데이터베이스 센터의 평가를 사용하여 프로덕션 PostgreSQL용 Cloud SQL 인스턴스에 적용하기 전에 데이터베이스 추천의 성능 영향을 평가하고 테스트합니다.
추천을 평가하기 위해 평가 워크플로는 다음 작업을 실행합니다.
데이터베이스 인스턴스를 클론합니다.
클론에서 벤치마킹 시뮬레이션 테스트를 실행합니다.
추천 구성 변경사항을 적용한 후의 성능과 클론의 기준 성능을 비교합니다.
작동 방식
추천을 평가하면 평가 워크플로에서 평가 프로세스를 안내하는 단계별 테스트 계획을 만듭니다.
평가를 위해 인스턴스를 선택한 후 평가는 다음과 같은 변경사항의 잠재적 성능 영향을 측정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 머신 유형: 특정 워크로드 요구사항을 더 잘 충족하도록 머신 유형 을 확장합니다.
- 버전 유형: 버전 유형 을(를) Enterprise 또는 Enterprise Plus에서 업그레이드하여 더 강력한 기능에 액세스합니다.
- 데이터 캐시: Enterprise Plus 인스턴스에서 데이터 캐싱을 사용 설정하여 더 빠른 읽기를 위해 더 많은 스토리지에 액세스합니다.
추천을 평가하면 다음 작업이 실행됩니다.
이러한 변경사항의 영향을 테스트하기 위해 이 기능은 인스턴스의 임시 클론을 만들고 기준 벤치마크 테스트를 실행합니다.
클론은 pgbench 테이블 형식의 합성 데이터를 사용하여 데이터를 추상화하는 인스턴스의 사본입니다. 데이터 조작 언어 (DML) 는 트래픽을 시뮬레이션하는 데 사용되며 pgbench에서 사용할 수 있는 매개변수를 사용하면 워크로드 유형과 기간을 나타낼 수 있습니다.
예를 들어 다음 매개변수를 사용하여 클론을 실행하도록 지정할 수 있습니다.
- 데이터베이스 클라이언트 연결 10개
- 클라이언트당 트랜잭션 1,000개
- 간단한 쿼리 모드
이러한 매개변수가 주어지면 평가 워크플로는 먼저 인스턴스의 현재 구성으로 클론의 성능을 측정한 다음 추천 수정사항이 적용된 클론 버전과 비교할 수 있습니다. 측정된 성능 측정항목에는 다음과 같은 임시 결과가 포함됩니다.
- 스코어카드/표: 평균 지연 시간, 트랜잭션 수
- 차트: CPU 사용률, 메모리 사용량
평가 워크플로는 패치 작업을 통해 클론에 추천 변경사항을 적용하고 벤치마크를 다시 실행합니다. 인스턴스 용량과 적용된 수정사항 유형에 따라 구성 설정을 변경하는 데 45분 이상 걸릴 수 있습니다.
평가 워크플로는 성능 측정항목을 기록하고 이전에 기록된 기준과 비교합니다.
평가를 사용하면 테스트 환경에서 클론에 대한 추천 변경사항을 안전하게 검증한 후 해당 프로덕션 인스턴스에 수동으로 적용할 수 있습니다.
벤치마크 결과가 만족스러우면 프로덕션 인스턴스에 추천 변경사항을 수동으로 적용할 수 있습니다.
48시간 후 평가 계획과 결과가 삭제됩니다.
워크플로가 완료되는 즉시 클론 인스턴스가 삭제됩니다.
평가 계획이 취소되거나 중단되면 클론을 수동으로 삭제해야 합니다.
자세한 내용은 추천 평가 만들기를 참조하세요.
제한사항
평가 계획의 결과와 클론에 필요한 리소스는 삭제되기 전 48시간 동안 사용할 수 있습니다. 리소스는 삭제될 때까지 요금이 발생합니다.
평가 세션을 취소하거나 중단하거나 평가가 실패하는 경우 지속적인 요금이 청구되지 않도록 클론을 수동으로 삭제해야 합니다.
데이터베이스 센터 평가는 PostgreSQL용 Cloud SQL 인스턴스에만 사용할 수 있습니다.