AWS Database

Joyfulbean·2022년 8월 4일
0

AWS SAP 시험

목록 보기
6/9
post-thumbnail

♣️ WHY AWS Database?

Amazon Database

DB를 on-premise환경에서 사용할 경우 관리 point:

  1. 하드웨어와 소프트웨어 설치
  2. DB configuration, patching, backups
  3. 클러스터 셋업, 고가용성을 위한 데이터 복제
  4. 디비 용량관리, 클러스터 스케일링

AWS RDS의 장점

open source 데이터 베이스를 관리형 데이터 베이스로 제공

  1. 관리의 용이성: 쉬운 배포 및 장비 소프트웨어 관리, 내장형 모니터링
  2. 규모 확장의 유연성: 몇 번의 클릭으로 확장 가능, 최소 다운타임으로 규모 조절
  3. 고가용성: 자동화된 multi-AZ 복제, 백업, 및 failover
  4. 높은 보안 수준: 데이터의 암호화 옵션 제공 및 각종 규제 준수

1. 관리의 용이성

  • Amazon CloudWatch metrics & alarms
  • Enhanced Monitoring
    • 50CPU, memory, file system, 그리고 disk I/O metrics 을 접근
    • 1초 단위의 모니터링 제공
  • CloudWatch Logs로 Database Log를 바로 Upload
    • MySQL/MariaDB RDS에서 지원
    • ELK 스택을 활용한 손쉬운 시각화 가능
  • Third-party monitoring 툴과 통합
  • Amazon RDS Performance Insights는 database load를 시각별로 수집
  • Bottleneck인 SQL을 손쉽게 판별
    • Top SQL/most intensive queries
  • MySQL과 PostgreSQL 엔진에서 사용 가능

2. 규모 확장의 유연성

  • 트랜잭션 증가를 대비한 Scale Up
  • 더 많은 데이터 저장을 위한 Scale Up
  • 테스트/개발을 위한 최솨 타입 제공

3. 고가용성

  • Reader 확장으로 Master 확장으로 부하 경감
  • 다른 Region으로 손쉽게 데이터 이관
  • 긴급 상황에서 Read Replica를 Primary로 사용
  • 전체 인스턴스의 일단위 데이터 백업
  • 5분 단위의 Database의 Transaction log를 저장
  • 최대 35일 데이터 저장
  • Standby 인스턴스에서 수행되어 데이터베이스에 최소한의 영향으로 수행

4. 높은 보안 수준

  • 2 Tired 암호화

    • 고객 데이터 암호화에는 Data Key를 사용
    • AWS KMS master keys는 Data key를 암호화
    • 모든 RDS engine에서 사용 가능
  • 장점

    • Data Key 노출 시 위험성 최소화
    • 여러 Data Key보다 master key의 수가 적어 관리가 효율적임
    • Key 관련된 작업들은 Cloudtrail로 감사 가능

🥋 Amazon Aurora

MySQL과 PostgreSQL 호환성을 제공하는 Cloud Native RDBMS 1/10 가격으로 상용 DB에 상응하는 성능과 가용성을 제공

  • 고성능 및 확장성:
    • 15개의 리플리카 사용 가능
    • 표준 MySQL의 5배 Throughput 표준 PostgreSQL의 3배 Throughput
  • 고 가용성 및 내구성:
    • 3개의 AZ에 6개의 데이터 복제본 유지
    • 자가 복구 스토리지 레이어
  • 보안성
    • VPC 네트워크 분리
    • 암호화 옵션 제공
  • 완전 관리형
    • RDS에 의해 백업
    • 소프트웨어 업데이트 등 관리

🥅 Why AWS Data Warehousing?

on-premise DW의 한계점

  • 확장의 어려움
  • 성능의 제약
  • 고비용

Data lake architecture

  • DW architecture를 확장
  • 어떠한 data든 다양한 포맷으로 저장
  • Exabyte 규모의 안정적 데이터 저장
  • 높은 보안성, 가용성, Throughput 제공
  • 여러 형태의 분석 도구를 제공

Data Warehousing: Amazon Redshift

  • Leader Node :
    • AWS 연결 엔드 포인트
    • 메타데이터 저장
    • 클러스터의 모든 쿼리 수행 관리
  • Computing Node
    • 로컬, 컬럼 방식 스토리지
    • 병렬로 쿼리 수행
    • S3 기반으로 로딩/백업/복구 수행
  • H/W Optimization
    • 데이터처리에 최적화
  • 데이터 백업 시 전송/저장 암호화 기능 제공
  • Amazon S3로 지속적인 변경 부분에 대한 자동 백업 제공
  • 클러스터의 용량만큼의 백업스토리지 기본 제공
  • 타 리전으로 스냅샷 비동기 복제 기능
  • Streaming restore를 통해 빠르게 쿼리 제개 가능
  • 디스크 장애, 노드의 복구는 자동으로 관리

Data Warehousing: Amazon Redshift Spectrum

S3의 데이터를 쿼리 형태로 바로 읽어서 볼 수 있는 기능

Data Warehousing: Amazon Redshift ML

SQL 명령문으로 ML모델을 생성하고 조회도 가능


🎲 Amazon Dynamo DB

빠르고 유연한 NoSQL database Service

Dynamo DB의 장점

  • 언제나 고성능
    • 수백만 TPS를 소화
    • 1자리수 단위의 latency 제공
    • 여러 리전 동기화
    • Kinesis Data Stream을 활용한 데이터 변경 분석 가능
  • 완전 관리형 - 인스턴스 Free
    • Maintenance free
    • 자동 Capacity 조정
    • On-demand capacity mode
    • Lambda, Redshift, 및 Opensearch와 통합
  • 다양한 기능 제공
    • ACID transactions
    • KMS 암호화
    • PITR 백업 복구
    • NoSQL Workbench
    • S3 export
    • PartiQL 지원
  • Table 구조와 Global Secondary Index

🏊‍♀️ Amazon DocumentDB

Amazon DocumentDB의 장점

  1. 초당 수백만개의 요청 1/1000초의 지연시간
  2. MongoDB와 호환. 같은 코드, 드라이버 및 도구 사용
  3. 완전 관리형 서비스
  4. 보안 및 규정 준수
  5. 관리형 MongoDB 서비스의 2배 처리량
  6. AWS 서비스와 통합
  7. 글로벌 클러스터로 사용 가능
  8. 아키텍쳐

🏊‍♀️ Amazon Elastic Cache

완전 관리형 in-memory database 서비스

Amazon Elastic Cache의 장점

  1. 오픈소스 Redis와 Memcached를 제공
  2. microsecond 응답 속도의 성능 제공
  3. 각종 규제 준수, VPC 네트워크 격리, 암호화 옵션 제공
  4. Replica 및 Cluster 구성을 손쉽게 구성

Elastic Cache 사용 사례


🌴 Amazon Opensearch

Opensearch의 완전 관리형 서비스
Log분석, 어플리케이션 모니터링, Full-text 검색에 손쉽게 데이터 활용

Amazon Opensearch의 장점

  1. 몇번의 클릭으로 손쉽게 배포
  2. Logstash, Kibana를 제공하며 Elasticsearch의 표준 API 사용 가능
  3. VPC 네트워크 분리 및 데이터 암호화 기능 제공
  4. Replica Node 구성이 가능, Master HA 기능 제공
profile
즐거움, 긍정, 열정으로 꿈을 꾸는 사람

0개의 댓글