전용 Exadata 인프라에서 Autonomous Database에 대한 용량 계획 및 관찰

효율적인 사용량 및 최적의 청구를 위해 Autonomous Database on Dedicated Exadata Infrastructure의 컴퓨트 및 스토리지 리소스를 관찰하고 계획할 수 있습니다.

Oracle Autonomous Database는 서비스에 대한 리소스 할당 및 사용량을 추적하는 데 도움이 되는 대시보드와 시각화를 제공합니다.

리소스 용어

Oracle Cloud Infrastructure(OCI) 콘솔에서 리소스 할당 및 사용과 함께 사용되는 다양한 용어를 이해하고 그 의미를 이해하는 것이 중요합니다.

  • 사용 가능한 CPU:Autonomous Database를 프로비저닝하거나 기존 Autonomous Database를 확장하기 위해 할당에 사용 가능한 CPU입니다.
  • 프로비전된 CPU: AVMC(자율운영 Exadata VM 클러스터) 내 모든 Autonomous Database에 대해 할당된 총 CPU 수입니다.
  • 예약된 CPU: Autonomous Database의 자동 스케일링, 노드 실패 시 Autonomous Database 복구, 빈 ACD(Autonomous Container Databases)의 수명 주기 관리를 지원하도록 예약된 총 CPU입니다.
  • Reclaimable CPUs: Total CPUs from all terminated and scaled down Autonomous Databases in all the Autonomous Container Databases (ACDs) within an Autonomous Exadata VM Cluster (AVMC). 확보 가능한 CPU는 ACD가 다시 시작될 때까지 사용 가능 상태로 되돌려지지 않습니다.

    참고:

    예와 함께 CPU 유형에 대한 자세한 설명은 Compute Management in Autonomous Database를 참조하십시오.
  • 프로비전 가능한 ACD: AVMC(자율운영 Exadata VM 클러스터)에 생성될 수 있는 자율운영 컨테이너 데이터베이스 수입니다.
  • 프로비전된 ACD: AVMC(자율운영 Exadata VM 클러스터)에 생성된 자율운영 컨테이너 데이터베이스 수입니다.
  • 프로비전 불가능한 ACD: AVMC(자율운영 Exadata VM 클러스터)에 있는 사용 가능한 CPU가 부족하여 생성될 수 있는 자율운영 컨테이너 데이터베이스 수입니다.
  • 총 스토리지(TB): 자율운영 Exadata VM 클러스터(AVMC)에 할당된 총 스토리지입니다.
  • 사용 가능한 스토리지(TB): 자율운영 Exadata VM 클러스터(AVMC)에서 자율운영 데이터베이스 사용에 사용 가능한 스토리지입니다.
  • Used Storage (in TBs): Storage currently used by Autonomous Database(s) in an Autonomous Exadata VM Cluster (AVMC).
  • CPU당 메모리(GB): CPU당 자율운영 Exadata VM 클러스터(AVMC)에 할당된 메모리입니다.

리소스 제한

다음 표에는 Oracle Public CloudExadata Cloud@Customer에서 Autonomous Database on Dedicated Exadata Infrastructure 배포에 대한 리소스 제한이 나와 있습니다.

리소스 제한(최대)

  • 사용 가능한 CPU 수에 따라 만들 수 있는 최대 Autonomous Database 수가 결정됩니다. 가장 작은 Autonomous Database는 2개의 ECPU 또는 0.1개의 CPU로 생성할 수 있습니다. 따라서 만들 수 있는 최대 Autonomous Database 수는 사용 가능한 ECPU 수의 절반 또는 사용 가능한 OCPU 수의 10배입니다.

  • Autonomous Container Databases per Autonomous Exadata VM Cluster (AVMC)의 최대 개수는 16입니다.

권장 리소스 제한(최대)

리소스 권장되는 제한
자율운영 컨테이너 데이터베이스당 자율운영 데이터베이스 200
자율운영 Data Guard가 구성된 자율운영 컨테이너 데이터베이스당 자율운영 데이터베이스 25

주:

특히 CPU 오버프로비저닝을 사용하면 위 권장 한도 테이블에 언급된 것보다 더 많은 Autonomous Database를 프로비저닝할 수 있습니다. 그러나 이는 계획되지 않은 운용중단 또는 계획된 유지 관리 작업 후에 응용 프로그램을 온라인으로 반환하도록 SLO(서비스 레벨 목표)를 타협하는 것을 의미합니다. Autonomous Database on Dedicated Exadata Infrastructure deployment에 대한 SLO 세부 정보를 확인하려면 가용성 서비스 레벨 목표(SLO)를 참조하십시오.

자율운영 Exadata VM 클러스터에 대한 제한

Exadata 인프라 리소스에는 여러 개의 자율운영 Exadata VM 클러스터(AVMC)를 생성할 수 있습니다. Exadata 인프라에서 프로비저닝할 수 있는 AVMC 또는 ACD(자율운영 컨테이너 데이터베이스) 수에는 하드 한계가 없습니다. AVMC 및 ACD는 최소 리소스 요구 사항을 가지며, 최소 리소스 양을 사용할 수 있는 한 이를 만들 수 있습니다.

To create an Autonomous Exadata VM Cluster, the minimum resources required are 40 ECPUs per node, 120GB Memory per node, and 338.5GB Local Storage per node, and 6.61TB Exadata Storage. 마찬가지로 ACD를 만들기 위해 노드당 필요한 최소 리소스는 ECPU 8개, OCPU 2개, 로컬 스토리지 50GB입니다. Exadata 인프라에서 이러한 최소 리소스를 사용할 수 있는 한 AVMC 및 ACD를 생성할 수 있습니다.

다음 예에서는 ACD 수가 서로 다른 AVMC(DB 서버 2개로 구성됨)를 프로비전하는 데 필요한 최소 X9M Exadata 인프라 리소스를 보여줍니다.

주:

ECPU당 데이터베이스 메모리(GB) 및 데이터베이스 스토리지(TB)의 기본값은 각각 5GB 및 5TB로 설정됩니다. 그러나 ECPU당 데이터베이스 메모리는 2-5GB 범위 내에 있도록 설정할 수 있습니다.
속성 1 ACD 2 ACD 3 ACDs 16 ACD
ECPU 개수 80 80 96 512
메모리(GB) 320 320 368 1616
로컬 스토리지(GB) 677 780 883 2222
Exadata 스토리지(TB) 6.61 6.73 6.86 8.45

자원 사용 추적

The compute (CPU) and storage resources allocated to an Autonomous Exadata VM Cluster (AVMC) or Autonomous Container Database (ACD) vary as you provision and run Autonomous Databases in them. AVMC의 ACD 및 Autonomous Database 수명 주기를 통해 할당, 프로비저닝, 예약, 재확보 가능한 CPU 수 및 사용 가능한 총 스토리지 변경 수. Autonomous Database를 프로비저닝, 실행 및 종료하거나 ACD를 프로비저닝, 삭제 및 재시작하면 Compute Management in Autonomous Database에 설명된 대로 컴퓨트 및 스토리지 리소스가 서로 다른 범주로 이동합니다.

테넌시 전반에서 AVMC 또는 ACD에 대한 리소스 사용을 추적하는 것은 전용 Exadata 인프라의 Autonomous Database 용량을 계획하는 데 중요합니다. 리소스 사용량 추적을 간소화하기 위해 Oracle Autonomous DatabaseOracle Cloud Infrastructure(OCI) 콘솔에서 그래픽 및 표 형식의 인사이트를 제공합니다.

Autonomous Database on Dedicated Exadata Infrastructure는 다음 두 가지 레벨에서 리소스 사용량 추적을 지원합니다.
  • AVMC(자율운영 Exadata VM 클러스터): OCI 콘솔의 세부정보 페이지에서 AVMC의 리소스 사용 세부정보를 볼 수 있습니다. 리소스에 대한 자세한 정보는 AVMC 및 AVMC에서 프로비저닝된 각 ACD에 대한 그래픽 및 표 형식으로 제공됩니다.

    단계별 지침 및 설명은 자율운영 Exadata VM 클러스터에 대한 리소스 사용량 보기를 참조하십시오.

  • ACD(자율운영 컨테이너 데이터베이스): AVMC와 마찬가지로 OCI 콘솔의 세부정보 페이지에서 ACD의 리소스 사용 세부정보를 볼 수도 있습니다. 이 ACD의 리소스에 대한 포괄적인 정보는 이 페이지에서 그래픽 및 표 형식으로 제공됩니다.

    단계별 지침 및 설명은 자율운영 컨테이너 데이터베이스에 대한 리소스 사용량 보기를 참조하십시오.

리소스 사용량 시각화

리소스 사용량 측정항목은 OCI 콘솔에서 자율운영 Exadata VM 클러스터(AVMC) 및 자율운영 컨테이너 데이터베이스(ACD)에 대한 차트 및 표 형식으로 표시됩니다.

다음에 설명된 지침에 따라 OCI 콘솔의 차트 또는 테이블 형식으로 이러한 리소스 시각화에 액세스할 수 있습니다.

참고:

이 섹션의 오른쪽 상단 모서리에 있는 드롭다운 목록에서 차트 뷰 또는 테이블 뷰를 선택하여 그래픽 또는 표 형식 뷰에서 이 정보를 볼 수 있습니다.

이 섹션에는 AVMC의 리소스 사용을 그래픽 및 표 형식으로 보여줍니다.

차트 뷰

차트 뷰가 기본 뷰입니다. 이 보기에서는 다양한 리소스에 대한 사용 세부정보를 제공하는 4개의 그래픽 시각화를 볼 수 있습니다.



4개의 차트는 다음을 나타냅니다.
  1. CPU 사용량: 이 AVMC에 할당된 총 CPU 수와 확보 가능, 사용 가능, 프로비저닝 및 예약된 CPU 수를 나타냅니다. 차트 중앙에 총 CPU 수가 표시된 도넛 차트입니다.
  2. VM 레벨의 CPU 사용량: 클러스터의 각 VM에 대한 CPU 사용량을 분석하는 가로 막대 그래프입니다. 각 VM에 대한 가로 막대를 찾을 수 있습니다. 각 막대에는 색상 코딩을 통해 해당 VM에 대해 확보 가능한 CPU, 사용 가능한 CPU, 프로비전된 CPU 및 예약된 CPU 수가 표시됩니다. 가로 막대의 색상이 지정된 각 부분을 가리키면 해당 특정 VM에 대해 확보 가능, 사용 가능, 프로비전됨 및 예약된 CPU 수가 표시됩니다. 확보 가능한, 프로비전된, 예약된 막대를 누르면 해당 CPU 구성요소를 ACD별로 분석한 새 패널이 열립니다.
  3. ACD(자율운영 컨테이너 데이터베이스) 사용량: 프로비전 가능한 ACD, 프로비전된 ACD 및 프로비전 불가능한 ACD의 분할과 함께 이 AVMC에서 생성할 수 있는 총 ACD 수를 나타냅니다. 각 용어의 의미를 이해하려면 리소스 용어를 참조하십시오. 차트 중앙에 총 ACD 수가 표시된 도넛 차트입니다.
  4. ADB(Autonomous Database) 스토리지(TB) 사용량: 사용 가능한 총 Autonomous Database 스토리지(TB)를 보여주는 도넛 차트입니다. 총 저장 영역 값은 차트 중앙에 표시되며 사용 가능한 저장 영역 값과 사용된 저장 영역 값이 차트에 다른 색상으로 표시됩니다.

테이블 뷰

테이블 뷰에서 AVMC의 리소스 사용량 세부정보를 보려면 리소스 사용량 시각화 섹션의 오른쪽 상단 모서리에 있는 드롭다운 목록에서 테이블 뷰를 선택합니다. 테이블 뷰는 차트 뷰와 정확히 동일한 세부 정보를 테이블 형식으로 표시합니다.



다음과 같은 네 개의 테이블이 표시됩니다.
  1. CPU 사용량: 이 AVMC의 총 CPU, 사용 가능한 CPU, 프로비전된 CPU, 예약된 CPU 및 확보 가능한 CPU 수를 나열합니다.
  2. VM 레벨의 CPU 사용량: 이 VM 클러스터의 각 VM에 대해 사용 가능한, 프로비전된, 예약된, 확보 가능한 CPU 수를 나열합니다.
  3. ACD(자율운영 컨테이너 데이터베이스) 사용: 이 AVMC에서 프로비저닝, 프로비저닝 및 프로비저닝 불가능한 ACD 수를 나열합니다.
  4. ADB(Autonomous Database) 스토리지(TB) 사용량: 사용 가능한 및 사용된 Autonomous Database 스토리지(TB)를 표시합니다.

이 섹션에는 ACD의 리소스 사용을 그래픽 및 표 형식으로 보여줍니다.

차트 뷰



차트 뷰가 기본 뷰입니다. 이 보기에서는 각 VM에서 이 ACD가 사용하는 CPU에 대한 분석을 제공하는 가로 막대 그래프를 볼 수 있습니다. 각 막대에는 색상 코딩을 통해 해당 VM에 대해 프로비전, 예약 및 확보 가능한 CPU 수가 표시됩니다. 가로 막대의 색상이 지정된 각 부분을 가리키면 해당 특정 VM에 대해 프로비전, 예약 및 확보 가능한 CPU 수가 표시됩니다.

테이블 뷰



테이블 보기에서 ACD의 리소스 사용량 세부정보를 보려면 VM 레벨에서 CPU 사용량 섹션의 오른쪽 위 모서리에 있는 드롭다운 목록에서 테이블 보기를 선택합니다. 테이블 뷰는 차트 뷰와 정확히 동일한 세부 정보를 테이블 형식으로 표시합니다. 상위 VM 클러스터에서 ACD에 할당된 각 VM에 대해 프로비전, 예약 및 확보 가능한 CPU 수를 나열합니다.

Exadata 시스템 구성

Autonomous Database on Dedicated Exadata Infrastructure는 Oracle Exadata X9M-2, X8M-2, X8-2, X7-2 시스템 모델과 같은 다양한 Exadata 시스템 모델에서 프로비저닝할 수 있습니다. 각 모델은 아래에 설명된 대로 서로 다른 모양으로 제공됩니다. 각 Exadata 시스템 구성에는 고정된 양의 메모리, 스토리지 및 네트워크 리소스가 장착되어 있습니다.

Autonomous Database on Dedicated Exadata Infrastructure에 할당된 총 리소스는 서비스 프로비저닝에 사용된 Exadata 시스템(및 구성)에 따라 결정됩니다.

참고:

각 Exadata 시스템 모델의 사양을 보려면 인프라 구성 특성을 참조하십시오.
Autonomous Database on Dedicated Exadata Infrastructure는 다음 Exadata 시스템 구성에서 제공됩니다.
  • 기본 시스템: 데이터베이스 서버 2개와 Oracle Exadata Storage Server 3개가 포함되어 있습니다. 기본 시스템은 엔트리 레벨 구성입니다. 다른 구성과 비교할 때 기본 시스템에는 스토리지 용량이 훨씬 적은 Oracle Exadata Storage Server와 메모리 및 처리 능력이 훨씬 적은 데이터베이스 서버가 포함됩니다.
  • 쿼터 랙: 데이터베이스 서버 2개와 Oracle Exadata Storage Server 3개가 포함되어 있습니다.
  • 하프 랙: 데이터베이스 서버 4개와 Oracle Exadata Storage Server 6개를 포함합니다.
  • 풀 랙: 데이터베이스 서버 8개와 Oracle Exadata Storage Server 12개가 포함되어 있습니다.

Exadata Cloud@Customer 배포의 X10M 시스템은 다음 Exadata 시스템 구성에서 제공됩니다.

  • 탄력적 기반 시스템: 데이터베이스 서버 2개와 Oracle Exadata Storage Server 3개를 포함하며 기본 데이터베이스 서버와 기본 스토리지 서버를 추가하여 최대 16개까지 서버를 확장할 수 있습니다. 기본 시스템은 엔트리 레벨 구성입니다. 다른 구성과 비교할 때 기본 시스템에는 스토리지 용량이 훨씬 적은 Oracle Exadata Storage Server와 메모리 및 처리 능력이 훨씬 적은 데이터베이스 서버가 포함됩니다.
  • 탄력적: 표준 메모리(1390GB) 데이터베이스 서버 2개와 Oracle Exadata Storage Server 3개로 시작하며 최대 32개의 데이터베이스 서버와 64개의 스토리지 서버로 확장할 수 있습니다.
  • 탄력적 대형: 2개의 대용량 메모리(2090GB) 데이터베이스 서버와 3개의 Oracle Exadata Storage Server로 시작하며 최대 32개의 대용량 메모리 데이터베이스 서버와 64개의 스토리지 서버를 확장할 수 있습니다.
  • Elastic Extra Large: 2개의 추가 대용량 메모리(2800GB) 데이터베이스 서버와 3개의 Oracle Exadata Storage Server로 시작하고 최대 32개의 대용량 메모리 데이터베이스 서버와 64개의 저장소 서버를 확장할 수 있습니다.