샤딩 인사이트

리소스

샤드 별로 집계된 하드웨어 리소스 사용량 지표 :

• System CPU: 샤드 의 모든 코어에서 사용된 CPU 시간의 백분율입니다.

• System Memory: 샤드 에서 사용 중인 RAM 의 양입니다.

• System Network: 샤드 에서 초당 들어오고 나가는 총 네트워크 바이트입니다.

• Disk IOPS: 초당 디스크 읽기 및 쓰기 (write) 작업 수입니다.

• Disk Latency: 디스크 작업의 평균 읽기 및 쓰기 (write) 지연 시간 .

• Disk Throughput: 초당 디스크에서 읽고 쓴 바이트 수입니다.

• Disk Space: 샤드 에서 사용되고 사용 가능한 디스크 공간입니다.

• Data Size: 샤드 에 보관된 사용자 데이터의 압축되지 않은 크기로, 데이터베이스 전체에서 합산됩니다. 프로젝트 에 대해 데이터베이스 통계 컬렉션 비활성화된 경우 이 차트 비어 있습니다.

워크로드

샤드 당 쿼리 및 작업 처리량 지표 :

• Connections: 샤드 에 대한 활성 클라이언트 연결의 수입니다.

• Opcounters: 초당 삽입, 쿼리, 업데이트, 삭제, 가져오기 및 명령 작업의 비율입니다.

• Queues: 글로벌 락 획득하기 위해 대기 중인 작업의 수입니다.

• Replication Lag: 복제 중 프라이머리 와 세컨더리 간의 지연 시간(밀리초)입니다.

• Read Latency: 샤드 에 대한 읽기 작업의 평균 실행 시간입니다.

• Write Latency: 샤드 에 대한 쓰기 (write) 작업의 평균 실행 시간입니다.

• Command Latency: 샤드 에 대한 명령 작업의 평균 실행 시간입니다.

Cache

샤드 당 스토리지 엔진 캐시 사용량 및 효율성 :

• Cache Fill Ratio: 현재 사용 중인 구성된 스토리지 엔진 캐시 의 백분율입니다. 100%에 가까운 비율은 작업 세트 캐시 보다 크다는 것을 나타냅니다.

• Dirty Fill Ratio: 아직 디스크에 기록되지 않은 수정된 페이지를 보유하고 있는 구성된 스토리지 엔진 캐시 의 비율입니다. 비율이 높으면 쓰기 (write) 과부하를 나타낼 수 있습니다.

• Cache Hit Ratio: 디스크에서 페이지를 읽지 않고 스토리지 엔진 캐시 에서 처리된 페이지 요청의 비율입니다.

데이터 분산

샤딩된 컬렉션의 샤드별 데이터 크기, 문서 수 및 청크 분포:

• Owned Data Size: 각 샤드 가 소유한 데이터의 크기로, 샤딩된 컬렉션에서 합산됩니다.

• Orphaned Data Size: 각 샤드 에 있는 고아 데이터의 크기로, 샤딩된 컬렉션에서 합산됩니다.

• Owned Document Count: 각 샤드 가 소유한 문서 수로, 샤딩된 컬렉션에서 합산됩니다.

• Orphaned Document Count: 샤딩된 컬렉션에서 합산된 각 샤드 에 있는 고아 문서의 수입니다.

• Chunk Count: 샤딩된 컬렉션에서 각 샤드 에 있는 청크의 수입니다.

• Jumbo Chunk Count: 각 샤드 에 있는 점보 청크의 수입니다. 밸런서 점보 청크를 마이그레이션 할 수 없습니다.

이러한 지표 샤드 전체의 성능 병목 현상, 용량 문제 및 데이터 배포 불균형을 식별하는 데 도움이 됩니다.

샤드 테이블

차트 아래의 샤드 표에는 선택한 범위 동안 각 샤드 의 상태, 데이터 크기, 평균 및 최대 CPU 사용량, 초당 읽기, 초당 쓰기가 나열됩니다. 테이블은 차트에 표시되는 샤드를 제어합니다. 테이블에 표시할 열을 선택하려면 Edit Columns을 클릭합니다.

샤드 에 대한 세부 정보 패널을 열려면 해당 행을 클릭합니다. 패널에는 샤드의 활성 경고 및 개요 지표 표시되며, 여기에는 샤딩된 컬렉션 수, 평균 읽기 및 쓰기 (write) 로드, 평균 작업 실행 시간, 캐시 활동, 범위 삭제기 활동 등을 포함합니다.

배포 지원

샤딩 인사이트는 다음 지원 하지 않습니다.

• 복제본 설정하다 배포( 샤딩된 클러스터만 해당).

• 8.0 이전의 MongoDB 버전을 실행 클러스터.

• M10 이하 계층의 클러스터.

• Atlas 데이터 지역화를 사용하는 클러스터.

• Cloud Manager 또는 Ops Manager 배포.

• 정부 cloud 환경.

API 및 자동화 지원

이 출시하다 다음을 지원 하지 않습니다.

• 샤딩 인사이트 데이터에 대한 Atlas 관리 API 액세스 .

• 샤딩 인사이트 구성을 위한 Terraform 제공자 지원 .

• 샤딩 인사이트 지표 위한 MongoDB MCP 서버 통합.

이러한 기능은 향후 릴리스에서 추가될 수 있습니다.

샤딩 결정

• 영구적인 변경: 복제본 세트 샤딩된 클러스터 로 변환하는 것은 영구적인 아키텍처 결정이며 되돌릴 수 없습니다.

• 계획 필요: 컬렉션 을 샤드 하기 전에 샤딩 문서를 검토하고 샤드 키 전략을 계획하세요.

• 샤드 키 선택: 쿼리 패턴을 지원하고 우수한 데이터 분산을 제공하는 샤드 키 선택합니다. 잠재적 샤드 키를 평가하려면 샤드 키 선택을 참조하세요.

• 프로덕션 전 테스트: 프로덕션에 적용하기 전에 샤딩된 클러스터 에서 선택한 샤드 키 애플리케이션 테스트합니다. 복제본 세트 에서 샤딩된 클러스터 로 이동하면 기능 및 성능에 차이가 발생할 수 있습니다. 애플리케이션 이 이러한 차이점을 적절하게 처리하는지 확인합니다.

쓰기 작업 시맨틱

샤드 클러스터는 복제본 세트와 다른 쓰기 (write) 작업 시맨틱을 가집니다.

• 다중 문서 작업:updateMany() 및 deleteMany()는 샤딩된 컬렉션의 멱등 쓰기에만 사용합니다. 이러한 작업은 실행 중에 네트워크 오류나 페일오버가 발생하는 경우 일부 문서에서 두 번 이상 실행될 수 있습니다.

• 재시도 가능 쓰기: MongoDB 일시적인 오류를 처리하다 위해 단일 문서 작업에 대해 재시도 가능 쓰기를 제공하지만, 다중 문서 작업은 신중한 설계가 필요합니다.

• 쓰기 고려: 애플리케이션의 쓰기 고려 (write concern) 설정을 검토하여 샤딩된 환경의 내구성 요구 사항에 부합하는지 확인합니다.

클러스터 를 샤드 전에 샤딩 작업 제한 사항을 검토합니다.

네트워크 고려 사항

• PrivateLink 영향: 클러스터 에서 PrivateLink를 사용하는 경우 복제본 세트 에서 샤딩된 클러스터 로 변환하면 샤드에 대한 연결이 완전히 차단 됩니다. 애플리케이션 다시 시작되어 mongos 라우터에 다시 연결될 때까지 다운타임이 발생합니다.

• 연결 업데이트: 복제본 세트 에서 샤딩된 클러스터 로 변환할 때 mongos 라우터에 다시 연결하려면 애플리케이션 다시 시작해야 합니다. 애플리케이션 SRV 연결 문자열 사용하는 경우 연결 문자열 변경할 필요는 없지만 애플리케이션 다시 시작해야 합니다. 기존 샤딩된 클러스터 에 샤드를 추가할 때 애플리케이션 다시 시작할 필요는 없습니다.

컬렉션 이동 제약 조건

샤드 간에 컬렉션을 이동하는 경우:

• 한 번에 하나씩: 한 번에 하나의 컬렉션 만 이동할 수 있습니다.

• 쓰기 차단 없음: 컬렉션 이동은 이동 중에 쓰기 (write) 작업을 계속할 수 있는 리샤딩을 사용합니다.

• 대상 용량: 대상 샤드 저장 및 리소스 용량 충분해야 합니다.

• 작업 시간: 대규모 컬렉션은 이동하는 데 상당한 시간이 걸릴 수 있습니다.