Module 7: 데이터베이스

데이터 베이스 소개

• AWS 공동 책임 모델과 데이터베이스 서비스 분류

  • 완전관리형 서비스 (Fully Managed Services)
    

    • 정의
      • AWS가 하드웨어 프로비저닝, 자동 스케일링, 운영체제 및 DB 패치 적용, 백업, 성능 최적화, 보안 패치, 모니터링 및 지표 제공 등 거의 모든 하부 및 상부 운영 태스크를 직접 처리하는 방식
    • 특징/이점
      • 데이터베이스 운용과 관련된 복잡한 관리 부담이 제거되어 고객의 책임 수준이 3가지 범주 중 가장 적음
      • 고객은 오직 데이터 구조 설계(스키마)와 데이터에 대한 액세스 제어 관리만 전담하면 됨

  • 관리형 서비스 (Managed Services)
    

    • 정의
      • AWS가 백업, OS 및 DB 패치 적용, 하드웨어 프로비저닝 등 일상적인 기본 인프라 운영 태스크를 처리하고, 상위 세부 설정은 고객이 담당하는 방식
    • 특징/이점
      • 기초 인프라 관리 수고는 덜어주나 고객의 관리 영역 및 책임이 완전관리형에 비해 증가함
      • 고객은 데이터베이스 세부 구성, 쿼리 최적화, 성능 튜닝 판단 및 결정에 대한 책임을 짐

  • 비관리형 서비스 (Unmanaged Services)
    

    • 정의
      • AWS는 기본적인 물리 인프라만 제공하며, 데이터베이스 엔진 설치부터 구성, 유지관리까지 전 과정을 고객이 직접 수행하는 방식
    • 특징/이점
      • 고객이 DB 소프트웨어 설치, 구성, 패치 적용, 정기 유지보수, DB 보안, 백업, 고가용성(HA) 설정, 성능 최적화 등 관리 전반에 걸쳐 가장 큰 책임을 짐
      • 대표 예시: Amazon EC2 인스턴스를 생성한 후 사용자가 직접 MySQL 등 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)을 가동하는 형태

• AWS 데이터베이스 서비스 관리 유형 비교 요약표

관리 범주	AWS 담당 영역	고객 담당 영역	고객 책임 수준	대표 예시
완전관리형	프로비저닝, 스케일링, 패치, 백업, 성능 최적화, 보안 패치, 모니터링	데이터 구조 설계, 액세스 제어 관리	최저 (최소 관리)	DynamoDB, ElastiCache 등
관리형	하드웨어 프로비저닝, 일상적 패치 적용, 백업 인프라	DB 세부 구성, 쿼리 최적화, 성능 튜닝 결정	중간	Amazon RDS
비관리형	기본적인 물리 호스트 인프라 및 네트워크	DB 설치/구성, 패치, 보안, 백업, 고가용성 설정, 성능 최적화 전체	최고 (전적 관리)	EC2 인스턴스 내 직접 설치한 MySQL

AWS 데이터베이스 서비스

관계형 데이터베이스 서비스

• 관계형 데이터베이스 (Relational Database)의 기본 개념

  • 정의
    • 데이터를 행(Row)과 열(Column)로 이루어진 정형 테이블 구조에 저장하고, 공통 속성(Key)을 매개로 다른 테이블과의 연관 관계를 형성하는 데이터베이스 아키텍처
  • 주요 특징
    • 정형 쿼리 언어(SQL)를 사용하여 데이터 조작 및 관리를 수행함 (예: MySQL, PostgreSQL, MariaDB, MS SQL Server, Oracle 등)
    • 정형 데이터를 이해하기 쉽고 일관성 있으며 확장 가능한 방식으로 저장하여 트랜잭션 수용 및 데이터 연관성 추적에 최적화됨
    • 예시 (레스토랑 인벤토리 시스템): ID, 제품 이름, 크기, 가격 등 단일 상품의 속성을 개별 레코드로 행 단위 관리함
  • 온프레미스 DB의 AWS 이관 방식
    • EC2 기반 리프트 앤 시프트 (Lift and Shift): 온프레미스의 기존 DB 배포 환경을 그대로 EC2 인스턴스로 이전하여 OS, CPU, 메모리, 스토리지 변수를 사용자가 직접 제어함 (AWS Database Migration Service(DMS) 활용 가능)
    • AWS 관리형/완전관리형 서비스 채택: 인프라 및 DB 패치, 백업의 자동화를 위해 Amazon RDS나 Amazon Aurora로 전환함

• Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)

  • 정의
    • 백업, OS 및 DB 패치 적용, 하드웨어 프로비저닝, 장애 조치 등 복잡한 일상적 관리 태스크를 자동 처리해 주는 관리형 관계형 데이터베이스 서비스
  • 지원 데이터베이스 엔진 (6종)
    • Amazon Aurora, MySQL, PostgreSQL, MariaDB, Microsoft SQL Server, Oracle Database
  • 주요 이점 및 핵심 기능
    • 비용 최적화 (Cost Optimization)
      • 초기 물리 하드웨어 인프라 구매 및 설치 비용이 없으며, 실제 사용한 컴퓨팅 및 스토리지 리소스에 대해서만 종량제로 과금됨
      • 백업, 모니터링, 패치 등 반복 관리 업무의 자동화를 통해 전반적인 운영 비용(OPEX)을 감축함
    • 다중 AZ 배포 (Multi-AZ Deployment)
      • 다른 가용 영역(AZ)에 대기(Standby) 예비 인스턴스를 두고 데이터를 실시간 자동 복제함
      • 주 인스턴스 실패, 유지 관리, 영역 중단 시 수동 개입 없이 자동으로 예비 인스턴스로 장애 조치(Failover)를 수행하여 가동 중지 시간을 최소화함
    • 성능 최적화 및 확장성 (Performance & Scalability)
      • 기본 인스턴스의 읽기 트래픽 부하를 오프로드할 수 있는 읽기 전용 복제본(Read Replica) 지원
      • Amazon RDS 성능 개선 도우미(Performance Insights)를 통해 데이터베이스 로드를 실시간 분석하고 성능 병목을 신속 해결함
      • 필요에 따라 DB 컴퓨팅 및 스토리지 리소스를 수직적/수평적으로 손쉽게 조정 가능함
    • 다층 보안 제어 (Security Controls)
      • VPC 네트워크 격리, 저장 데이터 암호화(Encryption at Rest), 전송 중 암호화(Encryption in Transit) 지원
      • 고객은 보안 조치 구현 및 암호화 옵션 구성에 대한 책임(공동 책임 모델)을 가짐
    • 자동 백업 및 수동 DB 스냅샷
      • 정기적인 자동 백업과 더불어 사용자 요구에 따라 전체 DB 인스턴스의 특정 시점을 수동 백업하는 DB 스냅샷 생성 지원 (시점 복원 및 장기 보관 목적)
  • 주요 실제 사용 사례
    • 웹 애플리케이션 백엔드, 기업 워크로드, 전자 상거래 플랫폼 제품 인벤토리 관리 등

• Amazon Aurora

  • 정의
    • MySQL 및 PostgreSQL과 완벽 호환되며, 불필요한 I/O 작업을 원천 차단하도록 클라우드 네이티브로 재설계된 고성능 완전관리형 관계형 데이터베이스 서비스
  • 주요 이점 및 핵심 기능
    • 초고성능 및 높은 가용성 (High Performance)
      • 표준 MySQL 대비 최대 5배, PostgreSQL 대비 최대 3배 높은 처리량(Throughput) 성능을 제공함
      • 분산 멀티 테넌트 스토리지 아키텍처를 채택하여 고성능 데이터 처리를 보장함
    • 분산 데이터 복제 및 강력한 내결함성 (Fault Tolerance)
      • 가용 영역(AZ) 3개에 걸쳐 데이터 사본 6개를 자동 분산 복제하며 99.99%의 높은 가용성을 보장함
      • 동일 리전의 가용 영역 전체에 최대 15개의 Aurora 읽기 복제본(Read Replica)을 배치할 수 있음
      • 노드 장애 감지 시 데이터 손실 없이 트래픽을 정상 복제본으로 자동 리디렉션함
    • 스토리지 자동 확장 및 지속 백업
      • 데이터 증가에 따라 스토리지 용량이 10GB에서 최대 128TB까지 자동으로 팽창/축소되어 사전 용량 예측이 불필요함
      • Amazon S3에 데이터를 지속적으로 자동 백업하며, 최대 35일 보존 기간 내에서 특정 시점 복원(Point-in-Time Recovery)을 지원함
    • 다양한 엔진 및 분산 DB 지원
      • MySQL, PostgreSQL뿐만 아니라 분산 SQL 데이터베이스(DSQL) 환경도 전면 지원함
  • 주요 실제 사용 사례
    • 대규모 게임 애플리케이션, 미디어 및 콘텐츠 관리 플랫폼, 실시간 대용량 데이터 분석 시스템 등

• Amazon RDS vs Amazon Aurora 비교 요약표

비교 항목	Amazon RDS	Amazon Aurora
서비스 유형	관리형 관계형 데이터베이스 서비스	완전관리형 클라우드 네이티브 관계형 DB
지원 DB 엔진	Aurora, MySQL, PostgreSQL, MariaDB, MSSQL, Oracle (6종)	MySQL, PostgreSQL 호환 엔진, 분산 SQL (DSQL)
성능 (처리량)	오픈소스 및 상용 DB 엔진의 표준 성능	표준 MySQL 대비 최대 5배, PostgreSQL 대비 최대 3배
데이터 복제 구조	다중 AZ 대기(Standby) 인스턴스 1개 동기 복제	3개 AZ에 걸쳐 데이터 사본 6개 자동 분산 복제
읽기 전용 복제본	엔진별 수 개 수준의 읽기 전용 복제본 지원	리전 내 3개 AZ 전역에 최대 15개 복제본 생성 가능
스토리지 스케일링	필요 시 수동/자동 볼륨 확장 (설정 한도 내)	사용량 비례 10GB ~ 128TB 범위 무한 자동 확장
백업 및 보존	자동 백업 및 수동 DB 스냅샷 지원	S3 지속 백업 지원 (최대 35일 보존 및 시점 복구)

NoSQL 데이터베이스 서비스

• NoSQL 데이터베이스 (Non-Relational Database)의 기본 개념

  • 정의
    • 관계형 데이터베이스(RDBMS)의 정형 테이블 및 고정 스키마 대신, 키-값(Key-Value) 페어나 문서(Document) 구조를 활용해 데이터를 저장하는 비관계형 데이터베이스 아키텍처
  • 주요 특징
    • 유연한 동적 스키마 (Flexible Schema): 데이터베이스 생성 시 고정 스키마를 정의할 필요가 없으며, 언제든지 속성(Attribute)을 추가하거나 제거 가능함 (모든 항목이 동일 속성을 가질 필요가 없음)
    • 키-값 페어 (Key-Value Pair) 저장 방식: 각 데이터 항목(Item)은 고유한 식별 키(Key, 사전의 단어)를 가지며, 여기에 1개 이상의 관련 속성/값(Value, 단어의 정의)이 매핑됨
    • 다양한 속성 유형: 속성 값은 숫자, 문자열 등 단순 유형부터 집합, 문서(JSON) 등 복잡한 구조를 모두 수용함
    • RDBMS의 한계 극복: 데이터 규모 증가 시 관계형 DB에서 발생하는 고정 스키마 변경 부담 및 스케일링 병목 현상을 해결하여 빠르고 가변적인 비정형 데이터 처리에 최적화됨
  • NoSQL 키-값 데이터 저장 예시
    • 키 1: 이름("John Doe"), 주소("123 Any Street"), 좋아하는 음료("미디엄 라떼")
    • 키 2: 이름("Mary Major"), 주소("100 Main Street"), 생일("1994년 7월 5일") -> 항목별로 가지고 있는 속성이 서로 달라도 문제없이 저장됨

• Amazon DynamoDB

  • 정의
    • 키-값 및 문서 데이터 구조를 모두 지원하며, 데이터 규모와 관계없이 10밀리초 미만의 초고속 성능을 보장하는 완전관리형 서버리스 NoSQL 데이터베이스 서비스
  • 주요 이점 및 핵심 기능
    • 완전관리형 서버리스 (Serverless Architecture)
      • 인프라 프로비저닝, 버전 업그레이드, 유지 관리 기간, 보안 패치 적용, 작동 중지 시간 관리가 전혀 필요 없음
      • 운영체제 및 DB 수준의 관리가 자동화되어 콜드 스타트나 관리에 따른 공수가 발생하지 않음
    • 일관된 초고속 성능 (Sub-10ms Latency)
      • 데이터가 페타바이트급으로 증가해도 한 자릿수 밀리초(10밀리초 미만)의 극도로 짧은 응답 성능을 보장함
      • 데이터를 여러 서버와 고성능 SSD 드라이브에 자동으로 분산 적재하여 안정성을 지님
    • 프로비저닝 용량 자동 확장성 (Auto-Scaling)
      • 트래픽 및 실제 사용량 변화에 맞춰 데이터베이스 처리량을 자동으로 스케일 업/다운함
      • 사용자가 목표 사용률을 지정하면 DynamoDB가 스스로 용량을 프로비저닝하며, 테이블 크기 및 총 데이터 저장량에 제약이 없음
    • 높은 가용성 및 내구성 (99.999% Availability)
      • 단일 AWS 리전 내에 존재하는 독립된 개별 시설(AZ) 3개에 데이터를 실시간 자동 복제하여 99.999% 가용성을 제공함
      • 타 리전에 복제본을 멀티 마스터로 배치하는 글로벌 테이블 (Global Tables) 기능을 제공하여 전 세계 분산 애플리케이션의 내결함성을 극대화함
    • 검증된 대규모 트래픽 처리 성능 (Amazon Prime Day 2024 사례)
      • 48시간 동안 DynamoDB API에 대해 수십조 단위의 호출을 안정적으로 처리함
      • 초당 최고 요청 수가 1억 4,600만 건에 달함에도 관리 개입 없이 무중단 자동 스케일링을 증명함
    • 투명한 데이터 암호화 (Encryption)
      • 저장 데이터 암호화(Encryption at Rest)를 지원하여 모든 데이터가 스토리지에 적재되기 전 백그라운드에서 자동 암호화되며, 전송 중 암호화를 함께 제공함
  • 주요 실제 사용 사례
    • 대규모 게임 플랫폼(사용자 상태/스코어보드), 실시간 금융 서비스 응용 프로그램, 글로벌 모바일 애플리케이션 백엔드 등

• 관계형 DB (RDBMS/RDS) vs NoSQL DB (DynamoDB) 비교 요약표

비교 항목	관계형 데이터베이스 (Amazon RDS / Aurora)	NoSQL 데이터베이스 (Amazon DynamoDB)
데이터 구조	행(Row)과 열(Column) 중심의 고정 정형 테이블	키-값(Key-Value) 페어 또는 문서(Document) 구조
스키마 유형	사전 정의된 엄격한 고정 스키마 (Strict Schema)	항목별 속성이 다를 수 있는 유연한 동적 스키마
쿼리 언어	정형 쿼리 언어 (SQL)	API 직접 호출 및 키 기반 쿼리/스캔
스케일링 방식	주로 수직 스케일링 (컴퓨팅/스토리지 증설)	수평 자동 확장 (서버리스 오토스케일링)
응답 지연시간	복잡한 조인(Join) 쿼리에 따라 지연시간 변동	규모에 상관없이 10밀리초 미만(한 자릿수 ms) 보장
최적 사용 분야	복잡한 트랜잭션, 데이터 관계 추적, 이커머스 주무	대용량 단순 트랜잭션, 게임 스토어, 실시간 렌더링

AWS 데이터베이스 데모

• Amazon RDS (MySQL) 실습 데모

  • RDS DB 인스턴스 생성 절차
    • 엔진 및 템플릿 선택: RDS 대시보드에서 Create database 실행 후 DB 엔진으로 MySQL, 사용 템플릿으로 Free tier 선택
    • 인스턴스 식별자 및 자격 증명 설정: DB 인스턴스 식별자로 database-1 입력, Credentials Settings에서 마스터 사용자 이름(admin) 및 암호(password) 지정
    • 네트워크 및 퍼블릭 액세스 구성: Connectivity 섹션에서 기본 VPC를 선택하고, 외부 SQL 클라이언트 접근 테스트를 위해 Public access = Yes 설정 (실제 운영 환경에서는 보안을 위해 퍼블릭 액세스 차단 권장)
    • 상태 전환: 인스턴스 생성 진행 후 상태가 Creating에서 Available로 변환되면 구동 준비 완료
  • RDS 인스턴스 연결 및 SQL 조작 실습
    • 클라이언트 연결 정보: DB 인스턴스 상세 페이지의 Connectivity & security 탭에 표시된 Endpoint(엔드포인트 주소)와 Port(포트 번호) 및 자격증명을 사용해 연결
    • DDL (테이블 생성 및 외래키 연관): Users, Products, Orders 3개 테이블을 생성하며, 외래키(Foreign Key)를 통해 테이블 간 관계를 정의함
    • DML 및 고정 스키마 검증: Insert 문을 실행해 데이터를 적재함 (모든 행이 동일한 열 구조를 가져야 하는 RDBMS의 엄격한 고정 스키마 특성 확인)
    • SELECT & Join 쿼리: 여러 테이블의 데이터를 외래키 조건으로 결합하는 Join SQL 문을 실행하여 모든 사용자 주문 내역을 단일 결과 집합으로 조회함

• Amazon DynamoDB 실습 데모

  • DynamoDB 독립형 테이블 생성 절차
    • 테이블 및 파티션 키 정의: DynamoDB 대시보드에서 Create table 실행 후, 테이블 이름으로 Orders, Partition key(파티션 키) 이름으로 OrderNumber(숫자 Number 타입) 지정
    • 서버리스 즉시 생성: RDS와 달리 인스턴스 관리나 외래키 개념이 없으며, 테이블 이름과 파티션 키 설정만으로 수 초 내 생성 완료 (Creating -> Active)
  • SDK 데이터 적재 및 스캔/쿼리 실습
    • AWS SDK 기반 데이터 로드: Python 스크립트로 DynamoDB API를 직접 호출하여 항목 10개를 테이블에 자동 데이터 적재
    • Scan (전체 데이터 검색): Explore table items -> Scan 실행하여 테이블 내 모든 데이터(Read All) 10개 항목을 반환받음
    • 동적 스키마 (Dynamic Schema) 검증: 스캔 결과 중 Notes 속성이 일부 항목에만 존재하는 것을 확인하여, 항목마다 속성 구성이 다를 수 있는 NoSQL의 유연한 스키마 구조를 실증함
    • Query (특정 항목 핀포인트 검색): Partition Key 조건으로 OrderNumber = 5를 지정하여 Query를 실행함으로써 단 1개의 해당 항목만 고속 반환받음을 확인함

• RDS(MySQL) 데모 vs DynamoDB 데모 실습 비교 요약표

실습 구분	Amazon RDS (MySQL) 데모	Amazon DynamoDB 데모
생성 대상	DB 인스턴스 (database-1) 및 내부 복수 테이블	독립 실행형 단일 테이블 (Orders)
연결 방식	Endpoint 주소, Port 번호 및 DB 계정 자격증명	AWS SDK를 통한 API 직접 호출
식별/연관 키	테이블 간 외래키 (Foreign Key)를 통한 연관 관계	항목 식별용 파티션 키 (Partition Key, OrderNumber)
스키마 제약	모든 행이 동일한 열을 가져야 하는 엄격한 고정 스키마	항목별로 속성이 다를 수 있는 유연한 동적 스키마 (Notes 속성 예시)
데이터 조회 방식	SQL 조인(Join) 문을 통한 복수 테이블 통합 검색	Scan (전체 읽기) 및 Query (파티션 키 조건 고속 검색)

인메모리 캐싱 서비스

• 인메모리 캐시 (In-Memory Cache)의 기본 개념

  • 정의
    • 자주 액세스하는 데이터를 디스크 스토리지 대신 컴퓨터의 주 메모리(RAM)에 임시 적재하여 데이터 검색 및 응답 속도를 극대화하는 고속 데이터 계층
  • 주요 특징 및 작동 메커니즘
    • 극도로 빠른 속도: 디스크 기반 스토리지 시스템보다 수백 배에서 수천 배 빠른 읽기/쓰기 성능을 제공함
    • 프라이머리 DB 부하 절감: 디스크 기반 프라이머리 데이터베이스(예: Amazon RDS)로 향하는 반복 쿼리를 사전에 차단하여 DB 성능 병목 현상을 방지함
    • 캐시 적중 및 누락 (Cache Hit & Cache Miss) 처리 흐름
      • Cache Hit (적중): 애플리케이션 요청 시 데이터가 캐시에 이미 존재하여 즉시 사용자에게 반환됨
      • Cache Miss (누락): 캐시에 데이터가 없을 경우 백엔드 DB(RDS)에서 데이터를 읽어와 캐시에 저장한 뒤 사용자에게 결과를 전달함 (다음 요청부터 즉시 반환 가능)
    • 적합한 데이터 유형: 사용자 세션 데이터, API 응답, 반복 데이터베이스 쿼리 결과, 정적/반복 참조 정보 등

• Amazon ElastiCache

  • 정의
    • Redis OSS, Valkey, Memcached와 호환되며 마이크로초(Microsecond) 단위의 초저지연 응답을 제공하는 완전관리형 인메모리 캐싱 서비스
  • 지원 인메모리 캐시 엔진 (3종)
    • Redis OSS, Valkey, Memcached
  • 주요 이점 및 핵심 기능
    • 마이크로초(Microsecond) 단위 초저지연 성능 (Sub-millisecond Latency)
      • 1밀리초보다 찰나인 마이크로초(μs) 단위의 응답 속도를 보장하여 읽기 트래픽이 많은 대규모 애플리케이션의 응답성을 극대화함
    • 완전관리형 및 서버리스 (Serverless) 옵션
      • 하드웨어 프로비저닝, OS 및 캐시 엔진 패치 적용, 모니터링, 결함 노드 자동 교체 등을 AWS가 자동화함
      • 트래픽 변동에 맞춰 자동으로 스토리지 및 컴퓨팅 용량이 조절되는 ElastiCache Serverless 옵션을 제공하여 운영 오버헤드를 줄임
    • 데이터베이스 아키텍처 비용 최적화 (Cost Optimization)
      • 캐시 계층이 읽기 트래픽의 상당량을 수용(Offload)하므로 백엔드 데이터베이스(RDS) 인스턴스 스펙을 더 작고 저렴한 클래스로 유지할 수 있어 전체 시스템 비용을 감축함
    • 고가용성 및 자동 장애 복구 (High Availability)
      • 프라이머리 노드 장애를 지속 감지하며, 결함 발생 시 수동 개입 없이 몇 분 내에 복제본(Replica) 노드를 새로운 프라이머리로 자동 승격하여 가동 중지 시간을 최소화함
    • 다중 가용 영역(Multi-AZ) 복제
      • 여러 가용 영역(AZ)에 프라이머리 및 복제본 노드를 분산 배치하여 특정 AZ 인프라 마비 시에도 데이터 접근성을 유지함
    • 다층 보안 및 데이터 암호화 (Encryption)
      • 저장 데이터 암호화 (Encryption at Rest): 디스크 스토리지 및 자동 백업 파일 암호화
      • 전송 중 암호화 (Encryption in Transit): TLS(전송 계층 보안) 프로토콜을 통해 클라이언트와 캐시 노드 간 통신 구간 암호화
  • 전형적인 웹 아키텍처 흐름 (EC2 + ElastiCache + RDS)
    • 사용자 데이터 요청 -> EC2 애플리케이션 서버 -> 1차: ElastiCache 조회 -> (Hit: 즉시 응답 / Miss: 2차: RDS 쿼리 -> ElastiCache 결과 저장 -> 사용자 응답)
  • 주요 실제 사용 사례
    • 웹/모바일 세션 상태 관리, 대용량 DB 쿼리 결과 캐싱, 실시간 게임 순위표(Leaderboard), 콘텐츠 전송 시스템(CDN) 캐시 백엔드 등

• 관계형 DB (RDS) vs 인메모리 캐시 (ElastiCache) 비교 요약표

비교 항목	관계형 데이터베이스 (Amazon RDS)	인메모리 캐시 (Amazon ElastiCache)
저장 매체	디스크 기반 스토리지 (SSD / EBS)	주 기억 장치 (RAM / In-Memory)
응답 지연시간	밀리초(ms) 단위	마이크로초(μs) 단위 (디스크 대비 수백~수천 배 고속)
주 목적	데이터의 영구적 보존, 복잡한 트랜잭션/관계 관리	자주 조회되는 데이터의 임시 적재, DB 부하 분산
호환 엔진	Aurora, MySQL, PostgreSQL, MariaDB 등	Redis OSS, Valkey, Memcached
데이터 지속성	영구 보존 (스냅샷 및 다중 AZ 복제)	휘발성 중심 (엔진 옵션에 따라 수동/자동 스냅샷 지원)
비용 절감 효과	데이터 증가 시 DB 컴퓨팅 수직 확장 필요	읽기 요청 오프닝을 통해 백엔드 DB의 소형화 가능

추가 데이터베이스 서비스

• AWS의 목적별 데이터베이스 (Purpose-Built Databases) 전략

  • 정의
    • "모든 용도에 알맞은 만능 데이터베이스는 없다"는 원칙하에, 애플리케이션 데이터의 고유한 형태와 비즈니스 요구사항에 가장 적합한 전용 데이터베이스를 채택하는 전략
  • 핵심 메커니즘
    • 정형(관계형), 키-값, 문서, 그래프, 블록체인 원장 등 워크로드의 특성에 데이터를 맞추어 선택함으로써 최상의 성능과 비용 효율성을 달성함

• 특수 목적 데이터베이스 서비스군

  • Amazon DocumentDB (MongoDB 호환)
    • 정의: 고정된 관계형 스키마에 부합하지 않는 반정형(Semi-structured) JSON 문서를 관리하도록 설계된 완전관리형 문서 데이터베이스 서비스
    • 주요 이점 및 핵심 기능
      • MongoDB 완벽 호환성: 기존 MongoDB API, 드라이버, 도구를 그대로 보존하여 코드 수정 없이 애플리케이션 마이그레이션이 가능함
      • 유연한 동적 스키마: 사전 정의된 스키마 없이 신속한 반복 개발 및 잦은 데이터 속성 변경을 손쉽게 수용함
      • 스토리지 자동 확장성: 데이터 증가에 따라 스토리지를 10GB 단위 증분으로 최대 64TB까지 자동 확장하며 초당 수백만 건의 요청을 수용함
      • 읽기 처리량 향상 (최대 15개 복제본): 기본 스토리지를 공유하는 읽기 전용 복제본(Replica) 인스턴스를 최대 15개까지 생성하여 읽기 성능을 획기적으로 개선함
    • 주요 실제 사용 사례: 콘텐츠 관리 시스템(CMS), 상품 카탈로그 및 인벤토리 관리, 사용자 프로필 및 개인화 시스템 등
  • Amazon Neptune (그래프 데이터베이스)
    • 정의: 소셜 네트워크, 친구 관계망, 사기 행위 패턴 등 고도로 연결된 데이터세트의 복잡한 관계를 관리하기 위해 특별히 제작된 완전관리형 그래프 데이터베이스 서비스
    • 주요 이점 및 핵심 기능
      • 복잡한 관계 파악 특화 Engine: 관계형 DB에서 쿼리하기 어려운 소셜 웹 및 상호 연결 데이터를 속성 그래프(Property Graph) 및 RDF 모델을 통해 손쉽게 탐색함
      • 밀리초(ms) 단위의 고속 쿼리 성능: 수십억 개의 복잡한 관계를 몇 밀리초(ms) 안에 빠르게 처리하여 대규모 관계 매핑 및 패턴 일치를 수행함
      • 자동 확장 및 고가용성: 스토리지를 최대 64TB까지 자동으로 확장하며, 자동 장애 조치 및 지속 백업을 내장함
    • 주요 실제 사용 사례: 소셜 네트워크 사용자 연결 매핑, 실시간 사기 행위(Fraud) 탐지 시스템, 검색 및 추천 시스템 등
  • Amazon Managed Blockchain
    • 정의: 투명한 데이터 변경 이력 보장 및 공급망 관리를 위해 분산 블록체인 네트워크를 손쉽게 생성하고 관리하도록 지원하는 전용 서비스
    • 주요 실제 사용 사례: 식품 안전을 위한 식자재 공급망(Supply Chain) 추적, 유통 품목 분실 방지, 데이터 이력 보관 등

• 데이터베이스 가속기 & 중앙 집중식 통합 백업 서비스

  • Amazon DynamoDB Accelerator (DAX)
    • 정의: Amazon DynamoDB 비관계형 데이터의 읽기 반응 속도를 대폭 개선하기 위해 기본 제공되는 전용 인메모리 캐싱 계층 (In-Memory Cache Layer)
    • 특징/이점: DynamoDB 읽기 시간을 마이크로초(μs) 단위로 단축시켜 응답성을 극대화함
  • AWS Backup (중앙 집중식 통합 백업 관리)
    • 정의: Amazon EBS 볼륨, Amazon EFS 파일 시스템, RDS 데이터베이스, DynamoDB 테이블 및 온프레미스 데이터 전체에 대해 중앙에서 데이터 보호를 자동 관리하는 통합 백업 서비스
    • 주요 이점 및 핵심 기능
      • 단일 대시보드 중앙 집중 관리: 여러 AWS 서비스 및 계정 전체의 백업 작업, 복원 지점, 규정 준수 상태를 단일 통제면에서 관제하여 구성 오류와 운영 복잡성을 제거함
      • 자동 백업 일정 및 정책 적용: 비즈니스 정책에 따라 백업 일정을 자동화하고, 새 리소스 생성 시 자동으로 백업 대상에 포함시킴
      • 리전 간 백업 이중화 (Cross-Region Replication): 재해 복구(DR)를 위해 백업 데이터를 타 AWS 리전에 자동 복제하여 프라이머리 리전 마비 시 세컨더리 리전에서 신속 복구함
      • 간소화된 규정 준수 및 감사 (Compliance & Audit): 백업 활동 추적, 상세 감사 로그 및 보고서를 자동 유지 관리하여 엄격한 법적/보안 요구사항을 입증함
    • 주요 실제 사용 사례: 전사 중앙 집중식 재해 복구, 규정 준수 통합 백업 정책 수립 등

• AWS 추가 데이터베이스 및 백업 서비스 요약표

서비스 명칭	서비스 유형	핵심 데이터 형태 / 대상	주요 특징 및 한도
Amazon DocumentDB	완전관리형 문서 DB	반정형 JSON 스타일 문서	MongoDB 호환, 10GB~64TB 자동 확장, 복제본 최대 15개
Amazon Neptune	완전관리형 그래프 DB	고도로 연결된 관계형 데이터세트	수십억 개 관계 몇 ms 내 처리, 최대 64TB 자동 확장
Amazon Managed Blockchain	블록체인 네트워크 관리	분산 원장 및 공급망 데이터	투명한 변경 이력 보장, 유통/식품 공급망 추적
DynamoDB Accelerator (DAX)	인메모리 캐시 가속기	DynamoDB 비관계형 데이터	DynamoDB 전용 인메모리 캐시, 읽기 속도 마이크로초(μs)화
AWS Backup	중앙 통합 백업 서비스	EBS, EFS, RDS, DynamoDB, 온프레미스	단일 대시보드, 리전 간 백업 복제, 규정 준수 감사 로그