호(Change3Me)를 입력하라는 메시지가 표시됩니다.

pgbench -h $ALLOYDB -U postgres -c 50 -j 2 -P 30 -T 180 postgres

11. 워크로드 작업이 완료되고 실행에 관한 통계가 보고됩니다. 세부정보는 다음과 비슷하게 표시됩니다.

pgbench (14.5 (Debian 14.5-1.pgdg110+1), server 14.4) starting vacuum...end. progress: 30.0 s, 1412.2 tps, lat 34.433 ms stddev 25.836 progress: 60.0 s, 1426.6 tps, lat 35.040 ms stddev 25.459 progress: 90.0 s, 1393.2 tps, lat 35.863 ms stddev 33.101 progress: 120.0 s, 1429.8 tps, lat 34.968 ms stddev 31.735 progress: 150.0 s, 1335.4 tps, lat 37.406 ms stddev 30.922 progress: 180.0 s, 1424.8 tps, lat 35.118 ms stddev 28.440 transaction type: scaling factor: 50 query mode: simple number of clients: 50 number of threads: 2 duration: 180 s number of transactions actually processed: 252710 latency average = 35.458 ms latency stddev = 29.391 ms initial connection time = 801.012 ms tps = 1409.393040 (without initial connection time)

12. AlloyDB 모니터링 대시보드로 돌아가 시간 범위를 1시간으로 설정합니다. 아래 타일에는 평균 CPU 사용률, 사용 가능한 최소 메모리, 연결, 초당 트랜잭션 수, 클러스터 스토리지, 최대 복제 지연 시간, 활성 노드 관련 세부정보가 표시됩니다.

13. 왼쪽의 쿼리 통계 링크를 클릭하여 pgbench 작업이 인스턴스에 대해 실행한 쿼리 관련 세부정보를 확인합니다.

14. 상위 쿼리 및 태그 아래에 쿼리 순위가 표시됩니다. 아래 이미지에서 UPDATE pgbench_branches SET ... 쿼리는 총 시간별 부하 기준 상위 쿼리였습니다. 실제 결과는 다를 수 있습니다.

15. 총 시간별 부하 열에는 선택기 옵션이 있습니다. CPU별 부하, IO 대기별 부하, 잠금 대기별 부하별로 쿼리를 볼 수도 있습니다.

16. 상위 쿼리 및 태그 섹션의 쿼리 열에 있는 아무 값이나 클릭하거나 대시보드의 다른 영역에 있는 링크를 클릭하여 쿼리를 자세히 살펴봐도 좋습니다.

수고하셨습니다

PostgreSQL용 AlloyDB 데이터베이스를 최적으로 사용하는 데 필요한 관리 작업을 수행했습니다.

설명서 최종 업데이트: 2024년 8월 28일

실습 최종 테스트: 2024년 8월 28일

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