WarehousePG 재해복구: 웜 스탠바이와 Barman으로 분석 데이터 보호

Postgres 재해복구 전문가가 구현한 분석 데이터용 웜 스탠바이 클러스터

폭풍, 전력망 장애, 시설 침수로 정부 기관의 데이터센터가 멈췄다고 가정해 보겠습니다. 복지급여 지급, 세금 처리, 민원·사건 관리를 뒷받침하는 분석 데이터웨어하우스도 함께 중단됩니다. 데이터가 실행될 수 있는 위치를 데이터 레지던시 규정이 엄격하게 제한한다면, 다른 리전의 여유 자원으로 장애 조치하는 것조차 불가능해 난감한 상황에 놓입니다.

이러한 문제를 해결하기 위해 EDB는 EDB Postgres AI(EDB PG AI)의 재해복구(Disaster Recovery, DR) 기능을 발표했습니다. 대상은 WarehousePG입니다. 이제 전날 밤의 백업에 의존하는 대신 스탠바이를 프로덕션과 분 단위로 동기화된 최신 상태로 유지할 수 있습니다. 장애 조치나 승격 시점은 공급업체가 아니라 사용자가 결정합니다. 이미 운영 중인 다른 구성 요소와 함께 WarehousePG Enterprise Manager(WEM)에서 전체 구성을 관리할 수 있습니다.

WarehousePG 재해복구에 필요한 웜 스탠바이

재해복구의 중요성에는 누구나 동의합니다. 많은 기업이 야간 백업을 수행하고 ‘필요할 때 복원’하는 계획을 세웁니다. 하지만 핵심 데이터를 페타바이트 규모로 보관하는 데이터웨어하우스에서는 실제 장애가 발생하면 이런 계획의 한계가 드러납니다. 전체 복원에는 몇 시간, 때로는 하루 넘게 걸릴 수 있습니다. 복원이 끝날 때쯤이면 규제기관과 고객이 기대하는 복구 허용 시간을 이미 초과했을 수 있습니다.

웜 재해복구(warm DR)는 다른 기준을 제시합니다. 오브젝트 스토리지에 데이터 사본을 콜드 상태로 보관하는 대신 두 번째 클러스터를 실행하고 프로덕션과 지속적으로 동기화합니다. 별도의 백업 시간대를 정하거나, 마감 시간에 쫓기며 예약된 데이터 적재 작업을 실행할 필요가 없습니다. 분석가와 에이전트가 작업하는 동안 테이블을 잠그지도 않습니다. 복구가 필요할 때 소요 시간은 몇 시간이나 며칠이 아닌 분 단위로 측정됩니다. 한 은행 고객은 복구 소요 시간을 2일에서 16분으로 줄여 약 180배 개선했습니다. 자세한 사례는 기술 블로그에서 확인할 수 있습니다.

Postgres 기반 재해복구가 제공하는 네 가지 이점

WarehousePG의 기반은 실제로 Postgres이므로, DR도 숙련된 Postgres 팀이 기대하는 방식으로 작동합니다. 그래서 저희는 데이터웨어하우스 규모의 DR을 별개의 문제로 다루는 대신 WarehousePG 전문가와 Postgres 재해복구 전문가가 함께 어려운 과제를 해결하도록 했습니다. 또한 EDB는 세계적인 Postgres 기여 기업 중 하나로서, WarehousePG가 앞으로의 Postgres 발전에도 발맞추도록 하고 있습니다.

이러한 연속성은 WarehousePG가 탄생한 이유이기도 합니다. Broadcom이 Greenplum을 비공개 소스로 전환하자 EDB는 이를 포크해 커뮤니티에 개방적인 Postgres 기반의 발전 경로를 제공했습니다. 재해복구는 이 작업의 자연스러운 확장이며, EDB Postgres AI for WarehousePG가 이미 제공하는 강점을 강화합니다.

• 주권: 스탠바이를 어디에 배치하고 어디로 장애 조치할지 사용자가 선택합니다. 최악의 상황에서도 데이터는 요구되는 리전이나 관할권 안에 머물 수 있습니다.
• 예상치 못한 부담 방지: 중복 클러스터에 모든 데이터를 두 번 적재하거나 유휴 하드웨어에 비용을 지불할 필요가 없습니다. 스탠바이는 더 작은 규모로 구성하거나 클라우드에 배치할 수 있습니다.
• 단일 제어 영역: 고가용성과 DR은 대규모 병렬 처리(MPP) 엔진에 내장되어 있으며, 다른 구성 요소와 함께 WEM에서 관리합니다. 타사 애드온이나 추가 공급업체를 관리할 필요가 없습니다.
• 지원이 제공되는 기반: WarehousePG에 내장된 고가용성은 검증된 복제와 지원이 제공되는 커널을 기반으로 하므로, 실제로 신뢰할 수 있는 장애 조치 경로를 제공합니다.

그림 1. WarehousePG Enterprise Manager는 백업 개수와 기존 복원 지점의 타임라인을 포함해 프라이머리 및 DR 클러스터 상태를 한눈에 보여 줍니다. 클러스터 구성, 중간 스토리지 계층 지정, 기존 백업 관리, WAL 증가량 추적을 위한 GUI 도구도 제공합니다.

Barman과 EDB의 Postgres 재해복구 경험을 기반으로 한 구성

Postgres를 재해로부터 보호하는 일은 EDB의 핵심 업무입니다. 저희는 세계적인 Postgres 기여 기업 중 하나로서 수년간 미션 크리티컬 환경의 Postgres DR을 구축하고 지원해 왔습니다. WarehousePG 재해복구는 이 전문성을 데이터웨어하우스에 적용한 것입니다. 이 기능은 2011년부터 Postgres 데이터베이스를 보호해 온 오픈소스 백업·복구 엔진인 Barman을 기반으로 실행됩니다. Barman은 Postgres 생태계에서 가장 널리 배포된 백업·복구 도구 중 하나이며, 지금도 새 버전이 정기적으로 출시되고 있습니다. 저희는 DR 스택을 처음부터 새로 만드는 대신 수년간 검증하고 강화한 도구를 WarehousePG에 처음부터 도입했습니다. 이를 통해 실제 시간을 절약하고 위험을 줄입니다.

WarehousePG 재해복구는 이미 WarehousePG의 세그먼트 미러와 스탠바이 코디네이터를 동기화하는 데 사용하는 검증된 복제 방식을 기반으로 실행됩니다. 이는 모든 변경을 발생 시점에 기록하는 Postgres의 선행 기록 로그(write-ahead log, WAL)를 토대로 합니다. 이제 이 방식이 전체 스탠바이 클러스터로 확장되었습니다.

스탠바이 클러스터의 추가 활용: 마이그레이션·테스트·보고서

웜 DR은 재해복구 외에도 유용합니다. 겪지 않기를 바라는 재해에 대비하면서도, 스탠바이는 그날만 기다리지 않습니다. 나머지 연간 364일에도 더 많은 가치를 얻을 수 있습니다.

• 위험을 줄이는 클라우드 마이그레이션: 클라우드 기반 스탠바이를 구축해 분석 워크로드를 온프레미스에서 이전하는 통제된 경로로 활용합니다. 한 번에 전면 전환하는 빅뱅 방식이 필요하지 않습니다.
• 시나리오 및 부하 테스트: 스탠바이를 승격해 피크 상황을 재현합니다. 예를 들어 신고 마감일의 높은 트래픽을 2배 규모로 재현하고, 프로덕션에 영향을 주지 않은 채 이를 대상으로 모델을 실행할 수 있습니다.
• 대규모 보고서 부하 분산: 월말이나 분기말 보고서를 위해 특정 시점으로 복원한 환경을 기동합니다. 대규모 쿼리를 별도 환경에서 실행하고 작업이 끝나면 컴퓨팅 자원을 해제합니다.

같은 투자로 가치를 얻을 수 있는 이유가 세 가지 더 생기는 셈입니다.

WarehousePG 재해복구 시작하기

재해복구는 힘든 하루로 끝날 상황과 재앙으로 번질 상황을 가르는 차이입니다. 이제 Postgres를 수년간 보호해 온 팀의 지원을 바탕으로, 대표적인 Postgres 기반 데이터웨어하우스에 재해복구가 내장됩니다.

다음 두 단계로 시작해 보세요. EDB PG AI for WarehousePG 살펴보기에서 전체 플랫폼을 확인하고, DR이 현재 환경에 어떻게 적용되는지 알아볼 준비가 되면 제품 문서를 확인하세요.

자주 묻는 질문

웜 스탠바이 재해복구는 야간 백업 복원과 무엇이 다른가요?

야간 백업은 저장한 사본을 복원해야 하지만, 웜 DR은 두 번째 클러스터를 실행해 프로덕션과 지속적으로 동기화합니다. 원문은 스탠바이를 분 단위로 최신 상태에 유지하고 복구 시간을 분 단위로 줄이는 방식을 설명합니다.

WarehousePG 재해복구는 어디에서 관리하나요?

WarehousePG Enterprise Manager(WEM)에서 다른 구성 요소와 함께 관리합니다. 프라이머리·DR 클러스터 상태, 백업 개수, 복원 지점 타임라인을 확인하고 클러스터·중간 스토리지·백업·WAL 증가량을 관리할 수 있습니다.

WarehousePG 재해복구에서 Barman은 어떤 역할을 하나요?

WarehousePG 재해복구는 오픈소스 백업·복구 엔진인 Barman을 기반으로 실행됩니다. 세그먼트 미러와 스탠바이 코디네이터에 쓰이던 검증된 복제 방식을 전체 스탠바이 클러스터로 확장하고 Postgres WAL을 활용합니다.

스탠바이 클러스터를 재해복구 외의 용도로도 활용할 수 있나요?

원문은 클라우드 마이그레이션, 승격한 스탠바이에서의 시나리오·부하 테스트, 특정 시점 복원 환경을 이용한 대규모 보고서 부하 분산을 제시합니다. 보고서용 컴퓨팅 자원은 작업이 끝난 뒤 해제할 수 있습니다.