데이터베이스 관리

Database administration

데이터베이스 관리는 DBMS(데이터베이스 관리 시스템) 소프트웨어를 관리하고 유지하는 기능이다. Oracle, IBM DB2 및 Microsoft SQL Server와 같은 메인스트림 DBMS 소프트웨어는 지속적인 관리가 필요하다. 이처럼 DBMS 소프트웨어를 사용하는 법인은 데이터베이스 관리자나 DBA라는 전문 정보기술 인력을 고용하는 경우가 많다.

책임

  • 데이터베이스 서버 소프트웨어 및 관련 제품의 설치, 구성 및 업그레이드.
  • 데이터베이스 기능 및 데이터베이스 관련 제품 평가
  • 건전한 백업 및 복구 정책 및 절차 수립 및 유지 관리
  • 데이터베이스 설계 및 구현 관리
  • 데이터베이스 보안 구현 및 유지 관리(사용자 및 역할 생성 및 유지 관리, 권한 할당)
  • 데이터베이스 조정 및 성능 모니터링.
  • 애플리케이션 조정 및 성능 모니터링.
  • 문서 및 표준 설정 및 유지 관리
  • 성장 및 변화 계획(용량 계획)
  • 팀의 일원으로 일하고 필요할 경우 연중무휴 24x7 지원을 제공하십시오.
  • 일반적인 기술 문제 해결을 수행하고 단점을 제시하십시오.
  • 데이터베이스 복구

종류들

DBA에는 세 가지 유형이 있다.

  1. 시스템 DBA(물리적 DBA, 운영 DBA 또는 운영 지원 DBA라고도 함): DBMS 설치, 구성, 패치 적용, 업그레이드, 백업, 복원, 업데이트/교체, 성능 최적화, 유지보수 및 재해 복구와 같은 데이터베이스 관리의 물리적 측면에 초점을 맞춘다.
  2. 개발 DBA: 데이터 모델 설계 및 유지보수, DDL(데이터 정의 언어) 생성, SQL 쓰기 및 튜닝, 저장 프로시저 코드화, 개발자와의 협업 등 데이터베이스 관리의 논리적 및 개발 측면에 초점을 맞춰 가장 적절한 DBMS 기능 및 기타 사전 프로덕션 활동을 선택하도록 지원넥타이를 매다
  3. 애플리케이션 DBA: 일반적으로 ERP(기업 리소스 계획) 및 CRM(고객 관계 관리) 시스템과 같은 타사 애플리케이션 소프트웨어를 구입한 조직에서 발견된다. 그러한 애플리케이션 소프트웨어의 예로는 Oracle Applications, Siebel 및 PeopleSoft(현재 Oracle Corporation의 일부분)와 SAP가 있다. 응용 프로그램 DBA는 DBMS와 응용 프로그램 소프트웨어 사이에 울타리를 치고 응용 프로그램이 데이터베이스에 대해 완전히 최적화되도록 하는 역할을 담당한다. 이들은 대개 데이터베이스와 상호 작용하는 모든 애플리케이션 구성요소를 관리하고 애플리케이션 설치 및 패치 적용, 애플리케이션 업그레이드, 데이터베이스 클로닝, 데이터 정리 루틴 구축 및 실행, 데이터 로드 프로세스 관리 등의 활동을 수행한다.

개인이 보통 한 가지 유형의 데이터베이스 관리를 전문으로 하는 반면, 소규모 조직에서는 한 개인 또는 그룹이 두 가지 이상의 데이터베이스 관리를 수행하는 경우가 드물지 않다.

데이터베이스 관리 자동화

데이터베이스 관리가 자동화되는 정도는 데이터베이스 관리에 필요한 기술과 인력을 지시한다. 주파수 한쪽 끝에서 자동화가 최소화된 시스템은 관리하는데 상당한 경험이 풍부한 자원을 필요로 할 것이다. 아마도 DBA당 5-10개의 데이터베이스일 것이다. 또는 조직은 수작업으로 수행할 수 있는 상당량의 작업을 자동화하여 작업 수행에 필요한 기술을 줄일 수 있다. 자동화가 증가함에 따라 조직의 인력 요구는 자동화를 생성 및 관리하기 위한 고도의 숙련된 노동자와 단순히 자동화를 실행하는 낮은 숙련도의 "라인" DBA 그룹으로 나뉜다.

데이터베이스 관리 작업은 복잡하고 반복적이며 시간이 많이 소요되며 상당한 교육이 필요하다. 데이터베이스는 가치 있고 미션 크리티컬한 데이터를 보유하고 있기 때문에 기업들은 대개 다년간의 경험을 가진 후보를 찾는다. 데이터베이스 관리를 위해서는 종종 DBA가 업무 외 시간(예: 계획된 다운타임 후, 데이터베이스 관련 운영 중단 또는 성능이 심각하게 저하된 경우)에 작업에 투입해야 한다. DBA는 일반적으로 긴 시간 동안 충분한 보상을 받는다.

DBA를 선택할 때 요구되는 핵심 기술 중 하나는 데이터베이스 복구(재해 복구의 일부)이다. "만약"의 경우가 아니라, 단순한 실패에서 완전히 치명적인 실패에 이르는, 데이터베이스에 장애가 발생할 때"의 경우다. 이 오류는 데이터 손상, 미디어 오류 또는 사용자 유발 오류일 수 있다. 어느 상황에서든 DBA는 데이터 손실을 방지하기 위해 데이터베이스를 특정 시점까지 복구할 수 있는 기술을 보유해야 한다.

데이터베이스 관리 도구

종종 DBMS 소프트웨어는 DBA들이 DBMS를 관리하는데 도움을 주는 특정한 도구들과 함께 제공된다. 그러한 도구들을 네이티브 도구라고 부른다. 예를 들어 Microsoft SQL Server는 SQL Server Management Studio와 함께 제공되며 Oracle은 SQL*Plus 및 Oracle Enterprise Manager/Grid Control과 같은 도구를 가지고 있다. 또한 BMC, Quest Software, Embarcadero Technologies, patchVantage, SQL Maestro Group 등 제3자는 DBMS를 모니터링하고 DBA가 데이터베이스 내에서 특정 기능을 보다 쉽게 수행할 수 있도록 GUI 도구를 제공한다.

새로운 데이터베이스의 프로비저닝과 기존 데이터베이스 및 관련 리소스의 관리를 관리하기 위한 또 다른 종류의 데이터베이스 소프트웨어가 존재한다. 새 데이터베이스를 생성하는 프로세스는 사전 요구 사항을 충족하는 것에서부터 다음 단계를 시작하기 전에 각 단계가 성공해야 하는 백업 구성까지 수백 또는 수천 개의 고유한 단계로 구성될 수 있다. 인간은 여러 데이터베이스가 존재할 때의 목표인 정확한 시간 후와 동일한 방법으로 이 절차를 완료할 것으로 기대할 수 없다. DBA의 수가 증가함에 따라 자동화가 없으면 고유 구성의 수가 종종 증가하여 비용이 많이 들거나 지원하기가 어렵다. 이러한 모든 복잡한 절차는 최고의 DBA에 의해 데이터베이스 자동화 소프트웨어로 모델링되고 표준 DBA에 의해 실행될 수 있다. 소프트웨어는 Stratavia의 Data Palette 및 GridApp 시스템 Clarity와 같은 이러한 절차의 신뢰성과 반복성을 개선하기 위해 특별히 제작되었다.

IT 및 클라우드 자동화의 영향

자동화된 데이터베이스 운영은 AWS RDS의 Amazon Web Services 도입에 따라 2009년부터 성장하여 자동화되고 관리되는 데이터베이스를 서비스로 제공하고 있다. 마이크로소프트 Azure는 SQL Azure와 함께 지리 복제와 고가용성(HA)을 통해 자동 백업 기능을 제공하는 유사한 자동화된 데이터베이스를 2010년에 서비스형 데이터베이스로 출시했다. 도커(소프트웨어) 컨테이너의 도입으로 컨테이너형 데이터베이스 인스턴스의 신속한 전달에 대한 지원이 강화되었으며, 아마존 웹 서비스와 마이크로소프트 Azure 모두 각각의 서비스에서 컨테이너에 대한 자동화된 지원이 강화되었다.

MongoDB, Postgre 등 데이터베이스 컨테이너 이미지에 대한 타사 지원 증가SQL, Oracle의 MySQL, Microsoft의 Microsoft SQL Server, Windocks Kubernetes의 Docker(소프트웨어) 독립 포트, CoreOS에 의한 Kubernetes Operator 패턴 개발은 데이터베이스 컨테이너의 조정 기능을 더욱 확장시켰다.[2] 쿠베르네츠 오퍼레이터는 데이터베이스 인스턴스 배포, 데이터베이스 버전 업그레이드 또는 백업 수행 등 데이터베이스 관리를 자동화하는 데 제3자가 사용해 왔다.[3]

Stratavia의 Data Palette 제품군과 GridApp Systems Clarity와 같은 새로운 기술은 데이터베이스 관련 작업의 축소를 야기하는 데이터베이스의 자동화를 증가시키기 시작했다. 그러나 기껏해야 일상적이고 반복적인 활동의 양을 줄일 뿐 DBA의 필요성을 없애지는 못한다. DBA 자동화의 의도는 DBA가 데이터베이스 아키텍처, 구축, 성능 및 서비스 수준 관리를 중심으로 보다 사전 예방적인 활동에 집중할 수 있도록 하는 것이다.

모든 데이터베이스에는 모든 스키마 관리 작업을 수행할 수 있는 데이터베이스 소유자 계정이 필요하다. 이 계정은 데이터베이스에만 해당되며 Data Director에 로그인할 수 없음. 데이터베이스 작성 후 데이터베이스 소유자 계정을 추가할 수 있다. Data Director 사용자는 데이터베이스, 엔티티 및 해당 데이터를 보거나 데이터베이스 관리 작업을 수행하기 위해 데이터베이스별 인증 정보로 로그인해야 한다. 데이터베이스 관리자와 애플리케이션 개발자는 조직 관리자가 부여한 적절한 권한과 역할을 가진 경우에만 데이터베이스를 관리할 수 있다. 권한과 역할은 데이터베이스 그룹이나 데이터베이스에서 부여되어야 하며, 권한과 역할은 부여된 조직 내에서만 적용된다.

학습 데이터베이스 관리

지원자들이 데이터베이스 관리를 배울 수 있도록 심야 프로그램 등 전문 과정을 개설하는 교육기관이 여럿 있다. 또한 오라클, 마이크로소프트, IBM과 같은 DBMS 공급업체는 기업이 자격을 갖춘 DBA 실무자를 고용할 수 있도록 인증 프로그램을 제공한다. 컴퓨터 과학이나 관련 분야의 대학 학위는 도움이 되지만 반드시 전제조건은 아니다.

참고 항목

참조

  1. ^ Windocks does what Docker and Microsoft can't do
  2. ^ CoreOS Introduces "Operators" to Simplify Configuration and Management of Modern Distributed Applications
  3. ^ Kubernetes Operators in Depth

외부 링크