Amazon Aurora용 사용자 지정 엔드포인트의 AWS CLI 예제 - Amazon Aurora

Amazon Aurora용 사용자 지정 엔드포인트의 AWS CLI 예제

다음 자습서에서는 Unix 쉘 구문과 함께 AWS CLI 예제를 사용하여 여러 '작은' DB 인스턴스와 몇 개의 '큰' DB 인스턴스가 있는 클러스터를 정의하고, 사용자 지정 엔드포인트를 만들어 각 DB 인스턴스 집합에 연결할 수 있는 방법을 보여줍니다. 자체 시스템에서 비슷한 명령을 실행하려면 리전, 서브넷 그룹, VPC 보안 그룹 등의 파라미터에 자체 값을 제공할 수 있도록 Aurora 클러스터와 AWS CLI 사용법의 기본을 충분히 숙지한 상태여야 합니다.

이 예제에서는 초기 설정 단계인 Aurora 클러스터 만들기와 클러스터에 DB 인스턴스 추가하기를 보여 줍니다. 이는 다른 유형의 클러스터로, 모든 DB 인스턴스의 용량이 같지 않음을 뜻합니다. 대부분의 인스턴스는 AWS 인스턴스 클래스 db.r4.4xlarge를 사용하지만, 마지막 두 DB 인스턴스는 db.r4.16xlarge를 사용합니다. 이러한 각 샘플 create-db-instance 명령은 화면에 출력을 인쇄하고 나중에 검사하기 위해 파일에 JSON 복사본을 저장합니다.

aws rds create-db-cluster --db-cluster-identifier custom-endpoint-demo --engine aurora-mysql \
     --engine-version 8.0.mysql_aurora.3.02.0 --master-username $MASTER_USER --manage-master-user-password \
     --db-subnet-group-name $SUBNET_GROUP  --vpc-security-group-ids $VPC_SECURITY_GROUP \
     --region $REGION

for i in 01 02 03 04 05 06 07 08
do
  aws rds create-db-instance --db-instance-identifier custom-endpoint-demo-${i} \
     --engine aurora --db-cluster-identifier custom-endpoint-demo --db-instance-class db.r4.4xlarge \
     --region $REGION \
     | tee custom-endpoint-demo-${i}.json
done

for i in 09 10
do
  aws rds create-db-instance --db-instance-identifier custom-endpoint-demo-${i} \
     --engine aurora --db-cluster-identifier custom-endpoint-demo --db-instance-class db.r4.16xlarge \
     --region $REGION \
     | tee custom-endpoint-demo-${i}.json
done

더 큰 인스턴스는 특수한 종류의 쿼리 보고를 위해 예약되어 있습니다. 다음 예제에서는 이러한 인스턴스가 기본 인스턴스로 승격될 가능성이 없도록 해당 인스턴스의 승격 티어를 가장 낮은 우선 순위로 변경합니다. 이 예제에서는 마스터 사용자 암호를 생성하고 이를 Secrets Manager에서 관리하는 --manage-master-user-password 옵션을 지정합니다. 자세한 내용은 Amazon Aurora 및 AWS Secrets Manager를 통한 암호 관리 단원을 참조하십시오. 또는 --master-password 옵션을 사용하여 암호를 직접 지정하고 관리할 수 있습니다.

for i in 09 10
do
  aws rds modify-db-instance --db-instance-identifier custom-endpoint-demo-${i} \
    --region $REGION --promotion-tier 15
done

리소스를 가장 많이 사용하는 쿼리에만 “더 큰” 인스턴스 두 개를 사용하려고 한다고 가정하겠습니다. 이렇게 하려면 먼저 사용자 지정 읽기 전용 엔드포인트를 만든 후, 엔드포인트가 그러한 DB 인스턴스에만 연결되도록 정적 멤버 목록을 추가할 수 있습니다. 그러한 인스턴스는 이미 가장 낮은 승격 티어에 있으므로, 어느 인스턴스도 기본 인스턴스로 승격될 가능성이 낮습니다. 두 인스턴스 중 하나가 기본 인스턴스로 승격된 경우, READER 유형 대신에 ANY 유형으로 지정했으므로 이 엔드포인트를 통해 해당 인스턴스에 접근할 수 없게 됩니다.

다음 예제에서는 엔드포인트 생성 및 수정 명령과, 사용자 지정 엔드포인트의 초기 및 수정된 상태가 나와 있는 샘플 JSON 출력을 보여 줍니다.

$ aws rds create-db-cluster-endpoint --region $REGION \
    --db-cluster-identifier custom-endpoint-demo \
    --db-cluster-endpoint-identifier big-instances --endpoint-type reader
{
    "EndpointType": "CUSTOM",
    "Endpoint": "big-instances.cluster-custom-c7tj4example.ca-central-1.rds.amazonaws.com",
    "DBClusterEndpointIdentifier": "big-instances",
    "DBClusterIdentifier": "custom-endpoint-demo",
    "StaticMembers": [],
    "DBClusterEndpointResourceIdentifier": "cluster-endpoint-W7PE3TLLFNSHXQKFU6J6NV5FHU",
    "ExcludedMembers": [],
    "CustomEndpointType": "READER",
    "Status": "creating",
    "DBClusterEndpointArn": "arn:aws:rds:ca-central-1:111122223333:cluster-endpoint:big-instances"
}

$ aws rds modify-db-cluster-endpoint --db-cluster-endpoint-identifier big-instances \
    --static-members custom-endpoint-demo-09 custom-endpoint-demo-10 --region $REGION
{
    "EndpointType": "CUSTOM",
    "ExcludedMembers": [],
    "DBClusterEndpointIdentifier": "big-instances",
    "DBClusterEndpointResourceIdentifier": "cluster-endpoint-W7PE3TLLFNSHXQKFU6J6NV5FHU",
    "CustomEndpointType": "READER",
    "DBClusterEndpointArn": "arn:aws:rds:ca-central-1:111122223333:cluster-endpoint:big-instances",
    "StaticMembers": [
        "custom-endpoint-demo-10",
        "custom-endpoint-demo-09"
    ],
    "Status": "modifying",
    "Endpoint": "big-instances.cluster-custom-c7tj4example.ca-central-1.rds.amazonaws.com",
    "DBClusterIdentifier": "custom-endpoint-demo"
}

클러스터의 기본 READER 엔드포인트는 '작거나' '큰' DB 인스턴스에 연결될 수 있으므로, 클러스터가 사용 중일 때 쿼리 성능과 확장성을 예측하는 것은 어렵습니다. DB 인스턴스 집합 간에 워크로드를 깔끔하게 나누려면 기본 READER 엔드포인트를 무시하고 다른 모든 DB 인스턴스에 연결되는 두 번째 사용자 지정 엔드포인트를 만들면 됩니다. 다음 예제에서는 사용자 지정 엔드포인트를 만든 후 제외 목록을 추가하여 이를 수행합니다. 클러스터에 나중에 추가하는 다른 모든 DB 인스턴스는 이 엔드포인트에 자동으로 추가됩니다. ANY 유형은 이 엔드포인트가 총 여덟 개의 인스턴스(기본 인스턴스 하나와 Aurora 복제본 일곱 개)와 연결되어 있음을 뜻합니다. 이 예제에서 READER 유형을 사용한 경우, 사용자 지정 엔드포인트는 Aurora 복제본 일곱 개에만 연결됩니다.

$ aws rds create-db-cluster-endpoint --region $REGION --db-cluster-identifier custom-endpoint-demo \
    --db-cluster-endpoint-identifier small-instances --endpoint-type any
{
    "Status": "creating",
    "DBClusterEndpointIdentifier": "small-instances",
    "CustomEndpointType": "ANY",
    "EndpointType": "CUSTOM",
    "Endpoint": "small-instances.cluster-custom-c7tj4example.ca-central-1.rds.amazonaws.com",
    "StaticMembers": [],
    "ExcludedMembers": [],
    "DBClusterIdentifier": "custom-endpoint-demo",
    "DBClusterEndpointArn": "arn:aws:rds:ca-central-1:111122223333:cluster-endpoint:small-instances",
    "DBClusterEndpointResourceIdentifier": "cluster-endpoint-6RDDXQOC3AKKZT2PRD7ST37BMY"
}

$ aws rds modify-db-cluster-endpoint --db-cluster-endpoint-identifier small-instances \
    --excluded-members custom-endpoint-demo-09 custom-endpoint-demo-10 --region $REGION
{
    "DBClusterEndpointIdentifier": "small-instances",
    "DBClusterEndpointArn": "arn:aws:rds:ca-central-1:c7tj4example:cluster-endpoint:small-instances",
    "DBClusterEndpointResourceIdentifier": "cluster-endpoint-6RDDXQOC3AKKZT2PRD7ST37BMY",
    "CustomEndpointType": "ANY",
    "Endpoint": "small-instances.cluster-custom-c7tj4example.ca-central-1.rds.amazonaws.com",
    "EndpointType": "CUSTOM",
    "ExcludedMembers": [
        "custom-endpoint-demo-09",
        "custom-endpoint-demo-10"
    ],
    "StaticMembers": [],
    "DBClusterIdentifier": "custom-endpoint-demo",
    "Status": "modifying"
}

다음 예제에서는 이 클러스터의 엔드포인트 상태를 확인합니다. 클러스터에 여전히 EndPointType이 WRITER인 원래 클러스터 엔드포인트가 있으며, 관리, ETL 및 기타 쓰기 작업에 여전히 이 엔드포인트를 사용합니다. 여전히 원래 READER 엔드포인트가 있는데, 이 엔드포인트로의 각 연결을 '작거나' '큰' DB 인스턴스로 보낼 수 있으므로 이 인스턴스를 사용하지 않습니다. 사용자 지정 엔드포인트는 이 동작을 예측 가능하게 합니다. 지정한 엔드포인트를 기반으로 '작거나' '큰' DB 인스턴스 중 하나를 사용하도록 연결이 보장되어 있기 때문입니다.

$ aws rds describe-db-cluster-endpoints --region $REGION
{
    "DBClusterEndpoints": [
        {
            "EndpointType": "WRITER",
            "Endpoint": "custom-endpoint-demo.cluster-c7tj4example.ca-central-1.rds.amazonaws.com",
            "Status": "available",
            "DBClusterIdentifier": "custom-endpoint-demo"
        },
        {
            "EndpointType": "READER",
            "Endpoint": "custom-endpoint-demo.cluster-ro-c7tj4example.ca-central-1.rds.amazonaws.com",
            "Status": "available",
            "DBClusterIdentifier": "custom-endpoint-demo"
        },
        {
            "Endpoint": "small-instances.cluster-custom-c7tj4example.ca-central-1.rds.amazonaws.com",
            "CustomEndpointType": "ANY",
            "DBClusterEndpointArn": "arn:aws:rds:ca-central-1:111122223333:cluster-endpoint:small-instances",
            "ExcludedMembers": [
                "custom-endpoint-demo-09",
                "custom-endpoint-demo-10"
            ],
            "DBClusterEndpointResourceIdentifier": "cluster-endpoint-6RDDXQOC3AKKZT2PRD7ST37BMY",
            "DBClusterIdentifier": "custom-endpoint-demo",
            "StaticMembers": [],
            "EndpointType": "CUSTOM",
            "DBClusterEndpointIdentifier": "small-instances",
            "Status": "modifying"
        },
        {
            "Endpoint": "big-instances.cluster-custom-c7tj4example.ca-central-1.rds.amazonaws.com",
            "CustomEndpointType": "READER",
            "DBClusterEndpointArn": "arn:aws:rds:ca-central-1:111122223333:cluster-endpoint:big-instances",
            "ExcludedMembers": [],
            "DBClusterEndpointResourceIdentifier": "cluster-endpoint-W7PE3TLLFNSHXQKFU6J6NV5FHU",
            "DBClusterIdentifier": "custom-endpoint-demo",
            "StaticMembers": [
                "custom-endpoint-demo-10",
                "custom-endpoint-demo-09"
            ],
            "EndpointType": "CUSTOM",
            "DBClusterEndpointIdentifier": "big-instances",
            "Status": "available"
        }
    ]
}

마지막 예제에서는 사용자 지정 엔드포인트로의 연속적인 데이터베이스 연결이 Aurora 클러스터의 다양한 DB 인스턴스에 연결되는 방법을 보여 줍니다. small-instances 엔드포인트는 항상 이 클러스터에서 낮은 번호의 호스트인 db.r4.4xlarge DB 인스턴스에 연결됩니다.

$ mysql -h small-instances.cluster-custom-c7tj4example.ca-central-1.rds.amazonaws.com -u $MYUSER -p
mysql> select @@aurora_server_id;
+-------------------------+
| @@aurora_server_id      |
+-------------------------+
| custom-endpoint-demo-02 |
+-------------------------+

$ mysql -h small-instances.cluster-custom-c7tj4example.ca-central-1.rds.amazonaws.com -u $MYUSER -p
mysql> select @@aurora_server_id;
+-------------------------+
| @@aurora_server_id      |
+-------------------------+
| custom-endpoint-demo-07 |
+-------------------------+

$ mysql -h small-instances.cluster-custom-c7tj4example.ca-central-1.rds.amazonaws.com -u $MYUSER -p
mysql> select @@aurora_server_id;
+-------------------------+
| @@aurora_server_id      |
+-------------------------+
| custom-endpoint-demo-01 |
+-------------------------+

big-instances 엔드포인트는 항상 이 클러스터에서 가장 높은 번호의 두 호스트인 db.r4.16xlarge DB 인스턴스에 연결됩니다.

$ mysql -h big-instances.cluster-custom-c7tj4example.ca-central-1.rds.amazonaws.com -u $MYUSER -p
mysql> select @@aurora_server_id;
+-------------------------+
| @@aurora_server_id      |
+-------------------------+
| custom-endpoint-demo-10 |
+-------------------------+

$ mysql -h big-instances.cluster-custom-c7tj4example.ca-central-1.rds.amazonaws.com -u $MYUSER -p
mysql> select @@aurora_server_id;
+-------------------------+
| @@aurora_server_id      |
+-------------------------+
| custom-endpoint-demo-09 |
+-------------------------+