Vanguard의 Raghu Boppanna와 공동으로 작성한 게스트 포스트입니다.
At 전위, Enterprise Advice 비즈니스 라인은 우수하고 개인화되고 저렴한 금융 조언에 대한 디지털 액세스를 통해 투자자 결과를 개선합니다. 부분적으로는 복원력이 뛰어나고 효율적인 기술 플랫폼을 통해 투자자를 위해 전 세계적으로 규모의 경제를 추진함으로써 이를 가능하게 했습니다. Vanguard는 지역 서비스의 장애로부터 보호하기 위해 이 워크로드에 다중 지역 아키텍처를 선택했습니다. 고가용성을 위해 워크로드에서 사용하는 데이터를 기본 리전뿐만 아니라 최소한의 복제 지연으로 보조 리전에서도 사용할 수 있도록 해야 합니다. 기본 리전에서 서비스 장애가 발생하는 경우 솔루션은 데이터 손실을 최소화하고 데이터 수집을 재개할 수 있는 기능으로 보조 리전으로 장애 조치할 수 있어야 합니다.
Vanguard Cloud Technology Office와 AWS는 협력하여 AWS에서 복원력 요구 사항을 충족하는 인프라 솔루션을 구축했습니다. 다중 리전 솔루션은 내장된 관찰 기능 및 복구 기능을 통해 강력한 장애 조치 메커니즘을 지원합니다. 또한 이 솔루션은 여러 소스에서 서로 다른 Kinesis 데이터 스트림으로 스트리밍 데이터를 지원합니다. 이 솔루션은 현재 워크로드의 복원력 상태를 개선하기 위해 다양한 비즈니스 팀에 롤아웃되고 있습니다.
여기서 논의된 사용 사례는 원격 데이터 소스(메인프레임 DB2)에서 Amazon Kinesis 데이터 스트림, 비즈니스 능력이 이 데이터에 의존하기 때문입니다. Kinesis Data Streams는 여러 소스에서 많은 양의 데이터를 지속적으로 캡처 및 스트리밍할 수 있고 밀리초 내에 데이터를 사용할 수 있도록 하는 완전 관리형, 대규모 확장 가능, 내구성 및 저비용 스트리밍 서비스입니다. 이 서비스는 복원력이 뛰어나도록 구축되었으며 여러 가용 영역을 사용하여 데이터를 처리하고 저장합니다.
이 게시물에서 논의된 솔루션은 AWS와 Vanguard가 고가용성 목표를 달성하기 위해 탄력적인 아키텍처를 구축하기 위해 어떻게 혁신했는지 설명합니다.
솔루션 개요
솔루션은 AWS 람다 기본 리전의 Kinesis 데이터 스트림에서 보조 리전으로 데이터를 복제합니다. CDC 파이프라인에 영향을 미치는 서비스 장애가 발생하는 경우 장애 조치 프로세스는 생산자와 소비자를 위해 보조 리전을 기본 리전으로 승격합니다. 우리는 사용 Amazon DynamoDB 글로벌 테이블 체크포인트에서 데이터 스트리밍을 재개할 수 있고 동일한 데이터의 무한 복제 루프를 방지하는 기본 리전 구성 플래그를 유지하는 복제 체크포인트용입니다.
또한 이 솔루션은 Kinesis Data Streams 소비자가 동일한 AWS 계정 내에서 기본 또는 보조 리전을 사용할 수 있는 유연성을 제공합니다.
다음 다이어그램은 참조 아키텍처를 보여줍니다.
각 구성 요소를 자세히 살펴보겠습니다.
- CDC 프로세서(프로듀서) – 이 참조 아키텍처에서 생산자는 다음에 배포됩니다. 아마존 엘라스틱 컴퓨트 클라우드 (Amazon EC2) 기본 및 보조 리전 모두에서 기본 리전에서 활성 상태이고 보조 리전에서 대기 모드입니다. 외부 데이터 원본(위의 아키텍처에 표시된 DB2 데이터베이스와 같음)에서 CDC 데이터를 캡처하고 기본 리전의 Kinesis Data Streams로 스트리밍합니다. 뱅가드는 3을 사용합니다.rd 파티 도구 Qlik Replicate를 CDC 프로세서로 사용합니다. 원격 데이터 원본의 실제 행 데이터 외에도 Kinesis 데이터 스트림에 대한 DB2 커밋 타임스탬프를 포함하여 올바른 형식의 페이로드를 생성합니다. (
example-stream-1
이 예에서는). 다음 코드는 변경된 레코드의 기본 키와 커밋 타임스탬프만 포함하는 샘플 페이로드입니다(단순화를 위해 나머지 테이블 행 데이터는 아래에 표시되지 않음).{ "eventSource": "aws:kinesis", "kinesis": { "ApproximateArrivalTimestamp": "Mon July 18 20:00:00 UTC 2022", "SequenceNumber": "49544985256907370027570885864065577703022652638596431874", "PartitionKey": "12349999", "KinesisSchemaVersion": "1.0", "Data": "eyJLZXkiOiAxMjM0OTk5OSwiQ29tbWl0VGltZXN0YW1wIjogIjIwMjItMDctMThUMjA6MDA6MDAifQ==" }, "eventId": "shardId-000000000000:49629136582982516722891309362785181370337771525377097730", "invokeIdentityArn": "arn:aws:iam::6243876582:role/kds-crr-LambdaRole-1GZWP67437SD", "eventName": "aws:kinesis:record", "eventVersion": "1.0", "eventSourceARN": "arn:aws:kinesis:us-east-1:6243876582:stream/kds-stream-1/consumer/kds-crr:6243876582", "awsRegion": "us-east-1" }
Base64로 디코딩된 값
Data
다음과 같다. 실제 Kinesis 레코드에는 기본 키 및 커밋 타임스탬프 외에도 변경된 테이블 행의 전체 행 데이터가 포함됩니다.{"Key": 12349999,"CommitTimestamp": "2022-07-18T20:00:00"}
XNUMXD덴탈의
CommitTimestamp
FBI 증오 범죄 보고서Data
필드는 복제 체크포인트에서 사용되며 보조 리전에 복제된 스트림 데이터의 양을 정확하게 추적하는 데 중요합니다. 그런 다음 검사점을 사용하여 CDC 프로세서(생산자) 장애 조치를 용이하게 하고 복제 검사점 타임스탬프 이후부터 데이터 생성을 정확하게 재개할 수 있습니다.원격 데이터 소스 사용에 대한 대안
CommitTimestamp
(사용할 수 없는 경우)를 사용하는 것입니다.ApproximateArrivalTimestamp
(레코드가 데이터 스트림에 실제로 기록되는 타임스탬프). - 리전 간 복제 Lambda 함수 – 기능은 기본 및 보조 지역 모두에 배포됩니다. CDC 데이터를 포함하는 데이터 스트림에 대한 이벤트 소스 매핑으로 설정됩니다. 동일한 기능을 사용하여 여러 스트림의 데이터를 복제할 수 있습니다. Kinesis Data Streams의 레코드 배치와 함께 호출되고 배치를 대상 복제 리전(Lambda 구성 환경을 통해 제공됨)에 복제합니다. 비용을 고려하여 CDC 데이터가 기본 리전으로만 활발하게 생성되는 경우 보조 리전 함수의 예약된 동시성을 XNUMX으로 설정하고 리전 장애 조치 중에 수정할 수 있습니다. 이 기능은 AWS 자격 증명 및 액세스 관리 (IAM) 역할 권한은 다음을 수행합니다.
- 동일한 계정 내에서 이 솔루션에 사용된 DynamoDB 전역 테이블을 읽고 씁니다.
- 동일한 계정 내의 두 리전에서 Kinesis Data Streams를 읽고 씁니다.
- 다음에 맞춤 측정항목 게시 아마존 클라우드 워치 동일한 계정 내의 두 리전에서.
- 복제 체크포인트 – 복제 체크포인트는 기본 및 보조 리전 모두에서 DynamoDB 글로벌 테이블을 사용합니다. 교차 리전 복제 Lambda 함수에서 마지막 복제 레코드의 커밋 타임스탬프를 복제용으로 구성된 모든 스트림의 복제 체크포인트로 유지하는 데 사용됩니다. 이 게시물에서는 라는 글로벌 테이블을 만들고 사용합니다.
kdsReplicationCheckpoint
. - 활성 지역 구성 – 활성 리전은 기본 및 보조 리전 모두에서 DynamoDB 전역 테이블을 사용합니다. 전역 테이블의 기본 교차 리전 복제 기능을 사용하여 구성을 복제합니다. 대기 지역의 Lambda 함수에 의해 기본 지역으로 다시 복제되는 것을 방지하기 위해 스트림의 기본 지역에 대한 데이터로 미리 채워집니다. 대기 리전의 Lambda 함수에 예약된 동시성이 XNUMX으로 설정된 경우 이 구성이 필요하지 않을 수 있지만 데이터의 무한 복제 루프를 방지하기 위한 안전 확인 역할을 할 수 있습니다. 이 게시물에서는 다음과 같은 전역 테이블을 만듭니다.
kdsActiveRegionConfig
다음 데이터가 있는 항목을 넣습니다.{ "stream-name": "example-stream-1", "active-region" : "us-east-1" }
- Kinesis 데이터 스트림 – CDC 프로세서가 데이터를 생성하는 스트림. 이 게시물에서는 다음과 같은 스트림을 사용합니다.
example-stream-1
동일한 샤드 구성 및 액세스 정책을 사용하여 두 리전에서.
리전 간 복제의 단계 순서
다음 시퀀스 다이어그램을 사용하여 아키텍처가 실행되는 방식을 간략하게 살펴보겠습니다.
순서는 다음 단계로 구성됩니다.
- CDC 프로세서(
us-east-1
) 원격 데이터 원본에서 CDC 데이터를 읽습니다. - CDC 프로세서(
us-east-1
) CDC 데이터를 Kinesis Data Streams로 스트리밍합니다(inus-east-1
). - 리전 간 복제 Lambda 함수(us-east-1에 있음)는 데이터 스트림의 데이터를 소비합니다(us-east-XNUMX에 있음).
us-east-1
). 향상된 팬아웃 패턴은 리전 간 복제를 위한 전용 및 증가된 처리량에 권장됩니다. - 복제자 Lambda 함수(에서
us-east-1
)는 사용 중인 스트림에 대한 활성 리전 구성으로 현재 리전의 유효성을 검사합니다.kdsActiveRegionConfig
DynamoDB 글로벌 테이블다음 샘플 코드(Java)는 평가 중인 조건을 설명하는 데 도움이 될 수 있습니다.// Fetch the current AWS Region from the Lambda function’s environment String currentAWSRegion = System.getenv(“AWS_REGION”); // Read the stream name from the first Kinesis Record once for the entire batch being processed. This is done because we are reusing the same Lambda function for replicating multiple streams. String currentStreamNameConsumed = kinesisRecord.getEventSourceARN().split(“:”)[5].split(“/”)[1]; // Build the DynamoDB query condition using the stream name Map<String, Condition> keyConditions = singletonMap(“streamName”, Condition.builder().comparisonOperator(EQ).attributeValueList(AttributeValue.builder().s(currentStreamNameConsumed).build()).build()); // Query the DynamoDB Global Table QueryResponse queryResponse = ddbClient.query(QueryRequest.builder().tableName("kdsActiveRegionConfig").keyConditions(keyConditions).attributesToGet(“ActiveRegion”).build());
- 이 함수는 다음 코드를 사용하여 DynamoDB의 응답을 평가합니다.
// Evaluate the response if (queryResponse.hasItems()) { AttributeValue activeRegionForStream = queryResponse.items().get(0).get(“ActiveRegion”); return currentAWSRegion.equalsIgnoreCase(activeRegionForStream.s()); }
- 응답에 따라 함수는 다음 작업을 수행합니다.
- 응답이
true
, 복제기 기능은 Kinesis Data Streams에 레코드를 생성합니다.us-east-2
순차적으로.- 실패하면 레코드의 시퀀스 번호가 추적되고 반복이 중단됩니다. 이 함수는 실패한 시퀀스 번호 목록을 반환합니다. 실패한 시퀀스 번호를 반환함으로써 솔루션은 다음 기능을 사용합니다. 람다 체크포인팅 부분적인 오류가 있는 레코드 배치 처리를 재개할 수 있습니다. 이는 서비스 장애를 처리할 때 유용합니다. 여기서 함수는 스트림 패리티 및 데이터 손실 없음을 보장하기 위해 지역 간에 데이터를 복제하려고 시도합니다.
- 실패가 없으면 일괄 처리가 성공했음을 나타내는 빈 목록이 반환됩니다.
- 응답이
false
, 복제자 기능은 복제를 수행하지 않고 반환합니다. Lambda 호출 비용을 줄이기 위해 DR 리전에서 함수의 예약된 동시성을 설정할 수 있습니다(us-east-2
) XNUMX으로. 이렇게 하면 함수가 호출되지 않습니다. 장애 조치 시 이 값을 CDC 처리량에 따라 적절한 숫자로 업데이트하고 함수의 예약된 동시성을 설정할 수 있습니다.us-east-1
불필요하게 실행되지 않도록 XNUMX으로 설정합니다.
- 응답이
- 모든 레코드가 Kinesis Data Streams에 생성된 후
us-east-2
, 복제기 기능 체크포인트는kdsReplicationCheckpoint
DynamoDB 글로벌 테이블(inus-east-1
) 다음 데이터 포함:{ "streamName": "example-stream-1", "lastReplicatedTimestamp": "2022-07-18T20:00:00" }
- 레코드 배치를 성공적으로 처리한 후 함수가 반환됩니다.
성능 고려 사항
솔루션의 성능 기대치는 다음 요소와 관련하여 이해해야 합니다.
- 지역 선택 – 복제 대기 시간은 데이터가 이동하는 거리에 정비례하므로 지역 선택을 이해하십시오.
- 속도 – 데이터의 수신 속도 또는 복제되는 데이터의 양
- 페이로드 크기 – 복제되는 페이로드의 크기
지역 간 복제 모니터링
복제가 발생하는 대로 추적하고 관찰하는 것이 좋습니다. 모든 호출이 끝날 때 다음 지표를 사용하여 CloudWatch에 사용자 지정 지표를 게시하도록 Lambda 함수를 조정할 수 있습니다. 기본 리전과 보조 리전 모두에 이러한 메트릭을 게시하면 기본 리전의 관찰 가능성에 영향을 미치는 장애로부터 자신을 보호하는 데 도움이 됩니다.
- 처리량 – 현재 Lambda 호출 배치 크기
- 복제지연초 – 현재 타임스탬프(모든 레코드를 처리한 후)와
ApproximateArrivalTimestamp
복제된 마지막 레코드
다음 예제 CloudWatch 지표 그래프는 평균 복제 지연이 2초였으며 복제된 레코드 100개의 처리량이 있음을 보여줍니다. us-east-1
에 us-east-2
.
일반적인 장애 조치 전략
기본 리전에서 CDC 파이프라인에 영향을 미치는 장애가 발생하는 동안 비즈니스 연속성 또는 재해 복구 요구 사항으로 인해 보조(대기) 리전으로 파이프라인 장애 조치가 필요할 수 있습니다. 이는 이 장애 조치 프로세스의 일부로 다음 몇 가지 작업을 수행해야 함을 의미합니다.
- 가능한 경우 CDC 프로세서 도구의 모든 CDC 작업을 다음 위치에서 중지합니다.
us-east-1
. - CDC 프로세서는 대기 리전 외부에서 작동하는 동안 원격 데이터 소스에서 CDC 데이터를 읽을 수 있도록 보조 리전으로 장애 조치되어야 합니다.
- XNUMXD덴탈의
kdsActiveRegionConfig
DynamoDB 전역 테이블을 업데이트해야 합니다. 예를 들어 스트림의 경우example-stream-1
이 예에서 사용된 활성 지역은 다음으로 변경됩니다.us-east-2
:
{ "stream-name": "example-stream-1", "active-Region" : "us-east-2"
}
- 모든 스트림 체크포인트는
kdsReplicationCheckpoint
DynamoDB 글로벌 테이블(inus-east-2
), 각 체크포인트의 타임스탬프는 생산자 도구에서 CDC 작업을 시작하는 데 사용됩니다.us-east-2
지역. 이렇게 하면 데이터 손실 가능성이 최소화되고 체크포인트 타임스탬프부터 원격 데이터 소스의 CDC 데이터 스트리밍이 정확하게 다시 시작됩니다. - 예약된 동시성을 사용하여 Lambda 호출을 제어하는 경우 기본 리전(
us-east-1
) 및 보조 리전(us-east-2
).
Vanguard의 다단계 장애 복구 전략
Vanguard에서 사용하는 일부 타사 도구에는 원격 데이터 소스에서 대상으로 데이터를 스트리밍하는 XNUMX단계 CDC 프로세스가 있습니다. Vanguard에서 CDC 프로세서용으로 선택한 도구는 다음 XNUMX단계 접근 방식을 따릅니다.
- 첫 번째 단계는 원격 데이터 원본에서 데이터를 읽고 스테이징 위치에서 지속되는 로그 스트림 작업을 설정하는 것입니다.
- 두 번째 단계는 스테이징 위치에서 데이터를 읽는 개별 소비자 작업을 설정하는 것입니다. 아마존 탄성 파일 시스템 (아마존 EFS) 또는 아마존 FSx, 예를 들어 대상으로 스트리밍합니다. 여기서 유연성은 이러한 각 소비자 작업을 트리거하여 서로 다른 커밋 타임스탬프에서 스트리밍할 수 있다는 것입니다. 로그 스트림 작업은 일반적으로 소비자 작업에서 사용하는 모든 커밋 타임스탬프의 최소값에서 데이터 읽기를 시작합니다.
시나리오를 설명하는 예를 살펴보겠습니다.
- 소비자 작업 A는 커밋 타임스탬프 2022-07-19T20:00:00부터 다음으로 데이터를 스트리밍하고 있습니다.
example-stream-1
. - 소비자 작업 B는 커밋 타임스탬프 2022-07-19T21:00:00부터 다음으로 데이터를 스트리밍하고 있습니다.
example-stream-2
. - 이 상황에서 로그 스트림은 소비자 작업에서 사용하는 최소 타임스탬프(2022-07-19T20:00:00)에서 원격 데이터 원본의 데이터를 읽어야 합니다.
다음 시퀀스 다이어그램은 페일오버 중에 실행할 정확한 단계를 보여줍니다. us-east-2
(대기 지역).
단계는 다음과 같습니다.
- 장애 조치 프로세스는 대기 리전(
us-east-2
이 예에서는) 필요한 경우. 기본 리전에서 파이프라인의 포괄적인 상태 확인을 사용하여 트리거를 자동화할 수 있습니다. - 장애 조치 프로세스는 지역에 대한 새 값으로 kdsActiveRegionConfig DynamoDB 전역 테이블을 다음과 같이 업데이트합니다.
us-east-2
모든 스트림 이름에 대해. - 다음 단계는 모든 스트림 체크포인트를 가져오는 것입니다.
kdsReplicationCheckpoint
DynamoDB 글로벌 테이블(inus-east-2
). - 체크포인트 정보를 읽은 후 장애 조치 프로세스는 모든
lastReplicatedTimestamp
. - CDC 프로세서 도구의 로그 스트림 작업은 다음 위치에서 시작됩니다.
us-east-2
4단계에서 찾은 타임스탬프를 사용합니다. 이 타임스탬프부터 원격 데이터 원본에서 CDC 데이터 읽기를 시작하고 AWS의 스테이징 위치에 유지합니다. - 다음 단계는 준비 위치에서 데이터를 읽고 대상 데이터 스트림으로 스트리밍하는 모든 소비자 작업을 시작하는 것입니다. 여기에서 각 소비자 작업에 적절한 타임스탬프가 제공됩니다.
kdsReplicationCheckpoint
에 따른 테이블streamName
작업이 데이터를 스트리밍하는 곳.
모든 소비자 작업이 시작된 후 us-east-2의 Kinesis 데이터 스트림에 데이터가 생성됩니다. 이후 교차 리전 복제 프로세스는 앞에서 설명한 것과 동일합니다. us-east-2
에서 데이터 스트림에 데이터 복제를 시작합니다. us-east-1
.
스트림에서 데이터를 읽는 소비자 애플리케이션은 중복을 처리할 수 있도록 멱등적일 것으로 예상됩니다. 여러 가지 이유로 인해 스트림에 중복 항목이 도입될 수 있으며 그 중 일부는 아래에 설명되어 있습니다.
- 생산자 또는 CDC 프로세서는 장애 조치 중에 CDC 데이터를 재생하는 동안 스트림에 중복을 도입합니다.
- DynamoDB 글로벌 테이블은 리전 간 데이터의 비동기식 복제를 사용합니다.
kdsReplicationCheckpoint
테이블 데이터에 복제 지연이 있는 경우 장애 조치 프로세스는 잠재적으로 이전 체크포인트 타임스탬프를 사용하여 CDC 데이터를 재생할 수 있습니다.
또한 소비자 애플리케이션은 소비된 마지막 레코드의 CommitTimestamp를 체크포인트해야 합니다. 이것은 더 나은 모니터링 및 복구를 촉진하기 위한 것입니다.
성숙으로 가는 길: 자동화된 복구
이상적인 상태는 장애 조치 프로세스를 완전히 자동화하여 복구 시간을 줄이고 복원력 서비스 수준 목표(SLO)를 충족하는 것입니다. 그러나 대부분의 조직에서 장애 조치, 장애 복구 및 장애 조치 트리거 결정에는 상황을 평가하고 결과를 결정하는 데 수동 개입이 필요합니다. 사람이 실행할 수 있는 장애 조치를 수행하기 위해 스크립팅된 자동화를 만드는 것이 좋은 시작점입니다.
Vanguard는 장애 조치의 모든 단계를 자동화했지만 여전히 사람이 호출 시기를 결정해야 합니다. 환경에서 사용하는 CDC 프로세서 도구에 따라 필요에 맞게 솔루션을 사용자 지정할 수 있습니다.
결론
이 게시물에서는 Vanguard가 Kinesis Data Streams의 여러 리전에서 데이터를 복제하여 데이터의 가용성을 높이는 솔루션을 어떻게 혁신하고 구축했는지 설명했습니다. 또한 필요한 경우 복제 프로세스의 지역 장애 조치를 용이하게 하는 강력한 체크포인트 전략을 시연했습니다. 이 솔루션은 복제 체크포인트 및 구성을 추적하기 위해 DynamoDB 전역 테이블을 사용하는 방법도 설명했습니다. 이 아키텍처를 통해 Vanguard는 기본 지역의 CDC 파이프라인에 영향을 미치는 서비스 장애에 직면하여 고가용성에 대한 비즈니스 요구 사항을 충족하기 위해 CDC 데이터에 따라 워크로드를 여러 지역에 배포할 수 있었습니다.
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저자 소개
라구 보판나 Vanguard의 CTO에서 엔터프라이즈 아키텍트로 일하고 있습니다. Raghu는 데이터 분석, CDC 파이프라인, 재해 복구 및 데이터베이스를 포함한 데이터 마이그레이션/복제를 전문으로 합니다. 그는 AWS 공인 보안 – 전문 분야 및 AWS 공인 데이터 분석 – 전문 분야를 포함하여 여러 AWS 자격증을 취득했습니다.
파라메스와란 V Vaidyanathan Amazon Web Services의 선임 클라우드 탄력성 설계자입니다. 그는 AWS 클라우드에서 확장 가능하고 탄력적인 솔루션을 설계하고 구축하여 대기업이 비즈니스 목표를 달성하도록 돕습니다.
리차 카울 금융 서비스 고객에게 서비스를 제공하는 고객 솔루션의 수석 리더입니다. 그녀는 뉴욕에 기반을 두고 있습니다. 그녀는 대규모 클라우드 혁신, 직원 우수성 및 차세대 디지털 솔루션에 대한 광범위한 경험을 보유하고 있습니다. 그녀와 그녀의 팀은 성능이 뛰어나고 탄력적이며 민첩한 솔루션을 구축하여 클라우드의 가치를 최적화하는 데 중점을 둡니다. Richa는 철인 XNUMX종 경기, 음악, 신기술 학습과 같은 멀티 스포츠를 즐깁니다.
미틸 프라사드 Amazon Web Services의 주요 고객 솔루션 관리자입니다. 그의 역할에서 Mithil은 고객과 협력하여 클라우드 가치 실현을 추진하고 기업이 속도, 민첩성 및 혁신을 달성할 수 있도록 사고 리더십을 제공합니다.
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- 출처: https://aws.amazon.com/blogs/big-data/how-vanguard-made-their-technology-platform-resilient-and-efficient-by-building-cross-region-replication-for-amazon-kinesis-data-streams/
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- 조작
- .
- 매핑
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- 만기
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- 최저한의
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- 모니터링
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- 여러
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- 이름
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- 필요
- 필요
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- 성능
- 실행할 수 있는
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- 플랫폼
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