Data Connect 관리
Data Connect는 공동 책임 모델로 작동합니다. 이 모델에서 고객은 물리적 또는 가상 컴퓨팅 리소스를 제공하고, Tableau는 해당 리소스에서 Data Connect Kubernetes 클러스터를 호스팅하고 관리합니다. Tableau는 Kubernetes 클러스터를 원격으로 관리, 모니터링 및 유지 관리하여 관리 부담을 줄입니다. 이 모델에서 Tableau는 Data Connect 서비스를 안전하게 운영할 책임이 있고, 고객은 인프라 및 네트워킹 계층을 관리할 책임이 있습니다.
Data Connect 노드 관리
Tableau는 공유 책임 모델의 일환으로 Data Connect 노드에 배포된 Bridge 클라이언트의 상태 문제 해결을 관리합니다. 노드 자체의 상태를 관리하고 컴퓨터를 최신 상태로 유지하고 네트워크 연결을 관리할 책임은 사용자에게 있습니다. Data Connect 노드 관리를 지원하기 위해 Tableau는 노드 동작이 필요할 때 Tableau Cloud에서 알림을 제공합니다.
노드 라이선스
Data Connect는 노드별로 라이선스가 부여되며 Tableau Cloud Enterprise 또는 Tableau+ 버전을 사용하는 고객이 구매할 수 있습니다. 노드는 한 번에 하나의 클러스터에만 추가할 수 있습니다. Data Connect 정보에서 자세히 알아보십시오.
노드 라이선스는 Tableau Cloud Manager 테넌트의 모든 사이트에서 공유됩니다. 이를 통해 별도의 노드 라이선스를 지불하지 않고도 여러 사이트에서 클러스터를 공유할 수 있습니다. 클러스터를 설정하기 전에 Data Connect 노드 라이선스가 소모되었다면 테넌트의 다른 사이트에 이미 Data Connect 노드가 설정되어 있음을 의미합니다. 전반적인 비용을 줄이려면 테넌트의 다른 사이트와 Data Connect 노드를 공유하는 것이 좋습니다.
노드 상태 모니터링
노드가 비정상적으로 작동하거나 Tableau Cloud와의 연결이 끊기는 경우, 세부 정보가 Tableau Cloud 사이트 관리자에게 제공됩니다.
노드 활용률 백분율이 제공되므로 배포를 거의 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 제공된 값은 15초마다 새로 고쳐지며, 브라우저를 새로 고치면 업데이트된 값이 표시됩니다. 노드 컴퓨터의 CPU 사용률이 90%를 넘거나 메모리 부하가 80%를 넘으면 Tableau Cloud 사용자 환경에 알림이 표시됩니다.
노드 문제 해결에 대한 자세한 내용은 서비스 초기화 및 상태 문제 해결을 참조하십시오.
클러스터에서 노드 추가 및 제거
클러스터에서 노드를 추가하거나 제거하여 다양한 사용 패턴을 수용할 수 있습니다. 그러나 이는 한 번에 하나의 클러스터에 서비스를 제공하기 위한 것이며 클러스터 간에 동적으로 변경하기 위한 것이 아닙니다. 노드를 추가하거나 제거하려면 클러스터 소유자 사이트에서 사이트 관리자여야 합니다. 기존 클러스터에서 노드 추가 및 기존 클러스터에서 노드 제거를 참조하십시오.
노드 용량 관리
Data Connect 워크로드가 증가함에 따라 처음 제공된 기존 인프라가 한계에 부딪힐 수 있습니다. Data Connect 서비스 용량을 확장하는 방법에는 두 가지가 있습니다. 첫 번째는 Data Connect 노드에 사용하는 컴퓨터의 크기를 늘리는 것입니다. 두 번째는 클러스터 내의 노드 수를 늘리는 것입니다.
컴퓨터의 CPU를 늘리면 노드에서 라이브 쿼리와 내장된 데이터 원본 추출의 처리량이 특히 향상됩니다. 메모리를 늘리면 노드에서 게시된 데이터 원본 추출의 성능이 특히 향상됩니다.
클러스터 내의 노드 수를 늘리면 시스템 전체의 처리량이 늘어납니다.
용량 계획에 대한 자세한 내용을 보려면 Tableau Cloud를 사용하여 사설망 데이터에 액세스(영문) 백서를 다운로드하십시오.
기존 노드에 대한 변경
Data Connect 배포가 진행 중인 동안 노드 인프라를 운영상 변경해야 할 수 있습니다. 여기에는 인프라에 메모리나 CPU를 추가하거나, 노드를 순환식으로 새 컴퓨터에 적용하거나, 노드에 대한 유지 관리를 수행하는 것이 포함될 수 있습니다.
노드 ID(호스트 이름 또는 IP 주소)를 변경하거나 다른 방식으로 네트워크 가용성에 영향을 미치면 Data Connect 노드가 중단됩니다.
노드 ID(호스트 이름 또는 IP 주소)를 변경하는 경우 변경하기 전에 Tableau Cloud에서 노드를 삭제하는 추가 단계를 수행한 다음, 변경이 완료된 후 해당 노드를 새 노드로 온보딩해야 합니다.
예제 시나리오 #1: 다시 시작할 필요 없이 기존 컴퓨터에 리소스 추가
일부 클라우드 공급자는 컴퓨터를 다시 시작하지 않고도 기존 컴퓨터에 리소스(CPU/메모리)를 추가할 수 있도록 합니다. 이 시나리오에서는 Data Connect를 변경할 필요가 없으며, 서비스에서 필요한 Data Connect 동작 없이 추가 리소스를 활용합니다.
예제 시나리오 #2: 네트워킹이나 컴퓨터 ID에 영향을 미치지 않지만 컴퓨터를 다시 시작해야 하는 변경 수행
대부분의 경우 컴퓨터를 유지 관리하거나 기존 컴퓨터에 리소스(CPU/메모리)를 추가하려면 컴퓨터 자체를 다시 시작해야 하지만, 컴퓨터 ID나 네트워킹에는 영향을 미치지 않습니다. 이러한 경우, 다시 시작해야 할 노드는 다시 시작하는 동안 Tableau Cloud에서 연결이 끊어집니다. 다시 시작한 후에 컴퓨터에서 Data Connect 서비스도 시작해야 합니다. 이 프로세스가 완료되면(일반적으로 1시간 이내) 노드가 Tableau Cloud에서 '사용 가능'으로 표시됩니다. Data Connect를 사용하도록 설정하는 데 다른 동작은 필요하지 않습니다.
예기치 않게 컴퓨터 ID를 변경한 경우 예제 시나리오 #3을 참조하십시오.
유지 관리 중에 예상치 못하게 컴퓨터 네트워킹에 영향을 미치는 경우 서비스 초기화 및 상태 문제 해결을 참조하십시오.
예제 시나리오 #3: 노드 ID(호스트 이름 또는 IP 주소)를 변경해야 하는 작업 수행
이 시나리오에서는 변경하기 전에 노드를 삭제하여 Tableau Cloud에서 노드의 연결을 먼저 끊어야 합니다. 노드 연결이 끊어진 후 필요한 유지 관리를 수행하고 노드를 클러스터에 다시 추가하면 됩니다.
예제 시나리오 #4: 네트워킹에 영향을 미치는 변경 수행
이 시나리오는 조직의 다른 팀이나 제3자가 사용자를 대신하여 컴퓨터를 호스팅하는 경우 가장 일반적입니다. 컴퓨터에서 유지 관리를 수행하여 컴퓨터의 네트워킹에 영향을 미치는 경우 해당 노드는 Tableau Cloud 내에서 사용할 수 없게 됩니다. 이 문제를 해결하려면 네트워킹 문제를 해결해야 하며, 경우에 따라 컴퓨터를 다시 시작해야 합니다. 적절한 네트워킹 구성에 대한 자세한 내용은 서비스 초기화 및 상태 문제 해결을 참조하십시오.
Data Connect 클러스터 공유
Data Connect 클러스터와 해당 노드는 Tableau Cloud 테넌트(Tableau Cloud Manager)의 모든 사이트에서 사용할 수 있습니다. 인프라를 공유하면 Tableau Cloud 배포 전반에서 Data Connect를 실행하는 데 드는 비용이 줄어듭니다. 클러스터를 공유하면 테넌트 내 여러 사이트의 쿼리가 동일한 노드 인프라를 사용하여 수행될 수 있습니다.
클러스터가 공유된 후에는 공유 사이트의 사이트 관리자가 해당 사이트에 풀을 설정할 책임이 있습니다. 풀이 설정되면 사이트의 쿼리는 풀에 지정된 도메인으로 전송되는 쿼리에 Data Connect를 사용하기 시작합니다.
(선택 사항) 4단계: 사이트 간 클러스터 공유를 참조하십시오.
공유 클러스터에 대한 역할 및 책임
클러스터 소유자와 클러스터 수신자는 서로 협력하여 공유 클러스터를 관리합니다.
클러스터 소유자
원래 Data Connect 클러스터를 구성한 사이트의 사이트 관리자를 클러스터 소유자라고 합니다. 클러스터 소유자는 클러스터를 사용하는 모든 사이트를 대신하여 Data Connect 노드의 정상 상태를 보장할 책임이 있습니다. 클러스터 소유자는 클러스터를 소유하고 있는 사이트의 풀을 구성하고 해당 사이트의 개별 쿼리 상태를 모니터링할 책임도 있습니다. 그러나 풀을 구성하고 다른 모든 사이트에서 개별 쿼리의 상태를 모니터링하는 것은 해당 풀이 구성된 사이트의 책임입니다.
클러스터 수신자
원래 Data Connect 클러스터를 구성하지 않은 사이트의 사이트 관리자를 클러스터 수신자라고 합니다. 클러스터 수신자는 노드 상태를 볼 수 없으며 사이트에서 노드 상태에 대한 조치를 취할 수 없습니다. 클러스터 수신자인 사이트 관리자는 풀을 설정하고 개별 쿼리 상태를 모니터링하는 일만 담당합니다.
교차 사이트 보안을 위해 노드 상태에 대한 모든 통신은 Tableau Cloud 외부에서 이루어져야 합니다.
공유 클러스터 책임 요약
| 책임 | 클러스터 소유자 | 클러스터 수신자 |
|---|---|---|
설정 | 클러스터 설정 네트워킹 구성 모든 사이트에 드라이버 설치 모든 수신자 사이트에 대한 기본 이미지 추가 | 클러스터 소유자에게 풀 ID 및 드라이버 요구 사항 제공 |
| 사용 | 클러스터 공유 | |
| 풀 구성 | 소유한 사이트의 사이트 관리자가 관리함 | 수신 사이트의 사이트 관리자가 관리함 |
| 모니터링 | 클러스터 소유자가 클러스터 수준에서 Data Connect 상태를 모니터링함 | |
| 쿼리 상태 | 소유 사이트의 모니터링 | 소유 사이트의 모니터링 |
서비스 초기화 및 상태 문제 해결
Data Connect는 공유 책임 모델을 사용하여 사용자 환경 내에 Tableau Bridge를 배포하고 사설망 데이터를 최신 상태로 유지합니다. 이 문제 해결 섹션에서는 Data Connect를 설정하는 동안 발생할 수 있는 문제와 기존 클러스터 및 노드를 사용할 수 없게 만드는 문제에 대해 다룹니다.
초기화 문제가 발생하는 경우 다음 연결 및 액세스를 확인하십시오.
Data Connect 인프라, 클러스터 및 컨테이너에는 오케스트레이션 공급자 서비스(위 이미지의 #2) 및 Tableau Cloud(아웃바운드만 해당, #5)에 대한 네트워크 액세스가 필요합니다.
Data Connect 인프라, 클러스터, 컨테이너 및 에이전트에는 데이터베이스(#6)에 대한 네트워크 액세스가 필요합니다.
네트워킹 사양을 참조하십시오.
Data Connect 쿼리 상태 모니터링
Data Connect는 Bridge 클라이언트를 배포하고 관리합니다. 개별 Bridge 클라이언트는 사용자의 사설망 데이터로 전송된 쿼리를 담당합니다. 자세히 알아보려면 아키텍처를 참조하십시오.
Tableau Cloud에는 Data Connect에서 처리하는 개별 쿼리에 대한 다양한 모니터링 시나리오를 관리하는 데 도움이 되는 여러 가지 모니터링 솔루션이 있습니다. 모든 관리자에게는 이러한 모든 솔루션이 제공됩니다. 관리자는 관리자 인사이트와 작업 로그를 관리자가 아닌 사용자에게 제공할 수 있습니다.
실시간 모니터링
작업 페이지: 지난 24시간 동안 수행된 작업에 대한 실시간 추출 작업 상태를 모니터링합니다. Tableau Cloud의 백그라운드 작업 관리를 참조하십시오.
관리자 뷰: 추출 작업 상태와 성능을 실시간으로 모니터링합니다. 장기 분석을 위해 최근 작업 내역을 포함합니다. 관리 뷰 찾기를 참조하십시오.
기간별 분석
관리자 인사이트: 환경에 게시된 Tableau Cloud 데이터 원본을 사용하여 작업 상태와 성과를 모니터링합니다. 이 데이터는 매일 업데이트되며 장기적인 분석을 위한 기간별 데이터를 보여줍니다. 원하는 경우 관리자가 아닌 사용자와 공유할 수 있습니다. 관리자 인사이트를 사용하여 사용자 지정 뷰 만들기를 참조하십시오.
작업 로그: 분석에 필요한 기간 동안 저장할 수 있는 로그 데이터를 사용하여 작업 상태와 성능을 모니터링합니다. 원하는 경우 이 데이터를 관리자가 아닌 사용자와 공유할 수 있습니다. Tableau Cloud Enterprise 및 Tableau+ 고객만 사용할 수 있습니다. 작업 로그를 참조하십시오.
공유 Data Connect 클러스터의 경우 Data Connect 쿼리 모니터링은 사이트 수준에서 관리됩니다. 사이트 관리자는 자신의 사이트 내 풀을 사용하는 쿼리만 모니터링할 수 있습니다.
다양한 사용자 시나리오를 통해 개별 작업을 모니터링하는 방법을 보려면 이를 설명하는 Tableau Cloud를 사용하여 사설망 데이터에 액세스(영문) 백서를 다운로드하십시오.
개별 오류에 대한 문제 해결과 관련된 정보는 '개별 쿼리의 오류 문제 해결'을 참조하십시오.