ClickHouse Cloud 아키텍처

• 사실상 무제한에 가까운 스토리지
• 데이터를 수동으로 분산할 필요 없음
• 데이터 저장 비용이 훨씬 낮으며, 특히 자주 액세스하지 않는 데이터에 더욱 유리함

• 자동 스케일링 및 유휴 상태 전환: 사전에 용량을 정할 필요가 없고, 최대 사용량에 맞춰 과도하게 프로비저닝할 필요도 없습니다
• 자동 유휴 상태 전환 및 재개: 사용하지 않을 때는 컴퓨트를 계속 실행해 둘 필요가 없습니다
• 기본적으로 보안과 고가용성(HA)이 보장됩니다

• Setup, 모니터링, 백업, 청구는 모두 대신 처리됩니다.
• 비용 제어는 기본적으로 활성화되어 있으며, Cloud Console에서 조정할 수 있습니다.

모든 서비스는 네트워크 수준에서 격리됩니다. 모든 서비스는 각자의 Kubernetes 공간에서 별도의 파드로 배포되며, 네트워크 수준 격리가 적용됩니다. 모든 서비스는 공유 버킷(AWS, GCP) 또는 스토리지 컨테이너(Azure)의 별도 하위 경로를 사용합니다. AWS에서는 AWS IAM을 통해 스토리지 접근을 제어하며, 각 IAM role은 서비스마다 고유합니다. Enterprise 서비스의 경우, 저장 상태의 데이터에 대해 고급 데이터 격리를 제공하도록 CMEK을 활성화할 수 있습니다. 현재 CMEK는 AWS 서비스에서만 지원됩니다. GCP와 Azure에서는 서비스별 객체 스토리지 격리가 제공됩니다(모든 서비스는 자체 버킷 또는 스토리지 컨테이너를 사용합니다). 컴퓨트-컴퓨트 분리를 사용하면 각각 고유한 서비스 URL을 가지면서 동일한 공유 객체 스토리지를 사용하는 여러 컴퓨트 노드 그룹을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 동일한 데이터를 공유하더라도 쓰기와 읽기처럼 서로 다른 사용 사례별로 컴퓨트를 격리할 수 있습니다. 또한 필요에 따라 컴퓨트 그룹을 각각 독립적으로 스케일링할 수 있어 리소스를 더 효율적으로 활용할 수 있습니다.

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On-Demand Compute

On-Demand Compute는 기존 ClickHouse Cloud 서비스를 통해 ClickHouse가 관리하는 풀의 worker를 지원되는 workload에 일시적으로 할당합니다. 서비스가 쿼리를 인증하고 조율하며, 할당된 worker는 대상이 되는 scan, join, 집계 작업의 대부분을 서비스의 컴퓨트 외부에서 수행합니다. 풀은 여러 ClickHouse Cloud 서비스가 공유하지만, 각 worker는 한 번에 하나의 서비스만 담당합니다. 비공개 프리뷰 기간에는 On-Demand Compute가 조건을 충족하는 SELECT 쿼리만 지원합니다. 가용성은 최선 노력(best effort) 기준이며, 성능은 상황에 따라 달라지고 ClickHouse Cloud SLO 및 SLA는 적용되지 않습니다. 비공개 프리뷰 이용약관

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동시성 제한

ClickHouse Cloud 서비스에는 초당 쿼리 수(QPS) 제한이 없습니다. 다만, 레플리카당 동시 쿼리는 1000개까지로 제한됩니다. QPS는 결국 평균 쿼리 실행 시간과 서비스의 레플리카 수에 따라 결정됩니다. ClickHouse Cloud는 자가 관리형 ClickHouse 인스턴스나 다른 데이터베이스/데이터 웨어하우스와 비교했을 때, 레플리카를 추가해(수평 스케일링) 동시성을 쉽게 높일 수 있다는 점이 큰 장점입니다.