4.1. 클러스터링 소개 Enterprise Edition

이 장에서는 엔터프라이즈 배포에 클러스터링을 사용하는 방법을 소개합니다.

엔터프라이즈 IT 요구 사항은 까다롭습니다. 우리의 솔루션은 높은 처리량, 지속적인 가용성 및 신뢰성을 제공하도록 기대되어 집니다. 또한 대부분의 IT 에코 시스템에서는 분석 및 보고 목적으로 운영 데이터에서 종종 장기 실행 쿼리를 실행하고자 합니다. 우리의 솔루션을 설계할 때, 우리는 우리가 선택한 모든 기술이 그러한 중요 엔터프라이즈 요구 사항을 뒷받침 할 수 있다는 것을 보장하여야 합니다.

높은 처리량

까다로운 그래프 작업량을 충족시키기 위해 Neo4j 클러스터를 사용하면 여러 협력 시스템에서 작업을 연합 할 수 있습니다.

그림 4.1. 처리량

클러스터 환경에서 각 컴퓨터가 전체 쿼리의 하위 집합을 처리 할 수 있게하여 처리량 목표 (그래프 쿼리)를 충족시킬 수 있습니다. 이 방식을 사용하면 위의 다이어그램에서 (논리적) 큐 길이를 기준으로 지연 시간도 줄일 수 있습니다.

지속적인 가용성

대부분의 엔터프라이즈 급 시스템에 대한 기본 요구 사항은 고 가용성입니다. 즉, 장애가 있더라도 시스템은 최종 사용자(사람 또는 다른 컴퓨터 시스템)에게 기능을 계속 제공합니다.

그림 4.2. 가용성

Neo4j의 클러스터링 아키텍처는 Neo4j의 지속적인 가용성을 보장하기 위한 자동화 된 솔루션입니다. 전제는 클러스터에 중복을 배치하여 장애가 발생할 경우 나머지 라이브 인스턴스에 의해 마스킹 될 수 있다는 것입니다. 위의 경우 하나의 실패한 인스턴스로 인해 클러스터가 중지되지 않습니다 (클러스터의 처리량은 더 낮아질 수 있음).

재해 복구

재해 복구는 주요 서비스 중단으로부터 복구할 수 있는 기능이며, 지속적으로 사용 가능한 클러스터에서 여분의 용량으로 수용 할 수 있는 것보다 더 큰 기능입니다. 일반적으로 이는 데이터 센터 중단, 물리적 네트워크 단절 또는 대용량 인프라가 작동 불가능하게 만드는 서비스 거부(DoS) 공격으로 나타납니다.

그림 4.3. 안전성

이러한 경우 재해 복구 전략은 서비스를 다시 온라인 상태로 전환하는 전략과 함께 장애 조치 데이터 센터를 정의 할 수 있습니다. Neo4j 클러스터링은 다운 타임이 매우 짧아야 하거나 재해 시나리오에서 데이터 손실에 대한 허용 오차가 낮아야 하는 재해 복구 전략을 수용할 수 있습니다. 클러스터 인스턴스를 대체 위치에 배포하면 지정된 재해 복구 위치에 운영 데이터베이스 클러스터에 대해 실행되는 트랜잭션과 함께 최신 상태인 사용할 수 있는 활성 데이터베이스 복사본이 생성됩니다.

재해 복구 인스턴스 또는 인스턴스들을 예측하는 것에서 우리들은 다운타임을 최소화하고 데이터의 안전을 보장하기 위해 돕고 있습니다. 재해 복구가 스트레스가 많고 불편할 때 정의에 따라 발생한다는 점을 고려하면, 결코 조치를 취하지 않길 원하겠지만, 데이터베이스 클러스터의 일부로 잘 설계된 복구 시나리오는 타당한 계획입니다.

분석 및 보고

운영 데이터는 온라인 처리 시스템의 생명소입니다. 그러나 기업의 다른 이해 관계자가 자신의 비즈니스 인텔리전스를 위해 해당 데이터에 액세스 해야 합니다. 분석 및 보고 쿼리는 대개 데이터베이스 관점에서 임시 방편입니다. 새로운 분석이 수행될 때 쿼리들은 추측에 기반하거나 광범위 할 수 있습니다. 이것은 작업량을 예측할 수 없고 번거로울 수 있다는 것을 의미합니다. 그러한 작업량으로 인해 시스템의 작업이 균형을 잃어 온라인 작업량(예:고객)을 위해 사용할 수 있는 리소스가 감소할 위험이 있습니다. 우리는 또한 분석 요청의 필요도 충족시킬 수 있어야 합니다. 다행스럽게도 Neo4j 클러스터링은 최종 사용자 또는 BI 도구에서 쿼리 분석을 지원하기 위해 전적으로 별도의 인스턴스를 제공하는 데 사용될 수 있습니다. 클러스터의 일부가 되면 분석 인스턴스가 최신 상태가 되기 때문에 외부 ETL작업이나 기타 복잡성이 필요하지 않습니다.