스토리지 자체적인 기술을 통한 외부 복제 또는 미러링 기법이 있겠지만,
운영체제단에서 논리적 두 볼륨 Group을 통해 동시 Writing 할 수 있는 LVM(Logical Voume Mirroring) 미러링 방식이었다.
IT인프라 운영 중 통합스토리지의 이중화 구현은 한번쯤 고민이 찾아온다.
노후스토리지를 새로운 스토리지로 마이그레이션 해야 할 일도 있고,
노후 스토리지 재활용 방안도 모색해야 할 때가 있다.
당장 운영 스토리지의 데이터를 다운타임 없이 어떻게 이관 복제 해야 할지,
그리고, 이관 또는 복제된 스토리지와 기존 스토리지 이중화를 통한 active-active 운영 방법은 없을지, 아니면 기존 노후 스토리지를 백업용으로 활용 방법은 무엇이 있는지 자주 고민 할 수 있는 부분이다.
여기서 이기종 스토리지 이중화는 한 단계 더 깊은 고민을 가져온다.
대부분의 스토리지 벤더는 각 사의 호환성과 전용 복제기술, 가상화 기술 등을 가지고 있기 때문에,
이기종에 대한 보증을 쉽게 하기 어렵다.
경우에 따라 쉬울수도, 어려울수도 있다는 얘기다.
그러나 스토리지 관점에서만 문제를 풀어나갈 것이 아니라,
볼륨을 엑세스 하는 운영체제 기준에서 바라보게되면 고민은 훨씬 가벼워진다.
스토리지 노후 교체에서 대표적으로 고민되는 것은,
· 온라인 마이그레이션(Online Migration)을 통한 운영 중 기존 데이터 이관이 가능할까?
· 그리고 실시간 Read/Write에 대응으로 변경 데이터의 정합성도 함께 가져갈 수 있을까?
IBM
위 그림은 IBM AIX 환경에서 기존 DS8300 스토리지를 운영 중, 새로운 NetApp FAS6080 스토리지를 추가로 이중화하고 온라인 마이그레이션이 가능한 IBM의 예시다.
바로 LVM(Logical Volume Management) 미러링을 통한 이기종 이중화(active-active)와
최신 소프트웨어 정의 스토리지의 가상화 기술을 통해 두가지 목적을 달성할 수 있다.
· 온라인 마이그레이션 = 스토리지 가상화로 해결!
· 실시간 변경 데이터 정합성 = LVM 미러링으로 해결!
앞 포스팅에서 LVM을 이용한 스토리지 이중화 방안을 소개했는데, 이 방법에서 스토리지 브랜드를 동일하게 해야한다는 전제는 없었다.
물론, 두 스토리지의 성능이 동일하면 퍼펙트다.
그러나, 성능이 차이가 있다고해서 구현되지 않는 건 아니기에,
업무 환경에서 응답성의 품질과 서비스 품질 등을 고려해서 적절히 감수하고 선택할 수 있다.
스토리지 가상화 부분은,
최근 거의 모든 스토리지가 이기종의 스토리지를 가상화로 볼륨을 컨트롤 할 수 있다.
이 기술을 이용하면 기존 또는 신규 스토리지의 가상화 기능을 이용해서 또 하나의 스토리지의 볼륨을 내부 볼륨으로 할당한 후 볼륨 미러링, 볼륨 복제 등의 기술을 활용할 수 있다.
좀 더 자세히 실제 시스템 구성도를 통해 알아보자.
위 파란색 점선 상자 부분을 참고해 보자.
기존 보존되고 있는 데이터를 Cold Data라고 가정하자.
A 또는 B 두 스토리지 중 하나를 가상화 기능을 활성화 하고 나머지 스토리지를 가상화로 볼륨을 편입 시킨다.
물리적으로 독립된 스토리지로 보이지만 가상화 된 볼륨은 가상화 스토리지의 내부 볼륨으로 인식 될 것이다.
가상화 기능을 활성화 한 스토리지의 컨트롤러가 메인이 되고,
가상화 된 스토리지의 볼륨은 마치 확장 인클로저(Expansion)에 담긴 볼륨과 같이 인식된다.
스토리지의 볼륨 미러링 또는 볼륨 복제 기능을 통해서 A. Cold Data를 B. Cold Data 봄륨으로 복제 한다.
실시간 변경되는 Hot Data는 서버 OS에서 LVM 미러링을 구현한다.
이는 볼륨에 데이터를 동시에 저장함으로써 똑 같은 변경데이터가 쌓이게 해 준다.
모든 작업은 기존 스토리지와 신규 스토리지간 간단한 SAN Zoning 재작업 외 모두 온라인으로 진행이 가능하다.
24시간 인프라가 운영되는 생산환경의 제조회사,
24시간 응급 진료가 제공되는 종합병원,
24시간 인터넷 서비스되는 포털과 금융 등 다양한 기업이 이러한 Needs가 존재한다.
이러한 기술은 최근들어 매우 보편적인 기술이며,
안정성과 신뢰성이 많이 검증되고 많은 사례를 통해 검증되어 있다는 사실이다.
[출처]이기종 스토리지 온라인 마이그레이션은 스토리지 가상화 + LVM 미러링으로 다운타임 최소화!|작성자 okson
그 많은 데이터를 어떻게 백업 받지?
운영 데이타 자체를 배치도 돌려야 하고 분석도 해야하는데...
● 스토리지용 디스크 타입별 최대용량?
현재 데이터를 담는 매체인 디스크는 용도와 서비스 유형에 따라 다양하게 출시되고 있다.
2018년말 기준 IT 인프라 운영에 활용되고 있는 디스크 타입들은 대표적으로 아래와 같다.
· SAS 2.5inch는 최대 2TB까지
· SAS 3.5inch는 최대 14TB까지
· SSD Flash는 15.36TB 또는 18TB까지
· NVMe Flash는 19.2TB까지
정말 다양한 타입과 용량의 디스크들이 시장에 나와 있음을 알 수 있다.
이러한 디스크들이 스토리지 솔루션으로 제공되는 용량을 잠시 알아보자.
● 스토리지 단위 박스(인클로저) 당 최대용량?
2-Unit 사이즈의 디스크 인클로저(expansion)를 기준으로,
· 3.5inch 규격의 디스크는 총 Physical 168TB를 담을 수 있고,
· 2.5inch 규격의 디스크는 총 Physical 460.8TB를 담을 수 있다.
어마어마 하다.
한가지 더 계산을 해보겠다.
● 스토리지 단위 Rack Cabinet 당 최대용량?
42-Unit 사이즈의 Standard Rack Cabinet에 담을 수 있는 용량을 계산해 보면,
Rack Cabinet 당 2-Unit 디스크 인클로저는 21개 박스가 마운트 가능하다.
그러므로,
· 랙당 3.5inch 규격의 디스크는 총 Physical 3,528TB(약 3.5PB)를 담을 수 있고,
· 랙당 2.5inch 규격의 디스크는 총 Physical 9,676.8TB(약 10PB)를 담을 수 있다.
마냥 빅데이터 시대라 부르는게 아니다.
인프라 부분에서 고밀도 데이터 저장소 또한 상당한 진보가 이루어 졌음을 알 수 있다.
● 단위 디스크의 성능은 제자리, 다중 조합을 통한 성능은 지속 Up!
단위 디스크당 용량이 커짐에 따라 RAID기술과 스토리지 컨트롤러의 성능도 매우 높아졌다.
단위 디스크의 Read/Write 성능의 한계는 다양한 RAID Recommand를 통해 극복하고, 컨트롤러 캐시의 급격한 증가를 통해 반응 속도를 개선한다.
또한, Flash 모듈과 디스크의 보급이 커지면서 컨트롤러의 캐시보다 데이터를 주무르는 다양한 어플리케이션의 탑재로 캐시는 메모리 역할로 확대되고 있다.
● 데이터가 생성되는 환경적 변화?
기업들은 종이 없는 업무환경을 표방하고 있고,
거의 모든 사물은 인터넷 데이터(IoT)로 변환되어 DataBase화 되는 시대에 살고 있다.
24시간 돌아가는 생산환경과 주 52시간에 따른 다양한 업무환경 등
우리 인간은 가만히 쉬거나 잠도 자지만, 도시 인프라는 쉼 없이 데이터를 쏟아내고 그것을 저장하고 분석하는 일들을 IT인프라를 통해 24시간 돌아간다.
기하 급수적으로 늘어나는 데이터는 결국 IT인프라의 통합스토리지에 1차적으로 저장 된다.
1차 저장된 스토리지 데이터는 바로 운영 데이터다.
● 변화하는 데이터의 가치?
운영 데이터는 저장 즉시 조회가 가능해야하고, 분석할 수 있어야 하며, 배치를 돌려 통계와 인사이트를 얻을 수 있어야 한다.
빅데이터 시대이기 때문이다.
데이터는 그 즉시 분석을 통해 수치화 하고 행동 계획을 세울 수 있어야 한다.
데이터는 계속해서 쌓일수록 더 가치가 높다.
쌓여가는 데이터가 많을 수록 확율 높은 결과물이 탄생한다.
데이터를 기반으로 비즈니스에서 의사결정과 행동 계획을 세울 수 있다.
● 데이터 스토리지의 안정성?
최근 이 1차 스토리지의 이중화 바람이 분다.
고가의 통합스토리지를 구축하는 것만으로더 매우 버겁던 시절이 있었다.
통상적으로 통합스토리지는 준 High-End, 중견 기업 이상의 규모에서는 High-End 스토리지를 구매했다.
성능과 안정성의 두 마리 토끼를 잡기 위해서다.
그 만큼 기업 내 데이터의 중요성은 이미 인식되어 있었다.
디스크 단위의 가격이 낮아지고, 고밀도 디스크 스토리지가 보편화 되는 시대가 되면서 1차 운영 스토리지의 이중화는 현실이 되었다.
데이터 백업 이전에 절대 죽지 않을 스토리지 시스템을 구축함으로써,
운영 단계에서 더 많은 데이터를 더 안전하게, 더 고성능으로 다루고 싶은 것이다.
실제, 죽어가는 PC도 디스크를 SSD로 바꾸면 새 삶을 산다는 얘기가 있지 않은가.
서버도 마찬가지다.
통합 스토리지의 성능과 안정성은 서버 어플리케이션의 서비스 품질과 직결된다.
이중화된 통합스토리지는 어떻게 서버에서 데이터를 저장할 수 있을까?
크게는 두 가지 방법이 있다.
● 데이터 스토리지의 안정화 방안?
타입1. 서버에서 물리적 두 스토리지로 데이터를 동시에 저장하는 방법
· LVM 방식 : Logical Volume Management
· 동일한 성능의 물리적 두 스토리지를 논리적으로 하나의 스토리지로 Grouping 하는 것.
· 장.단점 : 두 스토리지에 동시에 Writing하지만, 응답이 높은 하나의 스토리지에서 Reading함. 단, 스토리지 두 대의 성능이 동일하지 않으면 느린 스토리지를 기준으로 성능이 저하될 수 있음.
타입2. 서버에서 하나의 스토리지로 데이터를 저장하면, 저장받은 스토리지가 또 하나의 스토리지에 스스로 복제하는 방법
· 스토리지의 외부복제 기술을 통해 원본 스토리지의 볼륨을 또 하나의 스토리지 볼륨에 복제 또는 미러링 하는 방식
· 장.단점 : 서버 OS기준에서 조치할 것이 없어 심플하다. 원본 스토리지가 장애가 발생하면 복제된 스토리지를 SAN Zonig 등을 통해 Volume address를 수정해야 함.(운영자의 메뉴얼 개입 필요)
오늘은 '타입1'에 대한 구성방법을 그림으로 나타내어 보겠다.
● LVM(Logical Volume Management)을 통한 스토리지 이중화
· 동시 Writing을 통한 데이터 스토리지 이중화
okson.net
위 그림의 구성과 같이 하나의 서버 또는 OS는 두 스토리지를 동시에 바라본다.
물론 두 스토리지에서 제공하는 각각의 볼륨을 하나의 볼륨으로 묶는(LVM) 기술을 이용한다.
데이터가 발생되면 두 스토리지에 동시에 Writing한다.
여기서 두 스토리지의 성능이 차이가 있을 경우 느린 스토리지의 Job이 끝날때 까지 Delay가 발생될 수 있다.
· 덜 Busy한 스토리지에서 Read 응답
okson.net
데이터 Read가 발생되면 덜 Busy한 스토리지가 반응하고 즉시 응답한다.
덜 Busy한 스토리지.,
이것은 두 스토리지 중 하나의 스토리지가 장애시에도 동일하다.
정상 스토리지는 덜 Busy한 스토리지로 인식되며 Read Access에 응답하게 된다.
따라서, 이중화 된 스토리지는 하나의 스토리지가 장애 나더라도 무중단 서비스가 가능하다.
Clients에서는 이를 인식할 수 없다.
서버 또는 스토리지의 관리자 Alert을 통해 e-mail 등으로 통보받을 수 있다.
백업이 중요한 시대가 있었다.
지금도 중요하다.
그러나, 백업한 데이터는 만일을 위한 보험성 데이터다.
지금 시대는 빅데이터 시대.
데이터는 계속해서 가공하고 수정하여야 한다.
그러기 위해서는 운영 데이터로 관리되어야 한다.
통합스토리지 이중화는 운영 데이터의 보장성과 운영 데이터의 1차 백업이 목적이다.
단위 디스크 가격이 낮아진 만큼 운영 데이터의 활용성을 높일 수 있는 통합스토리지 이중화는 기업 환경에서 필수가 되어가고 있다.
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