분산·클라우드 환경 데이터베이스 성능 분석 및 워크로드 벤치마킹

Database Performance Analysis and Benchmarking in Distributed/Cloud Environments

연구 내용

Kubernetes 기반 클러스터 및 클라우드·실물 환경에서 데이터베이스 성능을 비교하고 벤치마킹 지표로 워크로드 특성을 규명하는 연구

데이터베이스는 워크로드 규모와 배치 방식에 따라 처리량과 응답 시간이 크게 달라집니다. 본 연구는 Kubernetes 환경에서 MySQL 클러스터의 pod 변화와 sharding 설정 변경이 성능에 미치는 영향을 분석하고, 클라우드 배치 조건에서의 운영 민감도를 파악하는 데 초점을 둡니다. 또한 시간 시계열 데이터베이스의 경우 물리 인프라와 클라우드 환경에서 쓰기와 질의 성능을 비교하기 위해 벤치마킹 스위트를 구성하여 데이터 크기와 질의 유형에 따른 응답 특성을 정량적으로 관찰합니다. 이를 통해 요구사항에 맞는 데이터베이스 선택과 구성 가이드를 도출합니다.

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연구 흐름

초기 연구에서는 Kubernetes 기반 배치에서 MySQL 클러스터 성능이 pod 배치와 sharding 변경에 따라 어떻게 달라지는지 관찰하고, 운영 변수를 중심으로 영향 요인을 정리했습니다. 이후 분산 배치에서 비교 가능한 지표 구성을 위해 데이터베이스 성능 평가 프레임을 적용하고, 시간 시계열 데이터베이스에 대해 물리 환경과 클라우드 환경의 차이를 다루는 방향으로 확장했습니다. 최근에는 InfluxDB와 같은 대표 시스템을 대상으로 쓰기 처리와 질의 응답을 분리해 측정하고, 워크로드 요구에 따른 선택 근거를 제공하는 연구를 수행합니다.

활용 가능성

활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.

Kubernetes 기반 DB 구성 가이드
MySQL 클러스터 튜닝 지침
Sharding 전략 평가
시간 시계열 DB 선택 기준
워크로드 기반 성능 비교
클라우드-온프레미스 이식 분석
질의 유형별 응답 최적화
DB 벤치마킹 자동화
운영 리스크 진단
성능 요구사항 설계 지원