반응형
  1. 개요 및 아키텍처
    1. 개요
      1. 메모리 DB (높은 처리량 - Replication 읽기 및 쓰기, 대기 시간 등 높은 처리 가능)
      2. 레디스와 호환이 되며, 레디스 관련한 것들을 모두 사용 가능 (v6.2)
      3. Multi-AZ 를 지원하여 빠르게 failover 및 복구, 재시작이 가능
    2. 특징
      1. Primary / Replica 간의 강력한 일관성 보장
      2. ms 단위의 읽기,쓰기 지연시간 (클러스터당 최대 1억6천만 tps)
      3. redis 호환
      4. 빠른 데이터 복구 및 재시작 제공 (multi-az, transaction log )
      5. multi-az를 통한 자동 페일오버 및 노드 fail에 대한 감지 및  복구
      6. replication 및 shard를 이용한 노드 추가, scale out, scale up-down 가능
      7. primary 에 대한 read/write 일관성 보장 및 복제 노드에 대한 일관성 보장 가능(read / write concern으로 예상)
      8. 사용자 인증 및 네트워크 인증, 암호화 기능 제공
      9. s3로 자동 스냅샷 (최대 35일 - rds 와 동일)
      10. 하나의 클러스터로 최대 500개 노드 및 100tb 이상의 storage 지원(레플리카 포함)
      11. AWS KMS keys를 사용한 TLS 암호화(8번과 동일)
      12. Redis를 통한 사용자 인증 및 권한 부여(ACL)(8번과 동일)
      13. AWS Graviton2 인스턴스 유형 지원
      14. VPC, Cloudwatch, CloudTrail, AWS SNS 서비스와의 통합
      15. 완전 관리형 소프트웨어 패치 및 업그레이드 지원
      16. 관리 API를 위한 AWS IAM(Identity and Access Management) 통합 및 태그 기반 액세스 제어
    3. 주요 기능
      1. Cluster
        1. MemoryDB 서비스를 운영하는 하나 이상의 노드 모음 (서비스의 개념)
        2. Shard는 Memory DB Set 단위들의 모임으로 Cluster 내에 존재
          1. Noes ⊂ Shard ⊂ Cluster  = 서비스 DB
        3. Memory DB Set 에는 하나의 Primary 와 최대 5개의 Replica 노드들을 보유 가능
        4. Primary 는 read/write 가능하며, Replica node들은 only read 만 처리
        5. Primary 장애 시 replica node들 중 하나를 primary 로 승격
        6. cluster 생성 시 redis 버전을 지정
        7. cluster 내 Memory DB 기능
          1. cluster 추가
          2. cluster 수정
          3. cluster 스냅샷 가져오기
          4. cluster 삭제
          5. cluster 내 요소 보기
          6. cluster 에 비용 할당 태그 추가 / 삭제
      2. Nodes
        1. MemoryDB 구성 중 가장 작은 단위 (EC2 기반)
        2. 클러스터에 속하며, cluster 생성 시 정해진 버전의 엔진 기반
        3. 필요한 경우 클러스터의 노드를 다른 유형으로 up / down 가능
        4. 단독으로 up / down 가능은 체크 필요
      3. Shards
        1. 하나의 샤드에는 1~6개의 노드로 구성되며, primary 1개에 5개의 replica 로 구성
        2. MemoryDB Cluster는 항상 적어도 하나의 샤드로 구성
        3. 클러스터 내 최대 500개의 샤드를 생성 가능
          1. 최대 500개 노드를 가질 수 있으므로, 1샤드=1 Primary 노드로 하는 경우 500샤드 구성 가능
          2. 단, IP주소가 충분한지 체크 필요
      4. Parameter groups
        1. parameter group 을 적용함으로써 각기 다른 parameter 를 적용 가능
        2. RDS 와 동일 개념
      5. Subnet Groups
        1. VPC 내 subnet group 으로 구성
      6. Access Control Lists
        1. Redis ACL 규칙을 적용 가능 (Access Control List)
      7. Users
        1. 이름과 암호를 가진 User를 생성하여 접속 가능

        2. 2. 사용자는 ACL 구성원
  2. Redis vs Elasticache Redis vs MemoryDB for Redis
    1. 성능 : Elasticache 가 Memory DB 보다 쓰기 읽기 성능이 더 좋음
  Redis ElastiCache for Redis MemoryDB for Redis
내구성 AOF, RDB 로 내구성 처리
(AOF 파일에 쓰기 전 장애 시 데이터 손실 발생 가능성)
Primary 리턴 응답이라, Replica node에 데이터 적재 전 장애 시 손실 발생 가능성 존재
Redis 데이터구조 및 API
내구성이 뛰어난 Inmemory DB (장애 시 무손실 복구)
(Transaction log 까지 작성 후 응답이기 때문에 무손실 가능)
Redis 데이터구조 및 API
성능 12만/sec read/write : μs (마이크로초) read : μs (마이크로초)
write : ms (한자리 Millisecond)
Cluster mode Cluster mode 활성화 비활성화 모두 가능 cluster mode 활성화, 비활성화 모두 가능 cluster mode 활성화 필수
접속 redis-cli 로 접속
백업
  • 조건부 RDB 백업 가능
  • AOF 로 모든 DML 쿼리 저장
  • 24시간 동안 20개까지 스냅샷 생성 제한
    • cluster mode에서만 백업
  • 해당 Region에서 수동 스냅샷 보유 개수 제한은 없음
  • 24시간 동안 20개까지 스냅샷 생성 제한
    • cluster mode에서만 백업
  • 해당 Region에서 수동 스냅샷 보유 개수 제한은 없음
복원
  • RDB 시점 복원 가능
  • AOF 이용하여 원하는 명령문까지 복원 가능
  • RDB 스냅샷 복원
  • 별도의 Replica node가 없을 경우 유실(마지막 스냅샷 이후 부터 유실)
  • RDB 스냅샷 복원
  • 특정시점복원은 불가 (Point in  time Recovery 불가)
  • Transaction log를 이용하여 장애 최종 복원 가능
고가용성 replica
shard 구성
Replica
Shard 구성
 
replica node의 복제가 실패하는 경우
  • 실패 노드를 감지하여 오프라인 전환 및 동일한 AZ에 교체노드를 실행하여 동기화 진행
MemoryDB Multi-AZ primary 장애
  • MemoryDB에서 Primary 오류 감지하면, replica node들 중 primary 정합성체크 후 primary 승격 후 다른 AZ에 있는 primary를 spin up 이후 동기화 진행
    (다른 AZ의 primary 를 spin up 이후 동기화 하는 것보다 더 빠름)
복제 replica 구성
  • async 복제
    • rdb로 먼저 전체 복제
    • 복제 버퍼 내용 복제
replica 구성
  • async 복제
    • rdb 전체 복제
    • (Reserved Memory) 내용 복제
transaction log를 사용하는 async 복제
  • transaction log에 저장(영구저장)하므로 데이터 손실될 위험이 없음
  • Multi-AZ 강력히 권장
  1. 가격 및 Region
    1. 가격
      1. https://aws.amazon.com/ko/memorydb/pricing/ 참고
      2. Elastic Cache 보다 하루 1달러 더 비싸다고 공유 받음
    2. 지원 region
      1. 현재 지원하고 있는 내역 리스트
      2. US East (N. Virginia), US East (Ohio), US West (Oregon), US West (Northern California), EU (Ireland), EU (London), EU (Stockholm), Asia Pacific (Mumbai), Asia Pacific (Seoul), Asia Pacific (Singapore), Asia Pacific (Sydney), Asia Pacific (Tokyo),  Canada (Central), and South America (Sao Paulo)  - 21년10월 정보

 

참고

https://docs.aws.amazon.com/memorydb/latest/devguide/what-is-memorydb-for-redis.html
https://docs.aws.amazon.com/memorydb/latest/devguide/components.html

Elasticache vs MemoryDB 성능 : https://www.sentiatechblog.com/benchmark-series-amazon-memorydb-and-how-it-stands-compared-to-amazon
https://youtu.be/Jbq_XZMZEKY

반응형
반응형
  1. 개요 및 아키텍처
    1. 개요
      1. 메모리 DB (높은 처리량 - Replication 읽기 및 쓰기, 대기 시간 등 높은 처리 가능)
      2. 레디스와 호환이 되며, 레디스 관련한 것들을 모두 사용 가능 (v6.2)
      3. Multi-AZ 를 지원하여 빠르게 failover 및 복구, 재시작이 가능
    2. 특징
      1. Primary / Replica 간의 강력한 일관성 보장
      2. ms 단위의 읽기,쓰기 지연시간 (클러스터당 최대 1억6천만 tps)
      3. redis 호환
      4. 빠른 데이터 복구 및 재시작 제공 (multi-az, transaction log )
      5. multi-az를 통한 자동 페일오버 및 노드 fail에 대한 감지 및  복구
      6. replication 및 shard를 이용한 노드 추가, scale out, scale up-down 가능
      7. primary 에 대한 read/write 일관성 보장 및 복제 노드에 대한 일관성 보장 가능(read / write concern으로 예상)
      8. 사용자 인증 및 네트워크 인증, 암호화 기능 제공
      9. s3로 자동 스냅샷 (최대 35일 - rds 와 동일)
      10. 하나의 클러스터로 최대 500개 노드 및 100tb 이상의 storage 지원(레플리카 포함)
      11. AWS KMS keys를 사용한 TLS 암호화(8번과 동일)
      12. Redis를 통한 사용자 인증 및 권한 부여(ACL)(8번과 동일)
      13. AWS Graviton2 인스턴스 유형 지원
      14. VPC, Cloudwatch, CloudTrail, AWS SNS 서비스와의 통합
      15. 완전 관리형 소프트웨어 패치 및 업그레이드 지원
      16. 관리 API를 위한 AWS IAM(Identity and Access Management) 통합 및 태그 기반 액세스 제어
    3. 주요 기능
      1. Cluster
        1. MemoryDB 서비스를 운영하는 하나 이상의 노드 모음 (서비스의 개념)
        2. Shard는 Memory DB Set 단위들의 모임으로 Cluster 내에 존재
          1. Noes ⊂ Shard ⊂ Cluster  = 서비스 DB
        3. Memory DB Set 에는 하나의 Primary 와 최대 5개의 Replica 노드들을 보유 가능
        4. Primary 는 read/write 가능하며, Replica node들은 only read 만 처리
        5. Primary 장애 시 replica node들 중 하나를 primary 로 승격
        6. cluster 생성 시 redis 버전을 지정
        7. cluster 내 Memory DB 기능
          1. cluster 추가
          2. cluster 수정
          3. cluster 스냅샷 가져오기
          4. cluster 삭제
          5. cluster 내 요소 보기
          6. cluster 에 비용 할당 태그 추가 / 삭제
      2. Nodes
        1. MemoryDB 구성 중 가장 작은 단위 (EC2 기반)
        2. 클러스터에 속하며, cluster 생성 시 정해진 버전의 엔진 기반
        3. 필요한 경우 클러스터의 노드를 다른 유형으로 up / down 가능
        4. 단독으로 up / down 가능은 체크 필요
      3. Shards
        1. 하나의 샤드에는 1~6개의 노드로 구성되며, primary 1개에 5개의 replica 로 구성
        2. MemoryDB Cluster는 항상 적어도 하나의 샤드로 구성
        3. 클러스터 내 최대 500개의 샤드를 생성 가능
          1. 최대 500개 노드를 가질 수 있으므로, 1샤드=1 Primary 노드로 하는 경우 500샤드 구성 가능
          2. 단, IP주소가 충분한지 체크 필요
      4. Parameter groups
        1. parameter group 을 적용함으로써 각기 다른 parameter 를 적용 가능
        2. RDS 와 동일 개념
      5. Subnet Groups
        1. VPC 내 subnet group 으로 구성
      6. Access Control Lists
        1. Redis ACL 규칙을 적용 가능 (Access Control List)
      7. Users
        1. 이름과 암호를 가진 User를 생성하여 접속 가능

        2. 2. 사용자는 ACL 구성원
  2. Redis vs Elasticache Redis vs MemoryDB for Redis
    1. 성능 : Elasticache 가 Memory DB 보다 쓰기 읽기 성능이 더 좋음
  Redis ElastiCache for Redis MemoryDB for Redis
내구성 AOF, RDB 로 내구성 처리
(AOF 파일에 쓰기 전 장애 시 데이터 손실 발생 가능성)
Primary 리턴 응답이라, Replica node에 데이터 적재 전 장애 시 손실 발생 가능성 존재
Redis 데이터구조 및 API
내구성이 뛰어난 Inmemory DB (장애 시 무손실 복구)
(Transaction log 까지 작성 후 응답이기 때문에 무손실 가능)
Redis 데이터구조 및 API
성능 12만/sec read/write : μs (마이크로초) read : μs (마이크로초)
write : ms (한자리 Millisecond)
Cluster mode Cluster mode 활성화 비활성화 모두 가능 cluster mode 활성화, 비활성화 모두 가능 cluster mode 활성화 필수
접속 redis-cli 로 접속
백업
  • 조건부 RDB 백업 가능
  • AOF 로 모든 DML 쿼리 저장
  • 24시간 동안 20개까지 스냅샷 생성 제한
    • cluster mode에서만 백업
  • 해당 Region에서 수동 스냅샷 보유 개수 제한은 없음
  • 24시간 동안 20개까지 스냅샷 생성 제한
    • cluster mode에서만 백업
  • 해당 Region에서 수동 스냅샷 보유 개수 제한은 없음
복원
  • RDB 시점 복원 가능
  • AOF 이용하여 원하는 명령문까지 복원 가능
  • RDB 스냅샷 복원
  • 별도의 Replica node가 없을 경우 유실(마지막 스냅샷 이후 부터 유실)
  • RDB 스냅샷 복원
  • 특정시점복원은 불가 (Point in  time Recovery 불가)
  • Transaction log를 이용하여 장애 최종 복원 가능
고가용성 replica
shard 구성
Replica
Shard 구성
 
replica node의 복제가 실패하는 경우
  • 실패 노드를 감지하여 오프라인 전환 및 동일한 AZ에 교체노드를 실행하여 동기화 진행
MemoryDB Multi-AZ primary 장애
  • MemoryDB에서 Primary 오류 감지하면, replica node들 중 primary 정합성체크 후 primary 승격 후 다른 AZ에 있는 primary를 spin up 이후 동기화 진행
    (다른 AZ의 primary 를 spin up 이후 동기화 하는 것보다 더 빠름)
복제 replica 구성
  • async 복제
    • rdb로 먼저 전체 복제
    • 복제 버퍼 내용 복제
replica 구성
  • async 복제
    • rdb 전체 복제
    • (Reserved Memory) 내용 복제
transaction log를 사용하는 async 복제
  • transaction log에 저장(영구저장)하므로 데이터 손실될 위험이 없음
  • Multi-AZ 강력히 권장
  1. 가격 및 Region
    1. 가격
      1. https://aws.amazon.com/ko/memorydb/pricing/ 참고
      2. Elastic Cache 보다 하루 1달러 더 비싸다고 공유 받음
    2. 지원 region
      1. 현재 지원하고 있는 내역 리스트
      2. US East (N. Virginia), US East (Ohio), US West (Oregon), US West (Northern California), EU (Ireland), EU (London), EU (Stockholm), Asia Pacific (Mumbai), Asia Pacific (Seoul), Asia Pacific (Singapore), Asia Pacific (Sydney), Asia Pacific (Tokyo),  Canada (Central), and South America (Sao Paulo)  - 21년10월 정보

 

참고

https://docs.aws.amazon.com/memorydb/latest/devguide/what-is-memorydb-for-redis.html
https://docs.aws.amazon.com/memorydb/latest/devguide/components.html

Elasticache vs MemoryDB 성능 : https://www.sentiatechblog.com/benchmark-series-amazon-memorydb-and-how-it-stands-compared-to-amazon
https://youtu.be/Jbq_XZMZEKY

반응형
반응형

[원본] 아래 블로그와 동일한 작업이며, 단지 소스 오픈 여부 입니다. 아래 작성자님 무한 감사 드립니다.

https://brunch.co.kr/@alden/53

  • 더불어 문서에 앞서 ST Unitas 황선규님에게 감사 인사 드립니다. 대부분의 코딩 수정을 도와주셨습니다.
    (거의 다 작성해 주셨습니다 ㅎㅎ)

목적

  • Cloudwatch 상에서 확인할 수 있는 그래프를 Slack에서 이미지로 확인
  • 가독성이 높아져서 현상 확인하기 쉬움
  • 그래프를 확인하기 위해 AWS에 접속하는 불편 감수

 

동작방식

  • Lambda 에서 미리 셋팅한 Cloudwatch 정보를 이용하여(json) 현재 상태를 이미지화 하여 Slack으로 전송
  • Python 3.7로 개발

 

필요한 모듈

  • boto3
  • certifi
  • chardet
  • idna
  • json
  • requests

 

사전지식

  • Lambda 를 이용하기 위해서는 python에서 사용하는 모든 모듈을 파일로 보유해야함(모두 하나의 zip으로 압축해서 업로드)
    (Lambda에 대한 사전 지식이 있으면 괜찮지만, 처음 접하기에 쉽지 않음 - pip로 local로 필요한 모듈을 설치 후 해당 모듈의 폴더 전체가 필요)
    ex) C:\Users\접속한계정\AppData\Local\Programs\Python\Python37\Lib\site-packages 에 설치한 모듈 존재

  • Lambda 테스트를 위해서는 핸들러의 명칭에 존재하는 함수가 반드시 명시되어 있어야 하며, 함수의 Default 핸들러는 수정하면 안됨

  • 권한 : boto3.client('cloudwatch').get_metric_widget_image 을 사용하기 위해서는 Cloudwatch에 접근할 수 있는 권한과 함께 "cloudwatch:GetMetricWidgetImage" 이라는 권한도 필요
    Lambda를 생성하는 계정에 모든 권한이 존재 하더라도, Lambda 하단의 역할에서 존재 여부를 체크 필요
    IAM 권한에서 있는지 여부 체크 필요 (아래는 관련 모든 권한을 부여함)

    {

        "Version": "2012-10-17",

        "Statement": [

            {

                "Sid": "VisualEditor0",

                "Effect": "Allow",

                "Action": [

                    "cloudwatch:DescribeAlarmHistory",

                    "cloudwatch:GetDashboard",

                    "cloudwatch:GetMetricData",

                    "cloudwatch:DescribeAlarmsForMetric",

                    "cloudwatch:DescribeAlarms",

                    "cloudwatch:GetMetricStatistics",

                    "cloudwatch:GetMetricWidgetImage"

                ],

                "Resource": "*"

            }

        ]

    }

필요한 Cloudwatch 정보

  1. 이미지로 보고자 하는 Cloudwatch 지표를 확인하여 저장
    아래 샘플은 Cloudwatch의 지표 중 하나인 전체 EC2 CPU 정보


    소스를 선택하면 아래의 정보를 확인할 수 있다.

     

     

    {
    "view": "timeSeries",
    "stacked": false,
    "metrics": [
    [ "AWS/EC2", "CPUUtilization" ]
    ],
    "title": "전체 EC2 CPU",
    "width": 2310,
    "height": 250,
    "start": "-PT3H",
    "end": "P0D",
    "timezone": "+0900"
    }


    여기서 가장 중요한 것은 metrics 정보를 잘 저장하면 된다.

  2. Slack 으로 전달하기 위해서 token 정보 필요
    Slack bot을 미리 생성하였기 때문에 해당 Slack bot을 이용하였으며, channels 만 변경 한다면 동일 Bot을 이용해도 문제 없을 것이라고 예상
    아래에서 channels 에서 필요한 곳으로 변경 하자.

    slack_params = {

                "filename":"test.png",

                "token":"SLACK BOT의 token 값을 넣어 주시면 됩니다",

                "channels":['#aws-db-slowquery-noti <-와 같이 채널 명칭을 넣어주세요.']

            }

전체 소스

 

Sample_python

import json

import boto3

import requests

 

cloudwatch = boto3.client('cloudwatch')

metric_sources = [

{

        "metrics":

        [ "AWS/EC2", "CPUUtilization"

        ],

        "view": "timeSeries",

        "stacked": False,

        "region": "ap-northeast-2",

        "timezone": "+0900"

    }

]

 

def metric(event, context):

    for metric_data in metric_sources :

        metric_data = json.dumps(metric_data)

         

        #print(metric_data)

        image_data = cloudwatch.get_metric_widget_image(MetricWidget=metric_data)

    #    print(image_data)

         

        slack_params = {

            "filename":"test.png",

            "token":"SLACK BOT의 token 값을 넣어 주시면 됩니다",

            "channels":['#aws-db-slowquery-noti <-와 같이 채널 명칭을 넣어주세요.']

        }

        image = {'file': image_data['MetricWidgetImage']}

         

        requests.post("https://slack.com/api/files.upload", params=slack_params, files=image)

 

        

- 직접 테스트한 내용

 

 

 

lambda_python

import json

import boto3

import requests

 

cloudwatch = boto3.client('cloudwatch')

metric_sources = [

    {

        "metrics": [

                       [ "LogMetrics", "MongoDB-queries time Value", "MongoDB-Primary-Collections", "queries time millisecond", { "stat": "Sum" } ],
            [ ".", "MongoDB-queries time Value", ".", ".", { "stat": "Sum" } ],
            [ ".", "MongoDB-queries time Value", ".", ".", { "stat": "Sum" } ],
            [ ".", "MongoDB-queries time Value", ".", ".", { "stat": "Sum" } ],
            [ ".", "MongoDB-queries time Value", ".", ".", { "stat": "Sum" } ],
            [ ".", "MongoDB-readLock time Value", ".", "readLock time millisecond", { "stat": "Sum" } ],
            [ ".", "MongoDB-readLock time Value", ".", ".", { "stat": "Sum" } ],
            [ ".", "MongoDB-readLock time Value", ".", ".", { "stat": "Sum" } ],
            [ ".", "MongoDB-readLock time Value", ".", ".", { "stat": "Sum" } ],
            [ ".", "MongoDB-users-readLock time Value", ".", ".", { "stat": "Sum" } ],
            [ ".", "MongoDB-total time Value", ".", "total time millisecond", { "stat": "Sum" } ],
            [ ".", "MongoDB-total time Value", ".", ".", { "stat": "Sum" } ],
            [ ".", "MongoDB-total time Value", ".", ".", { "stat": "Sum" } ],
            [ ".", "MongoDB-total time Value", ".", ".", { "stat": "Sum" } ],
            [ ".", "MongoDB-users-total time Value", ".", ".", { "stat": "Sum" } ],
            [ ".", "MongoDB-writeLock time Value", ".", "writeLock time millisecond", { "stat": "Sum" } ],
            [ ".", "MongoDB-writeLock time Value", ".", ".", { "stat": "Sum" } ],
            [ ".", "MongoDB-writeLock time Value", ".", ".", { "stat": "Sum" } ],
            [ ".", "MongoDB-users-writeLock time Value", ".", ".", { "stat": "Sum" } ],
            [ ".", "MongoDB-writeLock time Value", ".", ".", { "stat": "Sum" } ]

        ],

        "view": "timeSeries",

        "stacked": False,

        "region": "ap-northeast-2",

        "timezone": "+0900"

    },

{

        "metrics": [

        [ "AWS/RDS", "CPUUtilization", "DBInstanceIdentifier", "rds-m1" ],

        [ "...", "rds-s1" ],

        [ "...", "rds-s2" ],

        [ "...", "rds-s3" ],

        [ "...", "rds-s4" ],

        [ "...", "rds-s5" ]

        ],

        "view": "timeSeries",

        "stacked": False,

        "region": "ap-northeast-2",

        "timezone": "+0900"

    }

]

 

def metric(event, context):

    for metric_data in metric_sources :

        metric_data = json.dumps(metric_data)

         

        #print(metric_data)

        image_data = cloudwatch.get_metric_widget_image(MetricWidget=metric_data)

    #    print(image_data)

         

        slack_params = {

            "filename":"test.png",

            "token":"SLACK BOT의 token 값을 넣어 주시면 됩니다",

            "channels":['#aws-db-slowquery-noti <-와 같이 채널 명칭을 넣어주세요.']

        }

        image = {'file': image_data['MetricWidgetImage']}

         

        requests.post("https://slack.com/api/files.upload", params=slack_params, files=image)

 

        

dev-hyungi-cloudwatch-screenshot.zip
0.87MB

 

 - 전체 소스에 대한 zip파일 (해당 파일을 Lambda에 업로드 하면 필요한 모듈을 한번에 upload

 

 

출처

 https://brunch.co.kr/@alden/53

반응형

'AWS' 카테고리의 다른 글

[Amazon MemoryDB for Redis] 정리 및 비교  (0) 2021.12.22
[Amazon MemoryDB for Redis] 정리 및 비교  (0) 2021.12.22
반응형

안녕하세요.

RDS Slow query 를 수집하기 위해서 알아보던 도중(예전에 김종열 팀장님 도움으로 python으로 수집하던 소스는 있지만, UI로 보여주고 싶은 마음에) ELK 를 이용하면 제가 원하는 화면을 보여줄 수 있을 것 같아서 시작하게 되었습니다.

 

EC2에 ELK를 설치 후 Filebeat 를 이용하면 가능했지만, 아래와 같은 문제점이 있었습니다.

 

1. Slowquery를 다운 받아 진행하게 된다면, 실시간이 아닌 배치 형태로 진행이라 실시간으로 보기 원하는 부분에 대해 니즈에 부합

2. ELK 에 대해 유지보수 필요

3. 다운 받은 Slowquery 에 대해 관리 필요

 

등으로 인해 AWS ELK를 찾아보게 되었습니다.

 

다행히 AWS ELK는 정말 만들기 쉽더군요. (ec2에서 ELK도 어렵운건 아니지만..)

이후 아래 영상을 통해 cloudwatch상에 올라가 있는 slowquery를 ELK로 연동하는 것도 쉽게 할 수 있었습니다.

 

Amazon Elastcsearch Service 소개 및 활용 방법 (윤석찬)

2016년 월간 웨비나 2월 - Amazon Elastcsearch Service 소개 및 활용 방법 (윤석찬)

www.slideshare.net

위의 연동을 간단하게 이미지로 정리하면 아래와 같습니다.

빨간색 네모로 표신한 정도가 됩니다.

 

RDS Slow query 발생 -> Cloudwatch Log -> Lambda(AWS제공) -> Elasticsearch Service(ES) -> Kibana

이제 아래는 Cloudwatch Slow log를 ELK 로 연동하는 설정 부분입니다.

 

1. Cloudwatch 의 로그 목록 선택 후 (slow query 선택 후 Elasticsearch Service 측 스트림 선택)

2. 생성한  ES 선택(Elasticsearch Service)

3. 로그 형식 및 필터 구성 시 기타로 설정
   기타로 선택하는 이유는 여기서 필터패턴을 하게 되면 Slowquery의 여러 형태로 인해 원치 않은 데이터가 다른 형태로 필터가 되는 현상 발생
    또한, cloudwatch 로그 형식 필터에서 아직까지 정규화 표현식을 제공하지 않으므로 slowquery를 필터 적용하기에는 맞지 않음(띄어쓰기 필터 등만 지원)

 

4. 이후 별다른 설정 없이 진행(스트리밍 시작)

- 구독되고 있는 것을 확인 가능(여기서 중요한 것은 모든 cloudwatch 를 이용해서 ES 로 보내는 작업-비단 Slowquery 뿐만 아니라 모든 작업/ 은 동일한 Lambda호출/ 2번의 캡쳐 화면을 보면 Lambda함수에 대한 내용이 있음)

 

하지만 Cloudwatch에서 제공하는 필터는 RDS slowquery 형태에 맞지 않습니다. 더군다나 쿼리들마다 형태가 다르다 보니 정영화 되지 않은 데이터를 일괄적인 형태로 보여지는 것에 대해서는 한계가 있더군요.

 

더불어 여러 RDS에서 들어오는 slowquery를 AWS에서 제공하는 하나의 lambda(node.js) 에서만 처리가 되니 어느 DB에서 생긴 slowquery인지 확인이 어렵더군요.

 

다행히, AWS Support 에 문의 하였더니 Lambda 수정의 방법과 기존 고려했던 export 받은 후 처리 2가지 방법을 제시하였으며, Lambda의 경우 친절하게 수정한 코더도 주시더군요!!!

 

하지만, Lambda 수정은 제 몫이기에 처음으로 접해보는 node.js를 잡고 끙끙대기 시작했습니다.

console.log 를 이용한 일일이 로그 찍어가며 테스트하며 수정을 했습니다.

 

아래는 수정한 Lambda입니다. 개발자 분들이 보시면 얼마나 욕할지...ㅠㅠ하지만 저는 개발자가 아니기에...당당히 소스를 공유 합니다.

수정하셔도 되고 그대로 적용하셔도 됩니다.(무슨 근자감...)

 

수정 부분은 2군데 입니다.

1. 여기는 rds의 네임을 cwl 뒤에 작성해 줌으로서 구분이 가능해 집니다.(AWS Jihyun B. 님이 제공)

        // index name format: cwl-YYYY.MM.DD Slowquery modify 1
/*       
        var indexName = [
            'cwl-' + timestamp.getUTCFullYear(),              // year
            ('0' + (timestamp.getUTCMonth() + 1)).slice(-2),  // month
            ('0' + timestamp.getUTCDate()).slice(-2)          // day
        ].join('.');
*/
        var indexName = [
            'cwl' + payload.logGroup.toLowerCase().split('/').join('-') + '-' + timestamp.getUTCFullYear(),              // log group + year
            ('0' + (timestamp.getUTCMonth() + 1)).slice(-2),  // month
            ('0' + timestamp.getUTCDate()).slice(-2)          // day
        ].join('.');

2. 여기는 정규표현식을 이용하여 slow query 를 파싱 및 필터를 적용한 후 맵핑하는 곳입니다. 참고로 저는 node.js 는 처음이며, 정규표현식도 모릅니다..ㅠ그래서 하드 코딩을 했는데...동적으로 코딩 하기에는 머리가 안돌아가서 그냥 포기했습니다. 이쁘게 사용하실 분은 수정하셔도 됩니다. 

 

message는 slow 쿼리의 전문이 들어오는 곳이며, extractedFields 는 맵핑하는 형태가 들어오는 곳인데, 우리가 필터를 기타로 한 후 작성안하고 넘기기 때문에 if 문에 걸리지 않고 else 로 빠지는 것입니다.

 

function buildSource(message, extractedFields) {

...
if 문 끝에 else로 추가
...

//Slowquery add
    else {
        console.log('Slow query Regular expression')
 
        var qualityRegex = /User@Host: ([^&@]+) /igm;
        var ipRegex = /\d+\.\d+\.\d+\.\d+/igm;
        var querytimeReg = /Query_time: ([^& ]+)/igm;
        var locktimeReg = /Lock_time: ([^& ]+)/igm;
        var querytimeReg = /Query_time: ([^& ]+)/igm;
        var rowsentReg = /Rows_sent: ([\d^&]+)/igm;
        var rowexaminedReg = /Rows_examined: ([\d^&]+)/igm;
        var slowqueryReg = /select ([^&;]+)|update ([^&;]+)|delete ([^&;]+)/igm;
 
        var userhost, ip, querytime, querylock, rowsent, rowexaminge, slowquery ='';
 
        var matches, qualities = [];
        var source = {};
         
        while (matches = qualityRegex.exec(message)) {
            qualities.push(decodeURIComponent(matches[1]));
        }
         
        userhost = qualities[0];
        ip = ipRegex.exec(message)[0];
 
         
        matches, qualities = [];
         
        while (matches = querytimeReg.exec(message)) {
            qualities.push(decodeURIComponent(matches[1]));
        }
        querytime = qualities[0];
         
         
        matches, qualities = [];
         
        while (matches = locktimeReg.exec(message)) {
            qualities.push(decodeURIComponent(matches[1]));
        }
         
        querylock = qualities[0];
         
        matches, qualities = [];
         
        while (matches = rowsentReg.exec(message)) {
            qualities.push(decodeURIComponent(matches[1]));
        }
        rowsent = qualities[0];
         
        matches, qualities = [];
         
        while (matches = rowexaminedReg.exec(message)) {
            qualities.push(decodeURIComponent(matches[1]));
        }
        rowexamined = qualities[0];
         
        slowquery = slowqueryReg.exec(message)[0];
 
        console.log(userhost);
        console.log(ip);
        console.log(querytime);
        console.log(querylock);
        console.log(rowsent);
        console.log('hyungi rowexaminge: ',rowexamined);
        console.log('hyungi query :',slowquery);
         
        source['User@Host'] = userhost;
        source['IP'] = ip;
        source['Query_time'] = 1 * querytime;
        source['Lock_time'] = 1 * querylock;
        source['Rows_sent'] = 1 * rowsent;
        source['Rows_examined'] = 1 * rowexamined;
        source['Query'] = slowquery;
 
        console.log('Slow query Filter complete : ', source)
         
        return source;
    }

 

아래는 전체 Lambda 소스 입니다.( LogsToElasticsearch_st-elk-slowquery )

// v1.1.2
var https = require('https');
var zlib = require('zlib');
var crypto = require('crypto');
 
var endpoint = 'search-st-elk-slowquery-edn6wa74e2h3zchmep6lbu2xky.ap-northeast-2.es.amazonaws.com';
 
// Set this to true if you want to debug why data isn't making it to
// your Elasticsearch cluster. This will enable logging of failed items
// to CloudWatch Logs.
var logFailedResponses = false;
 
exports.handler = function(input, context) {
    // decode input from base64
    var zippedInput = new Buffer.from(input.awslogs.data, 'base64');
     
    // decompress the input
    zlib.gunzip(zippedInput, function(error, buffer) {
        if (error) { context.fail(error); return; }
 
        // parse the input from JSON
        var awslogsData = JSON.parse(buffer.toString('utf8'));
 
        // transform the input to Elasticsearch documents
        var elasticsearchBulkData = transform(awslogsData);
 
        // skip control messages
        if (!elasticsearchBulkData) {
            console.log('Received a control message');
            context.succeed('Control message handled successfully');
            return;
        }
 
        // post documents to the Amazon Elasticsearch Service
        post(elasticsearchBulkData, function(error, success, statusCode, failedItems) {
            console.log('Response: ' + JSON.stringify({
                "statusCode": statusCode
            }));
 
            if (error) {
                logFailure(error, failedItems);
                context.fail(JSON.stringify(error));
            } else {
                console.log('Success: ' + JSON.stringify(success));
                context.succeed('Success');
            }
        });
    });
};
 
function transform(payload) {
    if (payload.messageType === 'CONTROL_MESSAGE') {
        return null;
    }
    var bulkRequestBody = '';
 
    payload.logEvents.forEach(function(logEvent) {
        var timestamp = new Date(1 * logEvent.timestamp);
 
        // index name format: cwl-YYYY.MM.DD Slowquery modify 1
/*       
        var indexName = [
            'cwl-' + timestamp.getUTCFullYear(),              // year
            ('0' + (timestamp.getUTCMonth() + 1)).slice(-2),  // month
            ('0' + timestamp.getUTCDate()).slice(-2)          // day
        ].join('.');
*/
        var indexName = [
            'cwl' + payload.logGroup.toLowerCase().split('/').join('-') + '-' + timestamp.getUTCFullYear(),              // log group + year
            ('0' + (timestamp.getUTCMonth() + 1)).slice(-2),  // month
            ('0' + timestamp.getUTCDate()).slice(-2)          // day
        ].join('.');
         
        var source = buildSource(logEvent.message, logEvent.extractedFields);
        source['@id'] = logEvent.id;
        source['@timestamp'] = new Date(1 * logEvent.timestamp).toISOString();
        source['@message'] = logEvent.message;
        source['@owner'] = payload.owner;
        source['@log_group'] = payload.logGroup;
        source['@log_stream'] = payload.logStream;
 
        var action = { "index": {} };
        action.index._index = indexName;
        action.index._type = payload.logGroup;
        action.index._id = logEvent.id;
         
        bulkRequestBody += [
            JSON.stringify(action),
            JSON.stringify(source),
        ].join('\n') + '\n';
    });
    return bulkRequestBody;
}
 
function buildSource(message, extractedFields) {
 
    if (extractedFields) {
        var source = {};
 
        for (var key in extractedFields) {
            if (extractedFields.hasOwnProperty(key) && extractedFields[key]) {
                var value = extractedFields[key];
 
                if (isNumeric(value)) {
                    source[key] = 1 * value;
                    continue;
                }
 
                jsonSubString = extractJson(value);
                if (jsonSubString !== null) {
                    source['$' + key] = JSON.parse(jsonSubString);
                }
 
                source[key] = value;
            }
        }
        return source;
    }
//Slowquery add
    else {
        console.log('Slow query Regular expression')
 
        var qualityRegex = /User@Host: ([^&@]+) /igm;
        var ipRegex = /\d+\.\d+\.\d+\.\d+/igm;
        var querytimeReg = /Query_time: ([^& ]+)/igm;
        var locktimeReg = /Lock_time: ([^& ]+)/igm;
        var querytimeReg = /Query_time: ([^& ]+)/igm;
        var rowsentReg = /Rows_sent: ([\d^&]+)/igm;
        var rowexaminedReg = /Rows_examined: ([\d^&]+)/igm;
        var slowqueryReg = /select ([^&;]+)|update ([^&;]+)|delete ([^&;]+)/igm;
 
        var userhost, ip, querytime, querylock, rowsent, rowexaminge, slowquery ='';
 
        var matches, qualities = [];
        var source = {};
         
        while (matches = qualityRegex.exec(message)) {
            qualities.push(decodeURIComponent(matches[1]));
        }
         
        userhost = qualities[0];
        ip = ipRegex.exec(message)[0];
 
         
        matches, qualities = [];
         
        while (matches = querytimeReg.exec(message)) {
            qualities.push(decodeURIComponent(matches[1]));
        }
        querytime = qualities[0];
         
         
        matches, qualities = [];
         
        while (matches = locktimeReg.exec(message)) {
            qualities.push(decodeURIComponent(matches[1]));
        }
         
        querylock = qualities[0];
         
        matches, qualities = [];
         
        while (matches = rowsentReg.exec(message)) {
            qualities.push(decodeURIComponent(matches[1]));
        }
        rowsent = qualities[0];
         
        matches, qualities = [];
         
        while (matches = rowexaminedReg.exec(message)) {
            qualities.push(decodeURIComponent(matches[1]));
        }
        rowexamined = qualities[0];
         
        slowquery = slowqueryReg.exec(message)[0];
 
        console.log(userhost);
        console.log(ip);
        console.log(querytime);
        console.log(querylock);
        console.log(rowsent);
        console.log('hyungi rowexaminge: ',rowexamined);
        console.log('hyungi query :',slowquery);
         
        source['User@Host'] = userhost;
        source['IP'] = ip;
        source['Query_time'] = 1 * querytime;
        source['Lock_time'] = 1 * querylock;
        source['Rows_sent'] = 1 * rowsent;
        source['Rows_examined'] = 1 * rowexamined;
        source['Query'] = slowquery;
 
        console.log('Slow query Filter complete : ', source)
         
        return source;
    }
 
    jsonSubString = extractJson(message);
    if (jsonSubString !== null) {
        return JSON.parse(jsonSubString);
    }
 
    return {};
}
 
function extractJson(message) {
    var jsonStart = message.indexOf('{');
    if (jsonStart < 0) return null;
    var jsonSubString = message.substring(jsonStart);
    return isValidJson(jsonSubString) ? jsonSubString : null;
}
 
function isValidJson(message) {
    try {
        JSON.parse(message);
    } catch (e) { return false; }
    return true;
}
 
function isNumeric(n) {
    return !isNaN(parseFloat(n)) && isFinite(n);
}
 
function post(body, callback) {
    var requestParams = buildRequest(endpoint, body);
 
    var request = https.request(requestParams, function(response) {
        var responseBody = '';
        response.on('data', function(chunk) {
            responseBody += chunk;
        });
 
        response.on('end', function() {
            var info = JSON.parse(responseBody);
            var failedItems;
            var success;
            var error;
             
            if (response.statusCode >= 200 && response.statusCode < 299) {
                failedItems = info.items.filter(function(x) {
                    return x.index.status >= 300;
                });
 
                success = {
                    "attemptedItems": info.items.length,
                    "successfulItems": info.items.length - failedItems.length,
                    "failedItems": failedItems.length
                };
            }
 
            if (response.statusCode !== 200 || info.errors === true) {
                // prevents logging of failed entries, but allows logging
                // of other errors such as access restrictions
                delete info.items;
                error = {
                    statusCode: response.statusCode,
                    responseBody: info
                };
            }
 
            callback(error, success, response.statusCode, failedItems);
        });
    }).on('error', function(e) {
        callback(e);
    });
    request.end(requestParams.body);
}
 
function buildRequest(endpoint, body) {
    var endpointParts = endpoint.match(/^([^\.]+)\.?([^\.]*)\.?([^\.]*)\.amazonaws\.com$/);
    var region = endpointParts[2];
    var service = endpointParts[3];
    var datetime = (new Date()).toISOString().replace(/[:\-]|\.\d{3}/g, '');
    var date = datetime.substr(0, 8);
    var kDate = hmac('AWS4' + process.env.AWS_SECRET_ACCESS_KEY, date);
    var kRegion = hmac(kDate, region);
    var kService = hmac(kRegion, service);
    var kSigning = hmac(kService, 'aws4_request');
     
    var request = {
        host: endpoint,
        method: 'POST',
        path: '/_bulk',
        body: body,
        headers: {
            'Content-Type': 'application/json',
            'Host': endpoint,
            'Content-Length': Buffer.byteLength(body),
            'X-Amz-Security-Token': process.env.AWS_SESSION_TOKEN,
            'X-Amz-Date': datetime
        }
    };
 
    var canonicalHeaders = Object.keys(request.headers)
        .sort(function(a, b) { return a.toLowerCase() < b.toLowerCase() ? -1 : 1; })
        .map(function(k) { return k.toLowerCase() + ':' + request.headers[k]; })
        .join('\n');
 
    var signedHeaders = Object.keys(request.headers)
        .map(function(k) { return k.toLowerCase(); })
        .sort()
        .join(';');
 
    var canonicalString = [
        request.method,
        request.path, '',
        canonicalHeaders, '',
        signedHeaders,
        hash(request.body, 'hex'),
    ].join('\n');
 
    var credentialString = [ date, region, service, 'aws4_request' ].join('/');
 
    var stringToSign = [
        'AWS4-HMAC-SHA256',
        datetime,
        credentialString,
        hash(canonicalString, 'hex')
    ] .join('\n');
 
    request.headers.Authorization = [
        'AWS4-HMAC-SHA256 Credential=' + process.env.AWS_ACCESS_KEY_ID + '/' + credentialString,
        'SignedHeaders=' + signedHeaders,
        'Signature=' + hmac(kSigning, stringToSign, 'hex')
    ].join(', ');
 
    return request;
}
 
function hmac(key, str, encoding) {
    return crypto.createHmac('sha256', key).update(str, 'utf8').digest(encoding);
}
 
function hash(str, encoding) {
    return crypto.createHash('sha256').update(str, 'utf8').digest(encoding);
}
 
function logFailure(error, failedItems) {
    if (logFailedResponses) {
        console.log('Error: ' + JSON.stringify(error, null, 2));
 
        if (failedItems && failedItems.length > 0) {
            console.log("Failed Items: " +
                JSON.stringify(failedItems, null, 2));
        }
    }
}

 

이렇게 하면  Elastisearch 에서 index 가 생성 되었는지 체크하면 됩니다.

 

- Slowquery 가 발생해야 생성이 되므로 Lamdba 까지 수정이 완료 되었다면 제대로 들어 오는지 체크를 위해 DB에서 select sleep(30); 으로 슬로우 쿼리 생성 진행
- Lamdba 가 호출 되어서 진행 되었는지 Cloudwatch 통해서 확인 가능(수정한 Lamdba 로그가 생성 되었는지 체크도 가능

 

이렇게 하여 RDS 모든 서비스에 대해 Slow쿼리를 Kibana통해서 확인이 되네요.

뿌듯하네요! 이제 Slowquery 모니터링 합시다.

 

 

참고

 

- node.js 정규화표현식

https://developer.mozilla.org/ko/docs/Web/JavaScript/Guide/%EC%A0%95%EA%B7%9C%EC%8B%9D

 

정규 표현식

정규 표현식은 문자열에 나타는 특정 문자 조합과 대응시키기 위해 사용되는 패턴입니다. 자바스크립트에서, 정규 표현식 또한 객체입니다.  이 패턴들은 RegExp의 exec 메소드와 test 메소드  ,그리고 String의  match메소드 , replace메소드 , search메소드 ,  split 메소드와 함께 쓰입니다 . 이 장에서는 자바스크립트의 정규식에 대하여 설명합니다.

developer.mozilla.org

- node.js 를 직접 코딩하여 정규표현식 통해서 확인이 가능한지 간단하게 테스트 할 수 있습니다.

https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/JavaScript/Reference/Global_Objects/RegExp

 

RegExp

The RegExp constructor creates a regular expression object for matching text with a pattern.

developer.mozilla.org

- node.js 정규표현식
https://stackoverflow.com/questions/7954022/javascript-regular-expression-multiple-match

 

Javascript Regular Expression multiple match

I'm trying to use javascript to do a regular expression on a url (window.location.href) that has query string parameters and cannot figure out how to do it. In my case, there is a query string para...

stackoverflow.com

- 정규표현식 테스트
https://regexr.com/

 

RegExr: Learn, Build, & Test RegEx

RegExr is an online tool to learn, build, & test Regular Expressions (RegEx / RegExp).

regexr.com

 

반응형
반응형




해당 내용은 [Amazon Redshift 아키텍처 및 모범사례::김민성::AWS Summit Seoul 2018] 에서 발표한 동영상을 보며 정리한 내용입니다.
자세한 내용은 아래 링크 가셔서 동영상과 ppt 를 보시면 더 쉬울듯 하며,
저는 공부의 목적으로 보며 정리한 내용입니다.

발표내용
  • 리더 노드는 각 slice 로 실행계획에 맞춰 데이터 수집을 하라고 보내고 마지막 slice 가 끝날때까지 기다렸다가 끝난 데이터를 수집하여 제공
  • slice 는 redshift 내 각 클러스터의 cpu 즉 작업을 실질적으로 하는 모듈로 이해하면 될듯

Distkey 형태
  1. 분산키 : key 를 가지고 각 slice 로 저장(slice 는 cpu당 개수와 동일한 개수를 가지고 있음) - group by 할 때 / key를 가지고 join 하는 경우 좋음
    - 각 노드에 균등하게 데이터 분산이 필요
    - 가장 큰 테이블에서 조인에 활용되는 컬럼
    - group by 조건에서 사용되는 컬럼
    - 높은 Cardinality를 보유한 컬럼
    ★ 아래와 같은 현상이 발생하면 slice1번이 끝날때까지 기다려야 하기에 데이터 분산이 불균형이 생기면 이에 대한 기다림이 길어지기에 문제가 발생할 수 있음을 인지하고 있어야 한다
    - Equality filter에서 활용되는 컬럼 (Equal 를 사용하면 하나의 slice로 고정이 되어 버리기 때문에 좋지 않음)
    - 데이터의 몰림을 유발하는 경우
    ★ 분산키는 어떻게 사용 해야 되는가!
    - 가장 큰 Dimension table의 pk와 fact table의 foreign키를 disk key 로 선택
    - 나머지 조인이 되는 조건의 Dimension table(작은 테이블)은 distribution all 를 검토 -> 모든 node들에 해당 테이블에 대한 데이터가 존재하는 형태(경우에 따라 다르지만 보통 300만건 이하의 경우 데이터 분산 타입을 all 로 선택해도 무방)
    이렇게 하면 성능적으로 가장 좋은 형태로 제공
    Ⅰ 가장 자주 활용되는 쿼리 확인(https://github.com/awslabs/amazon-redshift-utils/tree/master/src/AdminScripts/top-queries.sql 활용)
    Ⅱ 조인 또는 group by 에 활용되며 고른 데이터 분포 및 높은 Cardinality 보유한 컬럼을 선택
    Ⅲ 그게 아니면-위와 같이 최고의 방법을 찾기 힘들다면.. (Fact table은 Even으로 Dimension Table-기준 테이블 은 All로)
  2. 전체 : 상품 테이블과 같이 개수는 적으나 모든 join이나 그런것에 필요한 경우 각 slice 에 모두 저장 (데이터 storge 가 증가)
  3. 균등 : round robin (Even)
  • explain 하였을 경우 redshift 에서 네트워크를 통한 데이터 이동 관련 내용 (데이터 이동은 가장 비용이 비싼 operation)
DS_DIST*
INFO (아래로 갈수록 퍼포먼스가 좋지 않음)
DS_DIST_NONE
Preferred, no data transfer between nodes
DS_DIST_ALL_NONE
One table has DISTSTYLE ALL, no data transfer between nodes
DS_DIST_ALL_INNER
Inner table is being sent to the Single Node
DS_DIST_INNER
Inner table is being redistributed in an outer join
DS_DIST_OUTER
Outer table is being redistributed in an outer join
DS_BCAST_INNER
Inner table is being broadcast to all nodes.
DS_BCAST_BOTH
Both tables are being broadcast to all nodex.

  • 리더 노드가 각 slice 로 
성능 향상
1. 보다 높은 하드웨어 스펙
2. 병렬화의 달성
3. 네트워크를 통한 트레픽의 최소화


하지만 결국은 최고의 성능을 내기 위해서는 "스토리지 I/O의 최소화"

  • 모든 블록을 1Mb형태로 나눠서 저장하는데..
  • Zone Map : 각 Block 에 대한 최대값 및 최소값에 대한 정보 저장 > 그렇기 때문에 정렬 키를 이용하면 필요한 Block 만 읽기 때문에 정렬 키가 중요


정렬 키 (sortkey)
  • 정렬 키가 지정된 테이블의 경우 데이터 로드 시 정렬 순서대로 디스크에 저장
  • 정렬 키의 종류
    • 정렬 키 : 테이블의 단일 컬럼의 값 기준으로 데이터 정렬하여 저장
    • 복합 정렬키(Compound Sort Key) :
      • 최대 6개의 컬럼까지 활용하여 정렬 키를 지정
      • 선언한 순서에 따라 순차적으로 정렬되어 저장 -> 가장 먼저 선언한 키에 대한 높은 가중치
      • 조인 및 Group by, order by 효과적이며, Merge 조인에 효과
    • 인터리브 정렬키 (Interleaved Sort Key)
      • 최대 8개의 컬럼까지 활용하여 정렬키를 지정
      • 정렬 키에서 각 열의 하위 집합에 똑같은 가중치 부여 -> 복합 정렬키는 앞의 데이터가 가중치가 높다면, 인터리브 정렬키는 뒤의 키에 대해서도 동일하게 가중치를 부여(데이터의 양이 증가??)
      • AD-Hoc 형태의 쿼리에서 높은 성능을 제공
ex) Product 테이블에 sort key로 type, color, size를 지정

복합정렬키
인터리브정렬키
where type = 's' and color = 'B' and size = 'xl'
정렬을 기반한 가장 우수한 성능
순서 등에 관계 없이 일관성 있는 성능 제공
where type = 's' and color = 'B'
약간 효과적
where type = 's' and size = 'xl'
제한적으로 성능에 기여

쿼리 분석

파일 분산 및 병렬 로딩
  • Slice 단위로 작업을 처리를 하지만, Slice는 파일 하나당 하나의 slice가 할당되기에 반드시 파일을 여러개로 나눈 후 메타데이터를 지정하여 작업 진행을 권장