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대규모 이벤트 대비 Aurora MySQL 대응 실무

대규모 이벤트를 앞두고 DB는 무엇을 준비하고, 오픈 순간 무엇부터 봐야 할까요? 실제 교육용 Aurora의 Reader CPU 급증·잠금 대기·데드락·장애 전환 기록과 진단 SQL로 이벤트 전·중·후 대응 순서를 연습합니다.

2명 이 수강하고 있어요.

난이도 중급이상

수강기한 무제한

실습 중심
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sql튜닝
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AI 활용법
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대규모트래픽
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장애대웅
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실습 중심
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sql튜닝
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AI 활용법
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대규모트래픽
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장애대웅
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수강 후 이런걸 얻을 수 있어요

  • CPU 사용률과 DB Load를 구분해 실행 병목과 대기 병목을 나누고 첫 대응 순서를 정합니다.

  • performance_schema와 SHOW ENGINE INNODB STATUS로 잠금 대기 체인·메타데이터 락·데드락 원문을 읽습니다.

  • 쿼리 지문과 누적 통계의 구간 차이로 부하 기여를 계산하고 서비스 영향·경합으로 즉시·당일·계획·보류를 나눕니다.

  • Claude의 인덱스 제안을 결과 동일성·실행 계획·쓰기 비용으로 검증해 채택·기각·보류합니다.

  • 이벤트 전 기준선·부하 테스트 중단 기준·연결 예산·Reader 확장 효과를 미리 점검합니다.

  • 장애 전환 뒤 연결 복구를 확인하고, 개선·미실행·수집 누락을 구분해 재발을 관리합니다.

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • 대규모 이벤트를 앞두고 DB 쪽에서 무엇을 준비해야 할지 막막한 백엔드 개발자

  • 슬로우쿼리 목록은 있는데 무엇부터 고칠지 정하기 어려운 SRE·주니어 DBA

  • Claude 같은 AI의 쿼리 분석을 쓰고 싶지만 그대로 믿기는 불안한 개발자·DBA

선수 지식,
필요할까요?

  • SELECT·JOIN·인덱스의 기본 개념

  • Aurora·RDS의 Writer·Reader 구조에 대한 기초 이해

  • 터미널 명령과 Python 3.10 이상 실행

안녕하세요
데이터장인입니다.

커리어인증

20년 이상 데이터베이스와 IT 분야에서 경력을 쌓아온 데이터장인입니다. DBA 및 DB Platform 팀 매니저로 데이터베이스 플랫폼을 다루며, MySQL·PostgreSQL·Oracle·MongoDB와 SQL 튜닝, AWS·Terraform·Python을 전문 분야로 삼고 있습니다. 게임·금융·IT 서비스 분야의 경력을 바탕으로 데이터베이스와 클라우드 아키텍처를 설명합니다. 『오라클 실무튜닝 SQL 패턴 학습』과 『Oracle Pro*C 실무프로젝트 활용서』를 출간했으며, AWS Summit 2018·2019와 데이터야 놀자 2020에서 서버리스·데이터베이스 선택·멀티데이터베이스 전략을 발표했습니다. 최근에는 Bedrock LLM을 이용한 슬로우 쿼리 분석·튜닝 권고, DB 스펙 산정 자동화, DB 메타 MCP 서버와 Slack 봇을 통한 조회 흐름을 다루고 있습니다. 개발자를 위한 데이터베이스 자동화와 비개발자를 위한 AI 업무 활용을 각 과정의 대상과 목적에 맞는 실습으로 설명합니다. AI 제안을 그대로 적용하기보다 결과 동일성·실행 계획·관측 조건을 확인하고, 근거가 부족하면 보류하는 판단 기준을 전달합니다. 회사 운영 데이터와 인증값은 강의 자료에 포함하지 않습니다.

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60개 ∙ (3시간 6분)

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