유일한 상수는 변화뿐이라고 한다면( ), 아마도 "성가대에게 설교하는 것"이 될 것입니다. 오늘날의 과제는 데이터 웨어하우스가 변화에 얼마나 빨리 적응할 수 있는가 하는 것입니다. 기존 데이터 웨어하우징 시스템에서는 리소스를 프로비저닝하는 데 시간이 걸리기 때문에 이러한 변화가 어려운 경우가 많습니다. Amazon Redshift를 사용하면 스토리지 요구 사항의 변화나 컴퓨팅 요구 사항의 변화 등 변화에 쉽게 적응할 수 있습니다. 수요의 증가 또는 감소에 따라 신속하게 확장할 수 있으므로 비용이 많이 드는 잘못된 결정을 내릴 필요가 없습니다.
확장의 목적은 워크로드의 변경 사항을 충족하여 현재 성능 수준과 관련 SLA를 유지하는 것입니다. 웨어하우스에 새로운 워크로드를 추가하면 기존 워크로드 SLA가 영향을 받을 수 있으며, 이때 확장이 필요합니다. 또한 이전보다 더 많은 데이터를 분석하여 워크로드 SLA에 눈에 띄는 영향을 미치는 경우에도 확장이 필요할 수 있습니다. Amazon Redshift를 사용하여 확장 목표를 달성하려면 데이터 웨어하우스의 크기를 올바르게 조정하고 워크로드를 성능에 맞게 조정하는 두 가지 전략을 고려해야 합니다.
Amazon Redshift를 사용하면 컴퓨팅( )을 수직 및 수평으로 확장하여 데이터 웨어하우스의 규모를 조정할 수 있습니다( 그림 5-1 참조). 수직 확장은 단일 쿼리에서 작동하는 컴퓨팅을 추가하여 "확장"하는 경우입니다. 스케일업은 총 vCPU 또는 메모리 수를 증가시킵니다. 기존 워크로드의 SLA를 유지하면서 추가 워크로드를 처리해야 하는 경우, 일반적으로 데이터 웨어하우스를 '확장'합니다. 스케일업은 일반적으로 워크로드 변화를 예측할 수 있고 많은 행을 가져오고, 더 많은 연결을 처리하고, 더 긴 트랜잭션을 관리하는 더 큰 쿼리를 실행할 수 있는 경우에 사용됩니다. 수평 확장은 추가 작업 부하를 처리하기 위해 복제본을 더 추가하여 "확장"하는 경우입니다. 스케일아웃을 하면 각 쿼리는 공유 데이터에서 분리된 컴퓨팅 읽기를 통해 제공될 수 있습니다. 스케일 아웃은 일반적으로 각 개별 쿼리가 동일한 컴퓨팅을 수신하지만 시스템이 더 많은 동시 작업 부하를 처리할 수 있기 때문에 작업 부하 변화를 예측할 수 없을 때 사용됩니다.
이 장에서는 서버리스 또는 RA3 프로비저닝된 데이터 웨어하우스를 사용하는 경우 Amazon Redshift가 자동으로 "스토리지 확장"을 수행하는 방법을 보여드리겠습니다. 또한 서버리스 데이터 웨어하우스의 경우 Amazon Redshift가 워크로드에 따라 어느 방향으로든 "서버리스 데이터 웨어하우스 자동 확장" 을 수행하는 방법과 프로비저닝된 데이터 웨어하우스의 경우 "프로비저닝된 데이터 웨어하우스 확장" 시기와 방향을 선택할 수 있는 방법을 살펴보겠습니다.
그림 5-1. 수직 및 수평 스케일링 비교
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