Mattermost 최대 200,000명 사용자 규모 확장
Mattermost v11.8이 페이지는 최대 200,000명의 동시 사용자 부하를 위해 설계된 Mattermost 레퍼런스 아키텍처를 설명합니다. 모든 아키텍처에 대한 테스트는 초당 4명의 사용자 로그인(시간당 14,400명)의 속도로 수행되었습니다.
이 페이지는 최대 200,000명의 동시 사용자 부하를 위해 설계된 Mattermost 레퍼런스 아키텍처를 설명합니다. 어떤 레퍼런스 아키텍처를 사용할지 확실하지 않으신가요? 자세한 내용은 엔터프라이즈 규모 확장 문서를 참조하세요.
- 고가용성: 필요
- 데이터베이스 설정: writer, 여러 reader
- CPU, RAM, 스토리지 공간의 사용량은 사용자 행동에 따라 크게 달라질 수 있습니다. 이 하드웨어 권장 사항은 일반적인 배포를 기반으로 하며 사용자의 활동 수준에 따라 증가하거나 감소할 수 있습니다.
- Mattermost v10.4부터 Mattermost Enterprise 고객은 Redis (Remote Dictionary Server)를 대체 캐시 백엔드로 구성할 수 있습니다. Redis를 사용하면 높은 사용량 하에서도 Mattermost가 성능과 효율성을 유지하는 데 도움이 됩니다. 자세한 내용은 Redis 캐시 백엔드 구성 설정 문서를 참조하세요.
- 다음 Elasticsearch 사양은 일부 사용 사례에서 충분할 수 있지만, 이 사용자 규모에서는 더 적은 리소스 할당 구성을 광범위하게 테스트하지 않았습니다. 비용 최적화가 우선순위라면 관리자는 더 작은 설정으로 실험해볼 수 있지만, 시스템 안정성과 성능을 보장하기 위해 테스트된 사양으로 시작하는 것을 권장합니다. 리소스 부족으로 인해 사용자 경험이 저하되고 추가적인 문제 해결 노력이 필요할 수 있습니다.
사용자 로그인 확장성#
모든 아키텍처에 대한 테스트는 초당 4명의 사용자 로그인(시간당 14,400명)의 속도로 수행되었습니다. 이 아키텍처의 경우, 더 높은 속도에서 추가 테스트를 수행하여 초당 최대 30명의 사용자 로그인에 도달했습니다.
결과에 따르면 이 아키텍처는 더 높은 속도에서 1.5시간 이내에 최대 150,000명의 사용자 로그인을 지원합니다. 이 150,000명 이상에서는 초당 4명 로그인의 기본 속도에서만 데이터가 존재하며, 더 높은 속도에서의 결정적인 성능 데이터는 없습니다.
요구사항#
| Resource Type | Nodes | vCPU/Memory (GiB) | AWS Instance | Azure Instance |
|---|---|---|---|---|
| Mattermost Application | 14 | 16/32 | c7i.4xlarge | F16s v2 |
| RDS Writer | 1 | 16/128 | db.r7g.4xlarge | E16as v6 |
| RDS Reader | 6 | 16/128 | db.r7g.4xlarge | E16as v6 |
| Elasticsearch cluster | 4 | 8/64 | r6g.2xlarge.search | E8ads v6 |
| Proxy | 4 | 32/128 | m6in.8xlarge | D32s v6 |
| Redis | 1 | 8/32 | cache.m7g.2xlarge | Azure Cache Redis P3 |
영구 스토리지#
자체 스토리지 사용량을 예측하려면, 운영 체제와 데이터베이스를 포함하여 약 600MB~800MB 크기의 Mattermost 서버에서 시작한 후 다음의 곱셈 결과를 더하세요:
- 사용자당 월별 예상 스토리지(아래 참조) × 연간 12개월
- 1년간 평균 예상 사용자 수
- 1~2배 안전 계수
사용자당 월별 예상 스토리지#
사용자당 파일 사용량은 업종에 따라 상당히 다를 수 있습니다. 다음 벤치마크를 권장합니다:
- 낮은 사용량 팀 (사용자당 월별 1-5 MB)
- 주로 텍스트 메시지와 링크로 소통합니다. 예를 들어 웹 기반 문서 작성 및 관리 도구를 많이 사용하여 서버에 파일을 거의 업로드하지 않는 소프트웨어 개발 팀이 해당됩니다.
- 중간 사용량 팀 (사용자당 월별 5-25 MB)
- 텍스트 메시지와 함께 공유 문서 및 이미지를 혼합하여 소통합니다. 예를 들어 공유 및 검토를 위해 Mattermost에 스크린샷, PDF 및 Microsoft Office 문서를 끌어다 놓는 비즈니스 팀이 해당됩니다.
- 높은 사용량 팀 (사용자당 월별 25-100 MB)
- 가장 많이 사용하는 팀은 Mattermost에 정기적으로 대용량 파일을 많이 업로드합니다. 파이프라인 제작 프로세스에서 태그와 주석을 달아 아트워크와 미디어를 공유하고 저장하는 창의적인 팀이 해당됩니다.
예시#
중간 사용량(안전 계수 2배)의 200,000인 팀은 연간 21.12TB 1 ~ 105.6TB 2 의 여유 공간이 필요합니다.
1 200000명 5 MB 12개월 * 안전 계수 2배
2 200000명 25 MB 12개월 * 안전 계수 2배
적절한 여유 공간이 확보되도록 최소 분기별로 스토리지 사용량을 검토할 것을 강력히 권장합니다.
추가 고려사항#
Elasticsearch 는 검색 성능을 최적화하고 성능 저하 및 타임아웃을 방지하여 엔터프라이즈 규모의 배포를 지원합니다. Elasticsearch를 사용하면 게시물 데이터의 인덱스를 생성하고 관리하여 대용량 데이터를 거의 실시간으로 빠르게 검색할 수 있습니다. Mattermost의 구현은 Elasticsearch 를 클러스터 환경 에서 고효율 데이터베이스 검색을 지원하는 분산형 RESTful 검색 엔진으로 사용합니다. 배포 및 구성에 대한 자세한 내용은 Mattermost Elasticsearch 제품 문서 를 참조하세요.
성능 모니터링 지원을 통해 Mattermost 서버는 Prometheus 및 Grafana 와의 통합을 통해 대형 엔터프라이즈 배포의 시스템 상태를 추적할 수 있습니다. 이러한 통합은 여러 Mattermost 서버에서 데이터를 수집하는 것을 지원하며, 특히 Mattermost를 고가용성 모드 로 실행하는 경우에 유용합니다. 시스템 상태 추적을 시작한 후에는 Grafana 대시보드에서 성능 알림을 설정 할 수 있습니다. 설치에 대한 자세한 내용은 Mattermost 성능 모니터링 제품 문서 를 참조하세요.
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