데이터는 모든 애플리케이션의 핵심입니다. 가장 중요한 아키텍처 결정 중 하나는 올바른 데이터베이스 솔루션을 선택하는 것입니다. Azure 관계형 데이터베이스, NoSQL 데이터베이스, 메모리 내 캐시 및 관리되는 데이터베이스 인스턴스를 포괄하는 포괄적인 데이터베이스 서비스 포트폴리오를 제공합니다. 트랜잭션 애플리케이션, 분석 워크로드 또는 전역적으로 분산된 시스템을 빌드하든, Azure 데이터베이스 서비스는 조직에 필요한 성능, 확장성 및 안정성을 제공합니다.
시나리오에 적합한 데이터베이스는 데이터 모델, 일관성 요구 사항, 쿼리 패턴 및 운영 기본 설정에 따라 달라집니다. 주요 고려 사항에는 관계형 및 비관계형, 트랜잭션 요구 사항, 확장성 요구 사항 및 원하는 수준의 관리 오버헤드와 같은 데이터 구조가 포함됩니다. Azure 데이터베이스 포트폴리오는 완전히 관리되는 PaaS(Platform as a Service) 제품, IaaS(Infrastructure as a Service) 옵션 및 특정 워크로드 패턴에 대한 특수 서비스에 걸쳐 있습니다.
아키텍처
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Apache®, Apache Cassandra® 및 Hadoop 로고는 미국 및/또는 기타 국가에서 Apache Software Foundation의 등록 상표 또는 상표입니다. 이러한 표시의 사용은 Apache Software Foundation에 의한 보증을 암시하지 않습니다.
이전 다이어그램은 일반적인 기본 또는 기준 데이터베이스 구현을 보여 줍니다. Azure 빌드할 수 있는 실제 솔루션은 데이타베이스 아키텍처 참조하세요.
Azure 데이터베이스 솔루션에는 기존의 RDBMS(관계형 데이터베이스 관리 시스템) 및 OLTP(온라인 트랜잭션 처리) 시스템, OLAP(온라인 분석 처리) 시스템 및 NoSQL 워크로드를 포함한 빅 데이터 및 분석 워크로드가 포함됩니다. Azure 빌드할 수 있는 실제 솔루션을 찾으려면 데이타베이스 아키텍처 참조하세요.
데이터베이스 아키텍처 및 가이드 살펴보기
이 섹션의 문서에는 Azure 배포하고 프로덕션 등급 솔루션 및 가이드로 확장할 수 있는 완전히 개발된 아키텍처가 포함되어 있습니다. 이러한 문서는 Azure 데이터베이스 기술을 사용하는 방법을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 솔루션 아이디어는 POC(데이터베이스 개념 증명) 개발을 계획할 때 고려할 구현 패턴과 가능성을 보여 줍니다.
데이터베이스 가이드
기술 선택
다음 문서는 워크로드 요구 사항에 가장 적합한 데이터베이스 기술을 평가하고 선택하는 데 도움이 됩니다.
NoSQL
데이터 처리
데이터 거버넌스
- Delphix를 사용하여 데이터 난독 처리
- Delphix를 사용하여 SAP에 대한 데이터 스크램블링
- 페더레이션된 Microsoft Purview 카탈로그의 Collection 구조
데이터베이스 아키텍처
다음 프로덕션 지원 아키텍처는 배포하고 사용자 지정할 수 있는 엔드 투 엔드 데이터베이스 솔루션을 보여 줍니다.
데이터 웨어하우스
Azure Data Factory
- Azure Data Factory를 사용한 Medallion lakehouse
- Azure Data Factory 기준 아키텍처
- Azure Data Factory 엔터프라이즈 강화 아키텍처
- Azure Data Factory 중요 업무용 아키텍처
NoSQL
메인프레임
- 메인프레임 데이터 복제 및 동기화
- 정밀 연결을 사용하여 메인프레임 데이터 복제
- Qlik를 사용하여 메인프레임 데이터 복제
- RDRS(로켓® 데이터 복제 및 동기화)를 사용하여 메인프레임 데이터 복제
- mLogica LIBER*IRIS를 사용하여 메인프레임 데이터 계층을 Azure로 마이그레이션합니다.
- 메인프레임 중간 범위 데이터 현대화
- 주전산기 일괄 처리 응용 프로그램을 재구성하다
- IMS DC(IMS 데이터 통신) 및 IMS 데이터베이스(IMS DB) 다시 호스팅
Azure
관계형
- Oracle Database와 Azure NetApp Files을 사용하여 데이터베이스를 구성합니다.
- Oracle 데이터베이스를 사용하여 SAP 배포
빅 데이터
데이터베이스 솔루션 아이디어
관계형
Oracle 데이터베이스를 Azure - Oracle 데이터베이스를 Azure 가상 머신으로 업그레이드합니다
Oracle 데이터베이스를 Oracle Exadata Database@Azure - Azure Key Vault 관리형 HSM을 사용한 Cross-region SQL 투명한 데이터 암호화(TDE) 복원력
NoSQL
Azure 데이터베이스에 대해 알아보기
Microsoft Learn은 Azure 데이터베이스 기술에 대한 무료 온라인 교육 리소스를 제공합니다. 이 플랫폼은 특정 제품 및 서비스에 대한 비디오, 자습서 및 대화형 랩과 작업 역할별로 구성된 학습 경로를 제공합니다.
다음 리소스는 Azure 데이터베이스 구현에 대한 기본 지식을 제공합니다.
- Azure 데이터베이스 및 분석 서비스 탐색
데이터 스토리지 접근 방식을 Azure - Azure SQL Database 배포
- Azure SQL Database를 안전하게 하십시오
- Azure로의 마이그레이션을 설계하십시오.
- Azure 데이터베이스 모듈 검색
역할별 학습 경로
데이터 엔지니어: Azure 데이터 기본 사항: Azure 데이타베이스 관리자: Azure SQL 개발자: Azure Cosmos DB를 사용하는 솔루션 개발
더 많은 역할 기반 학습을 위해 다른 학습 경로를 찾아봅니다.
조직의 준비 상태
클라우드 도입을 시작하는 조직은 클라우드 도입을 가속화할 수 있도록 설계된 입증된 지침을 통해 Azure 클라우드 도입 프레임워크를 사용할 수 있습니다. 통합 데이터 플랫폼에 대한 임원 전략을 만드는 방법에 대한 지침은 데이터 통합을 위한 경영진 전략을 참조하세요.
Azure 데이터베이스 솔루션의 품질을 보장하려면 Azure Well-Architected Framework 따릅니다. Well-Architected Framework는 아키텍처 우수성을 추구하는 조직에 대한 규범적인 지침을 제공하고 비용 최적화 Azure 솔루션을 설계, 프로비전 및 모니터링하는 방법을 설명합니다.
데이터베이스별 지침은 다음 Well-Architected Framework 서비스 가이드를 참조하세요.
모범 사례
데이터베이스 솔루션을 디자인할 때 다음 모범 사례를 검토합니다.
| 모범 사례 | 설명 |
|---|---|
| Azure Cosmos DB를 이용한 트랜잭션 아웃박스 패턴 | 신뢰할 수 있는 메시징 및 보장된 이벤트 배달에 트랜잭션 아웃박스 패턴을 사용하는 방법을 알아봅니다. |
| Azure Cosmos DB를 사용하여 데이터를 전 세계적으로 분산합니다. | 대기 시간이 짧고 고가용성을 달성하려면 일부 애플리케이션을 사용자와 가까운 데이터 센터에 배포해야 합니다. |
| 보안 모범 사례를 통해 데이터베이스 위반을 방지, 감지 및 대응할 수 있습니다. | |
| Azure Cosmos DB에서 지정 시간 복원(PITR)을 사용한 연속 백업 | AZURE COSMOS DB PITR에 대해 알아봅니다. |
| Azure Cosmos DB 고가용성을 달성하기 위해 여러 기능 및 구성 옵션을 제공합니다. | |
| 데이터베이스는 아키텍처에서 단일 실패 지점이 되지 않아야 합니다. |
데이터베이스를 최신 상태로 유지
Azure 데이터베이스 서비스는 최신 데이터 문제를 해결하기 위해 진화합니다. 최신 업데이트 및 기능에 대한 정보를 계속 확인하세요.
주요 데이터베이스 서비스를 최신 상태로 유지하려면 다음 문서를 참조하세요.
- Azure SQL Database의 새로운 기능은 무엇입니까?
- Azure Database for PostgreSQL의 새로운 기능은 무엇입니까
- Azure Database for MySQL의 새로운 기능
기타 리소스
데이터베이스는 광범위한 범주이며 다양한 솔루션을 다룹니다. 다음 리소스는 Azure 대한 자세한 내용을 검색하는 데 도움이 될 수 있습니다.
하이브리드 및 다중 클라우드
대부분의 조직에서는 온-프레미스와 클라우드 모두에서 실행되는 워크로드가 있기 때문에 데이터베이스에 대한 하이브리드 접근 방식이 필요합니다. 조직은 일반적으로 온-프레미스 데이터베이스 솔루션을 클라우드로 확장합니다. 환경을 연결하려면 조직은 하이브리드 네트워크 아키텍처를 선택해야 합니다.
- Azure Arc 지원 PostgreSQL: 인프라에서 Azure 관리되는 PostgreSQL을 실행합니다.
- Azure 하이브리드 및 다중 클라우드 패턴: 온-프레미스 데이터베이스를 클라우드 서비스에 연결합니다.
다음 주요 하이브리드 데이터베이스 시나리오를 검토합니다.
- SQL Server에 대한 Azure Arc 하이브리드 관리: Azure Arc를 사용하여 다양한 환경에서 SQL Server를 관리합니다.
- 하이브리드 아키텍처 설계: 온-프레미스 환경을 Azure에 연결합니다.
메인프레임 데이터 현대화
레거시 메인프레임 시스템을 사용하는 조직은 Azure 데이터베이스 서비스로 마이그레이션하여 데이터 워크로드를 현대화할 수 있습니다. Azure 비즈니스 연속성을 유지하면서 메인프레임 데이터를 전환하는 데 도움이 되는 여러 마이그레이션 패턴 및 복제 전략을 제공합니다.
- 메인프레임 미드레인지 데이터 현대화: 레거시 데이터 원본을 최신 플랫폼으로 마이그레이션합니다.
- 메인프레임 데이터 복제 및 동기화: 메인프레임 및 클라우드 데이터를 동기화된 상태로 유지합니다.
- Connect를 사용하여 메인프레임 데이터 복제: 데이터 복제에 정밀하게 연결 사용
- Qlik를 사용하여 메인프레임 데이터 복제: Qlik 기술을 사용하여 데이터를 복제합니다.
분석 통합
잘 설계된 데이터베이스 기반에 의존하는 분석 워크로드의 경우 다음 문서를 참조하세요.
- Analytics 아키텍처 디자인: Azure 분석 솔루션의 개요를 참조하세요.
- 데이터 웨어하우징 및 분석: 분석 플랫폼과 데이터베이스를 통합합니다.
AWS(Amazon Web Services) 또는 Google Cloud 전문가
빠르게 확장할 수 있도록 다음 문서에서는 Azure 데이터베이스 옵션을 다른 클라우드 서비스와 비교합니다.
- Azure 및 AWS 관련 데이터베이스 기술: Azure 및 AWS 데이터베이스 서비스를 비교합니다.
- 구글 클라우드에서 Azure 서비스 비교: 데이터 플랫폼: Azure 및 Google Cloud 데이터베이스 서비스를 비교합니다.
기여자
Microsoft 이 문서를 유지 관리합니다. 다음 기여자는 이 문서를 작성했습니다.
주요 작성자:
- 모히트 아가왈 | 주요 클라우드 솔루션 설계자
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