[IT/네트워크] AWS 데이터베이스 서비스

AWS 데이터베이스 서비스 개요

 

AWS는 클라우드 환경에서 다양한 데이터베이스 서비스를 제공하여 데이터 관리와 처리를 간소화하고, 다양한 워크로드와 비즈니스 요구 사항을 충족시킵니다.

AWS의 데이터베이스 서비스는 관계형 데이터베이스(RDBMS), 비관계형 데이터베이스(NoSQL), 분석 및 특수 목적 데이터베이스 이렇게 세 가지로 분류됩니다. 각 서비스에 대한 개념을 자세히 살펴보겠습니다.

 

 

관계형 데이터베이스 (RDBMS)

관계형 데이터베이스는 데이터를 테이블 형태로 구성하며, 열과 행으로 데이터를 관리합니다. 이는 구조화된 데이터 처리와 복잡한 쿼리에 적합합니다. AWS에서 제공하는 주요 RDBMS 서비스는 다음과 같습니다.

 

1.  Amazon RDS (Relational Database Service)

Amazon RDS는 클라우드에서 관계형 데이터베이스를 쉽게 설정, 운영 및 확장할 수 있는 웹 서비스입니다. 이 서비스는 산업 표준 관계형 데이터베이스를 위한 경제적이고 크기 조절이 가능한 용량을 제공하고 공통 데이터베이스 관리 작업을 관리합니다.

A. 지원하는 엔진

• MySQL, PostgreSQL, Oracle, Microsoft SQL Server, MariaDB 등 다양한 데이터베이스 엔진을 지원합니다.

 

B. 주요 기능 및 특징

• 자동화된 관리: 하드웨어 프로비저닝, 데이터베이스 설정, 패치 및 백업과 같은 시간이 많이 걸리는 관리 작업을 자동화합니다.
• 고가용성: Multi-AZ 배포를 통해 데이터베이스를 여러 가용 영역에 복제하여 장애 발생 시에도 빠르게 복구할 수 있습니다.
• 읽기 확장성: 읽기 전용 복제본(Read Replica)을 생성하여 읽기 작업 부하를 분산할 수 있습니다.
• 보안: AWS Identity and Access Management(IAM)를 사용하여 세분화된 접근 제어를 설정할 수 있으며, 데이터는 암호화됩니다.
• 비용 최적화: 사용한 만큼만 요금이 청구되는 종량제 모델을 지원합니다.

 

C. 사용 사례

• 웹 애플리케이션, 전자상거래 플랫폼, 사내 ERP 시스템 등 관계형 데이터베이스가 필요한 다양한 환경에 적합합니다.

 

2.  Amazon Aurora

Amazon Aurora는 클라우드를 위해 구축된 관계형 데이터베이스로, MySQL 및 PostgreSQL과 호환됩니다. 완전 관리형이며, 프로비저닝, 패치 적용, 백업, 복구, 장애 탐지, 복원과 같이 많은 시간이 소요되는 태스크를 자동화합니다.

 

A. 지원하는 엔진

• MySQL 및 PostgreSQL과 호환됩니다.

 

B. 주요 기능 및 특징

• 고성능: MySQL 대비 5배, PostgreSQL 대비 3배 빠른 성능을 제공합니다.
• 자동 확장: 저장소 용량은 10GB 단위로 최대 128TB까지 자동 확장되며, 사용량에 따라 동적으로 조정됩니다.
• 복제본: 최대 15개의 읽기 복제본을 제공하며, RDS보다 확장성이 높습니다.
• 내결함성: 데이터는 6개의 복사본으로 저장되며, 가용성 및 내구성이 매우 높습니다.
• 비용: RDS보다 약간 비싸지만, 높은 효율성과 성능을 고려할 때 비용 대비 효과적입니다.

C. 사용 사례

• 고성능 웹 애플리케이션, 금융 거래 시스템, 대규모 트래픽 처리 환경 등 고성능이 요구되는 워크로드에 적합합니다.

 

비관계형 데이터베이스 (NoSQL)

비관계형 데이터베이스는 정해진 데이터 스키마 없이 유연하게 데이터를 저장하고 관리합니다. 구조화되지 않은 데이터를 다룰 때 유용하며, 대규모 트래픽을 처리할 수 있습니다. AWS에서 제공하는 주요 NoSQL 서비스는 다음과 같습니다

 

1. Amazon DynamoDB

Amazon DynamoDB는 완전 관리형 NoSQL 데이터베이스 서비스로, 원하는 양의 데이터를 저장하거나 가져오고, 어떤 수준의 요청 트래픽도 처리합니다.

 

A. 특징

• 서버리스: 별도의 서버를 설정하거나 관리할 필요 없이 서버리스 환경에서 동작합니다.
• 빠른 처리 속도: 10밀리 초 미만의 일관된 지연 시간으로 데이터를 처리합니다.
• 자동 확장: 워크로드와 데이터 용량에 따라 테이블 용량이 자동으로 확장 및 축소됩니다.
• 고가용성: 데이터는 최소 3개의 가용 영역에 복제되어 안정성을 보장합니다.
• 보안: 데이터 암호화 및 세분화된 액세스 제어를 제공합니다.

 

2. Amazon ElastiCache

Amazon ElastiCache는 클라우드에서 인메모리 데이터 스토어, 캐시 및 메시지 브로커를 쉽게 배포, 운영 및 확장할 수 있는 웹 서비스입니다. 이 서비스는 Redis 및 Memcached를 지원합니다.

 

A. 특징

• 빠른 처리 속도: 밀리초 이하의 지연 시간으로 데이터를 처리합니다.
• 읽기 부하 감소: 자주 요청되는 데이터를 캐싱하여 데이터베이스의 부하를 줄이고 응답 속도를 높입니다.
• 유연한 확장성: 데이터 읽기 및 쓰기 작업이 증가하더라도 유연하게 확장 가능합니다.
• Redis 및 Memcached 지원: ElastiCache는 인메모리 데이터베이스 솔루션으로 널리 사용되는 두 가지 엔진을 모두 지원합니다.

B. 사용 사례

• 웹 페이지 캐싱: 사용자 요청에 대한 응답 시간을 줄이기 위해 데이터를 캐싱합니다.
• 세션 관리: 사용자의 세션 데이터를 빠르게 관리하여 웹 애플리케이션의 성능을 향상시킵니다.
• API 응답 캐싱: API 요청에 대한 응답 데이터를 캐싱하여 지연 시간을 줄입니다.

 

데이터 분석 및 특수 목적 데이터베이스

AWS는 대규모 데이터 분석과 특정 요구사항을 처리할 수 있는 다양한 데이터베이스 서비스를 제공합니다.

 

 

1. Amazon Redshift

Amazon Redshift는 완전 관리형 데이터 웨어하우스 서비스로, OLAP(Online Analytical Processing) 워크로드와 대규모 데이터 분석 작업에 최적화되어 있습니다.

 

A. 특징

• 열(columnar) 기반 스토리지: 분석 쿼리의 성능을 최적화합니다.
• 대량 병렬 처리(MPP): 수백 테라바이트에서 페타바이트 수준의 데이터도 빠르게 처리합니다.
• AWS 서비스와 통합: Amazon S3, DynamoDB와 연동하여 데이터를 수집하고 분석하는 데 용이합니다.
• 비용 효율성: 사용한 데이터 크기와 쿼리 복잡성에 따라 요금이 책정됩니다.

 

 

B. 사용 사례

• 비즈니스 인텔리전스: 데이터 기반 의사결정을 지원하기 위해 대규모 데이터를 분석합니다.
• 트렌드 분석: 고객 행동, 매출 성과 등의 트렌드를 식별합니다.
• 데이터 시각화: 분석 결과를 시각적으로 표현하여 의사결정을 돕습니다.

 

2. Amazon Neptune

Amazon Neptune은 그래프 데이터베이스 서비스로, 복잡한 데이터 관계를 저장하고 탐색하는 데 최적화된 완전 관리형 데이터베이스입니다.

 

A. 특징

• 그래프 모델 지원: Property Graph와 RDF(Resource Description Framework)라는 두 가지 그래프 모델을 지원합니다.
• 고성능: 수백억 개의 관계와 밀리초 단위의 응답 속도를 처리할 수 있습니다.
• 고가용성: 데이터는 3개의 가용 영역에 걸쳐 복제되며, 15개의 읽기 복제본을 지원합니다.
• 보안 및 규정 준수: VPC(Network Isolation), IAM, 데이터 암호화 등을 통해 높은 보안을 제공합니다.

 

B. 사용 사례

• 소셜 네트워크 분석: 사용자의 연결성과 관계를 분석합니다.
• 추천 시스템: 사용자의 관심사나 행동 패턴을 기반으로 추천 시스템을 구축합니다.
• 지식 그래프: 대규모 연결 데이터를 구조화하여 탐색 가능하게 만듭니다.

 

3. Amazon Timestream

Amazon Timestream은 IoT 및 운영 애플리케이션의 시계열 데이터를 관리하기 위해 설계된 서버리스 데이터베이스 서비스입니다.

 

A. 특징

• 시계열 데이터 최적화: 시간 순서에 따른 데이터를 저장하고, 이를 빠르게 쿼리 할 수 있습니다.
• 자동 크기 조정: 데이터의 양에 따라 자동으로 크기를 확장하거나 축소합니다.
• 저비용: 관계형 데이터베이스에 비해 약 1/10의 비용으로 데이터를 처리할 수 있습니다.
• 통합 분석: 데이터의 평활화, 예측 및 보간 작업을 실시간으로 수행합니다.

 

 

B. 사용 사례

• IoT 데이터 수집: 센서 데이터와 같은 시계열 데이터를 효율적으로 저장하고 분석합니다.
• 운영 모니터링: 시스템 성능과 상태를 실시간으로 모니터링합니다.
• 대시보드 통합: 분석 데이터를 Grafana와 같은 도구와 통합하여 시각화합니다.

 

데이터 마이그레이션 전략

AWS는 **Database Migration Service(DMS)**를 통해 온프레미스 데이터베이스를 AWS로 이전할 수 있는 간단하고 안전한 설루션을 제공합니다.

 

A. 특징

• 동종 마이그레이션(Homogeneous Migration): 동일한 데이터베이스 엔진 간 마이그레이션.
• 이종 마이그레이션(Heterogeneous Migration): 서로 다른 데이터베이스 엔진 간 마이그레이션.
• 다운타임 최소화: 마이그레이션 중에도 소스 데이터베이스를 계속 사용할 수 있습니다.
• 자동 데이터 변환: 이종 마이그레이션 시 데이터 변환 작업을 자동으로 수행합니다.

 

 

B. 사용 사례

• 온프레미스 데이터베이스를 클라우드로 이전.
• 데이터베이스 엔진 교체 시 안전하고 빠른 이전 작업.

 

AWS 데이터베이스 서비스는 관계형, 비관계형, 분석 및 특수 데이터베이스를 포함하여 다양한 요구사항을 충족할 수 있는 솔루션을 제공합니다. 각 서비스는 고유한 장점과 기능을 가지고 있으며, 워크로드에 적합한 서비스를 선택하면 데이터 관리와 비즈니스 가치를 극대화할 수 있습니다.

 

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