Spanner

Spanner

상시 가동되고 사실상 무제한으로 확장되는 데이터베이스

관계형, 그래프, 키-값, 검색을 한데 모은 단일 데이터베이스로 지능형 앱을 빌드하세요. 유지보수 기간이 없어 미션 크리티컬 앱이 중단 없이 작동합니다.

90일 Spanner 무료 체험판 인스턴스를 시작해 보세요.

또한 신규 Google Cloud 고객에게는 $300의 무료 크레딧이 제공됩니다.


기능

제한 없는 쓰기 및 읽기 확장성

Spanner는 데이터 스토리지에서 컴퓨팅 리소스를 분리하므로 처리 리소스를 투명하게 확장 및 축소할 수 있습니다. 추가적인 컴퓨팅 용량은 읽기와 쓰기를 모두 처리하여 손쉬운 수평 확장성을 제공합니다. Spanner는 샤딩, 복제, 트랜잭션 처리를 자동으로 처리하여 성능을 최적화합니다.

자동화된 유지보수

모든 규모의 데이터베이스의 운영 비용을 절감하고 안정성을 개선하세요. 동기식 복제 및 유지보수가 자동화되며 기본적으로 제공됩니다. 다운타임 없이 트래픽을 처리하면서 100% 온라인 스키마 변경 및 유지보수를 제공합니다.

Spanner Graph

숨겨진 관계와 연결을 밝혀냅니다. Spanner Graph는 그래프 데이터베이스의 새로운 국제 표준인 ISO 그래프 쿼리 언어(GQL)를 지원하므로 직관적이고 간결한 방법으로 데이터에서 패턴을 일치시키고 관계를 순회할 수 있습니다. SQL과 GQL의 강점을 결합하여 단일 작업으로 구조화된 데이터와 연결된 데이터를 쿼리할 수 있도록 합니다. 프리뷰 버전으로 제공되는 Spanner Graph는 전체 텍스트 및 벡터 검색 기능과 상호 운용되므로 새로운 수준의 AI 기반 애플리케이션을 제공할 수 있도록 합니다.

벡터 검색

분할 가능성이 높은 워크로드에 대해 정확한 최근접 이웃(KNN) 및 근사 최근접 이웃(ANN) 벡터 검색(모두 프리뷰 버전임)을 통해 Spanner에서 벡터 임베딩을 사실상 무제한 규모로 검색할 수 있습니다. Spanner에 내장된 벡터 검색 지원으로 별도의 전문 벡터 데이터베이스 솔루션이 필요하지 않습니다. 이를 통해 관리 효율성이 없는 수평 확장 서버리스 아키텍처에서 운영 데이터의 트랜잭션을 보장하고 일관된 최신 벡터 검색 결과를 제공합니다.

PostgreSQL 인터페이스

Spanner의 확장성 및 안정성을 친숙하고 이식 가능한 PostgreSQL 인터페이스와 결합합니다. 팀에서 이미 알고 있는 기술과 도구를 사용하여 안심하고 투자할 수 있도록 미래를 대비하세요. 

자동 데이터베이스 샤딩

데이터베이스를 수동으로 재샤딩할 필요가 없습니다. 내장된 샤딩은 데이터를 자동으로 분산하여 성능 및 가용성을 최적화합니다. 중단 없이 확장 및 축소하세요.

지역 파티셔닝

전 세계에 분산된 사용자의 지연 시간을 개선하는 동시에 단일 글로벌 데이터베이스의 관리 효율성을 유지할 수 있습니다. Spanner에서 지역 파티셔닝을 사용하면 전 세계에서 행 수준으로 테이블 데이터의 파티션을 나누어 사용자에게 더 가까운 위치에서 데이터를 제공할 수 있습니다. 데이터가 여러 데이터 파티션으로 분할되어 있어도 Spanner는 모든 분산 데이터를 쿼리 및 변형을 위한 하나의 일관된 테이블로 유지합니다.

단일 리전, 이중 리전, 멀티 리전 구성

Cloud Spanner가 지원하는 앱은 사용자의 위치에 관계없이 전 세계적으로 강력한 일관성을 갖는 최신 데이터를 읽고 쓸 수 있습니다. 또한 이중 리전 또는 멀티 리전 인스턴스를 실행할 때 데이터베이스는 리전 장애가 있어도 보호되며, 업계 최고 수준의 99.999% 가용성을 제공합니다.

강력한 트랜잭션 일관성

확장성이나 가용성을 저하시키지 않으면서 업계 최고의 외부 일관성을 활용합니다.

워크로드가 격리된 고성능 쿼리 처리

Spanner Data Boost를 사용하면 기존 트랜잭션 워크로드에 영향을 주지 않고 분석 쿼리, 일괄 처리 작업 또는 데이터 내보내기 작업을 더 빠르게 실행할 수 있습니다. Google Cloud에서 완전하게 관리하는 Data Boost에는 용량 계획 또는 관리가 필요하지 않습니다. Spanner의 분산 스토리지 시스템인 Colossus에 저장된 데이터에 대한 사용자 쿼리를 직접 처리할 수 있어 상시 가동됩니다. 이 독립적인 주문형 컴퓨팅 리소스를 통해 사용자는 혼합된 워크로드와 데이터 공유를 쉽게 걱정 없이 처리할 수 있습니다. 

전체 텍스트 검색

Google 검색에서 학습한 내용을 기반으로 하는 고성능 텍스트 검색을 활용하여 별도의 검색 도구와 관련 추출, 변환, 로드(ETL) 파이프라인을 사용하지 않아도 됩니다. 전체 텍스트 검색은 음성 검색 기술, 철자가 다른 경우를 위한 NGRAM 기반 일치 검색 등의 강력한 기능과 함께 트랜잭션 방식으로 일관된 검색 결과를 제공합니다. 자세한 내용은 이 백서를 참조하세요.

LangChain 통합

LangChain 통합으로 보다 정확하고 투명하며 안정적인 생성형 AI 애플리케이션을 손쉽게 빌드하세요. Spanner에는 세 가지 LangChain 통합이 있습니다. 문서의 정보를 로드하고 저장하기 위한 문서 로더, 시맨틱 검색을 위한 벡터 저장소, 체인이 이전 대화를 재현하기 위한 채팅 메시지 메모리입니다. 자세한 내용은 GitHub 저장소를 참조하세요.

Vertex AI 통합

Spanner의 ML.PREDICT SQL 함수를 사용하여 Vertex AI에서 제공되는 임베딩, 생성형 AI 또는 커스텀 모델에 대해 온라인 추론을 수행합니다. Spanner to Vertex AI Vector Search 워크플로를 사용하여 Vertex AI 벡터 검색으로 Spanner 데이터에 대한 유사성 검색을 수행합니다.

백업 및 복원, PITR(point-in-time recovery)

데이터베이스를 백업하여 일관된 데이터 사본을 저장하고 필요할 때 복원합니다. PITR은 이전 데이터를 마이크로초 단위로 복구할 수 있는 기능을 통해 지속적인 데이터 보호를 제공합니다.

엔터프라이즈 수준의 보안 및 제어

고객 관리 암호화 키(CMEK), 데이터 영역 암호화, 액세스 및 제어를 위한 IAM 통합, 종합적인 감사 로깅. VPC-SC, 액세스 투명성, 액세스 승인 지원. 세분화된 액세스 제어를 사용하면 테이블 및 열 수준에서 Spanner 데이터에 대한 액세스를 승인할 수 있습니다. 

데이터베이스 비교

데이터베이스 속성기타 관계형 DB기타 비관계형 DBSpanner

스키마

정적

동적

동적

SQL

아니요

트랜잭션

ACID

(원자성, 일관성, 격리성, 내구성)

최종

강력한 ACID

TrueTime 순서 지정

확장성

수직적

(더 큰 머신 사용)

수평적 시장

(머신 추가)

수평적 시장

가용성

장애 조치(다운타임)

높음

높은 99.999% SLA

복제

구성 가능

구성 가능

자동

스키마

기타 관계형 DB

정적

기타 비관계형 DB

동적

Spanner

동적

SQL

기타 관계형 DB

기타 비관계형 DB

아니요

Spanner

트랜잭션

기타 관계형 DB

ACID

(원자성, 일관성, 격리성, 내구성)

기타 비관계형 DB

최종

Spanner

강력한 ACID

TrueTime 순서 지정

확장성

기타 관계형 DB

수직적

(더 큰 머신 사용)

기타 비관계형 DB

수평적 시장

(머신 추가)

Spanner

수평적 시장

가용성

기타 관계형 DB

장애 조치(다운타임)

기타 비관계형 DB

높음

Spanner

높은 99.999% SLA

복제

기타 관계형 DB

구성 가능

기타 비관계형 DB

구성 가능

Spanner

자동

작동 방식

Spanner 인스턴스는 하나 이상의 리전에서 컴퓨팅과 스토리지를 제공합니다. TrueTime이라는 분산형 시계를 사용하면 여러 리전에서 트랜잭션이 strong consistency를 가집니다. 데이터가 확장성을 위해 자동으로 '분할'되고 가용성을 위해 동기식 Paxos 기반 스키마를 통해 복제됩니다.

Spanner 다이어그램

일반적인 용도

사용자 프로필 및 사용 권한

중요한 사용자 데이터를 규모에 관계없이 안전하게 관리

사용자 프로필 관리는 Spanner의 확장성, 가용성, 전역 일관성이 필요한 중요한 기능입니다. 이는 여러 게임, 플랫폼, 리전의 플레이어의 진입점입니다. 마찬가지로 금융 서비스 회사도 Spanner를 사용하여 고객 정보와 제품을 관리합니다.
사용자 프로필 및 사용 권한 아키텍처 다이어그램

중요한 사용자 데이터를 규모에 관계없이 안전하게 관리

사용자 프로필 관리는 Spanner의 확장성, 가용성, 전역 일관성이 필요한 중요한 기능입니다. 이는 여러 게임, 플랫폼, 리전의 플레이어의 진입점입니다. 마찬가지로 금융 서비스 회사도 Spanner를 사용하여 고객 정보와 제품을 관리합니다.
사용자 프로필 및 사용 권한 아키텍처 다이어그램

재무 원장

글로벌 트랜잭션에 대한 일관된 최신 뷰 확인

전 세계 금융 트랜잭션, 거래, 정산, 위치를 Spanner를 기반으로 하는 통합 거래 원장으로 통합하여 외부 일관성과 확장성을 보장합니다. 데이터를 통합하면 변화하는 시장 상황과 규제 요구사항에 신속하게 대응할 수 있습니다. 마찬가지로 소매업/전자상거래 비즈니스는 인벤토리 원장에 Spanner를 사용합니다.

재무 원장 아키텍처 다이어그램

글로벌 트랜잭션에 대한 일관된 최신 뷰 확인

전 세계 금융 트랜잭션, 거래, 정산, 위치를 Spanner를 기반으로 하는 통합 거래 원장으로 통합하여 외부 일관성과 확장성을 보장합니다. 데이터를 통합하면 변화하는 시장 상황과 규제 요구사항에 신속하게 대응할 수 있습니다. 마찬가지로 소매업/전자상거래 비즈니스는 인벤토리 원장에 Spanner를 사용합니다.

재무 원장 아키텍처 다이어그램

온라인 뱅킹

디지털 환경을 위한 상시 상호작용 제공

소비자는 은행 업무 시간 외에 기기에서 중요한 재무 데이터에 액세스하기를 기대합니다. 개발자가 수동 샤딩 또는 eventual consistency와 같은 운영 오버헤드가 아닌 새로운 환경에 집중하도록 지원하세요. 99.999%의 가용성과 유지보수 작업 없이 위험과 다운타임을 줄일 수 있습니다.
온라인 뱅킹 아키텍처 다이어그램

디지털 환경을 위한 상시 상호작용 제공

소비자는 은행 업무 시간 외에 기기에서 중요한 재무 데이터에 액세스하기를 기대합니다. 개발자가 수동 샤딩 또는 eventual consistency와 같은 운영 오버헤드가 아닌 새로운 환경에 집중하도록 지원하세요. 99.999%의 가용성과 유지보수 작업 없이 위험과 다운타임을 줄일 수 있습니다.
온라인 뱅킹 아키텍처 다이어그램

포인트 제도 및 프로모션

실시간 업데이트로 환경 맞춤설정

포인트 제도에서 고객 참여와 선호도를 추적하여 동향을 분석하고 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 마찬가지로 게임 회사도 Spanner를 사용하여 게임에서 맞춤설정된 리더보드를 빌드합니다.
포인트 제도 및 프로모션 아키텍처 다이어그램

실시간 업데이트로 환경 맞춤설정

포인트 제도에서 고객 참여와 선호도를 추적하여 동향을 분석하고 고객 만족도를 높일 수 있습니다. 마찬가지로 게임 회사도 Spanner를 사용하여 게임에서 맞춤설정된 리더보드를 빌드합니다.
포인트 제도 및 프로모션 아키텍처 다이어그램

옴니채널 인벤토리 관리

여러 채널과 앱에 일관된 뷰 제공

Spanner는 온라인, 오프라인, 유통 센터, 배송 전반에 걸쳐 소매 인벤토리 및 주문에 대한 고성능 단일 정보 소스를 제공하여 인벤토리를 수요에 맞추고 고객 경험 및 수익성을 개선합니다. 마찬가지로 게임 회사도 Spanner를 사용하여 게임 내 인벤토리 데이터를 저장합니다.

옴니채널 인벤토리 관리 아키텍처 다이어그램

여러 채널과 앱에 일관된 뷰 제공

Spanner는 온라인, 오프라인, 유통 센터, 배송 전반에 걸쳐 소매 인벤토리 및 주문에 대한 고성능 단일 정보 소스를 제공하여 인벤토리를 수요에 맞추고 고객 경험 및 수익성을 개선합니다. 마찬가지로 게임 회사도 Spanner를 사용하여 게임 내 인벤토리 데이터를 저장합니다.

옴니채널 인벤토리 관리 아키텍처 다이어그램

지식 그래프

데이터에 숨겨진 관계와 연결 찾기

Spanner Graph를 사용하면 노드로 표시되는 항목 간의 복잡한 연결과 에지로 표시되는 항목 간의 관계를 캡처하는 지식 그래프를 개발할 수 있습니다. 이러한 연결은 풍부한 컨텍스트를 제공하므로 기술 자료 시스템과 추천 엔진 개발에서 지식 그래프의 유용성이 커집니다. 통합 검색 기능을 사용하면 의미론적 이해, 키워드 기반 검색, 그래프를 원활하게 조합하여 종합적인 결과를 얻을 수 있습니다.

    데이터에 숨겨진 관계와 연결 찾기

    Spanner Graph를 사용하면 노드로 표시되는 항목 간의 복잡한 연결과 에지로 표시되는 항목 간의 관계를 캡처하는 지식 그래프를 개발할 수 있습니다. 이러한 연결은 풍부한 컨텍스트를 제공하므로 기술 자료 시스템과 추천 엔진 개발에서 지식 그래프의 유용성이 커집니다. 통합 검색 기능을 사용하면 의미론적 이해, 키워드 기반 검색, 그래프를 원활하게 조합하여 종합적인 결과를 얻을 수 있습니다.

      가격 책정

      Spanner 가격 책정 방식Spanner 가격은 컴퓨팅 용량, 데이터베이스 스토리지, 백업 스토리지, 네트워크 사용량을 기준으로 책정됩니다. 약정 사용 할인으로 가격을 더 줄일 수 있습니다.
      서비스설명가격
      컴퓨팅 용량

      리전별 구성

      컴퓨팅 용량은 처리 단위 또는 노드(1노드 = 처리 단위 1,000개)로 프로비저닝됩니다. 리전 인스턴스 가격 책정에는 단일 리전에의 읽기-쓰기 복제본 3개가 포함됩니다.

      Starting at

      $0.09

      시간당 처리 단위 100개당

      멀티 리전 구성

      컴퓨팅 용량은 처리 단위 또는 노드로 프로비저닝됩니다. 가격에는 모든 기본 복제본(5개부터) 및 리전 간 복제 네트워크 사용량이 포함됩니다.

      Starting at

      $0.30

      시간당 처리 단위 100개당

      데이터베이스 스토리지

      리전별 구성

      데이터베이스에 저장된 데이터의 양에 따라 가격이 책정되며 복제본의 스토리지 비용이 포함됩니다.

      Starting at

      $0.30

      GB당 월별 과금

      멀티 리전 구성

      데이터베이스에 저장된 데이터의 양에 따라 가격이 책정되며 복제본의 스토리지 비용이 포함됩니다.

      Starting at

      $0.50

      GB당 월별 과금

      백업 스토리지

      리전별 구성

      가격은 백업 스토리지의 양을 기준으로 하며 복제본의 스토리지 비용을 포함합니다.

      Starting at

      $0.10

      GB당 월별 과금

      멀티 리전 구성

      가격은 백업 스토리지의 양을 기준으로 하며 복제본의 스토리지 비용을 포함합니다.

      Starting at

      $0.30

      GB당 월별 과금

      네트워크

      인그레스

      무료

      동일 리전 내 이그레스

      무료

      같은 대륙 내의 리전 간 이그레스

      Starting at

      $0.10

      GB당 월별 과금

      Spanner 가격 책정약정 사용 할인에 대해 자세히 알아보세요.

      Spanner 가격 책정 방식

      Spanner 가격은 컴퓨팅 용량, 데이터베이스 스토리지, 백업 스토리지, 네트워크 사용량을 기준으로 책정됩니다. 약정 사용 할인으로 가격을 더 줄일 수 있습니다.

      컴퓨팅 용량
      설명

      리전별 구성

      컴퓨팅 용량은 처리 단위 또는 노드(1노드 = 처리 단위 1,000개)로 프로비저닝됩니다. 리전 인스턴스 가격 책정에는 단일 리전에의 읽기-쓰기 복제본 3개가 포함됩니다.

      가격

      Starting at

      $0.09

      시간당 처리 단위 100개당

      멀티 리전 구성

      컴퓨팅 용량은 처리 단위 또는 노드로 프로비저닝됩니다. 가격에는 모든 기본 복제본(5개부터) 및 리전 간 복제 네트워크 사용량이 포함됩니다.

      설명

      Starting at

      $0.30

      시간당 처리 단위 100개당

      데이터베이스 스토리지
      설명

      리전별 구성

      데이터베이스에 저장된 데이터의 양에 따라 가격이 책정되며 복제본의 스토리지 비용이 포함됩니다.

      가격

      Starting at

      $0.30

      GB당 월별 과금

      멀티 리전 구성

      데이터베이스에 저장된 데이터의 양에 따라 가격이 책정되며 복제본의 스토리지 비용이 포함됩니다.

      설명

      Starting at

      $0.50

      GB당 월별 과금

      백업 스토리지
      설명

      리전별 구성

      가격은 백업 스토리지의 양을 기준으로 하며 복제본의 스토리지 비용을 포함합니다.

      가격

      Starting at

      $0.10

      GB당 월별 과금

      멀티 리전 구성

      가격은 백업 스토리지의 양을 기준으로 하며 복제본의 스토리지 비용을 포함합니다.

      설명

      Starting at

      $0.30

      GB당 월별 과금

      네트워크
      설명

      인그레스

      가격

      무료

      동일 리전 내 이그레스

      설명

      무료

      같은 대륙 내의 리전 간 이그레스

      설명

      Starting at

      $0.10

      GB당 월별 과금

      Spanner 가격 책정약정 사용 할인에 대해 자세히 알아보세요.

      가격 계산기

      리전별 가격 및 수수료를 포함한 월별 Spanner 비용을 예측해 볼 수 있습니다.

      커스텀 견적

      영업팀에 문의하여 조직에 대한 커스텀 견적을 받아 보세요.

      개념 증명 시작

      90일 Spanner 인스턴스 무료로 만들기

      Spanner 사용 방법 알아보기

      콘솔에서 데이터베이스 만들기 및 쿼리

      SQL 문 구성을 위한 권장사항 확인

      예시로 코딩 살펴보기

      비즈니스 사례

      다른 기업에서 어떻게 Spanner로 혁신적인 앱을 빌드하여 뛰어난 고객 경험을 제공하고 비용을 절감하며 ROI를 높였는지 알아보세요.


      추천 혜택 및 고객

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      파트너 및 통합

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      FAQ

      Spanner는 관계형 데이터베이스인가요, 비관계형 데이터베이스인가요?

      Spanner는 관계형, 키-값, 그래프, 벡터 검색 워크로드를 모두 동일한 데이터베이스에 모아서 데이터 아키텍처를 단순화합니다. 보조 색인, strong consistency, 스키마, SQL과 같은 관계형 시맨틱스에 무제한 확장성을 결합하는 확장성이 높은 데이터베이스이며, 간편한 단일 솔루션으로 99.999%의 가용성을 제공합니다. 따라서 관계형 및 비관계형 워크로드에 모두 적합합니다.

      Spanner는 풍부한 동일한 기능 집합(GoogleSQL 및 PostgreSQL)을 통해 두 가지 ANSI 기반 SQL 언어를 제공합니다. GoogleSQL은 팀이 데이터 관리 워크플로를 표준화할 수 있도록 BigQuery와 구문을 공유합니다. PostgreSQL 인터페이스는 PostgreSQL 및 다른 PostgreSQL 환경으로의 스키마 및 쿼리 이식성을 이미 알고 있는 팀에게 익숙합니다. Spanner PostgreSQL 인터페이스에 대한 자세한 내용은 문서를 참조하세요.

      Spanner로의 마이그레이션은 소스 데이터베이스, 데이터 크기, 다운타임 요구사항, 애플리케이션 코드 복잡성, 샤딩 스키마, 커스텀 함수 또는 변환, 장애 조치, 복제 전략 등 다양한 요인에 따라 크게 다를 수 있습니다. 권장되는 도구는 스키마 및 데이터 마이그레이션을 위한 Spanner 마이그레이션 도구와 같은 오픈소스 도구와 migVisor와 같은 평가를 위한 서드 파티 도구 등이 있습니다. 문서에서 마이그레이션 프로세스에 대해 자세히 알아보세요.

      Spanner는 완전 관리형 데이터베이스이므로 포괄적인 인프라 관리 기능을 자동으로 제공하지만 워크로드에 따라 일부 애플리케이션별 관리 작업이 필요할 수 있습니다. 적절한 알림 및 모니터링을 설정하고 프로덕션이 항상 원활하게 실행되도록 이를 면밀히 관찰해야 합니다. 시간이 지남에 따라 트래픽이 유기적으로 증가할 때 취해야 할 조치, 또는 최대 트래픽이 예상되는 경우 또는 애플리케이션 버그로 인한 데이터 손상을 처리하는 방법, 마지막으로 성능 문제를 해결하고 지연 시간 증가의 원인이 되는 구성요소를 파악하는 방법을 이해해야 합니다.

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