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Windows Server/MS SQL

[MS SQL] 이중화에 대해서 알아보자

감쟈! 2021. 1. 27. 16:29

VDI 구성하기 위해서 먼저 Microsoft에서 제공하는 MS SQL DB Server를 구성해야만 한다.

그리고 DB Server에 장애가 발생할 경우를 대비하여 예비 DB Server를 하나 더 배치하는 것을 이중화 라고 한다.

 

MS SQL 이중화에는 몇가지 방식들이 존재하는데, 그러한 방식들에 대해서 알아보도록 하자!!

 

 

 

 

 

MS SQL 이중화

MS SQL에서 지원하는 이중화 구성의 종류는 총 5가지로 Replication, Log Shipping, Mirroring, Cluster, Always On 방식이 있다. 각각의 특성들에 대해서 알아보자


1. Replication

Replication 방식은 주서버와 보조서버간의 데이터 배포 방식이다.

주서버가 보조서버에게 데이터를 전달한 후 보조서버에서 다른 구독 서버들에게 데이터를 전달하여 각 구독 서버들이 최종 사용자에게 데이터를 전달하는 방식으로 이중화를 구성한다.

Replication 방식

 

Replication 이중화의 특징

 

- 주서버의 데이터를 보조서버로 복사하는 방식이다

- 사용자를 분산시키는 효과가 있다.

- 필요한 테이블 단위로 복사가 가능하다.

- 자동 장애조치 기능이 없다.

- 구축 비용이 저렴하다.

- 디스크 고장시 복구가 가능하다.

 


2. Log Shipping 

Log Shipping 방식은 주서버의 로그파일을 보조서버에 일정한 주기로 복사하는 방식이다.

 

Log Shipping 방식

 

Log Shipping 이중화의 특징

 

- 주서버와 보조서버가 1:M 관계를 갖고 있다.

- 자동 장애조치 기능이 없다.

- 실시간 동기화가 불가능하다. (스케줄링으로 인한 동기화)

- 디스크 고장시 복구가 가능하다.

- 구축 비용이 저렴하다.

 

 

 


3. Mirroring

Mirrioring 방식은 주서버의 변경내용을 미러서버로 실시간 적용하는 방식이다.

주서버와 미러서버를 구성한 후 모니터서버를 따로 두어 실시간으로 동기화되는 것을 감지하고, 만약 평상시에 주서버로 사용자가 이용하다가 트래픽 증가 및 장애 발생시 미러서버로 대체되는 방식이다. 

Mirroring 방식

 

 

Mirroring 이중화의 특징

 

- 자동 장애조치가 가능하다.

- 오류 탐지가 가능하다.

- 미러중인 데이터베이스에 작업이 불가능하다.

- 하나의 미러 서버만 구성이 가능하다.

- 구축 비용이 저렴하다.

- 디스크 고장시 복구가 가능하다.

- 데이터베이스를 이중화하여 데이터베이스 수준의 고가용성을 제공한다.

 


4. Cluster

Cluster 방식은 윈도우 클러스터 기능을 사용해 두개의 서버가 하나의 스토리지를 바라보면서 스토리지에 주서버의 데이터를 이관하여 스토리지를 기준으로 이중화하는 방식이다.

 

 

Cluster 방식

 Cluster 이중화의 특징

- 별도의 공유 스토리지 구축이 필요하다.

- 스토리지 장애 발생 시 복구가 불가능하다.

- 구축 비용이 비싸다. (스토리지 비용)

- 서버 이중화 및 공유 스토리지를 사용하여 서버 수준의 고가용성을 제공한다.

 


5. Always On

Always On 방식은 Mirroring방식의 단점인 미러링 DB에 작업이 불가한 점을 해결한 방식으로 백업용 서버와 읽기전용 서버를 분리하여 구성하는 이중화 방식이다.

주서버와 백업용 서버, 읽기전용 서버, 보조서버를 두고 각 서버별로 동기화한 후 작업하는 방식이다.

Always On 방식

 

Always On 이중화의 특징

 

- Mirroring 과 Cluster 방식의 장점을 결합한 방식이다.

- Mirroring과 다르게 보조서버에서도 작업이 가능하다.

- Cluster와 다르게 공유 스토리지가 필요없다.

- 오류탐지가 가능하다.

- 자동 장애조치가 가능하다.

- 디스크 고장시 복구가 가능하다.

- 구축 비용이 저렴하다.

 

 

 

 

 

 

그림 출처 (blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=hyunyyo&logNo=40199880222&proxyReferer=https%3A%2F%2Fwww.google.com%2F)

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