Cloud DB for Redis 개요
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    Cloud DB for Redis 개요

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    Article Summary

    Classic/VPC 환경에서 이용 가능합니다.

    Cloud DB for Redis는 Redis 캐시를 몇 가지 설정과 클릭만으로 간편하게 구축하고 네이버의 최적화 설정을 통해 안정적으로 운영하며, 장애 발생 시 자동 복구하는 완전 관리형 클라우드 캐시 서비스입니다. Cloud DB for Redis는 데이터베이스, 캐시 및 메시지 브로커로 사용되는 오픈 소스 메모리 데이터 구조 저장소인 Redis를 이용하고 있습니다.

    주의

    Cloud DB for Redis는 캐시 DB이기 때문에 데이터 무결성을 보장하지 않습니다. 따라서 중요한 데이터는 별도 저장하는 것을 권장합니다.

    Cloud DB for Redis가 제공하는 다양한 기능(VPC)

    Cloud DB for Redis가 제공하는 다양한 기능에 대한 설명은 다음과 같습니다.

    • 캐시 데이터 사이즈에 따른 유연한 사용: 여러 가지 유형의 서버 타입을 사용자의 서비스 규모에 맞게 선택하여 사용할 수 있습니다. 추가적인 메모리 공간이 필요한 경우 서비스 중 한 번의 재시작만으로 더 큰 메모리 사이즈로 변경할 수 있습니다.
    • 최신의 안정적인 Redis 버전 제공: 네이버 서비스에서 안정성이 검증된 최신 버전 제공
    • 데이터 자동 백업 및 백업된 데이터로 Redis 서버 생성: 매일 1회 고객이 원하는 시간에 캐시 데이터를 자동으로 백업하며, 백업된 데이터로 신규 Redis 서버를 생성하여 데이터 복원 가능
    • 성능 모니터링 및 알람: Redis 및 운영체제에 관련한 다양한 성능 모니터링 수치와 그래프 제공
    • 자동 Failover 지원: 고가용성(HA) 지원 사용 시 서버 이중화 구성으로 장애 발생 시 스탠바이 마스터 서버로 자동 Failover
    • Cluster 지원: 샤드를 동일 스펙으로 3~10개까지 구성 가능하며 각 샤드당 슬레이브 노드를 최대 4개까지 구성 가능
    • Auto Sharding 지원: Redis Cluster가 자동으로 Auto Sharding을 지원하여 데이터를 분산하여 노드별로 균등하게 분배
    • 확장성: 노드를 추가하여 Redis Cluster 확장이 가능하여 많은 트래픽 처리 가능

    Cloud DB for Redis가 제공하는 다양한 기능(Classic)

    Cloud DB for Redis가 제공하는 다양한 기능에 대한 설명은 다음과 같습니다.

    • 캐시 데이터 사이즈에 따른 유연한 사용: 여러 가지 유형의 서버 타입을 사용자의 서비스 규모에 맞게 선택하여 사용할 수 있습니다. 추가적인 메모리 공간이 필요한 경우 서비스 중 한번의 재시작 만으로 더 큰 메모리 사이즈로 변경할 수 있습니다.
    • 최신의 안정적인 Redis 버전 제공: 네이버 서비스에서 안정성이 검증된 최신 버전 제공
    • 데이터 자동 백업 및 백업된 데이터로 Redis 서버 생성: 매일 1회 고객이 원하는 시간에 캐시 데이터를 자동으로 백업하며, 백업된 데이터로 신규 Redis 서버를 생성하여 데이터 복원 가능
    • 성능 모니터링 및 알람: Redis 및 운영체제에 관련한 다양한 성능 모니터링 수치와 그래프 제공
    • 자동 Failover 지원: 고가용성(HA) 지원 사용 시 서버 이중화 구성으로 장애 발생 시 스탠바이 마스터 서버로 자동 Failover

    Cloud DB for Redis 사용 가이드 안내

    Cloud DB for Redis 사용 가이드는 효과적으로 Cloud DB for Redis를 이용할 수 있도록 다음과 같은 주제로 구성되어 있습니다. 각 주제에서 사용자가 확인할 수 있는 내용은 다음과 같습니다.

    Cloud DB for Redis 연관 리소스

    네이버 클라우드 플랫폼에서는 Cloud DB for Redis에 대한 고객의 이해를 돕기 위해 사용 가이드 외에도 다양한 연관 리소소를 제공하고 있습니다. Cloud DB for Redis를 도입하기 위해 고민 중이거나 데이터 관련 정책을 수립하면서 자세한 정보가 필요한 개발자, 마케터 등은 다음 리소스를 적극 활용해 보십시오.


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