고가용성, 확장성, 백업을 위한 시스템을 제공하는 AWS 데이터베이스
| 관계형(SQL) 데이터베이스 | 비관계형(NoSQL) 데이터베이스 | |
|---|---|---|
| AWS DB 예 | Amazon RDS, Amazon Redshift, Aurora | DynamoDB, ElastiCache |
| 데이터 스토리지 | 행과 열로 이루어진 테이블 | 키 값, 와이드 컬럼, 그래프, 문서 또는 기타 모델 |
| 스키마 | 고정 | 동적 |
ㅇ 관계형 데이터
- 데이터는 테이블로 구분, 고도로 정형화, 데이터 스키마 고정
- 행은 하나의 항목에 대한 모든 정보, 열은 데이터 요소 분리
- 관계는 시스템에서 적용하는 키를 통해 설정
- 관계형 데이터는 데이터 정확성 및 일관성을 제공
| 관계형 데이터베이스 | 비관계형(NoSQL) 데이터베이스 |
|---|---|
| 엄격한 스키마 규칙 및 데이터 품질 적용 필요 | 수평 스케일링 필요 |
| 과도한 읽기/쓰기 용량 필요로 하지 않음 | 데이터가 기존 스키마에 적합하지 않음 |
ㅇ Amazon RDS
- HW,OS 및 데이터베이스 SW 배포 및 유지 관리, 모니터링
- 저장 시 및 전송 중 데이터 암호화
- 자동 다중 AZ 데이터 복제
- 컴퓨팅 및 스토리지 크기 조정, 최소한의 애플리케이션 가동 중단
- Aurora, postgreSQL, MySQL, MariaDB, Oracle Database, SQL Server
ㅇ RDS 다중 AZ 배포
- 다른 가용 영역의 대기 DB 인스턴스에 데이터를 동기식 복제, 읽기 전용 시나리오에서는 사용 X
- 기본 인스턴스에 장애 발생시 자동으로 장애 조치 수행(보조 서버가 로드 처리)
ㅇ 읽기 전용 복제본
- 읽기 중심의 워크로드 처리를 위해 수평 스케일링
- 추가 읽기 용량으로 기본 노드 부하 해소
- AWS 리전 간 복제 (특정 지역에 더 가까이 배치 가능)
ㅇ 저장 데이터 암호화
- AWS KMS에서 관리
- 고유 데이터 키로 데이터 암호화, AWS KMS 키로 데이터 키 암호화
- 모든 RDS 엔진에서 사용 가능
ㅇ Aurora
- 엔터프라이즈급 관계형 데이터 베이스, MySQL 및 PostgreSQL 관계형 데이터베이스와 호환
- 3~5배 빠름, 안정성 및 가용성 유지하면서 불필요한 I/O 작업 줄임
- 6개의 데이터 복사본을 3개의 가용 영역에 복제하고 지속적으로 S3에 백업
ㅇ 키 값 데이터
- 단순한 키 값 페어로 구조화 됨, 데이터는 키로 분할
- 장애에 대한 복원력 O, 높은 처리량, 짧은 대기시간의 읽기/쓰기
- 데이터 스케일링되어 일관된 성능 제공
ㅇ DynamoDB
- 완전관리형 NoSQL 서비스
- 비용 효율적 -> 사용하는 스토리지와 프로비저닝한 IO 처리량에 대한 요금을 지불
- 오토 스케일링 선택시 자동 프로비저닝
- 이벤트 중심의 프로그래밍과 세분화된 액세스 제어 지원
ㅇ DynamoDB 테이블
- 기본 키 사용해 테이블 각 항목 고유 식별, 보조 인덱스 사용해 유연하게 쿼리 작성
- 테이블 생성시 테이블 이름, 기본키 필수
- 단순 기본키 - 파티션 키 : 속성 하나만으로 구성된 단순한 기본 키
- 복합 기본 키: 파티션 키와 정렬 키로 구성, 여러 항목의 파티션 키 같을 수 있지만 정렬키는 달라야함
- 테이블, 항목, 속성 : 테이블은 항목의 모음, 항목은 속성의 모음
ㅇ 읽기/쓰기 용량 오토 스케일링
- 필요 용량을 프로비저닝 하면서, 오버프로비저닝 방지하는 오토 스케일링
ㅇ DynamoDB 일관성 옵션
- 최종 읽기 일관성: DynamoDB 테이블의 데이터 읽을 때, 최근 완료된 쓰기 작업 결과 반영 안될 수 도 있음, 잠시 후 읽기 요청 반복하면 응답이 최신 데이터를 반환
- 강력한 읽기 일관성: DynamoDB는 성공한 모든 이전 쓰기 작업의 업데이트를 반영하여 가장 최신 데이터 응답, 네트워크 지연 또는 중단 발생 시 사용 어려움
-> 따로 지정 안하면 최종 읽기 일관성 제공
ㅇ DynamoDB 글로벌 테이블
- 리전 간 복제를 자동화
- 단일 AWS 계정이 소유하고 복제 테이블로 식별되는 한 개 이상의 테이블의 모음
- 복제 테이블은 글로벌 테이블의 일부로 기능하는 단일 테이블
- 글로벌 테이블은 리전당 한개의 복제 테이블, 모든 복제본은 동일 기본키, 스키마
ㅇ 데이터 웨어하우스 정의
- 트래잭션 시스템 및 LOB 애플리케이션에서 오는 관계형 데이터 분석하는데 최적화된 데이터 스토어
- 쓰기용 스키마(사전 정의된 스키마)
- 정형 데이터만, SQL 호환만, 요약 또는 집계된 상세 수준의 데이터
ㅇ Amazon Redshift
-
페타바이트 규모의 완전관리형 데이터 웨어하우스
-
온라인 분석 처리 (OLAP)
-
대규모 병렬 처리 기능, S3로 지속적인 자동 백업, 향상된 VPC 라우팅
- 비즈니스 인텔리전스: QuickSight 또는 다른 비즈니스 인텔리전스 도구 사용해 강력한 보고서 및 대시보드 구축할 수 있도록 페타바이트 규모의 반정형, 정형 데이터에서 고성능 쿼리 실행, 비용 효율적
- 이벤트에서 운영 분석: 데이터 웨어하우스의 정형 데이터와 s3 데이터 레이크의 애플리케이션 로그와 같은 반정형 데이터를 활용해 실시간 운영 인사이트 확보
- 서비스형 데이터: Redshift 데이터 공유 기능을 사용해 실시간 데이터에서 안전하면서도 규제된 협업을 위해 조직 내외부 데이터 공유
- 예측 분석: SQL 사용해 테이터 웨어하우스의 데이터에 SageMaker 모델을 자동 생성, 훈련, 배포
ㅇ 캐싱 사용하는 아키텍처
- 백엔드 데이터 스토어에 캐시를 사용할 경우 사이드 캐시가 일반적인 접근 방식
- e.g. Redis, Memcachaed
ㅇ 일반적인 캐싱 전량
- 지연 로딩
캐시 미스 -> 누락된 데이터 요청 -> 데이터 반환 -> 반환된 데이터가 캐시에 저장 - 라이트 스루
데이터 쓰기 -> 애플리케이션이 데이터를 캐시로 보냄
ㅇ ElasticCache
- 클라우드에서 분산 인 메모리 데이터 스토어 또는 캐시 환경을 쉽게 설정, 관리, 스케일링하도록 도와줌
- 확장 가능, 비용 효율적, 고성능 캐싱 솔루션
- e.g. Redis, Memcachaed
- elastiCache for Memcached:
데이터 집약적 앱에 대해 확장 가능한 캐싱 티어 빌드
1밀리초 미만 응답시간
자주 액세스하는 데이터가 인 메모리에 상주해야하는 상황에 적합, 다중 스레딩
e.g. 웹, 모바일 앱, 게임, 광고 기술 및 전자 상거래 - Redis용 ElastiCahce:
1밀리초 미만 대기시간
Redis의 속도, 간편성 및 다양성과 Amazon의 관리 용이성, 보안, 안정성
e.g. 게임, 광고 기술, 저자 상거래, 헬스케어, 금융 서비스 및 실시간 애플리케이션
- elastiCache for Memcached:
ㅇ DynamoDB Accelerator(DAX)
- DynamoDB를 위한 완전관리형 고가용성 캐시
- 마이크로초 응답시간 제공
- 초당 수백만 건의 읽기 요청으로 쉽게 확장
