Azure SQL Database의 vCore 및 DTU 기반 구매 모델 비교

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적용 대상:Azure SQL Database

Azure SQL Database를 사용하면 성능 및 비용 요구에 맞는 완전 관리형 PaaS(Platform as a Service) 데이터베이스 엔진을 쉽게 구매할 수 있습니다. 선택한 Azure SQL Database 배포 모델에 따라 적합한 구매 모델을 선택할 수 있습니다.

  • vCore(가상 코어) 기반 구매 모델(권장) 이 구매 모델은 프로비저닝된 컴퓨팅 계층과 서버리스 컴퓨팅 계층 중에서 선택할 수 있습니다.
    • 프로비저닝된 컴퓨팅 계층을 사용하면 워크로드에 맞게 항상 프로비저닝되는 정확한 양의 컴퓨팅 리소스를 선택할 수 있습니다.
    • 서버리스 컴퓨팅 계층을 사용하면 구성 가능한 컴퓨팅 범위에서 컴퓨팅 리소스의 자동 크기 조정을 지정할 수 있습니다. 서버리스 컴퓨팅 계층은 스토리지 비용만 청구되는 비활성 기간 동안은 데이터베이스를 자동으로 일시 중지하고 활동이 돌아오면 데이터베이스를 자동으로 다시 시작합니다. 시간 단위당 vCore 단가는 서버리스 컴퓨팅 계층보다 프로비저닝된 컴퓨팅 계층에서 더 낮습니다.
  • DTU(데이터베이스 트랜잭션 단위) 기반 구매 모델. 이 구매 모델은 일반적인 워크로드에 맞춰 부하가 분산되는 컴퓨팅 및 스토리지 패키지 번들을 제공합니다.

구매 모델

구매 모델에는 두 가지가 있습니다.

다음 표와 차트는 vCore 기반 구매 모델과 DTU 기반 구매 모델을 비교 및 대조합니다.

구매 모델 설명 적합한 대상
DTU 기반 이 모델은 컴퓨팅, 스토리지 및 IO 리소스를 번들로 묶은 측정값을 기반으로 합니다. 컴퓨팅 크기는 단일 데이터베이스에 대해서는 DTU, 탄력적 풀에 대해서는 eDTU(탄력적 데이터베이스 트랜잭션 단위)로 표시됩니다. DTU 및 eDTU에 대한 자세한 내용은 DTU 및 eDTU란?을 참조하세요. 간단하고 미리 구성된 리소스 옵션을 원하는 고객
vCore 기반 이 모델을 사용하면 컴퓨팅 및 스토리지 리소스를 독립적으로 선택할 수 있습니다. vCore 기반 구매 모델을 사용하면 SQL Server용 Azure 하이브리드 혜택을 사용하여 비용을 절약할 수도 있습니다. 유연성, 제어 및 투명성을 중요시하는 고객

A diagram comparing the DTU and vCore pricing models.

vCore 구매 모델

vCore(가상 코어)는 논리적 CPU를 나타내며, 하드웨어 세대와 하드웨어의 물리적 특성(예: 코어의 수, 메모리, 스토리지 크기) 간에 선택할 수 있는 옵션을 제공합니다. vCore 기반 구매 모델은 개별 리소스 사용에 대한 유연성, 제어, 투명성 및 온-프레미스 워크로드 요구 사항을 클라우드로 전환하는 직관적인 방법을 제공합니다. 이 모델은 워크로드 필요에 따라 컴퓨팅, 메모리, 스토리지 리소스를 선택할 수 있습니다.

SQL Database용 vCore 기반 구매 모델에서는 범용, 중요 비즈니스용, 하이퍼스케일 서비스 계층 중에서 선택할 수 있습니다. 자세히 알아보려면 서비스 계층을 검토하세요.

vCore 기반 구매 모델에서 비용은 다음의 선택 및 사용량에 따라 달라집니다.

  • 서비스 계층
  • 하드웨어 구성
  • 컴퓨팅 리소스(vCore 수 및 메모리 양)
  • 예약된 데이터베이스 스토리지
  • 실제 백업 스토리지

DTU 구매 모델

DTU 기반 구매 모델은 DTU(데이터베이스 트랜잭션 단위)를 사용하여 컴퓨팅 비용을 계산하고 번들로 제공됩니다. DTU(데이터베이스 트랜잭션 단위)는 CPU, 메모리, 읽기 및 쓰기의 혼합 측정값을 나타냅니다. DTU 기반 구매 모델은 컴퓨팅 리소스 및 포함된 스토리지의 미리 구성된 번들로 제공되어 다양한 수준의 애플리케이션 성능을 구동합니다. 미리 구성된 번들과 매월 고정 금액 지불의 단순성을 선호하는 고객의 경우 DTU 기반 모델이 더 적합할 수 있습니다.

DTU 기반 구매 모델에서는 Azure SQL Database용으로 기본, 표준, 프리미엄 서비스 계층 중에서 선택할 수 있습니다. 자세히 알아보려면 DTU 서비스 계층을 검토하세요.

DTU 기반 구매 모델에서 vCore 기반 구매 모델로 변환하려면 에서 vCore로 마이그레이션을 참조하세요.

컴퓨팅 비용

컴퓨팅 비용은 각 구매 모델에 따라 다르게 계산됩니다.

DTU 컴퓨팅 비용

DTU 구매 모델에서 DTU는 컴퓨팅 리소스 및 포함된 스토리지의 미리 구성된 번들로 제공되어 다양한 수준의 애플리케이션 성능을 구동합니다. 애플리케이션을 위해 데이터베이스에 할당하는 DTU 수에 따라 청구됩니다.

vCore 컴퓨팅 비용

vCore 기반 구매 모델에서 프로비전된 컴퓨팅 계층 또는 서버리스 컴퓨팅 계층 중에 선택할 수 있습니다. 프로비저닝된 컴퓨팅 계층의 경우, 컴퓨팅 비용은 애플리케이션에 대해 프로비저닝된 총 컴퓨팅 용량을 반영합니다. 서버리스 컴퓨팅 계층의 경우, 컴퓨팅 리소스는 워크로드 용량에 따라 자동 크기 조정되고 컴퓨팅 사용량에 따라 초당 요금이 청구됩니다.

단일 데이터베이스의 경우 컴퓨팅 리소스, I/O, 데이터 및 로그 스토리지는 데이터베이스당 요금이 부과됩니다. 탄력적 풀의 경우 이러한 리소스는 풀당 요금이 부과됩니다. 그러나 백업 스토리지는 항상 데이터베이스당 요금이 부과됩니다.

참고 항목

하이퍼스케일의 Elastic Pool은 현재 프리뷰로 제공됩니다.

세 개의 추가 복제본이 중요 비즈니스용 서비스 계층에 자동으로 할당되어 가격이 범용 서비스 계층보다 약 2.7배 높습니다. 마찬가지로 중요 비즈니스용 서비스 계층에서 GB당 스토리지 가격이 높을수록 SSD 스토리지의 IO 한도가 높고 대기 시간이 짧습니다.

스토리지 비용

스토리지 비용은 각 구매 모델에 따라 다르게 계산됩니다.

DTU 스토리지 비용

스토리지는 DTU 가격에 포함됩니다. 표준 및 프리미엄 계층에 추가 스토리지를 추가할 수 있습니다. 추가 스토리지 프로비전에 대한 자세한 내용은 Azure SQL Database 가격 책정 옵션을 참조하세요.

장기 백업 보존은 포함되지 않으며 별도로 요금이 청구됩니다.

vCore 스토리지 비용

스토리지 유형에 따라 요금이 다르게 청구됩니다.

  • 데이터 스토리지의 경우 선택한 최대 데이터베이스 또는 풀 크기에 따라 프로비저닝된 스토리지에 대한 요금이 청구됩니다. 최대 금액을 줄이거나 늘리지 않는 한 비용은 변경되지 않습니다.
  • 백업 스토리지는 데이터베이스의 자동 백업과 연결되고 동적으로 할당됩니다. 백업 보존 기간을 늘리면 데이터베이스에 필요한 백업 스토리지가 늘어날 수 있습니다.
  • 백업 스토리지 비용은 중요 비즈니스용 서비스 계층 및 범용 서비스 계층 모두 백업에 표준 스토리지를 사용하기 때문에 동일합니다.

기본적으로 7일간의 데이터베이스 자동 백업 복사본이 스토리지 계정에 복사됩니다. 이 스토리지는 전체 백업, 차등 백업 및 트랜잭션 로그 백업에 사용됩니다. 차동 및 트랜잭션 로그 백업의 크기는 데이터베이스 변동률에 따라 다릅니다. 데이터베이스에 대한 최대 데이터 크기의 100%와 동일한 최소 스토리지 용량이 추가 요금 없이 제공됩니다. 추가로 사용되는 백업 스토리지는 GB/월 단위로 요금이 청구됩니다.

스토리지 요금에 대한 자세한 내용은 Azure SQL Database 가격 책정을 참조하세요.

FAQ(질문과 대답)

DTU 기반 서비스 계층에서 vCore 기반 서비스 계층으로 전환하려면 애플리케이션을 오프라인으로 전환해야 하나요?

아니요. 애플리케이션을 오프라인으로 전환할 필요가 없습니다. 새로운 서비스 계층은 표준 서비스 계층에서 프리미엄 서비스 계층으로 데이터베이스를 업그레이드하거나 또는 그 반대로 하는 기존 프로세스와 비슷한 간단한 온라인 전환 방법을 제공합니다. Azure Portal, PowerShell, Azure CLI, T-SQL 또는 REST API를 사용하여 이 전환 작업을 시작할 수 있습니다. 단일 데이터베이스 관리 및 탄력적 풀 관리를 참조하세요.

vCore 기반 구매 모델의 서비스 계층에서 DTU 기반 구매 모델의 서비스 계층으로 데이터베이스를 변환할 수 있나요?

예, Azure Portal, PowerShell, Azure CLI, T-SQL 또는 REST API를 사용하여 데이터베이스를 지원되는 모든 성능 목표로 쉽게 전환할 수 있습니다. 단일 데이터베이스 관리 및 탄력적 풀 관리를 참조하세요.

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