EFS, nfs

cpio를 이런데 쓸줄이야. (사실 검색해보기 전까지는 backup용으로 쓰이던걸 몰랐다. Android fs 빼낼때나 썻지...)

fpart + cpio + GNU Parallel 은 참신하다. Amazon EFS 외에도 잘 써먹을 수 있겠다.

참고 : https://github.com/aws-samples/amazon-efs-tutorial

원문 : https://s3.amazonaws.com/aws-us-east-1/demo/efs-parallel-file-transfer-test.html

Amazon EFS Parallel File Transfer Test

AWS Storage Days | New York | September 6-8, 2017

Version 1.0

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Errors or corrections? Email us at darrylo@amazon.com.

Step-by-step Guide

Launch this environment to evaluate how the different instances types, I/O size, and thread count effects throughput to an Amazon EFS file system.

AWS CloudFormation template will launch:

  • Three Auto Scaling groups
  • Recommend using default instance types for each Auto Scaling group
    • t2.micro for Auto Scaling group 0
    • m4.large for Auto Scaling group 1
    • c4.xlarge for Auto Scaling group 2
  • Minimum and desired size for each Auto Scaling group is 1 (maximum 4)
  • Each Auto Scaling group instance will auto mount the identified Amazon EFS file system, generate 5GB of 1MB files & 5GB of 10MB files using smallfile, and install the following applications:
    • nload - is a console application which monitors network traffic and bandwidth usage in real time
    • smallfile - https://github.com/bengland2/smallfile - used to generate test data; Developer: Ben England
    • GNU Parallel - https://www.gnu.org/software/parallel/ - used to parallelize single-threaded commands; O. Tange (2011): GNU Parallel - The Command-Line Power Tool, ;login: The USENIX Magazine, February 2011:42-47
    • Mutil mcp - https://github.com/pkolano/mutil - multi-threaded drop-in replacement of cp; Author Paul Kolano (NASA)
    • fpart - https://github.com/martymac/fpart - sorts file trees and packs them into partitions; Author Ganaël Laplanche
    • fpsync - wraps fpart + rsync - included in the tools/ directory of fpart

NOTICE!! Amazon Web Services does NOT endorse specific 3rd party applications. These software packages are used for demonstration purposes only. Follow all expressed or implied license agreements associated with these 3rd party software products.

WARNING!! If you build the above mentioned environment, this will exceed your free-usage tier. You will incur charges as a result of creating this environment and running these scripts in your AWS account. If you run this environment for 1 hour, you may incur a charge of ~$1.18.

You can launch this CloudFormation stack, using your account, in the following AWS Regions:

AWS Region CodeNameLaunch
us-east-1US East (N. Virginia)cloudformation-launch-stack
us-east-2US East (Ohio)cloudformation-launch-stack
us-west-2US West (Oregon)cloudformation-launch-stack
eu-west-1EU (Ireland)cloudformation-launch-stack
eu-central-1EU (Frankfurt)cloudformation-launch-stack
ap-southeast-2AP (Sydney)cloudformation-launch-stack

SSH to all three EC2 instances

Not all EC2 instances are created equal

Run this command against t2.micro

1. Write 17GB to EFS w/ 1MB block size

time dd if=/dev/zero of=/efs/dd/17G-dd-$(date +%Y%m%d%H%M%S.%3N).img bs=1M count=17408 conv=fsync &
nload -u M
While this is running, continue and run Step 2 in a separate terminal session.

Run this command against m4.large

2. Write 5GB to EFS w/ 1MB block size

time dd if=/dev/zero of=/efs/dd/5G-dd-$(date +%Y%m%d%H%M%S.%3N).img bs=1M count=5120 conv=fsync &
nload -u M

Maximize throughput using larger I/O size

Run the remaining commands against c4.xlarge

3. Write 2GB to EBS w/ 1MB block size - ‘sync’ once at the end

time dd if=/dev/zero of=/ebs/dd/2G-dd-$(date +%Y%m%d%H%M%S.%3N).img bs=1M count=2048 status=progress conv=fsync
Record run time.

4. Write 2GB to EFS w/ 1MB block size - ‘sync’ once at the end

time dd if=/dev/zero of=/efs/dd/2G-dd-$(date +%Y%m%d%H%M%S.%3N).img bs=1M count=2048 status=progress conv=fsync
Record run time.

5. Write 2GB to EBS w/ 8MB block size - ‘sync’ once at the end

time dd if=/dev/zero of=/ebs/dd/2G-dd-$(date +%Y%m%d%H%M%S.%3N).img bs=8M count=256 status=progress conv=fsync
Record run time.

6. Write 2GB to EFS w/ 8MB block size - ‘sync’ once at the end

time dd if=/dev/zero of=/efs/dd/2G-dd-$(date +%Y%m%d%H%M%S.%3N).img bs=8M count=256 status=progress conv=fsync
Record run time.

Sample run times

Step & CommandDuration
3. Write 2GB to EBS w/ 1MB block size - ‘sync’ once at the end22 seconds
4. Write 2GB to EFS w/ 1MB block size - ‘sync’ once at the end12 seconds
5. Write 2GB to EBS w/ 8MB block size - ‘sync’ once at the end22 seconds
6. Write 2GB to EFS w/ 8MB block size - ‘sync’ once at the end12 seconds
7. Write 2GB to EBS w/ 1MB block size - ‘sync’ after each block is written

time dd if=/dev/zero of=/ebs/dd/2G-dd-$(date +%Y%m%d%H%M%S.%3N).img bs=1M count=2048 status=progress oflag=sync
Record run time.

8. Write 2GB to EFS w/ 1MB block size - ‘sync’ after each block is written

time dd if=/dev/zero of=/efs/dd/2G-dd-$(date +%Y%m%d%H%M%S.%3N).img bs=1M count=2048 status=progress oflag=sync
Record run time.

9. Write 2GB to EBS w/ 8MB block size - ‘sync’ after each block is written

time dd if=/dev/zero of=/ebs/dd/2G-dd-$(date +%Y%m%d%H%M%S.%3N).img bs=8M count=256 status=progress oflag=sync
Record run time.

10. Write 2GB to EFS w/ 8MB block size - ‘sync’ after each block is written

time dd if=/dev/zero of=/efs/dd/2G-dd-$(date +%Y%m%d%H%M%S.%3N).img bs=8M count=256 status=progress oflag=sync
Record run time.

Sample run times

Step & CommandDuration
7. Write 2GB to EBS w/ 1MB block size - ‘sync’ after each block is written22 seconds
8. Write 2GB to EFS w/ 1MB block size - ‘sync’ after each block is written1 minute 43 seconds
9. Write 2GB to EBS w/ 8MB block size - ‘sync’ after each block is written22 seconds
10. Write 2GB to EFS w/ 8MB block size - ‘sync’ after each block is written48 seconds

Maximize throughput using parallel, multi-threaded access

Run the remaining commands against c4.xlarge

11. Write 2GB to EBS (4 threads of 512MB each) w/ 1MB block size - ‘sync’ after each block is written

time seq 0 3 | parallel --will-cite -j 4 'dd if=/dev/zero of=/ebs/dd/2G-dd-$(date +%Y%m%d%H%M%S.%3N)-{}.img bs=1M count=512 oflag=sync'
Record run time.

12. Write 2GB to EFS (4 threads of 512MB each) w/ 1MB block size - ‘sync’ after each block is written

time seq 0 3 | parallel --will-cite -j 4 'dd if=/dev/zero of=/efs/dd/2G-dd-$(date +%Y%m%d%H%M%S.%3N)-{}.img bs=1M count=512 oflag=sync'
Record run time.

13. Write 2GB to EFS (4 threads of 512MB each) w/ 1MB block size - ‘sync’ once at the end

time seq 0 3 | parallel --will-cite -j 4 'dd if=/dev/zero of=/efs/dd/2G-dd-$(date +%Y%m%d%H%M%S.%3N)-{}.img bs=1M count=512 conv=fsync'
Record run time.

14. Write 2GB to EBS (8 threads of 256MB each) w/ 1MB block size - ‘sync’ after each block is written

time seq 0 7 | parallel --will-cite -j 8 'dd if=/dev/zero of=/ebs/dd/2G-dd-$(date +%Y%m%d%H%M%S.%3N)-{}.img bs=1M count=256 oflag=sync'
Record run time.

15. Write 2GB to EFS (8 threads of 256MB each) w/ 1MB block size - ‘sync’ after each block is written

time seq 0 7 | parallel --will-cite -j 8 'dd if=/dev/zero of=/efs/dd/2G-dd-$(date +%Y%m%d%H%M%S.%3N)-{}.img bs=1M count=256 oflag=sync'
Record run time.

16. Write 2GB to EFS (8 threads of 256MB each) w/ 1MB block size - ‘sync’ once at the end

time seq 0 7 | parallel --will-cite -j 8 'dd if=/dev/zero of=/efs/dd/2G-dd-$(date +%Y%m%d%H%M%S.%3N)-{}.img bs=1M count=256 conv=fsync'
Record run time.

Sample run times

Step & CommandDurationThroughput
11. Write 2GB to EBS (4 threads of 512MB each) w/ 1MB block size - ‘sync’ after each block is written22 seconds~90 MB/s
12. Write 2GB to EFS (4 threads of 512MB each) w/ 1MB block size - ‘sync’ after each block is written26 seconds~77 MB/s
13. Write 2GB to EFS (4 threads of 512MB each) w/ 1MB block size - ‘sync’ once at the end12 seconds~167 MB/s
14. Write 2GB to EBS (8 threads of 256MB each) w/ 1MB block size - ‘sync’ after each block is written22 seconds~90 MB/s
15. Write 2GB to EFS (8 threads of 256MB each) w/ 1MB block size - ‘sync’ after each block is written14 seconds~143 MB/s
16. Write 2GB to EFS (8 threads of 256MB each) w/ 1MB block size - ‘sync’ once at the end12 seconds~167 MB/s

Maximize throughput - EFS parallel file transfer test

Run the remaining commands against c4.xlarge

Identify size of data set to be transferred.

du -csh /ebs/data-1m/
find /ebs/data-1m/. -type f | wc -l

Set variable

instanceid=$(curl -s

17. Transfer files from EBS to EFS using rsync

Drop caches.
sudo su
sync && echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches
time rsync -r /ebs/data-1m/ /efs/rsync/${instanceid} &
nload -u M
Record throughput.

18. Transfer files from EBS to EFS using cp

Drop caches.
sudo su
sync && echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches
time cp -r /ebs/data-1m/* /efs/cp/${instanceid} &
nload -u M
Record throughput.

Set variable

Set the threads variable to 4 threads per vcpu.
threads=$(($(nproc --all) * 4))

19. Transfer files from EBS to EFS using fpsync

Drop caches.
sudo su
sync && echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches
time /usr/local/bin/fpsync -n ${threads} -v /ebs/data-1m/ /efs/fpsync/${instanceid} &
nload -u M
Record throughput.

20. Transfer files from EBS to EFS using mcp

Drop caches.
sudo su
sync && echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches
time mcp -r --threads=${threads} /ebs/data-1m/* /efs/mcp/${instanceid} &
nload -u M
Record throughput.

21. Transfer files from EBS to EFS using efscp script (cp + GNU Parallel)

Drop caches.
sudo su
sync && echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches
time /home/ec2-user/efscp.sh /ebs/data-1m/ /efs/efscp ${threads} &
nload -u M
Record throughput.

22. Transfer files from EBS to EFS using fpart + cpio + GNU Parallel

Drop caches.
sudo su
sync && echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches
time /usr/local/bin/fpart -Z -n 1 -o /home/ec2-user/fpart-files-to-transfer /ebs/data-1m
time parallel --will-cite -j ${threads} --pipepart --round-robin --block 1M -a /home/ec2-user/fpart-files-to-transfer.0 'sudo cpio -pdm {} /efs/parallelcpio/${instanceid}/' &
nload -u M
Record throughput.

Sample run times

Step & CommandDurationThroughput
17. Transfer 5000 ~1MB files from EBS to EFS using rsync10 minutes 3 seconds~8.3 MB/s
18. Transfer 5000 ~1MB files from EBS to EFS using cp7 minutes 55 seconds~10.5 MB/s
19. Transfer 5000 ~1MB files from EBS to EFS using fpsync4 minutes 38 seconds~18.6 MB/s
20. Transfer 5000 ~1MB files from EBS to EFS using mcp1 minute 40 seconds~50.0 MB/s
21. Transfer 5000 ~1MB files from EBS to EFS using cp + GNU Parallel1 minute 27 seconds~57.5 MB/s
22. Transfer 5000 ~1MB files from EBS to EFS using fpart + cpio + GNU Parallel1 minute 4 seconds~78.0 MB/s

Re-run steps 17-22, changing the source path from /ebs/data-1m to /ebs/data-10m to compare the throughput differences between small and large I/O size.


Delete all files on the EFS file system that were created using these scripts and delete the CloudFormation stack, so you don’t continue to incur additional charges for these resources.


The distributed nature of Amazon EFS enables high levels of availability, durability, and scalability. This distributed architecture results in a small latency overhead for each file operation. Due to this per-operation latency, overall throughput generally increases as the average I/O size increases, because the overhead is amortized over a larger amount of data. Amazon EFS supports highly parallelized workloads (for example, using concurrent operations from multiple threads and multiple Amazon EC2 instances), which enables high levels of aggregate throughput and operations per second.

For feedback, suggestions, or corrections, please email me at darrylo@amazon.com.

Transient로 Windows Server 2016 를 띄운후 Language 설치 메뉴에서 한국어를 추가해도

추가되었다고만 뜨고 실제 한국어 랭귀지 팩이 설치가 안된다.

일반 셋업때는 잘된다. 2012는 일반 셋업 때도 안되었던걸로 기억한다.

이른 윈도업데이트서버가 Softlayer 내부것으로 지정이되어있고 (WSUS) 인터넷업데이트는 막아 놓았다.

거기에서 막혀 있거나 해당 랭귀지팩을 제공해주지 않기 때문이다? (이런 !@(*&&(*$@(*&)(*)

어째든 WSUS 를 잠깐 끄고 한국어 설치옵션에 가면 이전과 다른 다운로드 옵션이 보인다.

덤? 으로 윈도 업데이트도 몇개 더 된다.

하지만, 아무래도 윈도 업데이트 정책은 벤더것을 따라가는게 편하기 때문에 다시 WSUS를 켜주자.

WSUS를 끄는법 regedit 실행 (실행->regedit) 후 아래 경로에서 DoNotConnectToWindowsUpdateInternetLocations를 1에서 0으로 바꾼다.



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메인프레임까지... ㅎㄷㄷ

 APN Blog 메인프레임 섹션 에 참조할 만한 많을 글이 있다.


클라우드 이전 시 많은 대기업 고객이 떨쳐버리지 못하는 걱정은 마이그레이션하고 나면 저 메인프레임(Mainframe)은 어떻게 해야 하는지에 대한 것입니다. 사실 클라우드 기반으로 설계된 워크로드는 수평적 확장성에 집중합니다. 즉, 컴퓨팅 처리 용량이 필요해지면 수요를 충족하기 위해 인스턴스를 추가하면 됩니다. 이에 반해 많은 레거시 시스템은 필요에 따라 더 크고 더 강력한 시스템을 추가하는 수직적 확장을 염두에 두고 설계되었으며, 결국 대기업에서 가장 중요한 워크로드는 메인프레임을 선정하고, 대체로 뛰어난 성능과 안정성을 제공했기 때문에 성공적입니다.

이 글은 메인프레임 워크로드를 클라우드로 마이그레이션하는 데 관심이 있는 기업들이 선택할 수 있는 여러 방안을 설명합니다.

왜 메인프레임이 아니고 클라우드인가?

대기업 고객에게는 기존 메인프레임을 AWS 클라우드로 마이그레이션하는 사업상 이유가 있습니다. 하지만, 메인프레임 현대화 프로젝트는 대체로 인내심과 강력한 리더십, 그리고 의도한 ROI를 달성할 탄탄한 접근 방법이 필요합니다. 기존에 AWS 클라우드로 이전하는 고객 프로젝트에서 성공을 거둔 경험을 바탕으로 우리는 새 메인프레임을 AWS로 이전하는 이니셔티브를 촉진하는 패턴, 교훈, 모범 사례를 파악했습니다.

우리는 고객이 AWS로 메인프레임 워크로드를 현대화하려는 여러 이유가 있음을 알게 되었습니다. 첫째, 비용 절감은 분명 메인프레임에서 AWS로 워크로드를 이전하는 데 따라오는 강력한 이점입니다. 자본 지출과 MIPS(millions of instructions per second)를 제거하고, 독립 소프트웨어 공급업체(ISV) 라이선스 비용을 줄이며, 탄력적 요금 모델을 활용할 수 있기 때문입니다. 둘째, 연속 통합 및 지속적인 업데이트(CI/CD)와 온디맨드로 사용하는 거의 무한한 인프라 리소스를 통해 개발 주기가 단축되어 민첩성을 얻게 됩니다. 셋째, 수십 년간의 비즈니스 거래가 포함되어 경쟁 차별화 요소를 모색하는 데이터 분석 또는 머신 러닝 이니셔티브를 제공할 수 있는 메인프레임 데이터 활용에 따른 장점이 있습니다. 마지막 네 번째로 AWS 클라우드로 이전을 통해 메인프레임 퇴역에 따른 기술 격차를 해결하고 새로운 인재를 유치하여 핵심 비즈니스 워크로드를 현대화할 수 있습니다.

AWS 클라우드를 통한 메인프레임 현대화에는 한 가지 해결책이 없습니다. 대기업 고객은 비즈니스 및 IT 전략에 따라 메인프레임 특유의 기술적 제약에 따라 가장 적합한 패턴을 선택해야 합니다. 메인프레임이 여러 워크로드를 처리할 만큼 크다면 각 워크로드의 특성마다 유리한 패턴이 다를 수 있습니다. 워크로드 자체가 특정 프로그램이나 데이터와 독립적일 경우에는 쉽게 파악할 수 있습니다. 하나의 메인프레임 내에서 안정화된 애플리케이션이 따르는 패턴이 있기도 하고, 계속해서 변화 중인 애플리케이션은 다른 패턴에 따를 수 있습니다. 이처럼 워크로드마다 적합한 여러 전략을 선택할 수 있다는 점이 위에서 설명한 네 가지 동인, 그중에서도 비즈니스 민첩성과 기술 격차를 활용하는 것이 고객이 성공을 거두는 비결입니다.

이를 바탕으로 AWS 고객 중 메인 프레임을 이전한 성공적인 패턴 몇 가지를 소개합니다.

패턴 1: 자동 리팩터링을 통한 단기 마이그레이션

자동 리팩터링은 레거시 스택(예: COBOL 기반)을 새로운 스택(예: Java 기반 또는 .Net 기반)으로 변환하기 위해 리버스 엔지니어링과 포워드 엔지니어링을 모두 자동화합니다. 효율성과 품질을 위해 이 변환에는 최대한 많은 자동화가 있지만 수동 코드 재작성은 없습니다. 일반적으로 이로 인해 애플리케이션은 클라우드 네이티브 애플리케이션과 비슷한 열 두가지 앱 모범 사례에 따라 다양한 AWS 서비스를 통해 탄력성, 수평적 확장성, 보다 간편한 통합을 제공합니다.

그림 1: 자동 리팩터링을 통한 단기 마이그레이션

이 패턴을 기본적인 줄 단위 코드 변환(예를 들어, 절차형 COBOL을 절차형과 유사한 Java(혹은 JOBOL)로 변환하는 것으로 유지 관리와 통합이 어려운 변환 작업)을 수행하는 언어 변환 도구와 혼동하면 안 됩니다. 자동 리팩터링 도구는 코드, 데이터 액세스, 데이터 스토어, 프레임워크, 트랜잭션 하위 시스템, 의존성 호출을 포함한 전체 레거시 스택을 분석하고 변환하는 종합적 접근 방법을 취합니다. 여기서 자동으로 생성되는 일관되고 기능적으로 동등한 대상 스택은 서비스 지향적이고 서비스 가능할 뿐 아니라 AWS 서비스를 위한 패키징된 최적화를 갖추고 있습니다. 또 마이크로서비스 생성을 위한 서비스 분해도 촉진합니다.

자동 리팩터링 도구의 가치와 차별화 요소는 주로 자동화된 포워드 엔지니어링 기능에 달려 있습니다. 리버스 엔지니어링 기능을 갖춘 도구는 많지만 강력하고 광범위한 포워드 엔지니어링 자동화를 갖춘 도구는 거의 없습니다.

일례로 미 국방부의 한 고객은 전체 메인프레임 COBOL 및 C-logistics 시스템(수백만 줄의 코드)을 AWS에서 Java로 자동으로 리팩터링하여 레거시 코드의 기술적 부채를 제거했습니다. APN 블로그는 ‘Blu Age와 AWS를 사용하여 메인프레임 배치를 클라우드 마이크로서비스로 마이그레이션하는 방법‘과 ‘클라우드 네이티브 Heirloom PaaS가 포함된 AWS의 고성능 메인프레임 워크로드‘에서 몇 가지 자동 리팩터링 도구를 보여 줍니다.

패턴 2: 에뮬레이터 리호스팅을 통한 단기 마이그레이션

이 패턴은 AWS 클라우드에서 실행되는 에뮬레이터에 대한 리플랫폼(re-platform)입니다. 이 접근 방법을 사용하면 레거시 애플리케이션 코드가 코드 변경이 최소화된 상태로 에뮬레이터로 이전되므로 동일한 애플리케이션 유지 관리 및 개발 기술이 유지되고 필요합니다. 이 마이그레이션은 최종 사용자의 관점에서 매끄러우며, 애플리케이션의 인터페이스와 룩 앤 필을 동일하게 유지합니다.

그림 2: 에뮬레이터 리호스팅을 통한 단기 마이그레이션

일반적으로 지원되는 소스 코드는 다시 컴파일되며 지원되지 않는 언어 코드는 먼저 지원되는 언어로 변환된 다음 다시 컴파일됩니다. 다른 타사 유틸리티 인터페이스와 통합하거나 그 과정에서 데이터 스토어 및 데이터 액세스를 현대화할 때는 코드 변경 또는 리팩터링이 필요합니다. 이 패턴의 경우, 도구에는 에뮬레이터와 컴파일러뿐 아니라 프로그램 및 데이터 마이그레이션 자동화에 필요한 유틸리티도 포함됩니다.

이 패턴을 더 큰 현대화 여정 내의 중간 단계 또는 안정화된 애플리케이션의 목표 상태로 보기도 합니다. 일례로 한 다국적 음료 회사는 AWS에서 에뮬레이터를 사용하여 배치 모드 및 온라인 트랜잭션 처리 기능을 다시 만들어 마이그레이션하면서 동일한 메인프레임 그린 스크린 경험을 제공했습니다. APN 블로그는 ‘NTT DATA 서비스를 사용하여 메인프레임 애플리케이션을 AWS로 리호스팅‘ 및 ‘5단계로 메인프레임을 AWS로 마이그레이션하기‘에서 몇 가지 에뮬레이터 도구를 보여 줍니다.

패턴 3: 데이터 분석을 통한 증설

이 패턴은 워크로드 마이그레이션이 아니라 AWS에서 민첩한 데이터 분석 서비스를 사용하는 메인프레임 증설에 대한 것입니다. 엄청나게 많은 사용자의 수십 년에 걸친 과거 비즈니스 트랜잭션이 포함될 수 있는 메인프레임 데이터는 강력한 비즈니스 장점입니다. 이에 따라 고객들은 빅 데이터 분석을 사용하여 메인프레임 데이터의 비즈니스 가치를 높입니다. 메인프레임이라는 대안에 비해 AWS의 빅 데이터 서비스를 사용하면 보다 빠른 분석 기능을 얻을 수 있으며, 데이터 레이크를 만들어 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 혼합하고 회사 데이터 자산에 대한 한층 더 종합적인 관점을 제공할 수 있습니다.

그림 3: 데이터 분석을 통한 확대

AWS는 수집부터 처리, 저장, 분석, 시각화, 자동화까지 전체 데이터 수명 동안 서비스를 제공합니다. 복제 도구는 메인프레임의 관계형, 계층적 또는 레거시 파일 기반 데이터 스토어에서 민첩한 AWS 데이터 레이크, 데이터 웨어하우스 또는 데이터 스토어로 메인프레임 데이터를 실시간으로 복사합니다. 이 실시간 복제로 데이터가 새것으로 유지되고 최신 분석과 대시보드가 가능해지며, 메인프레임은 레코드 원본으로 유지합니다.

일례로 미국의 한 여객 철도 회사는 이 절에서 설명한 패턴에 따라 판매, 마케팅, 수익, 사기 분석을 위한 실시간 대시보드와 보고를 통해 메인프레임 데이터를 활용했습니다. APN 블로그에서는 ‘AWS 및 Attunity Replicate로 메인프레임 데이터를 활용하는 방법‘을 통해 실시간 데이터 복제를 보여 줍니다.

패턴 4: 새로운 채널을 통한 확대

레거시 언어를 사용한 메인프레임 개발 주기는 느리고 융통성이 없기 때문에 고객들은 AWS를 사용하여 새로운 서비스를 신속히 구축하면서 로컬 AWS 데이터 스토어에 있는 실시간 메인프레임 데이터에 액세스합니다. 이것은 패턴 3의 변형으로서 로컬 메인프레임 데이터를 분석이 아니라 최종 사용자용 신규 통신 채널과 신규 기능에 사용합니다. AWS의 민첩한 새 기능은 레거시 메인프레임 애플리케이션을 확대합니다. 새로운 채널의 예는 모바일 또는 음성 기반 애플리케이션일 수도 있고, 마이크로서비스 또는 머신 러닝에 기반한 혁신일 수도 있습니다.

그림 4: 새로운 채널을 통한 확대

이 패턴은 AWS에서 새로운 채널을 배포하여 값비싼 메인프레임 MIPS 증가를 방지합니다. 데이터가 복제되기 때문에 데이터 아키텍트는 메인프레임과 AWS 데이터 스토어에서 잠재적인 데이터 일관성 또는 무결성 문제에 주의해야 합니다.

일례로 미국의 한 대형 상업 은행은 AWS에서 새로운 Lambda 기반 서버리스 마이크로서비스를 개발하여 DynamoDB에 있는 복제된 메인프레임 데이터에 액세스하고 이 새로운 서비스를 API 게이트웨이를 통해 모바일 사용자에게 제공했습니다. 이 패턴의 도구는 패턴 3 도구와 비슷하며, 레거시 데이터 스토어 또는 메인프레임 메시징 시스템에서 실시간 데이터 복제를 수행합니다.

메인 프레임 이전 과정 및 모범 사례

우리는 과거 프로젝트, 고객, 파트너 경험에서 배운 것을 토대로 메인프레임을 개발해 AWS 모범 사례로 개선하고 있습니다.

  1. 신기술 적용 테스트 (POC) – AWS로 이전할 메인프레임 워크로드의 가장 복잡한 기술적 측면을 해결할 수 없으면 프로젝트는 실패할 수 있습니다. 위험을 줄이려면 고객은 복잡한 POC를 요청해 고객만의 가장 어려운 시나리오로 도구 기능을 평가해야 합니다. 이것은 POC 범위가 커야 한다는 뜻이 아니라 소수의 POC 테스트 케이스가 최대한 세밀해야 한다는 뜻입니다. 고객 메인프레임 워크로드에 따라 배치 기간, 다수의 프로그램 및 데이터 의존성, 비지니스 논리, 일반적이지 않은 레거시 기술 또는 버전, 지연 시간 요구 사항, 높은 초당 처리량이나 트랜잭션 또는 많은 양의 코드나 데이터에 있을 수 있습니다. 세밀한 POC는 도구의 능력을 검증하고, 도구 결과물의 품질을 보여 주며, 도구 공급업체와 고객에게 성공적인 협업을 보증합니다.
  2. 자동화 – 메인프레임은 일반적으로 수백만 줄의 코드와 페타바이트 규모의 데이터를 호스팅합니다. 사람의 개입은 오류, 위험, 테스트, 기간, 비용을 늘립니다. 따라서 단기 현대화 프로젝트는 수동으로 재작성 없는 최대한의 자동화와 함께 입증된 소프트웨어 스택을 사용합니다. 이러한 자동화에는 마이그레이션 규칙을 적용하기 위한 자동화, 코드 리팩터링을 위한 자동화, 데이터 현대화를 위한 자동화, 테스트 실행을 위한 자동화(CI/CD 파이프라인)가 포함됩니다.
  3. 패턴, 도구, 아키텍처, 활동 순서 결정 – 개별 이전 패턴은 전체 접근 방법의 틀을 잡으며, 패턴마다 다른 도구 세트가 필요합니다. 개발 도구는 메인프레임 현대화의 중요한 성공 요인이며, 가능한 한 일찍 세밀한 POC를 사용하여 기술적으로 테스트해야 합니다. 도구가 검증되면 도구와 AWS 모범 사례를 바탕으로 전체 아키텍처가 생성됩니다. 그 다음에는 기술적 아키텍처가 현대화 구현 활동을 주도합니다.
  4. 벤더 중립적인 패턴 선택 – 메인프레임 현대화에서 모든 경우에 두루 적합한 단일 방법이나 단일 도구는 없습니다. 도구 공급업체들은 한 가지 패턴에만 집중하는 경향이 있습니다. 또한 패턴마다 여러 공급업체와 도구가 존재합니다. 따라서 패턴 선택은 공급업체 제약이 없어야 하고(vendor agnostic), 고객의 비즈니스 및 IT 전략 우선 순위와 고객 메인프레임 스택의 기술적 제약이 중심이 되어야 합니다.
  5. 시스템 통합 사업자 선택 – 컨설팅 및 시스템 통합 서비스 회사는 AWS로의 메인프레임 현대화 프로젝트의 모든 단계에서 다양한 정도로 도움을 줄 수 있습니다. 오직 한 가지 패턴과 선호하는 한 가지 도구에만 특화되어 있는 시스템 통합 사업자가 있는가 하면 여러 패턴과 패턴별로 여러 도구를 아우르는 시스템 통합 사업자도 있습니다. 현대화 도구 선택에 앞서 한 가지 특정 도구에 대한 시스템 통합 사업자의 전문성이 아닌 고객의 최선의 이익을 기준으로 패턴과 도구에 대해 조언하려면 컨설팅 전문 서비스가 패턴 중립적이고 공급업체 중립적이어야 합니다. 다른 한편 일단 고객 시스템 통합 사업자가 도구를 선택하고 나면 전문 서비스는 선택된 메인프레임 현대화 도구와 AWS 관련 전문성을 갖춰야 합니다. 관련된 기능이 다양하기 때문에(컨설팅, 메인프레임, AWS, 현대화, 도구, 통합, 테스트) 팀 또는 전문 서비스 회사의 연합이 참여하는 것을 흔히 볼 수 있습니다.
  6. 레거시 데이터 스토어 현대화 – AWS에서 계층적 데이터베이스 또는 색인 데이터 파일 같은 레거시 데이터 스토어를 유지하면 단일 장애 지점, 병목 현상 또는 낡은 데이터 모델 같은 레거시 기술 부채와 제약 및 인터페이스가 그대로 유지됩니다. 어떤 패턴이건 데이터 스토어 및 데이터 액세스 계층 현대화는 일반적으로 소규모 투자를 통해 확장성, 가용성, 민첩성, 운영, 기술, 비용 절감, 데이터 통합 및 새로운 기능 개발을 위한 더 큰 이득을 제공합니다.
  7. 워크로드 기반 현대화 – 여러 독립적 워크로드를 호스팅하는 대규모 메인프레임의 경우, 워크로드마다 서로 다른 현대화 패턴에 따를 수 있습니다.
  8. 기술적 이전과 비즈니스 팀과 동시 협업– 이전 도구는 일반적으로 빠르게 기술적인 현대화에 우선 최적화되어 있습니다. 비즈니스 수준의 변경 또는 리팩터링에는 수동 개입과 비즈니스 팀의 참여가 필요하며, 메인프레임과 AWS 사이에서 몇 가지 기능적 동등성 테스트를 수행할 수 없습니다. 따라서 비즈니스 현대화와 기술적 현대화를 동시에 혼용하면 복잡성, 기간, 위험, 비용이 증가합니다.
  9. 도구 평가 방식 정의 – 레거시 기술 스택 지원, 복잡한 POC 성공, IT 전략 정렬, 프로젝트 속도(매달 마이그레이션되는 코드 줄 수 등), 대상 애플리케이션 스택 민첩성, 대상 데이터 스토어 민첩성, 대상 코드 유지 관리, 코드 줄당 마이그레이션 비용, 대상 스택 라이선스 비용, 투자 수익(ROI) 속도 등을 정의해야 합니다.
  10. 이전 및 실행 시간 비용 추정 – 현대화 비용에는 현대화 과정에서 사용하는 도구의 라이선스 비용과 현대화 활동에 필요한 전문 서비스 비용이 포함됩니다. 여기에 더해 ROI 속도에 직접 영향을 미치는 대상 아키텍처의 반복적 실행 시간 비용이 중요합니다. 실행 시간 비용에는 도구 라이선스 비용(있는 경우)과 AWS 서비스 비용이 포함됩니다. 예를 들어 고객이 반복적인 연간 실행 시간 비용을 80% 줄이는 경우, 3년 후에 현대화 비용을 회수할 수 있어 그 이후로는 신규 투자에 사용할 수 있는 상당한 절감이 발생합니다.


최근 대기업 고객들은 AWS를 활용하여 메인프레임을 현대화합니다. 이 글에서 알려드린 패턴, 모범 사례, 파트너 프로그램 등이 이러한 프로젝트를 성공적으로 이끌고 있습다. 여러분이 메인프레임 현대화 프로젝트에 관심이 있으시다면, 여러 모로 도움이 되기를 바랍니다. 클라우드 이전을 시작하시려면 다음 조치를 취하는 것이 좋습니다.

  1. 비즈니스 및 IT 우선 순위와 더불어 메인프레임의 기술적 아키텍처를 수집합니다.
  2. 가능한 AWS 현대화 패턴을 이해하고 선호하는 패턴을 결정합니다.
  3. 선택한 패턴과 메인프레임 특성을 가장 잘 지원하는 도구와 공급업체를 파악합니다.
  4. 도구의 가치 제안을 평가하고 복잡한 개념 증명을 사용하여 선택을 확인합니다.

AWS로의 메인프레임 마이그레이션에 대해 자세히 알아보려면 언제든지 문의하십시오. APN Blog 메인프레임 섹션에서 우리 파트너의 가치 제안을 검토해 보십시오. 메인프레임이 아닌 레거시 AS/400 또는 iSeries 또는 IBM i 시스템을 위한 유사한 패턴과 모범 사례도 있습니다.


Amazon Aurora- MySQL은 데이터베이스 워크로드를 통합(Database consolidation)하려는 고객에게 인기 있는 옵션입니다. Aurora MySQL은 고성능 상용 데이터베이스의 속도와 안정성에 오픈 소스 데이터베이스의 간편성과 비용 효율성이 결합된 관계형 데이터베이스 엔진입니다. 또한, 표준 MySQL 커뮤니티 에디션과 비교하여 최대 5배의 처리량을 제공합니다.

이 블로그 게시물에서는 대규모 통합 데이터베이스 워크로드를 위해 Amazon Aurora를 최적화하는 데 도움이 되는 몇 가지 지침을 제공합니다. 또한, “얼마나 많은 DB를 통합할 수 있습니까?” 혹은 “데이터 세트가 얼마나 커질 수 있습니까?”와 같은 일반적인 질문에 대한 답을 제공합니다. 이러한 질문이 간단하긴 하지만 답 또한 항상 간단한 것은 아닙니다. 답은 데이터 세트와 워크로드 패턴에 따라 크게 좌우됩니다.

데이터베이스 통합 정의

통합 사용 사례의 경우, 다음 차원에 초점을 맞춘 후 Aurora MySQL이 이러한 컨텍스트에서 어떻게 작동하는지를 자세히 설명합니다.

  1. 테이블 크기. 더 큰 테이블은 일반적인 통합의 결과입니다. 광고 기술, IoT 또는 소비자 애플리케이션 분야라면 대개 대규모 동종 애플리케이션 데이터베이스를 데이터 하위 집합이 포함된 여러 개의 샤드로 분할합니다. Aurora에서는 샤딩을 완전히 포기할 수는 없지만 더 적은 수의 샤드로 통합하여 운영 오버헤드를 줄일 수 있습니다.
  2. 테이블 수. 늘어난 테이블 수 또한 통합의 결과입니다. 이러한 결과는 테넌트 격리가 필요한 SaaS 애플리케이션, 즉 각 테넌트가 자체 데이터베이스 또는 테이블 세트를 사용하는 SaaS 애플리케이션에서 일반적으로 발생합니다. 이러한 유형의 멀티 테넌트는 더 적은 수의 더 큰 Aurora 클러스터로 함께 패키징되어 테넌트당 운영 비용을 줄입니다.
  3. 데이터베이스 사용률. 동시 연결 수 증가를 비롯하여 여러 지표에서 통합된 데이터베이스 워크로드 사용률이 증가합니다.

실제로 동일한 프로젝트에서 이러한 차원 중 몇 가지가 증가하는 것을 경험하게 됩니다. 다음 지침은 이러한 차원 전체에서 워크로드를 최적화하는 데 도움이 됩니다.

데이터베이스의 최대 크기

Amazon Aurora에는 몇 가지 최대 한도가 있습니다. 가장 눈에 띄는 것은 Aurora 클러스터의 최대 스토리지 볼륨 크기가 64TB라는 것입니다. 볼륨 최대 크기는 Aurora 클러스터에 물리적으로 저장할 수 있는 데이터 양에 대한 상한을 제공합니다. 또한, 개별 테이블 크기에 대한 상한도 제공합니다.

MySQL 호환 데이터베이스 엔진인 Aurora MySQL은 MySQL과 InnoDB 스토리지 엔진의 속성을 다수 상속받습니다. 이 중 일부가 효과적으로 통합할 수 있는 양에 영향을 미칩니다.

테이블 크기를 최적화하는 방법

Amazon Aurora는 16KiB 페이지를 사용하여 데이터를 저장합니다. 페이지는 테이블과 관련 인덱스의 컨테이너 역할을 하는 테이블스페이스로 그룹화됩니다. 기본적으로 Aurora는 테이블별로 또는 테이블이 파티션된 경우 테이블의 파티션별로 별도의 테이블스페이스를 사용합니다. 테이블스페이스에 주로 포함된 것은 다음과 같은 데이터 구조입니다.

  • 테이블 레코드가 포함되어 있고 테이블의 기본 키 또는 고유 키로 정렬된 클러스터링된 인덱스. 두 키 모두 사용할 수 없는 경우, 일정하게 증가하는 내부 행 ID가 레코드를 식별하고 정렬하는 데 사용됩니다.
  • 테이블의 보조 인덱스.
  • 클러스터링된 인덱스 레코드에 적합하지 않은 가변 길이 필드에 대한 외부 저장 값(BLOB, TEXT, VARCHAR, VARBINARY 등).

앞의 테이블 아키텍처는 주어진 테이블에 저장할 수 있는 최대 행의 수가 정해져 있지 않다는 것을 의미합니다. 최대 행 수는 몇 가지 요인에 따라 달라집니다.

  • 기본 키 또는 고유한 키 옵션에서 지원하는 최대 고유 값 수. 예를 들어 기본 키에 부호 없는 INT 데이터 유형을 사용하는 경우(일반적인 선택), 테이블에서 최대 232 또는 최소 42억 9천 개의 행을 지원합니다.
  • 보조 인덱스의 수 및 크기.
  • 클러스터링된 인덱스 레코드에 직접 또는 외부 페이지에 저장된 가변 길이 데이터 양.
  • 데이터 페이지가 얼마나 효과적으로 사용되는지.

스키마 디자인 및 쿼리 패턴은 실제로 얼마나 효과적으로 테이블을 통합할 수 있는지를 결정할 때 행 수보다 중요한 요인입니다. 테이블의 행 수가 증가하면 클러스터링된 인덱스 및 보조 인덱스의 크기와 이러한 인덱스를 트래버스하는 데 걸리는 시간도 증가합니다. 따라서 쿼리 성능은 테이블 크기에 따라 감소합니다. 성능 저하를 좀 더 심층적으로 완화할 수 있는 몇 가지 모범 사례와 방법을 살펴보겠습니다.

1. 대량 레코드 포함 테이블을 위한 스키마 설계

쿼리 패턴 및 스키마의 컨텍스트에서 페이지당 레코드 밀도는 큰 테이블 크기에서 점점 더 중요해집니다. 가변 길이를 제외하고 Aurora MySQL의 최대 행 길이는 8KB에 약간 못 미칩니다(데이터 페이지의 절반). 데이터베이스는 페이지를 관리하여 성능 저하 없이 스토리지 효율성을 유지합니다. MySQL 커뮤니티 에디션의 InnoDB처럼 Aurora MySQL은 향후 쓰기 작업을 수용하고 페이지 분할 수를 줄이기 위해 페이지 일부를 채우지 않고 비워둡니다. 또한, 채우기 비율이 50% 이하로 떨어지면 페이지를 함께 병합하려고 시도합니다. 페이지가 완전히 채워지는 경우는 없으므로 항상 일정량의 스토리지 오버헤드가 발생합니다.

최적의 스키마 디자인은 유용한 오버헤드가 과도한 스토리지 낭비가 되지 않도록 보장하는 최선의 방법입니다. 이러한 낭비는 리소스 사용률과 지연 시간 증가로 이어지므로, 수용 가능한 성능 이상으로 워크로드에 부담을 줍니다.

효과적인 스키마 디자인을 위한 두 가지 매우 중요한 지침이 있습니다.

  1. 주어진 테이블 행의 모든 정보의 가치는 모두 같아야 합니다. 즉, 행의 모든 필드에 있는 데이터를 동일한 빈도로 쿼리하고 조작해야 합니다. 동일한 행에 사용 빈도가 다른 데이터를 저장하는 것은 비효율적입니다.
  2. 항상 주어진 열에 저장된 값을 나타낼 수 있는 가장 작은 데이터 유형을 선택하십시오. 개별 행 수준에서는 효과가 미비할 수 있지만, 잠재적으로 수십억 개의 행에서는 그 효과가 확대되어 현저한 차이를 보입니다.

스키마에 가변 길이 필드가 포함된 경우, Aurora MySQL은 가능한 많은 가변 길이 데이터를 클러스터링된 인덱스 레코드에 저장하려고 시도하며 나머지는 외부 페이지에 저장됩니다. 대규모 데이터 레코드는 데이터 페이지의 레코드 밀도를 낮추어 쿼리 성능을 저하시킵니다. 하지만 쿼리가 가변 길이 필드를 비롯하여 모든 레코드 데이터(읽기 및 쓰기)에 지배적인 영향을 미치는 경우 여전히 대규모 레코드를 원할 수도 있습니다. 그런 경우가 아니라면 대규모 필드는 별도 테이블로 오프로드하는 것이 유용할 수 있습니다. 또는 데이터베이스가 아닌 Amazon S3와 같은 객체 스토어에 저장하는 것이 더 좋습니다.

인덱스는 쿼리 성능을 높이는 데 효과적입니다. 하지만 추가 비용이 발생하고 추가 스토리지와 메모리 공간을 소비하며 쓰기 성능을 저하시킵니다. 보조 인덱스 레코드는 열의 물리적 스토리지 좌표를 직접 가리키지 않습니다. 대신에 해당 열의 기본 키 값을 가리킵니다. 따라서 모든 보조 인덱스 레코드에는 해당 행의 기본 키 값 사본이 포함되어 있습니다.

이에 따라 복합 기본 키로 인해 더 큰 인덱스 레코드가 생기고 궁극적으로 스토리지 및 I/P 효율성이 떨어집니다. 필요한 인덱스만 사용하고 복합 인덱스에서 인덱스 선택은 왼쪽에서 오른쪽으로 이동한다는 것을 기억하십시오. 쿼리 패턴에서 해당 선택 규칙을 따르도록 허용하는 경우, 인덱스를 더 적은 수의 복합 인덱스로 대체하여 인덱스 수를 줄일 수 있습니다.

궁극적으로 효과적인 스키마 디자인을 사용하면 수용할 수 없는 성능을 경험할 필요 없이 더 많은 수의 행이 있는 테이블을 보유할 수 있습니다. 하지만 최대 행 수가 몇 개가 될지는 실제 데이터 및 해당 데이터와 상호 작용하는 방법에 달려 있습니다.

2. 대량 레코드 포함 테이블 쿼리

파티션(및 하위 파티션)은 대규모 테이블에서 성능 감소를 완화하는 도구입니다. 기본적으로 각 파티션은 별도의 테이블스테이스에 저장되므로, 파티션에는 파티셔닝 표현식에 정의된 대로 클러스터링된 인덱스, 보조 인덱스, 해당 특정 데이터 하위 세트의 외부 페이지가 포함되어 있습니다. 테이블당 최대 8,192개의 파티션 및 하위 파티션을 가질 수 있습니다. 하지만 파티션 수가 많으면 그 자체로 성능 문제가 발생합니다. 많은 수의 파티션을 사용하는 쿼리로 인해 메모리 사용률이 증가하고 성능 문제가 발생하는 것이 이에 포함됩니다.

파티션의 인덱스 구조가 더 작으므로 트래버스하는 것이 더 빠릅니다. 쿼리 패턴이 단일 파티션 또는 매우 작은 파티션 세트를 선택적으로 읽는 경우(파티션 프루닝(partition pruning)이라고 부르는 최적화 기능), 성능 이점을 누릴 수 있습니다. 하지만 예를 들어 파티션된 열이 포함되지 않은 조건자가 있는 쿼리처럼 일부 특정 파티션만 선택적으로 읽지 않는 쿼리는 속도가 더 느릴 수 있습니다. 파티션에서는 엔진이 하나의 더 큰 인덱스 대신 여러 개의 더 작은 인덱스를 트래버스해야 하므로 이 효과가 발생합니다. 따라서 파티션된 대규모 테이블의 성능 영향은 워크로드에서 파티션 프루닝 또는 파티션 셀렉션을 얼마나 효율적으로 활용하는지에 달려 있습니다.

대규모 테이블의 경우 정확한 통계가 쿼리 옵티마이저에 중요합니다. 정확한 통계는 쿼리 옵티마이저가 올바른 카디널리티로 가장 선별된 인덱스를 사용하도록 지원하므로 쿼리 성능이 향상됩니다. 기본적으로 Aurora MySQL은 20개의 임의 인덱스 페이지를 샘플링하여 통계와 카디널리티를 예측합니다. 하지만 매우 큰 테이블 또는 열 내 값이 균일하지 않은 테이블을 처리할 때는 이 개수로는 충분하지 않을 수 있습니다. 또한, 기본적으로 통계는 디스크에 유지되고 테이블의 상당 부분이 변경되면 자동으로 다시 계산됩니다. 10% 이상의 행에 영향을 미치는 DML(데이터 조작 언어) 작업을 예로 들 수 있습니다.

매우 큰 테이블에서는 이 정도 규모의 변경은 자주 발생하지 않으므로 시간이 지나면서 통계의 정확도가 감소할 수 있습니다. 따라서 임계점에 도달하고 쿼리 옵티마이저가 실행 계획을 변경하면 영향을 받은 쿼리의 성능이 시간이 지나면서 계속해서 또는 급격히 저하됩니다. 이것이 문제가 된다고 생각하는 경우, EXPLAIN 문을 사용하여 쿼리 실행 계획을 검토하여 예상되는 동작의 변경 사항을 찾아내십시오.

또한, 핵심 워크로드 쿼리의 예상 성능 기준선을 설정하고 시간이 지나면서 성능을 모니터링하는 것이 좋습니다. 느린 쿼리 로그는 특정 임계값을 초과하는 쿼리를 로깅하는 데 효과적이지만, 시간 경과에 따라 천천히 진행되는 성능 저하를 캡처하는 데는 효과적이지 않습니다. MySQL 5.6 호환 버전에서 지속적으로 쿼리 성능을 모니터링하려면 MySQL 성능 스키마를 사용하면 됩니다. 하지만 이 기능을 활성화하면 메모리 소비가 증가하고 전반적인 시스템 성능도 저하될 수 있습니다.

통계의 정확성을 개선할 수 있는 두 가지 메커니즘이 있습니다.

  1. 정보 스키마를 사용하여 관련 테이블에 대한 테이블 및 인덱스 통계의 경과 시간을 모니터링(INNODB_TABLE_STATS 및 INNODB_INDEX_STATS)한 후 ANALYZE TABLE을 실행하여 적절하게 통계를 업데이트합니다.
  2. DB 인스턴스에 대한 DB 파라미터 그룹을 사용자 지정하고 샘플링되는 페이지 수를 늘리면 정확도가 증가합니다(아래 표 참조). 하지만 샘플링되는 페이지를 늘리면 통계를 계산하는 데 걸리는 시간 또한 늘어납니다.
DB 파라미터설명
innodb_stats_persistent_sample_pages256통계가 디스크에 유지되는 경우 샘플링된 페이지에 대한 글로벌 파라미터. 이 파라미터를 테이블별로 구성할 수도 있습니다.
innodb_stats_transient_sample_pages256위에 있는 것과 비슷하지만 통계가 디스크에 유지되지 않는 경우 사용되는 글로벌 파라미터.

3. 대규모 테이블의 데이터 스키마에 대한 변경 처리

DDL(데이터 정의 언어) 작업이 문제가 되려면 테이블이 얼마나 커야 합니까? 크기도 한 요인이지만 테이블이 얼마나 활발하게 사용되는지가 더 중요할 수 있습니다. 테이블이 초당 수천 개의 쓰기 작업을 지원하고 있다면, 상대적으로 레코드 수백만 개의 상대적으로 작은 테이블도 DDL 작업을 실행하기에 문제가 될 수 있습니다.

워크로드 또는 워크로드에 대한 업데이트가 빈번한 DDL 작업 및 스키마 변경에 의존하는 경우, 이러한 작업으로 인해 매우 큰 테이블을 사용할 수 있는 기능이 제한될 수 있습니다. 이 동작은 MySQL 커뮤니티 에디션이 작동하는 방식과 비슷합니다. 오프라인 DDL 작업은 데이터를 올바른 스키마의 새로운 테이블스페이스로 복사합니다. 따라서 적절한 여유 용량을 확보해야 합니다. 또한, 작업 범위에 따라 테이블이 잠기므로 일반 워크로드에 영향을 줍니다. 온라인 DDL 작업은(수행 가능한 경우) 테이블 데이터를 직접 변경합니다. 하지만 임시 스페이스에서 테이블에 대한 새로운 쓰기를 버퍼링하므로 해당 쓰기가 다시 병합될 때만 테이블이 잠깁니다. 장기 실행 온라인 DDL 작업을 수행하는 테이블에 대한 매우 많은 수의 쓰기를 생성하는 워크로드의 경우, 병합할 변경 사항의 양이 상대적으로 많습니다. 이 크기는 병합 단계 잠금에 걸리는 시간일 길어지는 데 영향을 줍니다. 극단적인 경우, 테이블 변경 작업이 완료되기 전에 임시 스페이스가 고갈되어 실질적으로 온라인 DDL 작업이 완료되지 못할 수 있습니다.

Aurora MySQL은 빠른 DDL을 지원하므로, 거의 즉각적인 작업으로 테이블 끝에 nullable 열을 추가할 수 있습니다. 이 기능은 앞에서 설명한 DDL의 단점 일부를 완화하는 데 도움이 됩니다. 일반 DDL 또는 빠른 DDL 작업으로는 효율적으로 처리할 수 없는 DDL 작업의 경우, Percona 온라인 스키마 변경 도구를 사용하여 이 작업을 실행하는 것을 고려해 볼 수 있습니다. 이 도구를 사용 사례에 적용하면, 덜 파괴적인 방법으로 DDL 작업을 수행할 수 있지만 매우 큰 테이블에서는 작업이 더 오래 걸립니다.

다수의 테이블을 최적화하는 방법

통합된 워크로드로 인해 많은 수의 테이블이 Aurora 클러스터에 저장될 수 있습니다. 실제로 하나의 Aurora 클러스터에 통합될 수 있는 적정 테이블 수는 워크로드와 액세스 패턴에 따라 달라집니다.

파일 시스템 속성이 데이터베이스 확장성(테이블 크기와 수)을 제한하는 MySQL 커뮤니티 에디션과는 달리 Aurora MySQL은 특별히 구축된 분산 로그 구조의 스토리지 서비스를 사용합니다. 따라서 파일 시스템의 상속된 한계를 완화하기 위해 MySQL에서 사용자 지정 테이블스페이스 구성을 사용하는 수많은 이유가 Aurora에는 적용되지 않습니다. 운영 측면 또는 장애 복구 측면에서, 테이블 수가 많다고 해서 파일 시스템에 영향을 주지는 않습니다. Aurora 사용자 지정 DB 클러스터 파라미터를 사용하여 inndb_file_per_table 옵션을 비활성화할 수 있지만, 권장하지는 않습니다. 성능 또는 복구 시간에 더는 영향을 주지 않기 때문입니다.

하지만 Aurora에 많은 수의 테이블이 있으면 메모리 사용률에 영향을 줍니다. 기본 파라미터가 설정된 Aurora 클러스터의 메모리 사용량은 다음과 같습니다.

사용된 DB 인스턴스 메모리소비자
3/4최근에 액세스된 데이터 페이지를 저장하는 버퍼 풀(페이지 캐시). DB 파라미터 그룹에서 이 구성을 변경할 수 있습니다. 하지만 버퍼 풀의 크기를 줄이는 것은 일반적으로 바람직하지 않습니다. 버퍼 풀 효율성을 추적하는 관련 Amazon CloudWatch 지표는 버펄 풀 캐시 적중률과 스토리지에 대한 읽기 IOPS입니다.
1/24쿼리 캐시. 버전 5.7.20에서 쿼리 캐시가 사용 중단되고 비활성화된 MySQL 커뮤니티 에디션과는 달리 Aurora는 업그레이드된 쿼리 캐시를 사용합니다. 이 쿼리 캐시에는 커뮤니티 에디션에 구현된 한계가 발생하지 않습니다. 쿼리를 캐시할 수 없는 것이 확실하고 다른 버퍼와 캐시에서 사용하도록 메모리를 회수하려는 것이 아니라면 쿼리 캐시를 활성화된 상태로 두는 것이 좋습니다.
나머지나머지 가용 메모리(약 20.8%)는 연결 또는 세션, 운영 체제, 관리형 서비스 프로세스에 특정되거나 전역적인 데이터베이스 엔진 버퍼 및 캐시와 같이 예측하기 힘든 다양한 소비자가 사용합니다. 이러한 메모리 일부는 즉시 사용 가능(free) 또는 확보 가능(freeable)합니다.

다수 테이블 관련 캐시 최적화

테이블 수가 많은 워크로드와 특히 관련이 캐시가 두 가지 있습니다. 이러한 캐시를 잘못 구성하면 잠재적으로 성능 및 안정성 문제가 발생할 수 있습니다.

테이블 캐시(또는 테이블 오픈 캐시)는 사용자 활동의 결과로 열린 테이블의 핸들러 구조를 저장합니다. 테이블은 각 세션별로 독립적으로 열립니다. 따라서 동일한 테이블에 액세스하는 여러 개의 동시 세션이 있는 경우 캐시는 해당 테이블에 대해 여러 항목을 포함할 수 있습니다. Aurora에서는 r4 클래스의 DB 인스턴스에 대해 이 캐시의 기본 크기를 6,000개의 오픈 테이블로 늘렸습니다. 하지만 이는 소프트 한도입니다. 이 캐시는 SQL 문과 관련된 테이블 수(및 해당 테이블의 파티션 수)에 따라 상당한 메모리를 소비하게 될 수 있습니다. 이러한 영향은 워크로드가 데이터베이스에서 실행하고 있는 동시 세션 수에 의해 증폭됩니다.

테이블 정의 캐시는 메모리에서 일반적으로 액세스되는 테이블에 대한 테이블 정의(스키마, 메타데이터)를 저장합니다. 테이블이 활발하게 사용될수록 테이블 정의를 캐시하는 것이 좋습니다. Aurora에서는 r4 클래스의 DB 인스턴스에 대해 이 캐시의 기본 크기를 최대 20,000개의 정의를 저장하도록 늘렸습니다. 따라서 이 캐시는 중요한 메모리 소비자가 될 수 있습니다. 수십만 개의 테이블을 사용하는 워크로드의 경우, 테이블 대부분이 활성 상태라면 이 캐시 크기를 기본 값 이상으로 늘릴 수 있는 혜택이 있습니다. 이 캐시 크기 또한 소프트 한도입니다. MySQL 데이터베이스 엔진은 상위-하위 외래 키 관련 테이블에 대한 테이블 정의를 제거하지 않습니다. 그러므로 캐시의 총 크기는 캐시 크기 한도를 초과할 수 있습니다.

따라서 효율적인 메모리 사용은 주어진 크기의 인스턴스로 Aurora 클러스터에서 운영할 수 있는 테이블 수를 실질적으로 제한할 수 있습니다. 이러한 캐시 공간을 줄이기 위해서는 이를 수용할 수 있도록 더 큰 DB 인스턴스 클래스를 사용해야 할 수 있습니다. 또는 이를 벌충하기 위해 쿼리 캐시 또는 버퍼 풀에 할당되는 메모리 양을 줄여야 할 수 있습니다. 이렇게 줄이면 다른 방식으로 워크로드 성능에 영향이 미칠 수 있습니다. 메모리가 작업 데이터 세트를 충족할 수 없기 때문입니다. 하지만 “너무 많은” 테이블이 정확히 몇 개를 말하는지 찾아내기가 어렵습니다. 다음 예제에서 이러한 효과를 더 잘 확인할 수 있습니다.

아래 차트는 테이블이 1,000개인 데이터베이스에 대해 40개의 동시 연결을 사용하여 수행된 sysbench 읽기 및 쓰기 OLTP 테스트의 향상된 모니터링 지표를 통해 보고된 free 메모리를 보여줍니다. 이 워크로드는 61GB의 메모리가 탑재된 Aurora MySQL 5.6 호환 db.r4.2xlarge DB 인스턴스(인기 있는 인스턴스 클래스)에서 단 10분 동안 실행되었습니다.

이 테스트의 경우 다음 명령을 사용해 테스트 실행 전에 데이터베이스와 테이블을 준비합니다.

sysbench oltp_read_write --table-size=1000 --tables=1000 --threads=40 --time=600 --max-requests=0 --db-driver=mysql --mysql-host=<aurora_db_cluster_endpoint> --mysql-db=sbtest --mysql-user=<user> --mysql-password=<password> prepare

이 시스템의 free 메모리는 테스트가 시작될 때 갑자기 12.2GB에서 5GB가 하락하고 CPU 리소스는 테스트를 거치면서 거의 모두 고갈됩니다. MySQL 커뮤니티 에디션과는 달리 Aurora는 버퍼 풀을 사전에 할당하며 이전 테스트에서 이미 워밍 상태였습니다. 비교적 적은 수의 활성 테이블(1,000개)과 총 동시 연결(40개)로 테스트를 수행했습니다. 메모리 소비는 테이블 캐시와 많은 수의 활성 테이블이 관련되어 있을 때 각 연결에 대한 증폭 효과로 인해 주로 발생합니다.

DB 인스턴스 파라미터 그룹의 table_open_cache 파라미터는 테이블 캐시 크기를 제어합니다. 기본적으로 이 파라미터는 다음 수식을 사용하여 설정됩니다.

lesser of (<DB instance class memory in bytes>/1,179,121) or 6,000

비교를 위해 다음 차트가 유사한 테스트를 보여줍니다. 유일한 차이점은 이 테스트에서 액세스하는 테이블이 500개뿐이라는 것입니다. 여기에서 시스템의 free 메모리는 테스트가 시작될 때 갑자기 12.2GB에서 약 2.5GB가 하락합니다.

다음 예제는 많은 수의 테이블이 사용될 때 테이블 정의 캐시의 영향을 보여줍니다. 이 테스트에서 예제 워크로드는 100,000개의 간단한 테이블을 생성하며, 각 테이블에는 자동 증가 정수 기본 키, 타임스탬프 열, 부동 소수점 열, 2개의 짧은 문자열 열이 있습니다. 이 테스트에서는 15.25GB의 메모리가 탑재된 Aurora MySQL 5.7 호환 db.r4.large DB 인스턴스에서 실행되는 단일 연결을 사용하여 하나의 행을 간단한 테이블 각각에 삽입합니다. Aurora 클러스터에서 실행되는 다른 활동은 없으며, 클러스터는 빈 상태에서 시작됩니다.

워크로드가 증가함에 따라 free 메모리가 어떻게 감소하는지 확인할 수 있습니다. 캐시 한도에 도달하면서 free 메모리가 안정화되며, 전체적으로 700MB의 메모리가 추가적으로 사용되고 이는 주로 테이블 정의 캐시에 사용됩니다.

DB 인스턴스 파라미터 그룹의 table_definition_cache 파라미터는 테이블 정의 캐시의 크기를 제어합니다. 기본적으로 이 파라미터는 다음 수식을 사용하여 설정됩니다.

lesser of (<DB instance class memory in bytes>/393,040) or 20,000

결론적으로 실제로 통합할 수 있는 테이블 수는 몇 가지 요인에 따라 달라집니다. 이러한 요인은 활발하게 사용되는 테이블 수, 가용 메모리 양, 지원해야 하는 동시 연결 수입니다.

높은 데이터베이스 리소스 사용률을 최적화하는 방법

이 게시물의 앞부분에서 더 큰 테이블 또는 더 많은 수의 테이블이 CPU 또는 메모리와 같은 서버 리소스 사용률에 영향을 미친다는 것을 설명했습니다. 하지만 워크로드 통합 자체가 사용률을 높입니다. 데이터베이스 샤드 수가 감소하면, 나머지 데이터베이스 샤드마다 더 많은 동시 연결이 설정될 수 있습니다. 각 통합 데이터베이스는 더 많은 작업을 수행하고 읽기 및 쓰기 쿼리 볼륨이 증가합니다.

Amazon Aurora for MySQL에는 내부 서버 연결 풀링 및 스레드 멀티플렉싱이 함께 제공되므로, 수천 개의 동시 연결을 처리할 때 경합을 줄이고 확장성을 개선할 수 있습니다. 최대 16,000개의 동시 연결을 허용하도록 각 Aurora DB 인스턴스를 구성할 수 있습니다. 하지만 워크로드 및 DB 인스턴스 클래스 선택에 따라 실제 최대 값이 이보다 적은 수로 제한될 수 있습니다.

각 연결, 세션 및 스레드는 현재 실행 중인 특정 SQL 문을 기반으로 다양한 버퍼, 캐시, 기타 메모리 구조에서 다양한 양의 메모리를 소비합니다. 이러한 소비는 결정적이지 않으며, 이 블로그 게시물의 앞부분에서 설명한 다른 구조들과 마찬가지로 같은 양의 가용 메모리를 두고 경쟁합니다. 효과적인 연결 관리 및 규모 조정에 대한 모범 사례를 이해하려면 연결 관리를 위한 Amazon Aurora MySQL DBA 핸드북 백서가 훌륭한 리소스입니다. 더 크고 더 높은 처리량의 워크로드에 대한 연결 사용률을 최적화하는 데 도움이 되는 유용한 조언이 포함되어 있습니다.


Amazon Aurora with MySQL Compatibility를 여러 데이터베이스 워크로드 통합을 위한 솔루션으로 고려할 때 여러 가지 요인이 개입하게 됩니다. 완전한 목록은 아니지만, 앞서 설명한 항목에는 이러한 통합을 구현하는 고객을 지원할 때 보게 되는 공통된 고려 사항이 포함되어 있습니다. 모든 워크로드가 다르므로, 통합에 대한 실질적인 제한은 사례마다 다릅니다.

모범 사례는 프로덕션 규모의 기본값에서 구성 변경 사항을 철저하게 테스트하고 성능과 안정성에 수량화할 수 있는 긍정적인 영향이 미치는 경우에만 이를 구현하는 것입니다. 이 모범 사례는 MySQL 커뮤니티 에디션에서 구성을 가져올 때 특히 중요합니다. Aurora는 같은 방식으로 동작하지 않을 수 있기 때문입니다. 워크로드 통합 프로젝트를 실행하는 방법에 대한 자세한 내용은 AWS 데이터베이스 블로그의 Reduce Resource Consumption by Consolidating Your Sharded System into Aurora 게시물을 참조하십시오.

https://aws.amazon.com/ko/blogs/developer/aws-cdk-developer-preview/ 기계번역문

우리는 TypeScript, JavaScript 및 Java 용 AWS 클라우드 개발 키트 (CDK) 개발자 미리보기 릴리스 를 발표하게 된 것을 기쁘게 생각합니다 .NET 및 Python이 곧 출시 될 예정입니다. AWS CDK는 클라우드 인프라를 코드로 정의하고 CloudFormation을 통해 프로비저닝하는 소프트웨어 개발 프레임 워크입니다. CDK는 AWS 서비스와 완벽하게 통합되며 AWS 리소스를 필수적으로 정의하기 위해 더 높은 수준의 객체 지향 추상화를 제공합니다. CDK는 현대 프로그래밍 언어의 힘을 사용하여 예측 가능하고 효율적인 방식으로 AWS 인프라를 정의하므로 엔드 투 엔드 개발 경험을 향상시킵니다.

CDK를 클라우드 인프라 스트럭처 "컴파일러"로 생각할 수 있습니다. AWS 클라우드 리소스를 추상화하고 AWS 모범 사례를 캡슐화하는 Constructs 라는 고수준 클래스 라이브러리 세트를 제공합니다 구문은 응용 프로그램 인프라를 정확하게 정의하고 모든 복잡한 상용구 논리를 처리하는 개체 지향 CDK 응용 프로그램 으로 함께 스냅 할 수 있습니다 CDK 응용 프로그램을 실행하면 AWS 클라우드 인프라의 "어셈블리 언어"인 CloudFormation 템플릿 으로 컴파일됩니다 그러면 템플릿이 CloudFormation 프로비저닝 엔진에 의해 처리되어 AWS 계정에 배포 될 준비가됩니다. CDK 도구를 사용하면 쉽게 정의 할 수 있습니다.애플리케이션 인프라 스트럭처 스택, CloudFormation 서비스는 스택의 안전하고 신뢰할 수있는 프로비저닝 을 처리합니다.

익숙한 도구

CDK를 통해 우리는 매일 사용하는 친숙한 환경과 팀 워크 플로에 인프라 정의를 가져 와서 가장 편안하고 생산적인 곳에서 만날 수 있습니다. CDK는 사용자가 선호하는 객체 지향 프로그래밍 언어를 지원하므로 루프 및 조건과 같은 코드 논리를 자연스럽게 표현하여 모든 환경 또는 시나리오에 맞게 인프라를 사용자 지정할 수 있습니다. CDK 코드는 코드 일 뿐이므로 인라인 설명서, 리팩토링 도구, 코드 탐색 및 단위 테스트와 같은 기존 IDE 기능이 모두 예상대로 작동합니다. 다음 코드는 가용성 영역 및 지역별 AMI ID와 같은 인프라 스트럭처 논리 및 환경 컨텍스트를 사용하여 단일 코드 기반에서 다른 지역에 대한 다양한 응용 프로그램 스택을 만드는 방법을 보여줍니다. 인프라 정의 복사 및 붙여 넣기가 필요하지 않습니다.

// 현재 지역 / 계정에 대한 AZ 목록 가져 오기

const azs = new cdk.AvailabilityZoneProvider(this).availabilityZones;


//이 영역의 특정 Windows 버전에 대한 AMI ID 가져 오기

const ami = new ec2.WindowsImage(ec2.WindowsVersion.WindowsServer2016EnglishNanoBase).getImage(this);


for (const az of azs) {

// 가용성 영역을 기반으로 구조체 이름을 렌더링합니다.

const constructName = `InstanceFor${az.replace(/-/g).toUpperCase()}`;


new ec2.cloudformation.InstanceResource(thisconstructName, {

imageId: ami.imageId,

availabilityZone: az,



세부 사항 요약

CDK는 개발자가 최신 프로그래밍 언어와 객체 지향 기술을 사용하여 CloudFormation 템플릿을 생성 할 수있는 최초의 솔루션이 아닙니다. CDK는 AWS 서비스와 완벽하게 통합되어 IAM 정책, 보안 그룹 및 네트워크 구성과 같은 주요 리소스를 자동으로 종합하는 유용한 API를 제공합니다. 예를 들어 인프라에 Amazon Virtual Private Cloud (VPC)를 추가하려면 다음 코드 줄을 CDK 응용 프로그램에 추가하기 만하면됩니다.

new ec2.VpcNetwork(this‘MyVPC’);

CDK 애플리케이션이 컴파일되면 대상 지역의 각 가용 영역에 대한 서브넷과 경로, 경로 표, 서브넷 경로 표 연결, NAT 게이트웨이, 인터넷 게이트웨이 및 필요한 탄성 IP를 정의하는 긴 CloudFormation 템플릿이 생성됩니다 모든 일을하도록하십시오. 스마트 한 기본값 중 일부가 요구 사항을 충족시키지 못하면 VPC 매개 변수를 자신의 값으로 쉽게 재정의 할 수 있습니다.

확장 가능

AWS에서 작성한 CDK Constructs가 제공하는 유용한 API를 활용하는 것 외에도 예측 가능하고 재사용 가능한 코드로 자신 만의 모범 사례를 정의 할 수 있습니다. 예를 들어, 암호화가 활성화 된 S3 버킷을 항상 만드는 CDK 응용 프로그램을 제작하여 팀이 기본적으로 자연스럽게이 작업을 수행 할 수 있습니다.

new s3.Bucket(this‘EncryptedBucket’, {

encryption: s3.BucketEncryption.KmsManaged


독창적 인 클라우드 고유의 디자인 패턴을 인코딩하고 특정 사용 사례에 중점을두고 내부적으로나 전 세계와 공유하는 더 높은 수준의 CDK 응용 프로그램을 정의 할 수 있습니다. 우리는 당신이 만든 멋진 것들을보기 위해 기다릴 수 없습니다.

바자Bazaar 방문

우리는 닫힌 성당이 아닌 열린 시장처럼 CDK를 건설하고 있습니다. 아직 끝나지 않았습니다! 참조, 익숙하지 않은 사람들을 위해 성당과 시장 , 두 가지 기본적인 소프트웨어 개발 스타일을 대조 에릭 S. 레이몬드에 의해 에세이이며, 오픈 소스, "감안할 때 충분히 눈알, 모든 버그 얕은하다"인수한다 . 오픈 소스 개발자 미리보기이므로 AWS에서 클라우드 애플리케이션을 개발할 때 CDK를 최고의 경험으로 활용할 수 있도록 도와주십시오. aws-cdk GitHub README 를 방문하여 CDK를 시작하는 방법을 배우십시오. Gitter 에 게시 하여 대화를 시작하고, 개발자와 의견 을 교환하고, 풀 요청을 제출하십시오.귀하의 상품을 기부하거나, 단지 우리에게 관심을 보이기 위해 프로젝트에 별표 를 붙이십시오. 우리는 당신과의 협력을 기대합니다.

아마존의 14가지 리더십 원칙 (The amazon way, 14 leadership principle)

여기에서 리더는 당신이다. 즉, Self Leadership을 말하고 있는 것이다.

1. 고객에 집착하라

리더는 고객에서부터 시작하며 나머지는 그 다음이다. 리더는 고객의 신뢰를 얻고 유지하기 위해 끊임없이 노력하며, 경쟁사들에게 관심을 갖기는 해도 집착하는 대상은 어디까지나 고객들이다.

리더는 고객의 관점에서 생각하고 행동해야 한다. 고객에게 신뢰를 얻고 유지하기 위해 전력을 다해야 한다. 리더는 경쟁사에 신경을 써야 하지만, 무엇보다 고객을 중심으로 생각하는 데 집착해야 한다. 아마존의 미션과 비전인 고객 중심주의와 일맥상통하는 표현이기 때문에 가장 중요한 항목이다.

Customer Obsession

Leaders start with the customer and work backwards. They work vigorously to earn and keep customer trust. Although leaders pay attention to competitors, they obsess over customers.

2. 주인의식을 가져라

리더은 곧 주인이다. 그들은 장기적인 관점에서 생각하고, 단기적 성과를 위해 장기적 가치를 희생시키지 않는다. 또한 자신의 팀을 넘어서 회사 전체를 대표한다는 생각으로 행동한다. 리더들은 “그것은 내 일이 아니야."라고 절대 말하지 않는다.

리더에게는 주인의식이 필요하다. 리더는 장기적인 시야로 생각해야 하며, 단기적인 결과를 위해 장기적인 가치를 희생해서는 안 된다. 리더는 자신의 팀뿐만 아니라 회사 전체를 위해 행동해야 한다. 리더 입에서 “그건 내 업무가 아니다”라는 말이 절대로 나와서는 안 된다.


Leaders are owners. They think long term and don’t sacrifice long-term value for short-term results. They act on behalf of the entire company, beyond just their own team. They never say “that’s not my job". 

3. 발명하고 단순화하라

리더는 그들의 팀에 혁신(innovation)과 창의(invention)을 요구하고 또한 기대하며, 항상 단순화 시킬 방법을 찾는다. 리더는 외부의 상황의 변화에 주의하고 모든 곳에서 새로운 아이디어를 얻는다.  "우리가 개발한 것이 아니다(NIH 신드룸)"라는 것에 얽매지 않는다우리는 새로운 아이디어를 실행에 옮길 때, 오랜 시간 동안 오해를 받을 준비도 되어 있다.

리더는 팀에 혁신과 창조를 요구해야 하며, 늘 심플한 방법이 없는지를 모색해야 한다. 상황의 변화를 예의주시하고, 모든 곳에서 새로운 아이디어를 찾아내야 한다. 본인들이 만들어낸 것에 국한된 이야기가 아니다. 리더는 새로운 아이디어를 실행하는 데 있어 오랜 기간에 걸쳐 외부에 오해를 살 수 있는 일이더라도 그것을 받아들여야 한다

리더는 그들의 팀이 발명(invention)하고 혁신(innovation)하기를 기대하고 요구하며, 단순화시킬 방법을 찾는 노력을 잠시도 멈추지 않는다. 또한 리더는 조직 외부의 상황에도 아주 밝아 모든 곳으로부터 새로운 아이디어를 얻는다. 뿐만 아니라 사고방식에 구애를 받지 않는다. 오히려 리더들은 오랜 시간 동안 오해 받을 상황을 무릅쓰고 두려움 없이 혁신에 뛰어든다.

Invent and Simplify

Leaders expect and require innovation and invention from their teams and always find ways to simplify. They are externally aware, look for new ideas from everywhere, and are not limited by “not invented here". As we do new things, we accept that we may be misunderstood for long periods of time.

4. 리더는 정확하고 옳아야 한다

항상 옳지는 않아도, 대부분 옳다. 리더들은 뛰어난 사업적 판단력을 보유하고, 자신의 목표는 물론이고 성공을 측정하는데 사용되는 지표들을 더없이 명확히 밝힘으로써 다른 사람들에게 자신의 뛰어난 판단력을 전파한다.

리더는 모든 상황에 올바르게 판단해야 한다. 강력한 판단력과 더불어 경험에 기반을 둔 직감을 갖추어야 한다. 다양한 사고방식을 추구하고, 자신의 생각을 반증하는 데 거리낌이 없어야 한다.

리더는 대부분 올바른 판단을 한다. 그들은 좋은 본능적 감각으로 훌륭한 판단을 한다. 그들은 다양한 관점을 추구하며, 그들의 신념에 대해 반증하는 것도 마다하지 않습니다.

Are Right, A Lot

Leaders are right a lot. They have strong judgment and good instincts. They seek diverse perspectives and work to disconfirm their beliefs.

5. 자기계발 : 배우고 호기심을 가져라

리더에게 배움의 끝이란 없으며 리더는 항상 스스로를 발전시킬 방법을 찾아야 한다. 리더는 새로운 가능성에 강렬한 호기심을 갖고 가능성을 탐구하기 위해 행동한다.

리더는 끊임없이 배우고 자기 자신을 향상해야 한다. 새로운 가능성에 호기심을 갖고 실제로 그것을 행동으로 옮겨야 한다.

Learn and Be Curious

Leaders are never done learning and always seek to improve themselves. They are curious about new possibilities and act to explore them.

6. 최고를 채용하고 육성하라

리더는 모든 채용과 승진에 있어 성과 기준을 높인다. 리더는 특별한 인재를 알아보는 눈이 있고 조직 전반에 그들을 능동적으로 배치한다. 또한 리더는 미래의 리더들을 육성할 뿐 아니라, 다른 사람들을 올바른 방향으로 이끄는 코치로서의 역할에 최선을 다한다.

리더는 모든 채용과 승진에 참고가 되는 성과의 기준을 끌어올려야 한다. 뛰어난 재능을 가진 인재를 발굴해서, 조직 전체를 위해 능동적으로 활용해야 한다. 리더는 다른 리더를 육성하고 지도하는 데 진지하게 노력해야 하며 모든 구성원을 위해 새로운 성장 매커니즘을 창출해야 한다.

Hire and Develop the Best

Leaders raise the performance bar with every hire and promotion. They recognize exceptional talent, and willingly move them throughout the organization. Leaders develop leaders and take seriously their role in coaching others. We work on behalf of our people to invent mechanisms for development like Career Choice.

7. 최고의 기준을 고집하라

리더는 많은 사람들이 터무니없이 높다고 생각할 만큼 높은 기준을 세운다. 하지만 여기서 그치지 않고, 그들은 기준을 끊임없이 끌어올리고 자신의 팀이 제품과 서비스 그리고 프로세스의 품질 수준을 지속적으로 향상시키도록 이끈다. 뿐만 아니라 리더는 조직이 높은 기준을 유지할 수 있도록, 아무리 적은 숫자라도 품질 관리 프로세스에서 걸러지지 않은 불량품이 생산되지 않도록 최선을 다하며 문제들을 해결한다.

리더는 남들이 터무니없다고 생각할 정도로 높은 수준을 추구해야 한다. 끊임없이 본인이 추구하는 수준을 끌어올려야 하고, 팀이 더욱 품질 높은 제품과 서비스, 프로세스를 실현할 수 있도록 촉구해야 한다. 리더는 결함 있는 제품을 다음 공정으로 내보내서는 안 되며, 문제를 확실히 해결하여 같은 문제가 재차 발생하지 않도록 개선책을 마련해야 한다.

Insist on the Highest Standards

Leaders have relentlessly high standards - many people may think these standards are unreasonably high. Leaders are continually raising the bar and drive their teams to deliver high quality products, services and processes. Leaders ensure that defects do not get sent down the line and that problems are fixed so they stay fixed.

8. 크게 생각하라

협소한 관점으로 생각하는 것은 자기 충족적 예언이다. 아마존의 리더는 구체적인 결과를 만들어내는 대담한 목표점을 제시하고, 그 목표점을 널리 알리며 팀을 그 방향으로 이끈다. 그들은 다르게 생각하고, 고객을 섬기기 위한 최선의 방법을 찾아서 구석구석 살피고 또 살핀다.

좁은 시야로 생각하면 커다란 결과를 얻을 수 없다. 리더는 대담한 방침과 방향성을 마련하고 제시함으로써 성과를 끌어내야 한다. 고객에게 이바지하기 위해 기존과 다른 새로운 관점에서 모든 가능성을 모색해야 한다.

Think Big

Thinking small is a self-fulfilling prophecy. Leaders create and communicate a bold direction that inspires results. They think differently and look around corners for ways to serve customers.

9. 신속하게 판단하고 행동하라

리더는 계산된 위험 감수를 가치 있게 생각한다. 비즈니스에서는 속도가 생명이다. 많은 결정과 행동은 되돌릴 수 있고, 광범위한 연구가 꼭 필요하지도 않다. 고로 확신이 없을 때는 우선 시도하라. 자신의 분야에서 첫번째 사람이 됨으로써 얻을 수 있는 기회를 최대한 활용하라.

비즈니스는 속도가 생명이다. 대부분의 의사결정과 행동은 나중에 바로잡을 수 있으므로 거창한 분석과 검토는 불필요하다. 리더는 예측 가능한 위험을 감수하는 것도 중요하다.

행동을 위한 편중

Bias for Action

Speed matters in business. Many decisions and actions are reversible and do not need extensive study. We value calculated risk taking.

10. 근검절약을 실천하라

리더는 고객들에게 중요한 영향을 주지 않는 일에는 돈을 쓰려고 하지 않는다. 근검절약은 독창성을 드높이고, 자급자족 능력을 키우며 발명을 낳는다. 머릿수를 늘리고 예산을 올린다고 가산점이 주어지지는 않는다.

리더는 더 적은 자원으로 더 많은 것을 실현해야 한다. 절약 정신은 창의적 아이디어, 자립심, 발명을 만들어내는 원천이다. 직원 수, 예산, 고정비는 많다고 좋은 것이 아니다.


Accomplish more with less. Constraints breed resourcefulness, self-sufficiency and invention. There are no extra points for growing headcount, budget size or fixed expense.

11. 신뢰를 얻어라

리더는 진실로 열린 마음을 갖고, 진심을 다해 경청하며, 겸손의 마음으로 자신의 가장 큰 신념을 시험한다. 그들은 솔직하고, 그래서 주변 사람들을 신뢰할뿐 아니라 주변 사람들의 신뢰를 얻을 수 있다.

리더는 주의 깊게 듣고, 솔직하게 말하며, 구성원을 존경심으로 대해야 한다. 잘못이 있다면 내키지 않더라도 솔직하게 인정해야 하며, 자신과 팀의 잘못을 그냥 넘어가서는 안 된다. 항상 자신과 팀을 최고 수준에서 비교 평가해야 한다.

Earn Trust

Leaders listen attentively, speak candidly, and treat others respectfully. They are vocally self-critical, even when doing so is awkward or embarrassing. Leaders do not believe their or their team’s body odor smells of perfume. They benchmark themselves and their teams against the best.

12. 깊게 파고들어라

리더는 모든 수준의 업무에 관여하고 매순간 세부사항을 파악하고 있을뿐 아니라 세부사항을 자주 점검한다. 그들에게 중요하지 않은 업무란 없다. 특정 프로세스의 가장 기본적인 사항까지 깊이 파고들어야만, 기회를 포착할 수 있고 문제가 손 쓸 수 없을 만큼 악화되기 전에 미리 해결할 수 있음을 알기 떄문이다.

리더는 모든 수준의 업무에 관여하고, 항상 세부 내용을 파악해 현황을 수시로 감시하며, 지표와 개별 사례가 일치하지 않는다면 의문을 제기해야 한다. 모든 업무에 가치가 있다고 여기고 관심을 기울여야 한다.

Dive Deep

Leaders operate at all levels, stay connected to the details, audit frequently, and are skeptical when metrics and anecdote differ. No task is beneath them.

13. 기개를 가져라 - 반대하되 받아들여라

리더에게는 굳은 신념과 확신이 있다. 어떤 결정에 반대할 때는 비록 불편하고 지치는 한이 있더라도 결정에 대해 정중하게 이의를 제기할 의무가 있다. 아마존의 리더는 결정을 할 때 집단 내부의 단결을 위해 타협하지 않는다. 그러나 논의 끝에 결정이 확정되고 나면 그 결정에 온전히 전념한다.

리더는 찬성할 수 없는 사안에는 정중하게 이의를 제기해야 한다. 번거롭고 피곤하겠지만 예외는 있을 수 없다. 리더는 신념을 가져야 하며 금방 포기해서는 안 된다. 쉽게 타협해 한통속이 되어서는 안 된다. 다만 논의 끝에 일단 결정이 내려졌다면 결정에 전념하고 몰두해야 한다.

자신의 신념에 대한 명확한 기준을 가지고 그에 대한 기개를 가져야 한다. 이를 위해 주장해야 하고 타협하지 않아야 한다. 하지만 어떤 방향이든 결정이 되면 그에 따라 전념한다.

Have Backbone; Disagree and Commit

Leaders are obligated to respectfully challenge decisions when they disagree, even when doing so is uncomfortable or exhausting. Leaders have conviction and are tenacious. They do not compromise for the sake of social cohesion. Once a decision is determined, they commit wholly.

14. 구체적인 성과를 내라

리더는 자신의 업무에서 핵심적인 산출물에 초점을 맞추고 적절한 시기에 적절한 품질의 결과물을 낸다. 리더는 어려움이 닥쳐도 잘 대처하고 절대 안주하지 않는다.

리더는 비즈니스상의 핵심 투입에 초점을 맞추고, 이를 신속하게 실행해 결과를 내야 한다. 설령 어려운 일이 생기더라도 당당하게 맞서야 하며 결코 타협해서는 안 된다.

Deliver Results

Leaders focus on the key inputs for their business and deliver them with the right quality and in a timely fashion. Despite setbacks, they rise to the occasion and never settle.

출처:  https://www.amazon.jobs/principles  

#Amazon #AWS #14계명 #리더십





VRF(Virtual Routing and Forwarding)란 무엇인가요?


인터넷 프로토콜 기반의 네트워크에서의 가상 라우팅과 포워딩(VRF)이란 하나의 라우터를 여러 개 가상 라우팅 도메인으로 나누어, 하나의 물리적 네트워크를 여러 개 프로토콜을 가진 논리적 네트워크로 구성하는 ‘네트워크 가상화’를 제공하는 기술입니다.

각 라우팅 인스턴스들이 독립적이기 때문에 동일한 또는 오버래핑된 IP 주소들이 충돌하지 않고 사용될 수 있으며, 네트워크 경로가 라우터에 의해 별도의 가상 네트워크로 분리되므로 네트워크 보안이 향상됩니다.

또한 이 기술을 통해 인터넷 서비스 제공자는 별도의 VPN을 제공할 수도 있습니다.

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Softlayer의 글로벌 IP는 40개 DC 어디에 있는 서버에 라도 할당 가능하다. 
서버를 다른 DC에 지정할 경우 30초~1분가량 후 바로 이전 된다. 
사용자는 가장 가까운 센터로 접속하고 이후 라우팅은 Softlayer 내부망을 사용하기 때문에 글로벌 네트워크 가속 효과가 있다. 
(단, 사용자->서버만 그렇하며, 서버->사용자 는 일반 Routing과 동일하다. Softlayer는 서버의 DC는 알지만, 사용자 위치는 모르므로 당연하다. ) 

1. 포털에서 Global IP를 구매한다. 
2. Global IP메뉴에서 가서 Global IP를 할당할 서버를 지정한다. 
3. 해당 서버로 로그인 해서 해당 IP를 eth1 서브 인터페이스로 추가한다.

SuperMicro 보드 Turbo Boost 켜기


How do I enable Turbo mode to get the maximum Turbo mode speed on my X10DRi motherboard?
Please make sure the following settings are correct:

1. Please make sure all cores are enabled: Advanced >> CPU Configuration >> Core enabled >> “0” to enable all cores.

2. Under the Bios setup go to: Advanced >> CPU Configuration >> Advanced Power Management and make sure the setting are as follows: 
Power Technology >> Custom

Energy performance Tuning >> disable

Energy performance BIAS setting >> performance

Energy efficient turbo >> disable

3. Then go to Advanced >> CPU Configuration >> Advanced Power Management >> CPU P state control and make sure the settings are as follows 
EIST (P-States) >> Enable

Turbo mode >> enable

P-state coordination >> HW_ALL

4. Then Advanced >> CPU Configuration >> Advanced Power Management >> CPU C state control and make sure the setting are as follows. 
Package C-state limit >> C0/C1 state

CPU C3 Report >>disable

CPU C6 report >> enable

Enhanced Halt state >> disable

5. Save the changes and exit and now you should be able to get the Max Turbo mode speed. 

Lenovo는 디폴트 ON임.

테스트 서버 스펙 Intel Xeon Gold 6140 : 18Core CPU x 2 EA = 18 core x 2 hyperthread x 2 EA = 72 Logical Processers

4가지 케이스

loop.vbs : 무한루프를 돌려서 CPU 100%를 만드는 프로세스

numa.cmd : 개수를 입력 받아 그 수만큼 서버의 numa 별로 프로세스를 실행하는 배치파일


  • 36개 프로세스 실행 + numa 분배 없이 실행 =>  numa 쏠림 현상 발생
  • 36개 프로세스 실행 + numa 분배 하면서 실행 =>  numa 쏠림 없음
  • 72개 프로세스 실행 + numa 분배 없이 실행 =>  numa 쏠림 현상 발생, Application 지연 발생
  • 72개 프로세스 실행 + numa 분배 하면서 실행 =>  numa 쏠림 없음, Application 지연 없음.


While True
@echo off
if defined verbose echo on 
setlocal enableextensions enabledelayedexpansion

if "%1"=="" (
     echo Usage: %0 ^
     goto end
) else (
     set ProcessCount=%1

set /a ProcessCountMinusOne=%ProcessCount% - 1
set /a NumberOfNumaNodes=%HighestNumaNodeNumber% + 1
set end=%ProcessCountMinusOne%

for /L %%p in (0, 1, %end%) do (
     set /a node=%%p %% %NumberOfNumaNodes%
echo start /node !node! cscript loop.vbs
     start /node !node! cscript loop.vbs

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