Azure 데이터 스토리지 시스템 선택

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해당 데이터 스토리지 시스템은 애플리케이션의 성공과 기업의 성공을 위한 기본 요소입니다.

잘 설계된 데이터 스토리지 시스템은 다음과 같습니다.

  • 빠르고 쉽게 구현할 수 있습니다.
  • 데이터 증가를 처리하기 위해 쉽게 확장할 수 있습니다.
  • 응답성이 뛰어나고 성능이 뛰어납니다.
  • 고가용성이며 오류에 대한 복원력이 있습니다.
  • 저렴합니다.

데이터가 증가함에 따라 설계가 잘 확장되는지 여부를 고려해야 합니다. 첫 달에 6TB(테라바이트)의 데이터를 생성하고 데이터가 매년 10%씩 증가하는 애플리케이션을 생각해 보겠습니다. 다음은 시간이 지남에 따라 데이터가 누적되는 방식을 보여 주는 그래프입니다.

A line graph showing terabytes created over time, from 6 T B after one month to 249 after three years. The 10 percent growth rate steepens the slope over time.

3년 후에는 249TB의 데이터가 생성됩니다. 10%의 성장률은 시간이 지남에 따라 기울기를 가파르게 합니다.

이 예제는 이례적이지 않습니다. 고객을 추가할 때와 고객이 데이터를 추가할 때 모두 데이터가 늘어납니다. 또한 애플리케이션 향상으로 인해 데이터가 늘어날 수 있습니다. 시스템이 잘 설계되면 이러한 데이터 증가를 적절하게 처리하고 응답성, 복원력, 경제성을 유지합니다.

데이터 스토리지 구조 설계

Azure에서 데이터 스토리지 시스템을 설계하기 위해 다양한 애플리케이션 및 목표에 다양한 Azure 서비스를 사용하는 방법에 대해 알아봅니다. 데이터 스토리지 요구 사항을 충족하려면 다양한 제품이 필요할 수 있습니다. 예를 들어 자주 액세스하지 않는 데이터는 저비용 서비스에 보관하고 자주 액세스하는 데이터는 고비용 서비스에 보관해야 액세스 시간이 향상될 수 있습니다.

다음 표의 문서에서는 웹 애플리케이션에 대한 7가지 시스템 아키텍처를 간략하게 설명합니다. 이러한 시스템은 대량의 데이터를 처리할 수 있으며 시스템 오류에 대한 복원력이 있습니다. 이러한 아키텍처는 Azure Table Storage, Azure Cosmos DB, Azure Data Factory 및 Azure Data Lake Storage를 사용합니다.

이는 애플리케이션을 적절하게 수용하는 스토리지 시스템을 설계하는 데 도움이 될 수 있는 예제를 제공합니다. 다음의 기능 매트릭스에서는 문서에 대한 링크를 제공하고 각 아키텍처의 이점과 문제를 요약합니다.

아키텍처 이점 단점
Table Storage 장애 조치(failover)를 사용하는 2개 지역 웹 애플리케이션 간편한 구현, 비용 두 개의 Azure 지역만 있는 제한된 복원력
사용자 지정 Storage 테이블 복제를 사용하는 다중 지역 웹 애플리케이션 복원력 구현 시간 및 난이도
최소 스토리지 – 데이터 복제를 위한 변경 피드 복원력, 성능, 시간 기반 데이터 보존 확장성, 구현 시간

참가자

Microsoft에서 이 문서를 유지 관리합니다. 이 문서를 처음에 작성한 기여자는 다음과 같습니다.

보안 주체 작성자:

  • Nabil Siddiqui | 디지털 및 애플리케이션 혁신 클라우드 솔루션 설계자

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