Azure 데이터 기본 사항 (Korean Edition)

제3부. Azure의비관계형 데이터

현대 애플리케이션은 관계형 스토리지만으로 운영되는 경우가 거의 없습니다. 이 파트에서는 비정형 콘텐츠, 스키마 없는 엔터티, 비동기 처리, 전 세계적으로 분산된 운영 데이터를 위해 비용, 확장성 및 지연 시간을 최적화하는 특수한 스토리지 방식을 살펴봅니다. Azure Storage 서비스가 기본적인 원시 기능을 제공하는 방법과 Azure Cosmos DB가 조정 가능한 일관성을 갖춘 저지연, 전 세계적으로 복제된 데이터를 제공하는 방법을 배울 수 있습니다.

• 제7장 "Azure 스토리지 솔루션"에서는 객체(Blob), 테이블, 큐, 파일 등 스토리지 서비스를 분류하여 접근 특성, 내구성 보장 수준, 각 패턴이 적합한(또는 부적합한) 시점을 설명합니다. 객체 저장소에 데이터베이스 의미론을 억지로 적용하기보다 실행 가능한 가장 가벼운 추상화를 선택하는 것을 강조합니다.

• 제8장, "Azure Cosmos DB"에서는 데이터 분산, 파티셔닝, 일관성 상충 관계, 전반적인 탄력성이 주요 설계 동인이 될 때 어떤 변화가 발생하는지 살펴봅니다. 파티션 키 설계와 요청 단위(RU) 예산 책정이 성능과 비용 지출에 어떻게 영향을 미치는지 확인할 수 있습니다.

이 부분을 마친 후에는 워크로드 접근 패턴을 적합한 스토리지 모달리티에 매핑하고, 부적절한 Cosmos DB 파티션 전략의 결과를 설명하며, 비즈니스의 지연 대비 데이터 노후화 허용 수준에 기반한 일관성 수준 선택을 정당화할 수 있어야 합니다.

여기서 드러나는 일반적인 실수로는 글로벌 분산이 실제로 필요하지 않은 상황에서 Cosmos DB를 채택하는 것, 핫 파티션을 유발하는 파티션 키 선택, 강력한 일관성을 과도하게 지정하는 것, Blob Storage를 쿼리 엔진처럼 취급하는 것 등이 있습니다.

시험 연계: 스토리지 유형과 Cosmos DB의 고수준 특성에 대한 시나리오 기반 차별화 문제가 출제될 것으로 예상됩니다.