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읽기 레플리카를 사용하면 프라이머리 Managed Postgres 데이터베이스의 복사본을 하나 이상 만들 수 있습니다. 이러한 레플리카는 PostgreSQL의 네이티브 복제를 사용해 프라이머리 데이터베이스를 지속적으로 따라가며 변경 사항을 반영합니다. 읽기 레플리카를 관리하려면 warehouse에서 편집 아이콘을 클릭하세요: 그러면 기존 서비스를 확인하고 새 읽기 레플리카를 만들 수 있는 warehouse 대화상자가 열립니다:

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읽기 레플리카 관리

Read replicas 페이지에서는 오른쪽 상단의 Flow 및 Table 컨트롤로 전환할 수 있는 두 가지 보기를 제공합니다. Flow 보기에는 복제 토폴로지가 표시됩니다. 맨 위의 프라이머리 인스턴스에서 각 레플리카로 화살표가 아래로 이어지며, 티어, 리전, 상태를 한눈에 확인할 수 있습니다: Table 보기에는 각 레플리카의 서비스 이름, 클라우드 제공업체와 리전, 서비스 상태, 생성 시간, 그리고 Detach service 작업이 나열됩니다: 새 레플리카를 생성하려면 두 보기 중 어느 쪽에서든 오른쪽 상단의 Create read replica를 클릭하세요.

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읽기 레플리카를 사용하는 이유

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확장성

읽기 레플리카를 사용하면 읽기 집약적인 워크로드를 여러 전용 인스턴스에 분산하여 데이터베이스를 수평으로 확장할 수 있습니다. 이는 리포팅 쿼리, 분석 처리, 실시간 대시보드에 특히 유용하며, 그렇지 않으면 이러한 작업이 프로덕션 트래픽과 리소스를 두고 경쟁하게 됩니다.

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격리

분석 및 비즈니스 인텔리전스 쿼리를 읽기 레플리카로 보내면 프라이머리 인스턴스는 쓰기 작업과 중요한 트랜잭션 처리 워크로드에 집중하면서도 높은 응답성을 유지할 수 있습니다. 이러한 분리를 통해 전체 시스템의 성능과 예측 가능성이 향상됩니다. 또한 분석 도구나 보고 도구에 쓰기 권한을 부여할 필요도 없습니다. 이러한 도구는 실수로 데이터를 수정할 위험 없이 레플리카에서 안전하게 작동할 수 있습니다.

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비즈니스 연속성

읽기 레플리카는 재해 복구에서 중요한 역할을 할 수 있습니다. 프라이머리 데이터베이스에 장애가 발생하면 읽기 레플리카를 프라이머리로 승격해 다운타임과 데이터 손실을 최소화할 수 있습니다. 이를 통해 고가용성을 위한 대기 인스턴스만으로는 확보하기 어려운 추가적인 복원력을 제공할 수 있습니다.

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읽기 레플리카 작동 방식

Managed Postgres의 읽기 레플리카는 스트리밍 복제 대신 WAL 배송 아키텍처를 사용합니다. 이 설계는 프라이머리 데이터베이스에 미치는 영향을 최소화하는 데 우선순위를 둡니다.

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객체 스토리지에서의 WAL 배송

프라이머리 데이터베이스가 트랜잭션을 처리하면 Write-Ahead Log(WAL) 레코드가 생성됩니다. 이러한 WAL 세그먼트는 객체 스토리지(S3)에 지속적으로 아카이브됩니다. 읽기 레플리카는 객체 스토리지에서 이 WAL 세그먼트를 가져와 재생하여 프라이머리와의 동기화를 유지합니다. 이 아키텍처는 프라이머리와 직접 연결된 streaming replication을 사용하는 고가용성 대기 인스턴스와는 다릅니다.

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이 접근 방식을 선택한 이유

읽기 레플리카가 streaming standby로 프라이머리에 직접 연결되는 대신, 객체 스토리지에서 WAL을 가져오도록 의도적으로 설계했습니다. 이 방식은 읽기 레플리카와 프라이머리 데이터베이스를 완전히 분리해 줍니다.
  • 프라이머리에 복제 오버헤드가 전혀 없음: 읽기 레플리카는 프라이머리와 streaming 연결을 유지하지 않으므로, 핵심 워크로드에 CPU, 메모리, 네트워크 부하를 전혀 추가하지 않습니다.
  • 독립적인 스케일링: 프라이머리 성능에 영향을 주지 않고 읽기 레플리카를 추가하거나 제거할 수 있습니다.
  • 네트워크 격리: 읽기 레플리카는 별도의 연결 엔드포인트를 사용하는 자체 네트워크 환경에서 운영됩니다.

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복제 지연 특성

이 아키텍처의 트레이드오프는 복제 지연입니다. WAL 세그먼트는 프라이머리에서 일정한 간격으로 아카이브됩니다(일반적으로 60초마다 또는 세그먼트가 가득 차는 시점 중 더 이른 때). 즉, 정상적인 조건에서는 읽기 레플리카가 프라이머리보다 최대 수십 초까지 지연될 수 있습니다. 대부분의 읽기 스케일링 사용 사례(리포팅, 분석, 대시보드)에서는 이러한 지연이 허용 가능합니다. 애플리케이션에 준실시간 읽기가 필요하다면, 쿼리를 프라이머리로 보낼 수 있는지 또는 이 정도 시간 범위의 최종 일관성이 요구 사항을 충족하는지 검토하십시오.
마지막 수정일 2026년 6월 10일