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# 스케일링

> 유연한 VM 유형과 독립적인 리소스 스케일링을 통해 ClickHouse가 관리하는 Postgres 인스턴스를 수직으로 확장합니다

export const Image = ({img, alt, size}) => {
  return <Frame>
      <img src={img} alt={alt} />
    </Frame>;
};

export const galaxyOnClick = eventName => () => {
  try {
    if (typeof window !== "undefined" && window.galaxy && eventName) {
      window.galaxy.track(eventName, {
        interaction: "click"
      });
    }
  } catch (e) {}
};

export const BetaBadge = ({link, galaxyTrack, galaxyEvent}) => {
  if (link) {
    return <a href={link} target="_blank" rel="noopener noreferrer" className="betaBadge" onClick={galaxyTrack && galaxyEvent ? galaxyOnClick(galaxyEvent) : undefined}>
                <Icon />
                <span>Beta</span>
            </a>;
  }
  return <div className="betaBadge">
            <Icon />
            <span>
                Beta feature. 
                <u>
                    <a href="/docs/beta-and-experimental-features#beta-features">
                        Learn more.
                    </a>
                </u>
            </span>
        </div>;
};

Managed Postgres는 워크로드 요구 사항에 맞는 유연한 스케일링 옵션을 제공합니다. 50개가 넘는 NVMe 기반 인스턴스 유형 중에서 선택할 수 있으며, CPU, 메모리, 스토리지를 각각 독립적으로 스케일링해 사용 사례에 맞게 성능과 비용을 최적화할 수 있습니다.

<div id="instance-types">
  ## 인스턴스 유형 및 유연성
</div>

Managed Postgres는 다양한 워크로드 특성에 맞게 각각 최적화된 폭넓은 인스턴스 유형을 제공합니다.

* **50개 이상의 인스턴스 유형**을 제공하며, 컴퓨트, 메모리, 스토리지 최적화 구성 전반에서 선택할 수 있습니다
* **모든 인스턴스 유형에서 NVMe 기반 스토리지**를 제공해 일관된 고성능 디스크 I/O를 지원합니다
* **리소스를 독립적으로 스케일링**: 워크로드에 따라 CPU, 메모리, 스토리지 간 적절한 균형을 선택할 수 있습니다

<Image img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99-fix-nav-issues/qT0j4CNmQubVqREl/images/managed-postgres/instance-types.png?fit=max&auto=format&n=qT0j4CNmQubVqREl&q=85&s=b5ae96396ca472077a73928ab19162d5" alt="인스턴스 유형" size="md" border width="1442" height="3288" data-path="images/managed-postgres/instance-types.png" />

<div id="choosing-instance">
  ### 적합한 인스턴스 유형 선택
</div>

워크로드 유형에 따라 적합한 리소스 구성이 다릅니다:

| 워크로드 유형                         | CPU | 메모리 | 스토리지 | 권장 인스턴스                  |
| ------------------------------- | --- | --- | ---- | ------------------------ |
| **컴퓨트 최적화**                     | 높음  | 중간  | 중간   | 컴퓨트 최적화(높은 vCPU 수)       |
| **메모리 최적화** (대규모 작업 집합)         | 중간  | 높음  | 중간   | 메모리 최적화(높은 메모리 대 CPU 비율) |
| **스토리지 최적화** (대규모 데이터셋, 높은 I/O) | 중간  | 중간  | 높음   | 스토리지 최적화(높은 NVMe 용량)     |

<div id="how-scaling-works">
  ## 스케일링 작동 방식
</div>

인스턴스 유형을 변경하면 Managed Postgres는 새 인프라를 프로비저닝하고 데이터베이스를 마이그레이션하는 수직 스케일링을 수행하며, 이 과정에서 다운타임은 최소화됩니다.

<Image img="https://mintcdn.com/private-7c7dfe99-fix-nav-issues/qT0j4CNmQubVqREl/images/managed-postgres/scaling-settings.png?fit=max&auto=format&n=qT0j4CNmQubVqREl&q=85&s=78dca1f87d35e96121e231cb6201533e" alt="스케일링 설정" size="md" border width="2478" height="1742" data-path="images/managed-postgres/scaling-settings.png" />

<div id="scaling-process">
  ### 스케일링 프로세스
</div>

스케일링 워크플로는 백업에서 새 대기 인스턴스를 준비하고 제어된 페일오버를 수행합니다.

1. **대기 인스턴스 프로비저닝**: 대상 인스턴스 유형(CPU, 메모리, 스토리지 구성)으로 새 대기 인스턴스를 생성합니다.

2. **S3 백업에서 복원**: S3에 저장된 최신 백업에서 복원하여 대기 인스턴스를 초기화합니다.

3. **병렬 WAL 리플레이**: 대기 인스턴스는 [WAL-G](https://github.com/wal-g/wal-g) 기반의 병렬 복원 메커니즘을 사용해 백업 이후의 모든 Write-Ahead Log(WAL) 변경 사항을 적용합니다.
   * WAL-G는 빠른 병렬 복원 작업을 지원합니다.
   * WAL-G 개발자는 파트너십을 맺고 있는 Ubicloud 팀 소속으로, 이를 통해 높은 수준의 전문성과 최적화가 보장됩니다.

4. **복제 따라잡기**: 대기 인스턴스는 진행 중인 WAL 변경 사항을 스트리밍으로 받아 적용하여 프라이머리와의 차이를 해소합니다.

5. **페일오버**: 대기 인스턴스가 완전히 동기화되면 제어된 페일오버를 통해 새 프라이머리로 승격됩니다.
   * **다운타임이 발생하는 유일한 단계는 이 단계입니다**(\~30초)
   * 페일오버 중에는 모든 활성 연결이 중단됩니다.
   * 페일오버가 완료되면 클라이언트는 다시 연결해야 합니다.

6. **기존 인스턴스 서비스 해제**: 페일오버가 완료되면 원래 인스턴스를 서비스 해제합니다.

<div id="scaling-duration">
  ### 스케일링 소요 시간
</div>

스케일링에 필요한 총 시간은 주로 데이터베이스 크기와 백업에서 리플레이해야 하는 WAL 데이터 양에 따라 달라집니다.

* **백업 복원**: S3에서 새 인스턴스로 가장 최근의 전체 백업을 복원하는 데 걸리는 시간
* **WAL 리플레이**: 마지막 전체 백업 이후의 증분 WAL 변경 사항을 리플레이하는 데 걸리는 시간
* **병렬 복원**: WAL-G의 병렬 복원 메커니즘은 이 과정을 크게 단축합니다

복원 시간은 몇 분에서 몇 시간까지 걸릴 수 있지만, 유지보수/다운타임은 매우 짧습니다(약 30초).

<Warning>
  **최소 다운타임**

  전체 스케일링 프로세스에 걸리는 시간과 관계없이, 애플리케이션은 페일오버 중 약 30초간 다운타임을 겪습니다. 모든 복원 및 후속 동기화 작업은 대기 인스턴스에서 백그라운드로 수행됩니다.
</Warning>

<div id="parallel-restore">
  ### WAL-G를 사용한 병렬 복원
</div>

Managed Postgres는 스케일링 작업 중 백업 복원을 가속하기 위해 [WAL-G](https://github.com/wal-g/wal-g)를 사용합니다. 특히 WAL-G 개발자가 협력 관계에 있는 Ubicloud 팀의 일원이라서 복원 과정에 깊은 전문성이 반영됩니다.

WAL-G는 다음과 같은 이점을 제공합니다.

* **병렬 다운로드 및 압축 해제**: 여러 백업 세그먼트를 S3에서 가져와 동시에 압축 해제합니다
* **효율적인 WAL 재생**: 증분 WAL 변경 사항을 가능한 범위에서 병렬로 적용합니다
* **최적화된 스트리밍**: 중간 복사본 없이 S3 storage에서 직접 스트리밍합니다
* **빠른 복원**: 전체 소요 시간은 데이터 크기에 따라 달라지지만, 병렬화된 방식 덕분에 복원이 상당히 빠르게 진행됩니다

이러한 최적화는 새 대기 인스턴스를 기동하는 데 필요한 시간을 크게 줄여 줍니다. 무엇보다 중요한 점은 복원이 전적으로 백그라운드에서 수행된다는 것입니다. 즉, 애플리케이션은 약 30초 내외의 짧은 failover 구간에서만 다운타임을 겪습니다.

<div id="initiating-scaling">
  ### 스케일링 시작하기
</div>

Managed Postgres 인스턴스를 스케일링하려면:

1. 인스턴스의 **설정** 탭으로 이동합니다
2. **스케일링** 섹션에서 아래로 스크롤하여 **서비스 크기**로 이동합니다
3. 대상 인스턴스 유형을 선택합니다
4. 변경 사항을 검토한 후 "변경 사항 적용"을 클릭합니다

<div id="scaling-strategies">
  ## 스케일링 전략
</div>

<div id="vertical-scaling">
  ### 수직 스케일링
</div>

수직 스케일링(인스턴스 유형 변경)은 Managed Postgres에서 리소스를 조정하는 주된 방법입니다. 이 방식은 다음과 같은 이점을 제공합니다.

* **세밀한 제어**: 50개가 넘는 인스턴스 유형 중에서 선택하여 CPU, 메모리, 스토리지를 세부적으로 조정할 수 있습니다
* **워크로드 최적화**: 특정 워크로드에 맞게 최적화된 구성(컴퓨트, 메모리 또는 스토리지 집약형)을 선택할 수 있습니다
* **비용 효율성**: 과도한 프로비저닝 없이 필요한 리소스에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다

<div id="read-replicas">
  ### 수평 스케일링을 위한 읽기 레플리카
</div>

읽기 비중이 높은 워크로드에서는 읽기 처리 용량을 수평 스케일링하기 위해 [읽기 레플리카](/ko/products/managed-postgres/read-replicas) 사용을 고려하십시오:

* 읽기 쿼리를 전용 읽기 레플리카 인스턴스로 분산합니다
* 각 읽기 레플리카는 자체 컴퓨트와 메모리를 갖춘 완전히 독립적인 Postgres 인스턴스입니다
* 읽기 레플리카는 효율적인 복제를 위해 객체 스토리지에서 WAL 변경 사항을 스트리밍합니다

이 방식은 리포팅 대시보드, 분석 쿼리, 읽기 집약적인 API 엔드포인트처럼 읽기 대비 쓰기 비율이 높은 애플리케이션에 적합합니다.

<div id="cdc-scaling">
  ### ClickHouse integration의 CDC 스케일링
</div>

[ClickPipes](/ko/products/managed-postgres/clickhouse-integration)를 사용해 데이터를 ClickHouse로 복제하는 경우, CDC(Change Data Capture) 파이프라인을 독립적으로 스케일링할 수 있습니다:

* CDC 워커를 1\~24 CPU 코어까지 스케일링
* 메모리는 CPU 코어 수의 4배에 맞춰 자동으로 스케일링
* [ClickPipes OpenAPI](/ko/integrations/clickpipes/postgres/scaling)를 통해 스케일링 조정

이를 통해 Postgres 인스턴스 리소스와 별도로 복제 처리량을 최적화할 수 있습니다.

<div id="autoscaling">
  ## 자동 스케일링
</div>

디스크 사용량이 90%에 도달하면 더 큰 인스턴스 유형으로 조정됩니다.

<div id="resources">
  ## 추가 리소스
</div>

* [설정 및 구성](/ko/products/managed-postgres/settings)
* [읽기 레플리카](/ko/products/managed-postgres/read-replicas)
* [고가용성](/ko/products/managed-postgres/high-availability)