Amazon RDS와 Amazon Aurora를 사용하여 데이터베이스를 수백만 개로 확장한 Atlassian

Atlassian은 모든 규모의 팀이 성공할 수 있도록 소프트웨어 개발자 및 프로젝트 관리자를 위해 설계된 업무 공간 제품을 제공합니다. 2017년 이전에는 자체 관리형 데이터 센터에서 버그 추적 및 애자일 프로젝트 관리를 용이하게 하는 Jira와, 팀이 효율적으로 협업하고 지식을 공유할 수 있도록 지원하는 Confluence라는 소프트웨어 제품을 운영했습니다. 강력한 고객 성장으로 인해 Atlassian은 물리적 인프라 관리보다는 고객 지원에 더 집중하고자 했습니다. Atlassian은 AWS로 마이그레이션하여 미래의 성장과 혁신을 지원할 기반을 구축했습니다. 이 기반의 핵심 구성 요소는 Atlassian 고객을 지원하는 데이터 스토어였습니다. Atlassian은 비용 효율적이고 크기 조정이 가능한 하드웨어 용량을 갖추었으며 개발자들이 확장 가능한 PostgreSQL 배포를 몇 분 만에 배포하는 데 사용할 수 있는 Amazon RDS for PostgreSQL을 Jira와 Confluence를 위한 데이터베이스로 선택했습니다. 2017년 AWS로 마이그레이션을 완료했을 때, Atlassian은 Amazon RDS에서 실행 중인 35만 개의 관계형 데이터베이스를 보유하게 되었습니다.

Atlassian은 다양한 접근 방식을 사용하여 효율적인 Amazon RDS 환경을 구축할 수 있었습니다. 데이터베이스 인프라를 최적화하고 Amazon RDS 예약 인스턴스를 사용한 것이 이러한 접근 방식의 하나입니다. Amazon RDS 예약 인스턴스는 AWS 고객에게 1년 또는 3년 약정으로 데이터베이스 인스턴스를 예약하고 Amazon RDS 온디맨드 데이터베이스 인스턴스 요금과 비교하여 상당한 할인을 받을 수 있는 옵션을 제공합니다. 이러한 비용 절감은 고객 성장을 촉진했고 Atlassian의 클라우드 제품을 사용하려는 고객을 위한 무료 요금 티어 도입을 포함하여 고객을 위한 혁신에 집중할 수 있었습니다. Atlassian의 수석 엔지니어인 Arul Shaji Arulappan은 “성장을 거듭할수록 더 큰 무언가를 추가해야 한다는 것을 알고 있었습니다”라고 말합니다. Atlassian은 엄격한 테스트 끝에 대규모 ‘테넌트’ 또는 사용자 그룹을 위해 고급 상용 데이터베이스의 속도 및 가용성과 오픈 소스 데이터베이스의 단순함 및 비용 효율성을 결합한 관계형 데이터베이스 서비스인 Amazon Aurora PostgreSQL 호환 버전을 채택하기로 했습니다. 고객의 필요에 따라 소규모 테넌트에도 Amazon RDS를 계속 사용하여 유연성을 제공했습니다. 처음에 Atlassian의 클라우드 서비스는 최대 5,000명의 사용자를 보유한 고객을 위한 테넌트를 지원했습니다. 하지만 Atlassian 팀의 혁신으로 Atlassian의 클라우드 고객은 Aurora에서 테넌트당 최대 2만 5,000명의 사용자를 호스팅할 수 있게 되었습니다.

Atlassian 팀은 Amazon RDS for PostgreSQL을 사용하는 데 익숙했기 때문에 개발자들은 새로운 Aurora 데이터베이스를 운영하는 데 필요한 많은 지식을 이미 갖추고 있었습니다. Arulappan은 “새로운 시스템은 아닙니다. 아키텍처만 다를 뿐 Amazon RDS for PostgreSQL과 동일합니다”라고 말합니다.

Amazon RDS와 Aurora는 보안 그룹을 위한 상위 수준 API 사용과 같이 일상적인 작업을 더 간소화할 수 있는 자동화를 제공합니다. 이를 사용하여 Atlassian은 규정 준수 요구 사항을 더 확실히 충족할 수 있고, 솔루션의 모든 Amazon RDS 및 Aurora 인스턴스에 대해 표준적이고 일관된 보안 태세를 유지할 수 있습니다. 또한 Atlassian은 Amazon RDS 데이터베이스 인스턴스에 향상된 가용성과 내구성을 제공하는 Amazon RDS 다중 AZ 배포를 사용합니다. Atlassian의 엔지니어링 매니저인 Philip O'Sullivan은 “이러한 부분 중 어느 것도 수동으로 구성할 필요가 없다는 것은 비즈니스에 큰 도움이 됩니다”라고 말합니다.

자동으로 확장 가능한 Amazon RDS와 Aurora를 사용함으로써 Atlassian은 성능을 개선하고 비용을 절감할 수 있습니다. Atlassian은 Amazon Aurora 읽기 전용 복제본과 Amazon RDS 읽기 전용 복제본 모두를 사용하므로, 트래픽이 가장 많은 시간대에는 읽기 작업이 많은 데이터베이스 워크로드에 대해 단일 데이터베이스 인스턴스의 용량 한도를 넘어 쉽게 탄력적으로 스케일 아웃할 수 있습니다. 그런 다음 필요하지 않을 때 읽기 전용 복제본의 크기를 줄여 비용을 크게 절감할 수 있습니다.

Atlassian의 Amazon RDS 및 Aurora 데이터베이스는 두 팀이 관리합니다. 한 팀은 Amazon RDS 프로비저닝과 보안 및 규정 준수 문제에 중점을 두고, 다른 한 팀은 테넌트 리밸런싱 및 성능 모니터링과 같은 Amazon RDS 플릿 관리에 중점을 둡니다. 이 두 팀은 다양한 AWS 솔루션을 사용하여 회사가 보유한 280만 개 이상의 데이터베이스를 관리합니다. Atlassian의 팀은 모니터링 및 알림을 위해 DevOps 엔지니어, 개발자, 사이트 안정성 엔지니어, IT 관리자를 위해 구축된 모니터링 및 관찰 기능 서비스인Amazon CloudWatch를 사용합니다. Arulappan은 “Amazon CloudWatch를 사용하면 운영 상태에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다”라고 말합니다. 또한 고객이 암호화 키를 쉽게 생성하고 관리할 수 있게 해주는 AWS Key Management Service(AWS KMS)를 사용하여 데이터베이스의 콘텐츠를 쉽게 암호화할 수 있습니다.

Atlassian이 활용하고 있는 또 다른 AWS 제품으로는 Amazon RDS 성능 개선 도우미가 있는데, 이는 데이터베이스 성능 조정 및 모니터링 기능으로, 사용자가 데이터베이스의 부하를 신속하게 평가하고 시각화할 수 있도록 도와줍니다. Amazon RDS 성능 개선 도우미의 대시보드는 최근 성능 시간 및 성능 부하와 같은 인사이트를 제공합니다. 활동이 급증하는 경우 Atlassian 팀은 대시보드를 사용하여 어떤 테넌트가 원인인지 식별합니다. “Amazon RDS 성능 개선 도우미는 문제가 발생했을 때 운영 팀이 가장 먼저 살펴보는 부분입니다. 대부분의 경우 성능 개선 도우미만으로 문제가 어디에 있는지 알아낼 수 있습니다”라고 Arulappan은 말합니다.

Atlassian은 비즈니스 목표에 집중하면서 성장을 지원하기 위해 Amazon RDS for PostgreSQL과 Amazon Aurora PostgreSQL 호환 버전을 계속 사용할 것입니다. Atlassian은 이제 일상적인 데이터베이스 관리에 시간과 리소스를 할애하는 대신 미래의 기업 고객과 관련된 변화를 실행하는 데 집중할 수 있습니다. “Amazon RDS for PostgreSQL과 Amazon Aurora PostgreSQL 호환 버전을 사용하면 확장 프로세스의 복잡성을 줄일 수 있습니다. Atlassian으로서는 확실히 긍정적인 경험이었습니다”라고 Arulappan은 말합니다. 현재 Atlassian은 최대 규모의 고객이 테넌트당 최대 50,000명의 사용자를 호스팅할 수 있도록 하기 위해, 동시에 AWS에서 Atlassian의 솔루션을 최대한 활용할 수 있도록 하기 위해 노력하고 있습니다.