1. 성능관리 목표 및 정책 수립
- 서비스 수준 목표(SLO/SLI) 설정: 트랜잭션 응답시간, TPS, 동시 접속자 수 등.
- 업무 특성 기반 관리 기준 수립: OLTP/OLAP/Hybrid 등 업무 성격에 따라 성능 기준을 차별화.
- 정책 기반 성능 관리 체계 수립: 예방 중심 관리(Predictive Monitoring), 자동화 도입 여부 판단.
2. 성능 측정 및 수집 체계 구축
-
수집 대상 선정: OS, DBMS, 네트워크, 스토리지 등 전체 시스템 레이어에 대한 성능 지표 정의.
-
성능 지표:
- DB 지표: Buffer Cache Hit Ratio, Wait Event, Lock/Latch, SQL Response Time 등
- OS 지표: CPU, Memory, IO, Network
-
수집 도구:
- DB 자체 기능(AWR, Statspack, Oracle ASH 등)
- 외부 툴(Tivoli, BMC, Prometheus, Zabbix 등)
-
수집 주기 및 저장 전략 정의: 장·단기 추세 분석을 위한 시계열 데이터 보존 전략.
3. 성능 분석 및 병목 지점 진단
-
탑다운(Top-Down) 분석:
- 사용자 관점의 응답 시간 지연 → 트랜잭션 → SQL → DB 객체 → 리소스
-
버텀업(Bottom-Up) 분석:
- 리소스 사용률 분석 → OS/DB 지표 → Wait Event → SQL 식별
-
SQL 튜닝 분석:
- 실행계획 비교(Plan Hash Value), Bind 변수 영향 분석
- 비효율적 인덱스 사용 여부, Join 방식 적절성 분석
-
Wait Event 분석:
- DB 시스템 대기 이벤트 분류 (Idle/Non-idle) → 병목 원인 규명
4. 성능 개선 및 튜닝
-
SQL 튜닝:
- 인덱스 설계, Join 방식 변경, 서브쿼리 리팩터링, 힌트 사용 등
-
DB 구조 튜닝:
- 파티셔닝, 클러스터링, 테이블 리디자인
-
인프라 튜닝:
- Buffer Pool 설정, PGA/SGA 리사이징, OS 커널 파라미터 조정
-
애플리케이션 튜닝:
- 커넥션 풀링, 커서 사용 방식 개선, 트랜잭션 분리
5. 지속적 모니터링 및 리포팅
-
자동 모니터링 시스템 구축: 경고 임계치 설정 및 알림 시스템
-
DashBoard 구성: 실시간 성능 현황 및 히스토리 기반 추세 분석 시각화
-
정기 리포트 발행:
- 주요 지표 변화, 이슈 발생 내역, 대응 이력, 향후 개선 계획 등 포함
6. 지속적 개선과 성능관리 거버넌스
-
사후 분석 및 재발 방지 프로세스 운영: RCA(Root Cause Analysis), CAPA(Corrective and Preventive Action)
-
표준화 및 지식화:
- 성능 이슈 유형별 대응 시나리오화
- 베스트 프랙티스 및 튜닝 레퍼런스 축적
-
교육과 커뮤니케이션:
- 운영/개발/인프라 간 협업 체계 강화 (DevOps/DBAOps)
- 성능 관련 의사소통 채널 및 리뷰 절차 정립
