AWS :: 스토리지, 데이터베이스

AWS에서 기억하고 싶은 내용

 

 

EC2 인스턴스로 다양한 구성 요소에 접근 가능

CPU, 메모리, 네트워크 그리고 스토리지

 

 

EC2 인스턴스로 다양한 구성 요소 접근 가능
CPU, 메모리, 네트워크 그리고 스토리지
이번 포스트는 스토리지와 데이터베이스가 주인공

 

 

Block Level Storage

블록 단위로 관리되는 저장소

업데이트되면 해당 블록만 업데이트 된다

노트북의 하드드라이브도 블록 단위로 관리되는 저장소

EC2에도 "하드 드라이브"(인스턴스 스토리지 볼륨)가 있다

 

Instance Store Volumes

EC2에 물리적으로 연결되어 있다

=> EC2가 중지/종료시 모든 데이터가 삭제된다

 

그럼 데이터를 저장하기 위해 어떻게 할까?

=> 이럴 때 사용하는 것이 EBS

 

 

Amazon Elastic Block Store(EBS)

EBS Volume을 만들어서 EC2에 연결할 수 있다

 

EBS Volume

가상 하드 드라이브 같은 개념

크기, 유형, 구성을 지정하고 프로비저닝해서 EC2에 연결

백업에 도움되는 스냅샷 기능도 있다

 

EBS 스냅샷

그냥 백업이 아니라 Incremental Backup(증분 백업)이라고 부르네

그 이유는 처음 백업 시에는 모든 데이터,

그 이후에는 변경된 데이터만 저장되니까

 

 

Amazon Simple Storeage Service(S3)

재밌네 S가 3개라 S3

WORM(Write Once Read Many)

한 번 쓰고, 여러 번 읽는 데이터에 용이

 

특징

• 데이터를 객체로 저장
• 파일 디렉터리가 아니라, '버킷'이라는 곳에 저장
• 객체 최대 크기는(5TB) - 2023.01 강의에 따르면
• 객체 버전 관리도 가능 오호
• 객체를 보거나, 접근하는 사람 제한 가능

 

S3의 여러 스토리지 클래스

클래스 선택시 고려 대상

• 데이터 검색 빈도
• 필도한 데이터 가용성

 

S3 Standard

내구성 99.999999999% ?? 뭔 말이지

1년 후 객체가 온전히 유지될 확률이 이렇다는 듯

예시) 웹 사이트, 컨텐츠 배포, 데이터 분석 등

 

S3 Static website hosting

HTML 파일 모음

각 파일은 실제 사이트의 페이지와 비슷

 

S3 Standard-Infrequent Access(S3-IA)

자주 접근은 안하지만 빠르게 접근해야 되는 데이터에 사용

백업, 재해 회복 파일, 장기 보관 데이터에 좋겠다

 

S3 Glacier

자주 찾지는 않지만 매년 저장하는 데이터가 있다고 한다면 Glacier로

데이터 보관용 저비용 스토리지

 

S3 수명 주기 관리

지정만 해두면 자동으로 여러 계층 사이를 데이터가 왔다 갔다 가능 

 

 

Amazon Elastic File System(EFS)

관리형 파일 시스템

여러 인스턴스가 동시에 EFS 데이터에 접근 가능

파일 추가/제거시 자동으로 EFS가 확장/축소된다

 

EBS와 달리 여러 가용 영역에 데이터를 저장한다

EFS가 위치한 리전의 모든 가용 영역에서 동시에 데이터 접근 가능

 

온프레미스 서버를 AWS Direct Connect로 연결하고 EFS에 접근 가능

 

 

Amazon Relational Database Service(RDS)

AWS의 클라우드 관계형 데이터베이스

 

RDS가 해주는 것

• 자동 패치
• 백업
• 이중화
• 장애 조치
• 재해 복구
• .. 등

 

RDS가 지원하는 엔진 종류

• Amazon Aurora
• PostgreSQL
• MySQL
• MariaDB
• Oracle Database
• Microsoft SQL Server

 

AWS RDS의 엔진 AWS Aurora

MySQL, PostgreSQL 두 개로 제공

엔터프라이즈급 관계형 데이터베이스다

 

장점

• 상용 DB 비용의 10분의 1가격이라고 한다
• 언제든 6개의 복사본 존재
• 최대 15개 읽기 전용 복제본
• S3로 지속적 백업 제공
• 특정 시점 복구

 

 

DynamoDB

서버리스 비관계형 NoSQL 데이터베이스

=> 인스턴스, 인프라 관리 할 필요없다

 

서버리스

=> 서버 프로비저닝, 패치 적용 등 관리 필요 없다

=> 소프트웨어 설치, 유지 관리 필요 없다

 

DB 크기에 따라 자동 축소, 확장 된다

 

장점

• 밀리초 단위 응답
• 높은 확장성

 

 

Amazon Redshift

빅 데이터 분석에 사용하는 데이터 웨어하우징 서비스

데이터 웨어하우스에서 데이터 쿼리와 분석한다

 

 

AWS Database Migration Service(DMS)

기존 데이터베이스를 AWS로 이동하는데 도움을 준다

 

장점

이동 중에도 원본 데이터베이스의 기능 정상 작동

=> 앱 가동 중지 시간 최소화

기존 데이터베이스와 대상 데이터베이스 유형이 동일할 필요 없다

 

유형에 따른 Migration

• Homogeneous(동종) Migration
• Heterogeneous(이종) Migration

 

DMS 사용 예시)

프로덕션 => Dev나 테스트 DB로 마이그레이션

여러 데이터 => 단일 데이터로 결합

일회성이 아닌 연속적인 Migration

 

 

위에 적은 데이터베이스 말고도 더 있다
모든 목적에 맞는 데이터베이스는 없다
목적에 맞는 데이터베이스를 선택하자