안녕하세요. DB2 및 XpertMon 사용자 여러분!
㈜ 아이티엑스퍼트그룹 DB 사업부입니다.
현재 저희 XpertMon 개발부서는 고객분들이 원하시는 사항들을 좀 더 수렴하고
받아드리기 위해서 많은 노력을 하고 있으며, 그 중 하나가 사후 문제관리를
할 수 있는 실시간 모니터링 history 기능을 추가하는 것입니다.
앞으로 추가되는 기능들에 대해서는 뉴스레터를 통해서 자세하게 말씀드리도록
하겠습니다.
이번 주는 DB2 V9의 추가된 기능 3번째 시간으로
Self Tuning Memory과 자동화 구성에
대해서 알아보도록 하겠습니다.
아무쪼록 많은 도움되시길 바라며, 기존 뉴스레터들은 회사 홈페이지
(
www.iteg.co.kr)
게시판에 들어오시면 보실 수 있습니다.
혹시라도 알고 싶은 내용이나 주제가 있다면 메일로 보내주십시오. 참조하여 반영하도록
하겠습니다.
3. Self Tuning Memory
데이터베이스 워크로드는 계속해서 변화합니다. 데이터베이스가 동작하는 워크로드와
환경은 더 많은 사용자를 포함한 많은 요소에 의해 변할 수 있고 관리 작업을 하는
쿼리의 패턴에 따라 변할 수 있습니다. 그리고 다른 애플리케이션에 의해 소비되는
자원에 따라 변할 수 있습니다. 그러므로 특정 시간에 가장 실력 있는 관리자에 의해
최적화 된 시스템이 다른 시간에는 최적이 아닐 수도 있습니다. 그리고 변화는 일 이나
주 단위 보다는 오히려 초 단위에서 일어날수 있습니다.
데이터베이스 메모리 세팅은 특별히 그러한 변화에 취약합니다. 그리고 응답 시간에
심하게 영향을 줄 수 있습니다.
DB2 9 은 몇 개의 메모리 구성 파라메터를 자동(Automatic) 값으로 세팅함으로써 메모리
구성 작업을 단순화하는 새로운 self-tuning 메모리를 소개합니다. Self-tuning 메모리
기능이 작동 되었을 때 자동 튜너가 동적으로 가능한 메모리 자원을 데이터베이스에
대한 몇 개의 메모리 소비자들에 대해 분배합니다. 더욱이 메모리 튜너는 메모리 구성
파라메터의 값 과 성능을 최적화 하기 위해 버퍼풀의 크기를 조절하는 워크로드 특징에
따른 변화에 반응합니다.
3.1. Self-tuning memory - 작업하는 방법
DB2에서 Self-tuning memory 매니저는 지능적인 제어와 데이터베이스에서 메모리 소비와
다양한 공유 자원에 대한 요구의 트랙을 유지하기 위한 피드백 매카니즘을 사용합니다.
그리고 동적으로 필요로 되어지는 메모리 사용을 적용합니다.
예로써 많은 메모리가 정렬 작용을 위해 필요로 되어지고 몇 개의 버퍼풀이 메모리를
해지한다면 메모리 튜너는 여분의 버퍼풀 메모리를 해지하고 그것을 sort heap에 할당합니다.
윈도우와 AIX 플랫폼에서 self-tuning memory 특징은 전체 데이터베이스 메모리 요구를
결정하고 또한 동적으로 전체 데이터베이스 메모리 사용을 최적화합니다.
이들 플랫폼에서 데이터베이스 자원 사이에서 동적으로 메모리 사용을 조절하는 것에
더하여 DB2는 또한 워크로드에서 요구하는 것에 따라 더 많은 물리적 메모리를 소비할
수 있습니다. 그리고 데이터베이스 메모리 요구가 낮을 때 다른 작업과 애플리케이션을
위한 운영시스템에 대한 메모리를 해제합니다.
3.2 Self-tuning memory 작동
Self-tuning memory는 데이터베이스 공유 메모리 자원에서 작동합니다. 이 자원들은
다음을 포함합니다.
- Buffer pools( ALTER BUFFERPOOL 과 CREATE BUFFERPOOL 문장에 의해 조절)
- Package cache( pckcachesz 구성 변수에 의해 조절)
- Locking memory( locklist 와 maxlocks 구성 변수에 의해 조절)
- Sort memory( sheapthres_shr 과 sortheap 구성 변수에 의해 조절)
- Total database shared meory ( database_memory 구성 변수에 의해 조절)
Self-tuning memory는 self_tuning_mem 데이터베이스 구성 변수를 사용해서 작동됩니다.
DB2 9에서 self-tuning memory는 새로운 데이터베이스를 만들 때 자동적으로 가동됩니다
( non-partitioned database에 대해).
Self_tuning_mem가 ON으로 세팅되고 위에서 나열된 자원에 대한 데이터베이스 변수는
AUTOMATIC으로 세팅되어 집니다.
DB2의 이전 버전으로부터 이주된 데이터베이스에 대해서 self-tuning memory는 수동으로
작동되어 져야 합니다.
모든 데이터베이스 메모리 자원을 자동으로 관리하는 것보다 오히려 원하는 메모리
자원(변수)를 AUTOMATIC으로 세팅하는 것을 선택할 수 있습니다.
3.3 Self-tuning memory - 이점
전통적으로 최적의 운영을 위해 데이터베이스 메모리 변수를 구성하는 것은 복잡하고
시간을 소비하는 작업입니다.
자동적으로 데이터베이스를 위한 메모리 변수를 세팅함으로써 DB2 9은 데이터 서버를
구성하는 작업을 단순화 할 수 있습니다.
이것은 DBA의 생산성을 증가시키고 다른 중요한 작업에 초점을 맞추도록 관리자의 시간을
풀어줍니다.
메모리 구성을 단순화하는 것에 더하여서 이 새롭고 적응성 있는 self-tuning memory
특징은 워크로드에서 중요한 변화에 동적이고 잘 반응하는 우수한 구성을 제공함으로써
성능을 증가시킬 수 있습니다.
이 특징은 같은 시스템에서 동작하는 몇 개의 데이터베이스가 있을 때 또한 매우 유리
합니다. 그리고 자동적으로 어떤 데이터베이스가 피크 시간 동안 더 많은 메모리를
사용하도록 합니다. 그리고 메모리가 더 필요로 되어질 때 다른 데이터베이스와 워크
로드에서 메모리를 해제합니다.
3.4 Self-tuning memory 작용
다음 그래프는 벤치마크 구성 요구에 대한 DB2 self-tuning memory 행위를 보여줍니다.
DB2는 자동적으로 데이터베이스 공유 메모리(왼쪽 그래프)를 워크로드의 요구를 만족
시키기 위해 증가할 수 있습니다.
그리고 쿼리 처리량(오른쪽 그래프)에서 일치하는 증가를 일으킵니다.
여기 두 개의 데이터베이스를 가진 또 다른 예가 있습니다. 초기에 첫 번째 데이터베
이스가 가능한 모든 데이터베이스 메모리를 소비합니다. 그러나 두 번째 데이터베이스가
시작될 때 첫 번째 데이터베이스는 메모리 사용을 그에 상응하게 조절합니다.
4. 더 많은 자동화된 특징
IBM은 자동화 컴퓨팅에서 선구자 역할을 담당하였습니다. DB2 버전8은 많은 자율 컴퓨팅,
자동 최적화, 자동 치료 기능을 소개하였습니다. DB2 9은 관리하는 시간을 줄이기 위해
데이터로부터 더 많은 비즈니스 값을 유도하도록 도와주기 위한 이 전략을 계속 해
오고 있습니다. 이 섹션에서는 DB2 V9에서 새롭게 존재하는 자동화 기능을 소개합니다.
이전에 설명한 self-tuning 메모리 관리에 더하여, DB2 9에서 몇 개의 자동화 기능은
다음과 같습니다.
- 자동 구성( 디폴트로 enable 됨)
- 자동 데이터베이스 관리
- 자동 스토리지 관리
이 자동화의 특징은 데이터베이스 관리를 쉽게 하고 관리자의 생산성과 효율을 증가
시키고 그러므로 더 낮은 관리 비용이 들도록 디자인 되어 있습니다. 이 기능은 데이터
베이스 구성 또는 배치에 대한 걱정보다 오히려 애플리케이션 개발에 초점을 맞추도록
함으로써 애플리케이션 개발자나 벤더에게 더 유익합니다.
4.1 자동 구성
DB2의 버전8은 시스템과 데이터베이스 특징-CPU,메모리, 데이터베이스 크기, 테이블
갯수를 인식하는 구성 지원자를 소개하였습니다. 그리고 구성 변수를 위한 값을 추천
하였습니다.
DB2 9은 자동적으로 구성 지원자를 수행하고 디폴트로 몇 개의 기본적인 튜닝 결정을
합니다. 예로써 디폴트 버퍼풀의 크기, I/O cleaner, I/O server의 크기를 구성합니다.
이 초기 자동 튜닝은 데이터베이스가 이전의 데이터베이스 구성 초기 값을 가지고
만들어진 데이터베이스 보다 더 좋은 성능을 가지도록 할 것 입니다.
4.2 자동 데이터베이스 관리
관리 기능을 단순화하기 위해 DB2 9은 또한 디폴트로써 몇몇 ongoing 작업의 자동화를
가능하게 합니다.
예로써 테이블과 관련된 인덱스의 물리적 특징에 관한 통계를 업데이트 하기 위해
주기적으로 RUNSTATS 유틸리티를 자동으로 수행합니다. DB2 옵티마이저는 쿼리 성능을
증가시키기 위해 주어진 쿼리에 대해 가장 효과적인 액세스 플랜을 결정하도록 이 통계를
사용합니다.
DB2 9은 또한 자동화된 관리를 가지고 데이터베이스를 생성하거나 존재하는 데이터
베이스를 위해 자동화된 관리를 구성하기 위해 그래픽 마법사를 사용합니다. RUNSTATS에
더하여 데이터베이스 백업과 REORG( 테이블과 인덱스 데이터의 단편화 해소)을 자동화
할 수 있습니다. 관리 작업을 자동화하는 방법은 낮은 또는 어떠한 행위도 없는 관리
윈도우를 정의하는 것입니다. 그리고 DB2가 평가 기준을 사용해 관리할 필요성이 결정
된다면 다음에 가능한 윈도우에서 필요한 작업을 수행합니다.
4.3 자동 스토리지 관리
DB2 9은 DB2 V8.2.2에서 처음 소개된 자동 스토리지 형태를 확장하였습니다. 자동 스토
리지는 자동적으로 디스크와 파일 시스템에 대해 데이터베이스의 크기를 증가시킵니다.
스토리지 관리에 대한 데이터베이스의 유연성과 성능의 이점을 가지고 스토리지 컨테
이너 관리의 필요성을 제거시켰습니다. DB2 9에서 자동 스토리지는 새로운 데이터베이스를
만들 때 디폴트로 가능하게 됩니다. 추가적으로 자동 스토리지 지원은 멀티 파티션
데이터베이스에도 추가 되었습니다.
이 특징으로 더 이상 추가적인 테이블스페이스 용량을 만들고 컨테이너를 더하고 컨테
이너의 증가를 모니터링하는 작업에 관해 걱정할 필요가 없어졌습니다. 그리고 데이터
베이스 백업을 다른 디렉토리 또는 패스 구조를 가진 다른 시스템으로 복구할 때 새로운
패스가 백업 이미지에 저장된 패스 대신에 사용되도록 스토리지 패스를 재정의 할 수
있습니다.
이전에 윈도우 시스템의 예에서 C 드라이브에서 데이터베이스를 만들 수 있었습니다.
지금 C 와 D 에서 데이터베이스를 생성할 수 있습니다. 그리고 E 와 F 드라이브를
더하도록 데이터베이스를 수정할 수 있습니다.
그리고 DB2는 신뢰할 만한 정책을 사용해 스토리지를 관리 합니다. 비슷하게 다음 예는
유닉스와 리눅스 시스템에서 사용하는 자동 스토리지 사용을 나타냅니다. 데이터베이스가
만들어 질 때 데이터베이스에 의해 사용되어지는 스토리지 풀을 명시할 수 있습니다.
어떠한 스토리지 패스도 명시되지 않는 다면 디폴트 데이터베이스 패스(dftdbpath)가
사용됩니다.
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CREATE DATABASE test on /data/path1, /data/path2
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다음에 풀에 추가적인 스토리지 패스를 더할 수 있습니다.
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ALTER DATABASE ADD STORAGE /data/path3, /data/path4
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이전에 테이블 스페이스를 만들었을 때 그것들에 대한 컨테이너를 명시하여야 했습니다.
지금 데이터베이스 스토리지 풀을 사용해 자동적으로 그것들을 할 수 있습니다.
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CREATE TABLESPACE ts1 MANAGED BY AUTOMATIC STORAGE
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스토리지 성장과 제한을 위한 정책을 정의 할 수 있습니다:
CREATE TABLESPACE ts2
INITIAL SIZE 500K
INCREASE SIZE 100K
MAXSIZE 100M
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이 예들은 자동 스토리지의 단순성과 유연성을 나타냅니다.
4.4 디폴트 자동화 수정
DB2 9에서 자동 구성, RUNSTATS, self-tuning 메모리, 자동 스토리지와 같은 특징은
새로운 데이터베이스를 만들 때 디폴트로써 가능하게 됩니다. 이것은 환경을 최적화하고
구성기 더 쉽게 하려는 의도로 수행 되었습니다.
그러나 오히려 사용자 스스로 이 특징을 튜닝하고 구성하려고 한다면 DB2는 디폴트
자동화를 사용하지 않게 하는 옵션을 제공합니다.
마찬가지로 DB2의 이전 버전으로부터 업그레이드 된 데이터베이스를 가지고 있다면
이 데이터베이스들은 디폴트로써 가능하게 된 이 특징을 가지고 있지 않습니다.
이것은 잘 튜닝된 세팅을 유지하고 시스템을 위한 예측 가능성을 보장합니다.
새로운 자동화된 기능에 대한 이점을 얻기 위해서는 데이터베이스에서 새로운 자동화된
기능을 가능하게 해야 합니다.
XpertMon for DB2 UDB V2
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