‘웨어하우스PG’에 Postgres 기반 재해복구 적용…온프레미스·클라우드·하이브리드 환경 지원
EDB가 Postgres 기반 대규모 병렬처리(MPP) 데이터웨어하우스 ’웨어하우스PG(WarehousePG)’에 재해복구(Disaster Recovery) 기능을 추가했다고 8월 28일 밝혔다.
업체 측에 따르면, 이번 기능은 EDB 포스트그레스 AI(EDB Postgres AI·EDB PG AI)의 분석 데이터 환경에 재해복구 기능을 추가한 것으로, 페타바이트(PB)급 데이터를 보호하고 인프라 장애 발생 시 데이터웨어하우스 운영을 별도 환경에서 복구할 수 있도록 지원한다.
기업은 온프레미스와 클라우드, 하이브리드 환경 등에 복구 환경을 구성할 수 있다. 대기 환경의 위치와 복구 지점 생성 주기, 실제 운영 환경으로 전환하는 시점 등을 직접 설정할 수 있어 데이터 저장 위치와 복구 과정에 대한 통제권을 유지할 수 있다는 설명이다.
EDB는 AI 에이전트와 데이터 분석 등에서 실시간 분석 데이터의 활용이 증가하면서 대규모 데이터웨어하우스의 복구 속도와 가용성도 중요해지고 있다고 설명했다. 특히 PB급 환경에서는 기존 논리적 백업·복구 방식에 상당한 시간이 소요될 수 있어 금융 등 규제 산업과 미션 크리티컬 환경에서 복구시간목표(RTO)와 복구시점목표(RPO)를 충족하기 위한 별도의 재해복구 체계가 필요하다고 강조했다.
금융기관 적용 사례서 복구 약 2일→16분
EDB에 따르면 한 금융기관의 실제 구축 환경에서는 웨어하우스PG 재해복구 기능 적용 후 복구 지점 재생에 평균 16분이 소요됐다. 기존 논리적 복구 방식에서 약 2일이 걸렸던 것과 비교하면 약 180배 단축된 수준이라는 것이다.
전체 백업 시간도 기존 44시간에서 약 11시간으로 줄었으며, 물리적 백업 방식을 적용해 쿼리 잠금 시간을 약 99% 줄였다고 업체측은 전했다.
해당 금융기관은 수백TB 규모의 데이터를 처리하면서 연중무휴 분석 파이프라인을 운영하고 있으며, 기존 애플리케이션 아키텍처를 변경하지 않고 비용 최적화된 복구 인프라에 매시간 복구 지점을 생성하도록 구성했다.
다만 EDB는 해당 결과가 특정 고객의 구축 환경을 기준으로 한 것으로 실제 성능과 결과는 환경과 워크로드, 구성에 따라 달라질 수 있다고 밝혔다.
맥스 로마넨코(Max Romanenko) EDB 최고엔지니어링책임자는 “페타바이트 규모에서 복구에 수일이 걸린다면 이는 복구 계획이 아니라 관리되지 않은 비즈니스 리스크”라며, “웨어하우스PG는 운영 성능과 데이터 보호 중 하나를 선택하지 않고 전체 분산 클러스터를 특정 시점의 일관된 상태로 복구할 수 있도록 지원한다”고 말했다.
Postgres 재해복구 기술 MPP 환경으로 확대
웨어하우스PG의 재해복구 기능은 오픈소스 백업·복구 관리 도구인 ‘Barman’과 Postgres의 선행기록로그(WAL)를 활용한다.
코디네이터와 모든 프라이머리 세그먼트를 하나의 특정 시점을 기준으로 함께 복구해 대기 클러스터 전체를 일관된 데이터웨어하우스 상태로 가동할 수 있도록 설계됐다.
기존 웨어하우스PG의 고가용성 기능이 세그먼트 미러와 대기 코디네이터를 이용해 클러스터 내부 구성요소의 장애에 대응한다면, 이번 재해복구 기능은 전체 사이트 장애 발생 시 별도 환경에서 전체 클러스터를 복구하는 데 초점을 맞췄다.
기업은 필요한 RPO에 맞춰 복구 지점 생성 주기를 설정하고 WAL을 지속적으로 아카이빙할 수 있으며, RTO에 맞춰 WAL 재생 성능도 검증할 수 있다는 것이다.
복구 환경의 지역과 관할권, 인프라도 기업이 직접 선택할 수 있다. 복구 클러스터는 운영 환경보다 작은 인프라나 비용 최적화된 클라우드 환경에 구성할 수 있어 동일 규모의 데이터웨어하우스를 별도로 상시 운영하는 부담을 줄일 수 있다는 설명이다.
재해복구 기반은 클라우드 이전과 대규모 트래픽 테스트 등에도 활용할 수 있다. 특정 시점 복구 기능을 이용하면 월말이나 분기말에 집중되는 대규모 리포팅 작업을 별도 환경으로 분산한 뒤 작업 완료 후 해당 컴퓨팅 자원을 해제하는 방식으로 운영할 수 있다고 업체 측은 전했다.
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