DevOps 환경에서 데이터베이스를 자동화하는 방법은 무엇입니까?

모든 응용 프로그램의 성공은 많은 중요한 요소에 따라 달라집니다. 원활한 데이터베이스 배포 시스템을 갖추는 것이 그 중 하나입니다. 연구에 따르면 응답자의 92%이 데이터베이스 배포가 병목 현상의 원인이라고 보고했습니다. Devops 생태계는 상태 비저장 환경을 기반으로 하지만 데이터베이스는 일종의 상태로 데이터를 보유합니다. 따라서 databases are most difficult to automate in a devops environment . 그러나 주변에도 트릭이 있습니다.

설치 및 구성 관리

아마도 목록에서 다루어야 할 가장 간단한 문제일 것입니다. 문제는 미들웨어로 수행하는 것보다 더 간단한 데이터베이스 자동화와 관련이 있습니다.

온프레미스 솔루션의 경우 Windows SQL 서버를 사용하는 경우 Chef를 사용하여 내 데이터베이스 서버의 구성을 작성할 수 있습니다. 셰프는 상태 저장 환경에서 원활하게 작업합니다.

클라우드 기반 솔루션의 경우 RDS 인스턴스가 적절한 보안 및 인증 세부 정보로 부팅되자마자 설치할 자체 Terraform 또는 CloudFormation을 작성할 수 있습니다.
로컬 개발 환경의 경우 Faker을 사용하여 데이터베이스에 대한 모의 데이터베이스 데이터를 생성할 수 있습니다.

const faker = require('faker');

let firstName = faker.name.firstName();
let lastName = faker.name.lastName();
let prefix = faker.name.prefix(); 
let suffix = faker.name.suffix();

console.log(`Employee: ${prefix} ${firstName} ${lastName} ${suffix}`);

데이터 수명 주기 관리

데이터베이스에 대한 한 가지 보안 문제는 항상 기밀 정보의 유출입니다. 그렇기 때문에 많은 조직이 프로덕션 데이터로 실행되는 백업 및 복원 프로세스 관행에 반대합니다. 그러나 적절한 부하 테스트를 위해 사전 프로덕션 환경에서 유사한 데이터를 보유하는 것이 매우 중요합니다.

이 문제는 두 가지 접근 방식으로 해결할 수 있습니다.

생산 데이터를 QA 데이터베이스로 내보내기

생성된 새 데이터의 양을 확인하기 위해 24시간마다 [diff]를 실행하는 자동화가 있습니다. 그런 다음 위조 스크립트를 활용하여 동일한 양의 레코드로 QA 데이터베이스를 채웁니다.

다양한 환경, 다양한 크기

이 문제는 해결하기가 다소 까다롭습니다. 이 문제는 두 가지 접근 방식으로 해결할 수 있습니다.

이에 대한 한 가지 방법은 실제 데이터가 설치가 필요한 실제 데이터베이스가 아닌 다른 파일 시스템에 저장되도록 데이터베이스를 구성하는 것입니다. 이를 통해 런타임 데이터베이스를 건드리지 않고도 파일 시스템을 실행 중인 다른 데이터베이스 실행 파일로 백업, 복사 또는 복원할 수 있습니다.

또 다른 방법은 가짜 도구를 사용하여 테스트 실행을 수행하기 위해 상당한 양의 데이터를 생성하는 것입니다. 유일한 단점은 데이터베이스를 설정하는 데 시간이 조금 더 걸릴 수 있다는 것입니다. 그러나 데이터베이스에서 양호하고 깨끗한 데이터를 보장합니다.

마무리

데이터베이스 관리에는 수많은 복잡성이 있습니다. 그렇기 때문에 조직에서는 이를 전체 데브옵스 운영의 병목 현상 프로세스로 간주합니다. 그러나 특정 트릭을 사용하면 문제를 해결할 수 있습니다. 데브옵스 데이터베이스를 다루는 데 있어 어떤 솔루션이 가장 흥미로웠는지 알려주세요.