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[AWS Aurora] Aurora I/O Planning

l  Version : Aurora

Amazon Aurora는 상용 데이터베이스의 성능 및 가용성과 오픈 소스 데이터 베이스의 단순성 및 비용 효율성을 결합한다. Aurora 클러스터는 공유 및 분산 Aurora 스토리지 볼륨에 연결된 하나 이상의 인스턴스로 구성된다. 이 새로운 스토리지 엔진은 관계형 데이터베이스에서 일반적으로 사용되는 기존 블록 스토리지 장치를 자동 크기 조정, 자동 복구, 로그 기반 동적 스토리지 볼륨으로 대체한다. 이 새로운 스토리지 엔진은 클라우드용으로 설계되었으므로 데이터베이스가 전통적으로 스토리지 시스템과 상호작용하는 방식에서 몇 가지 근본적인 변경이 이루어 졌다. 이 글은 기존 데이터베이스와 비교하여 Aurora에서 I/O가 작동하는 방식, Aurora I/O 비용을 모니터링하는 방법 및 Aurora I/O를 최적화하는 방법을 설명한다.

[데이터베이스 I/O 개요]

높은 수준에서 관계형 데이터베이스는 전통적으로 블록 스토리지와 상호작용한다. 이 블록 스토리지에서 데이터는 페이지라는 행 블록에 저장된다. 페이지 크기는 데이터베이스 엔진마다 다르며 동일한 데이터베이스 엔진 내에서도 엔진의 구성 매개변수에 따라 다르다. Aurora는 Amazon Aurora MySQL에 대해 16KB 페이지 크기와 Amazon Aurora PostgreSQL에 대해 8KB 페이지 크기를 지원한다. 페이지 크기는 데이터베이스 엔진이 수행하는 가장 작은 I/O 작업이다.

[읽기 작업]

MySQL 또는 PostgreSQL과 같은 관계형 데이터베이스가 디스크에서 페이지를 읽을 때 해당 페이지는 버퍼풀이라는 세그먼트의 메모리에 저장된다. 해당 페이지는 버퍼풀로 읽혀지는 다른 페이지의 메모리 압력으로 인해 제거되거나 엔진이 다시 시작될 때까지 무기한 남아 있을 수 있다. 응용 프로그램이 SELECT 쿼리를 실행할 때 엔진은 버퍼풀에 이미 있는 페이지를 사용하여 쿼리를 수행하려고 시도한다. 쿼리를 완료하는데 필요한 페이지 중 버퍼 풀에 존재하지 않는 페이지는 쿼리가 완료되기 전에 먼저 디스크에서 버퍼풀로 읽어와야 한다.

Aurora를 사용하면 읽기가 기본 MySQL 또는 PostgreSQL과 동일한 방식으로 처리된다. 즉, 버퍼풀을 채우는데 필요한 만큼 스토리지 볼륨에서 페이지별로 데이터를 읽고 버퍼풀 내부의 해당 페이지에 대해 SELECT 쿼리를 실행한다. 이와 같이 읽기I/O 작업은 스토리지 볼륨에서 페이지 또는 익스텐트를 읽을 때 누적된다. 쿼리를 실행하는데 필요한 모든 페이지가 이미 버퍼풀에 존재하는 쿼리인 경우 스토리지 볼륨에서 읽을 이유가 없기 때문에 해당 쿼리에 대한 I/O는 0이다. 스토리지 볼륨에서 페이지를 검색 해야하는 쿼리의 경우 읽은 각페이지는 하나의 읽기 I/O로 계산된다.

여러 요인에 따라 각 페이지가 얼마나 가득 차 있는지 따라서 동일한 행 수를 유지하는데 필요한 페이지수를 결정할 수 있다. 이러한 요인 중하나는 인덱스의 지정된 채우기 비율이다, 채우기 비율 100은 인덱스가 생성될 때 각 페이지가 100% 용량에 최대한 가깝게 채워 져야함을 나타낸다. 그 결과 동일한 수의 행을 저장하는데 사용되는 페이지수가 줄어들어 읽기 I/O 효율성이 최대화 된다. 예를 들어 테이블의 행 크기가 100바이트이고 채우기 비율이 100인 기본 키가 생성된 경우 대략 160개의행이 16KB 페이지에 기록된다. 그러나 채우기 비율이 50이고 각 페이지가 50% 용량으로 채워지면 결과는 각각 80행이 있는 두 페이지가 된다. 즉, 채우기 비율이 50인 동일한 행 집합을 읽으면 읽기 I/O 작업이 두 배 더 많이 발생한다. 채우기 비율은 기본 키 또는 인덱스를 생성하거나 다시 작성할 때 적용된다.

후속 DML 작업이 페이지를 채우는 정도는 다른 여러 요인에 따라 다르다. 예를 들어, 테이블의 기본 키를 순차적인 자동 증가 정수로 지정하면 새 행이 새 페이지에 깔끔하게 쌓이기 때문에 각 페이지가 용량까지 채워지고 총 페이지 수가 최소화된다. 반대로 GUID 또는 여러 열로 구성된 자연 키와 같이 기본 키가 무작위인 경우 새 행이 끝에 추가되지 않고 인덱스 중간에 삽입 될 수 있기 때문에 페이지가 분할되는 경향이 있다. 이런 식으로 인덱스가 단편화(조각화)되고 같은 수의 행을 저장하는 데 필요한 페이지 수가 크게 늘어난다. 조각난 페이지는 버퍼풀에서 많은 공간을 낭비하고 읽기 I/O를 증기 시킨다.

[쓰기 작업]

관계형 데이터베이스가 INSERT, UPDATE, DELETE와 같은 쓰기 작업을 수행 할 때 몇 가지 일이 발생한다. 먼저 수정할 페이지를 버퍼풀에 넣고 해당 페이지에 대한 변경 기록을 트랜잭션 로그에 기록한다. 이 로그의 이름은 플랫폼마다 다르지만 MySQL에서는 redo로그, PostgreSQL에서는 WAL 로그라고 한다. 플랫폼에 따라 디스크에 기록되는 MySQL 바이너리 로그(binlog)와 같은 다른 로그도 있지만 이 글에서는 redo 로그에 초점을 맞춘다.

redo 로그가 기록된 후 페이지는 버퍼풀에서 수정되고 체크포인트로 알려진 프로세스가 다른 모든 더티 페이지와 함께 해당 페이지를 디스크에 쓸 때까지 버퍼풀에 더티 페이지로 남아 있다. 체크포인트 프로세스는 쓰기 집약적이며 상당한 디스크  I/O를 유발할 수 있다.

Aurora를 사용하면 페이지를 버퍼풀에 배치하고, redo 로그에 쓰고, 버퍼풀에서 페이지를 수정하는 동일한 작업이 유지되며, 각 redo 로그 레코드는 페이지에 대한 변경 사항을 나타낸다. 가장 큰 차이점은 Aurora는 체크포인트를 발행하지 않는다는 것이다. 대신 Aurora스토리지 볼륨에 기록되는 데이터는 전체 페이지에 비해 크기가 매우 작은 redo로그 뿐이다. 즉, 일반적으로 더티 8KB 또는 16KB 페이지를 디스크에 기록하여 생성되는 모든 디스크 I/O가 제거된다. 대신 페이지는 스토리지 노드에서 주기적으로 구체화되며 경우에 따라 요청시에도 구체화된다. 이러한 I/O 작업에는 요금이 부과되지 않는다. 이러한 변경의 순효과는 모든 쓰기가 3개의 가용 영역에 분산된 6개의 스토리지 노드로 전송된다는 사실에도 불구하고 총 쓰기 I/O 작업이 전반적으로 감소한다는 것이다. (1개의 쓰기로 계산됨)

실제 로그 레코드의 크기는 다양하지만 Aurora 클러스터에 대한 쓰기는 가능한 경우 4KB 단위로 전송된다. 기록기에 크기가 4KB 미만인 여러 로그 레코드가 동시에 있으면 단일 쓰기 작업으로 일괄 처리 된다. 예를 들어 50바이트 로그 레코드와 3000바이트 로그 레코드를 단일 쓰기 작업으로 결합할 수 있다. 4KB보다 큰 로그 레코드는 4KB 단위로 분할된다.

Aurora 클러스터에 읽기 전용 인스턴스가 포함된 경우 스토리지 볼륨으로 전송된 동일한 쓰기가 해당 읽기 전용 인스턴스에도 전송된다. 이렇게 하면 각 판독기의 버퍼풀이 최신 상태로 유지된다. 리더가 로그 레코드를 수신하고 이미 읽기 전용 인스턴스의 버퍼 풀에 있는 페이지에 해당하면 로그 레코드에 설명된 변경 사항이 리더의 버퍼풀에 있는 페이지에 적용된 다음 로그 레코드 자체가 삭제 된다. 버퍼풀에 페이지가 없으면 로그 레코드는 단순히 폐기된다. 두 경우 모두 스토리지 볼륨에 대한 I/O활동이 발생하지 않는다.

[I/O 작업]

이제 Aurora에서 I/O의 기본 사항을 다루었으므로 Aurora MySQL을 사용하는 보다 구체적인 예를 살펴본다. 아래 스크립트를 실행할 때 column_name1은 테이블의 기본키이며 현재 버퍼풀은 아무것도 채워져 있지 않은 상태를 가정한다.

작업 순서는 아래와 같다.

1.        클러스터형 인덱스를 탐색하여 수정할 행이 포함된 페이지에 도달 (암시적 읽기 I/O)

2.        트랜잭션 시작 및 업데이트를 위한 undo 로그 공간 할당 (데이터베이스 엔진 I/O)

3.        수정 중인 행이 포함된 페이지 업데이트 (사용자 SQL 쿼리 I/O)

4.        트랜잭션 시스템에 undo 로그 기록 (데이터베이스 엔진 I/O)

5.        트랜잭션 커밋 (데이터베이스 엔진 I/O)

이 예에서는 암시적 I/O 작업이 여러 개 있지만 쓰기 작업의 일부 또는 전체를 단일 쓰기 I/O로 일괄 처리할 수 있다. 또한 쓰기 작업임에도 불구하고 읽기 I/O는 여전히 필요했다. 마지막으로 주의할 점은 데이터베이스 엔진의 일반적인 트랜잭션 프로세스의 일부인 I/O 작업이 있다는 것이다. 쿼리를 전혀 포함하지 않는 다른 I/O 작업들도 있다. 예를 들어 인덱스 생성이다. 이 시나리오 에서는 새 인덱스를 만드는데 필요한 데이터를 읽기 위한 암시적 읽기 I/O와 스토리지 볼륨에 새 인덱스를 쓰기 위한 명시적 I/O 쓰기가 있다.

[I/O 모니터링]

Aurora 클러스터로 최적의 I/O 비용을 보장하려면 모니터링부터 시작하는 것이 가장 좋다. Amazon CloudWatch 지표에서 [Billed] Volume Read IPOS (Count) 를 사용하면 모든 Aurora 인스턴스에 서 소비하는 초당 읽기 I/O수를 모니터링 할 수 있다. [Billed] Volume Write IPOS (Count) 지표는 모든 Aurora 인스턴스에서 소비한 쓰기 IPOS수를 모니터링 할 수 있다. 모니터링이 설정되고 평균 읽기 및 쓰기 I/O 요청 수에 대한 기준이 결정되면 CloudWatch 경고 알림을 설정하여 I/O 사용량이 급증하는 경우 알림을 받을 수 있다.

[MySQL 관련 고려 사항]

Aurora 클러스터의 쓰기 노드와 읽기 노드 간의 복제에는 추가 I/O가 필요하지 않다. 그러나 일부 사용 사례에서는 binlog를 활성화 하여 Aurora외부의 대상으로 복제 해야 할 수도 있다. Aurora MySQL에서 binlog를 활성화하면 각 트랜잭션에 대해 쓰기 I/O 요청이 하나 이상 증가하고 내부 binlog 구조를 유지하기 위해 추가 쓰기 I/O가 필요할 수 있다. 사용자가 binlog를 읽을 때 추가 읽기  I/O가 발생한다.

느린 쿼리 로그를 활성화 하여 장기 실행 쿼리를 캡처하는 것은 최적화 해야 하는 쿼리를 찾는데 유용한 방법일 수 있다. 또는 성능 스키마 개체를 사용하여 많은 행을 처리하거나 성능 조정이 필요한 SQL 쿼리 목록을 가져올 수 있다.

[PostgreSQL 관련 고려 사항]

PostgreSQL에서 테이블의 행은 튜플로 유지된다. 행이 삭제될 때 해당 행을 나타내는 튜플은 물리적으로 제거되지 않는다. 단순히 삭제된것으로 표시된다. 또한 업데이트 작업으로 인해 이전 튜플을 삭제된 것으로 표시하고 동일한 행을 나타내기 위해 새 튜플을 삽입한다. 시간이 지남에 따라 삭제된 튜플의 수가 증가하여 데이터베이스 엔진이 이러한 삭제된 튜플을 통과할 때 불필요한 I/O와 그에 따른 성능 저하가 발생할 수 있다. Vacuum(진공 청소기) 프로세스는 데드 튜플을 제거한다. PostgreSQL vacuum 프로세스에서 생성되는 여러 유형의 데이터베이스 엔진 읽기 및 쓰기 I/O 작업이 있다.

pgBadger를 사용하여 로그를 분석하여 느리게 실행되는 쿼리를 표시할 수 있으며 pg_stat_statements는 값 비싼 SQL문을 캡처하기 위한 강력한 저수준 도구가 될 수 있다. 또한 Aurora PostgreSQL은 쿼리 계획 관리를 지원한다. 이 기능은 계획 안정성과 계획 적응성을 모두 제공한다.

주기적으로 테이블 및 인덱스 확장을 검토하고 적절하게 vacuum 프로세스를 실행하는 것이 가장 좋다. 더 선호되는 접근 방식은 auto vacuum을 활성화하는 것이다. 이는 vacuum 프로세스를 자동화 하고 더 나은 성능과 더 낮은 I/O 소비를 제공하는데 도움이 된다.

기본적으로 모든 업데이트는 색인된 속성이 수정되지 않은 경우에도 새로 생성된 페이지에 연결하기 위해 새로운 색인 항목을 추가 해야한다. HOT(Heap Only Tuple)의 경우 업데이트 된 튜플 체인을 유지하면서 가능한 경우 이전 튜플과 동일한 페이지에 새 튜플이 생성된다. 새 페이지가 생성되지 않았기 때문에 인덱스는 계속해서 동일한 페이지를 가리킬 수 있으며 수정할 필요가 없다.

다음 쿼리는 비HOT 업데이트 수를 반환한다. 테이블에 대한 비HOT 업데이트 수가 많으면 채우기 비율을 수정하여 향후 일반 또는 HOT 업데이트에 사용하지 않는 데이터 페이지의 추가 디스크 공간을 남길 수 있다.

[Aurora 전용 기능]

Cloning - 복제 기능을 사용하면 Aurora 클러스터의 복사본을 빠르게 생성할 수 있다. 생성 시 데이터가 복사되지 않기 때문에 프로세스가 빠르고 I/O 집약적이지 않다. 대신 Aurora 클론은 클론이 생성될 당시 존재했던 페이지가 변경될 때 새 페이지를 생성하는 쓰기시점의 복사 메커니즘을 사용한다. 이러한 I/O 작업은 다른 Aurora 클러스터의 I/O 작업과 정확히 동일한 방식으로 작동하고 비용이 청구된다. 변경을 일으킨 클러스터는 I/O 작업이 청구되는 클러스터이다.

Global databases -  Amazon Aurora 글로벌 데이터베이스는 리전간 지연 시간이 짧은 글로벌 읽기 및 재해복구를 제공한다. Aurora 글로벌 데이터베이스를 사용하면 기본 클러스터에 단일 지역 클러스터와 동일한 방식으로 I/O 비용이 발생한다. 그러나 전역 복제본을 유지 관리하려면 모든 쓰기 I/O가 보조 지역으로 전성되고 보조 클러스터에 기록되어야 한다. 하나의 기본 클러스터와 하나의 복제본 클러스터가 있는 시나리오에서 쓰기 I/O는 기본 클러스터의 쓰기 I/O의 3배이다. (기본 + 전송 + 보조). 읽기 I/O의 경우 기본 및 보조 클러스터의 독립적인 읽기를 기반으로 요금이 청구 된다.

Parallel queries (Aurora MySQL) – Aurora MySQL의 병렬 쿼리는 필터링 및 집계 작업의 대부분을 스토리지 엔진으로 푸시하여 특정 분석 쿼리에 대한 성능 향상을 제공한다. 그러나 병렬 쿼리로 처리된 페이지는 버퍼풀에 저장되지 않는다. 따라서 읽기 I/O 요청이 증가할 수 있다.

Cluster cache management (Aurora PostgreSQL) – Aurora PostgreSQL의 클러스터 캐시 관리 기능은 클러스터에서 기본 장애 조치 노드로 지정된 리더 노드가 작성자와 유사한 버퍼풀을 유지하도록 한다. 이를 통해 장애조치(failover)시 새 기록기의 성능이 향상된다. 리더(Reader)가 버퍼풀에서 유사한 페이지 세트를 유지하려면 스토리지 볼륨에서 주기적으로 읽어야 한다. 이 활동으로 인해 해당 인스턴스에 대한 읽기 I/O활동이 증가한다.

[일반적인 모범 사례]

다음은 Aurora에서 I/O를 계획할 때 모범 사례이다.

인덱스 검토

l  모든 인덱스가 쓰기 I/O 볼륨에 추가되므로 사용하지 않는 인덱스를 제거

l  테이블 스캔 또는 기타 높은 I/O 활동을 처리하기 위해 새 인덱스를 작성

l  기본키의 경우 키 값에 자동 증가 정수를 사용

l  테이블과 인덱스를 생성할 때 적절한 채우기 비율을 고려

l  가능하면 커버링 인덱스를 사용

l  특정 쿼리에 대해 분석된 페이지를 최소화 하려면 가능한 경우 파티션을 사용

실적이 저조한 쿼리 식별

l  Amazon RDS 성능 개선 도우미와 같은 도구를 사용하여 성능이 낮은 쿼리를 식별

l  I/O 대기가 높은 쿼리의 실행 계획을 검사

l  높은 I/O 대기 쿼리를 다시 작성하거나 이러한 쿼리를 지원하는 적절한 인덱스를 다시 생성

하드웨어 고려

l  99.98% 이상의 목표로 버퍼캐시 적중률을 모니터링한다. 이 측정 단위는 디스크에서 페이지를 읽는 것이 아니라 버퍼풀에서 페이지를 찾는 빈도를 반영한다.

l  버퍼 캐시 적중률이 낮으면 메모리가 더 많은 인스턴스 유형을 사용하는 것이 좋다.

l  더 많은 메모리를 제공하는 더 큰 인스턴스 크기로 확장하면 보고 워크로드에 대한 전체 읽기 I/O가 줄어들어 전체 I/O 비용이 감소할 수 있다.

내장된 Aurora 기능 사용

l  높은  I/O를 초래할 수 있는 논리적 내보내기를 사용하는 대신 Aurora의 특정시점 복구 기능을 활용한다.

l  전체 데이터베이스를 스캔해야 하는 논리적 내보내기 도구를 사용하는 것과 비교하여 클론을 생성하려면 I/O가 필요하지 않다.

[목적에 맞게 구축된 데이터베이스]

올바른 작업에 올바른 도구를 사용하는 것이 중요하다. Aurora는 처리량이 많은 대규모 병렬 OLTP 시스템으로 설계 되었다. Aurora는 초당 수십만개의 쿼리로 수천개의 연결을 처리하는데 탁월하다. 이러한 쿼리는 일반적으로 단일 행 또는 작은행 집합에서 작동한다. Aurora에는 분석 쿼리와 관련하여 향상된 기능을 제공하는 Aurora MySQL 병렬 쿼리와 같은 특정 기능이 있지만 대규모 테이블 스캔 및 대규모 집계를 중심으로 설계된 워크로드는 상당한 수의 읽기 IOPS를 생성한다. 이 시나리오에서는 Amazon Redshift, Amazon Athena, S3 Select 또는 Amazon EMR과 같은 다른 도구가 이러한 워크로드에 더 적합할 수 있다. 마찬가지로 쓰기가 많고 읽기가 거의 없는 로그 중심의 워크로드의 경우 Amazon Kinesis Data Firehose와 같은 도구를 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)와 함께 사용하는 것이 가장 적합할 수 있다.

[참고자료]

l  https://dataintegration.info/planning-i-o-in-amazon-aurora

2022-03-20 / Sungwook Kang / http://sungwookkang.com

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