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Aurora Endpoint & Auto Scaling | 당근 DB 밋업 1회
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Aurora Endpoint & Auto Scaling | 당근 DB 밋업 1회

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AI 핵심 요약

Aurora의 기본 Reader Endpoint는 클러스터의 모든 리더를 대상으로 하지만 부하를 균등하게 나누지 않고, OLTP와 배치 쿼리가 같은 인스턴스에서 경합할 수 있다. 당근은 OLTP용과 배치용 Reader를 Custom Endpoint로 분리하고, 멤버십 규칙을 단순화해 플랫폼으로 관리했으며, 장애 조치 때 오래된 엔드포인트 정보가 남는 문제에는 AWS Advanced JDBC Wrapper 도입을 검토했다. Reader Auto Scaling은 평균 CPU 지표의 한계와 타깃 추적 정책의 스케일 인·아웃 반복을 고려해, OLTP Reader만 대상으로 하는 커스텀 지표와 Step Scaling을 적용했다. 스케일링 과정의 연결 오류와 새 인스턴스의 초기 지연을 줄이기 위해 커넥션 풀의 최대 연결 수명을 낮추고 버퍼 풀 워밍업도 진행하며, 자동화와 운영 규칙을 함께 설계해야 한다는 점을 강조했다.

  • Aurora Reader Endpoint는 모든 리더 인스턴스로 연결하지만 균등한 부하 분산을 보장하지 않는다.
  • Custom Endpoint의 멤버십 규칙을 단순하게 유지하고, CLI 대신 플랫폼으로 관리하면 수동 변경에 따른 실수를 줄일 수 있다.
  • Auto Scaling 지표에서 배치용 인스턴스를 제외하고, 스케일 인·아웃 간격과 쿨다운을 서비스 특성에 맞게 설정한다.
  • 스케일 인으로 오래된 연결이 남는 문제는 커넥션 풀의 최대 연결 수명을 줄여 완화할 수 있다.
  • 새 Reader의 버퍼 풀이 비어 있으면 응답이 느려질 수 있으므로, 서비스에 투입하기 전에 캐시 워밍업을 고려한다.

소개

Aurora Database 서버의 Endpoint들에 대해서 살펴보고, Aurora Cluster의 용도별로 Reader 트래픽을 격리해서 처리할 수 있는 Custom Endpoint 활용법을 확인해보세요. 그리고 Aurora Database의 AutoSacling을 이용한 부하에 따른 Reader DB 스케일 인/아웃을 통한 비용 절감 방법과 AutoScaling 전략들을 들어보세요. 🥕 Aurora Endpoint & Auto Scaling (이민규) 👉 당근 채용공고 보기: https://about.daangn.com/jobs/

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