Amazon DynamoDB

Amazon DynamoDB는 완전관리형 NoSQL 데이터베이스 서비스로, 빠르고 일관된 성능, 자동 확장성, 내구성을 제공한다. DynamoDB는 키-값(key-value) 및 문서(document) 데이터를 저장할 수 있으며, 트랜잭션 처리와 고가용성을 보장한다. 이 서비스는 대규모 애플리케이션, 모바일 애플리케이션, 게임 개발, IoT 시스템 등에서 광범위하게 사용된다.

기본 개념

• 고성능 및 일관성: 밀리초 수준의 지연 시간으로 빠른 읽기 및 쓰기 성능을 제공하며, 일관된 결과를 보장
• 완전관리형: AWS에서 인프라 관리, 확장, 보안 등을 자동으로 처리하여 사용자 부담을 최소화
• 자동 확장성: 사용량에 맞춰 자동으로 읽기 및 쓰기 용량을 조정하며, 성능을 최적화
• 내구성: 데이터를 다중 가용 영역(AZ)에 복제하여 장애가 발생해도 자동으로 복구 가능
• 트랜잭션 지원: ACID 트랜잭션을 지원하여 여러 작업을 원자적으로 처리할 수 있음
• 보안: AWS IAM을 통해 세밀한 액세스 제어가 가능하며, 데이터 암호화 및 VPC 격리를 지원

Amazon DynamoDB 구축 및 활용

1. AWS 콘솔에서 DynamoDB 테이블 생성

• 테이블을 생성하고 파티션 키(또는 복합 키)를 설정하여 데이터를 효율적으로 저장
• 인덱스(Global Secondary Index, Local Secondary Index)를 설정하여 쿼리 성능 최적화

2. 데이터 삽입 및 쿼리

• PutItem을 사용하여 데이터를 삽입하고, GetItem으로 데이터를 조회
• Query와 Scan을 사용하여 특정 조건에 맞는 데이터를 검색
• DynamoDB Streams를 사용하여 데이터 변경을 실시간으로 캡처하고 처리

3. 트랜잭션 처리

• TransactWriteItems와 TransactGetItems를 사용하여 여러 항목에 대해 원자적 트랜잭션을 수행
• 데이터 무결성을 보장하며, 실패 시 롤백 기능 제공

4. 읽기 및 쓰기 용량 설정

• Provisioned 모드: 사용자가 설정한 용량에 맞게 읽기 및 쓰기 처리량을 설정
• On-Demand 모드: 트래픽에 맞춰 자동으로 확장되며, 스파이크가 있는 애플리케이션에 유용

비용 및 최적화

• 온디맨드 요금제: 사용한 읽기/쓰기 요청, 스토리지에 대해 요금이 부과됨
• 프로비저닝된 용량: 예상되는 트래픽에 맞춰 읽기/쓰기 처리량을 사전 설정할 수 있으며, 초과 사용 시 Auto Scaling 기능을 통해 자동으로 용량 조정 가능
• DynamoDB Accelerator (DAX): 인메모리 캐시를 사용하여 읽기 성능을 대폭 향상시킬 수 있음
• 글로벌 테이블: 다중 지역에서 DynamoDB 테이블을 자동으로 동기화하여 전 세계 애플리케이션에 대한 높은 가용성 및 성능을 제공
• 활동 추적 : CloudTrail를 사용해 모니터링 할 수 있다. 저장 시 암호화에 AWS 관리형 키를 사용하는 경우 키 사용 현황과 DynamoDB에서 발생된 활동들이 CloudTrail 이벤트에 기록된다. DynamoDB 및 AWS 계정에서 이벤트를 지속적으로 기록하기 위해 추적을 만들어 로그 파일을 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) 버킷에 전달할 수 있다.

활용 사례

• 모바일 애플리케이션: 사용자 데이터를 빠르게 읽고 쓸 수 있어 모바일 게임, 소셜 미디어 등에 유용
• IoT 시스템: 실시간 데이터 처리 및 빠른 응답 시간이 필요한 IoT 애플리케이션에 적합
• 추천 시스템: 대규모 사용자 데이터를 빠르게 처리하고, 맞춤형 추천 서비스를 제공하는 데 사용

Amazon DynamoDB는 고성능과 자동 확장성을 제공하는 완전관리형 NoSQL 데이터베이스로, 대규모 애플리케이션에 최적화되어 있다. 트랜잭션 처리와 고가용성을 통해 신뢰성 높은 서비스를 구축할 수 있으며, 저비용으로 높은 성능을 구현할 수 있다.

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Amazon DocumentDB

Amazon DocumentDB는 MongoDB와 호환되는 완전관리형 NoSQL 문서형 데이터베이스 서비스이다. 대규모 애플리케이션에 적합한 고성능과 확장성을 제공하며, 보안, 내구성, 가용성을 갖춘 완전 관리형 솔루션이다.

초고속 성능을 제공하며, 자동화된 백업, 다중 가용 영역(AZ) 기반의 복제를 통해 고가용성과 데이터 보호를 보장한다. 기존 MongoDB 애플리케이션과의 호환성 덕분에, 클라우드로의 마이그레이션을 손쉽게 할 수 있다.

기본 개념

• MongoDB 호환성: 기존 MongoDB 애플리케이션과 쉽게 통합 가능, MongoDB API 및 도구 그대로 사용 가능
• 고성능 및 확장성: 초고속 읽기 및 쓰기 성능 제공, 자동 확장 기능으로 트래픽에 맞춰 스토리지가 최대 10GB까지 확장, 초당 수백만개의 요청을 작업할 수 있도록 확장
• 고가용성 및 내구성: 3개의 가용 영역(AZ) 복제 지원, 장애 발생 시 자동 복구
• 보안: VPC 내 네트워크 격리, 데이터 암호화, IAM 권한 기반 접근 제어

DocumentDB 구축 및 활용

1. AWS 콘솔에서 DocumentDB 클러스터 생성

• 관리형 서비스로 간편하게 클러스터 배포 가능
• 인스턴스 유형, 가용 영역(AZ), 백업 및 보안 설정 등 간편한 설정으로 클러스터 구축

2. MongoDB 클라이언트 사용

• 기존 MongoDB 드라이버 및 도구를 사용하여 DocumentDB에 연결 가능
• mongo CLI, MongoDB ODM(Object-Document Mapper) 등 활용 가능

3. 고성능 애플리케이션에서 활용

• 콘텐츠 관리 시스템(CMS), 로그 분석, IoT 데이터 처리 등 대규모 데이터를 다루는 애플리케이션에 최적화
• JSON 형식의 데이터 저장 및 실시간 처리에 적합

비용 및 최적화

• 온디맨드 요금제: 인스턴스 크기 및 사용량에 따라 요금 부과
• 리드 전용 노드(Read Replicas): 읽기 성능 확장을 위해 리드 전용 노드를 추가할 수 있음
• 자동 백업 및 스냅샷: 자동화된 백업 및 스냅샷 기능을 통해 데이터 복원 가능

Amazon DocumentDB는 MongoDB와 호환되면서 고성능, 확장성, 보안성을 갖춘 완전관리형 데이터베이스로, 대규모 애플리케이션과 클라우드 마이그레이션에 적합한 솔루션이다.

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Amazon Neptune

Amazon Neptune은 고성능, 완전관리형 그래프 데이터베이스 서비스이다. RDF(Resource Description Framework)와 Property Graph 모델을 지원하며, 복잡한 관계를 저장하고 쿼리하는 데 최적화되어 있다. Amazon Neptune은 특히 소셜 네트워크, 추천 시스템, 지식 그래프와 같은 관계 기반 애플리케이션에서 뛰어난 성능을 제공한다.

Neptune Stream

Neptune Stream은 Neptune 데이터베이스 내 그래프 데이터의 모든 변경 사항에 대해 실시간으로 정렬된 데이터 시퀀스를 제공한다. 해당 스트림에는 중복이 없으며 Neptune 클러스터 내에서 발생하는 변경 사항이 엄격하게 순서대로 정렬된다. 스트림 데이터는 HTTP REST API를 통해 액세스할 수 있다.

📌 Neptune Stream 활용 사례
1️⃣ 변경 사항 알림 → 그래프 데이터 내 특정 변경이 발생하면 이벤트를 감지하고 알림 전송
2️⃣ 데이터 동기화 → Neptune 데이터를 S3, OpenSearch, ElastiCache 등 다른 저장소와 실시간 동기화
3️⃣ 다중 리전 복제 → 여러 지역에 걸쳐 Neptune 클러스터 데이터를 복제하고 동기화 유지

그래프에는 권한이 있다. 권한은 Neptune뿐만 아니라 Neptune Stream에도 기록된다.

기본 개념

• 그래프 데이터베이스: 관계와 연결된 데이터를 효과적으로 처리하며, RDF와 Property Graph 모델을 지원
• 고성능 및 확장성: 대규모 그래프 데이터 처리에 적합, 초고속 쿼리 성능을 제공(밀리초 단위의 지연 시간)
• 보안 및 내구성: 데이터 암호화, VPC 네트워크 격리, IAM 권한 기반 접근 제어
• 고가용성: 3개의 AZ에 걸쳐 최대 15개의 읽기 전용 복제본을 복제, 자동 복구 기능 제공

Amazon Neptune 구축 및 활용

1. AWS 콘솔에서 Neptune 클러스터 생성

• 간단한 설정으로 완전관리형 클러스터 배포 가능
• 인스턴스 유형, 가용 영역(AZ), 백업 설정 등 기본적인 클러스터 구성

2. 그래프 쿼리 언어 사용

• Gremlin(Property Graph 모델) 또는 SPARQL(RDF 모델)을 사용하여 그래프 데이터 쿼리
• Amazon Neptune에서 제공하는 AWS SDK 또는 JDBC 드라이버를 통해 클라이언트와 연결

3. 그래프 애플리케이션에서 활용

• 소셜 네트워크 분석: 사용자 간의 관계를 분석하여, 관계 중심의 추천 서비스 제공
• 지식 그래프 구축: 복잡한 연결 관계를 저장하고 쿼리하는 데 유용
• 실시간 분석: 실시간 관계 분석을 통해 빠르게 변화하는 데이터에 반응하는 시스템 구축

비용 및 최적화

• 온디맨드 요금제: 사용한 리소스에 대해서만 비용 부과
• 읽기 성능 확장: 리드 전용 복제본을 추가하여 읽기 성능 확장 가능
• 자동 백업: 자동화된 백업 기능을 제공하며, 데이터 복원 가능

Amazon Neptune은 고성능 그래프 데이터베이스로, 복잡한 관계 데이터를 효율적으로 저장하고 쿼리할 수 있는 서비스이다. 소셜 네트워크, 추천 시스템, 지식 그래프 등 다양한 애플리케이션에 적합하다.

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AWS QLDB

Amazon QLDB(Quantum Ledger Database)는 완전관리형, 투명한, 변경 불가능한 기록을 제공하는 데이터베이스 서비스이다. 트랜잭션 로그를 사용하여 데이터의 변경 이력을 안전하게 기록하고, 모든 트랜잭션을 추적할 수 있다. 주로 금융 거래 기록, 공급망 추적, 디지털 자산 관리 등 변경 이력과 투명성이 중요한 애플리케이션에 적합하다.

관리형 블록체인과의 차이점은 QLDB에는 탈중앙화 개념이 없어 Amazon 소유의 중앙 데이터베이스에서만 저널을 작성할 수 있다. 많은 금융 규제 규칙들을 따르는 것이다.

기본 개념

• 변경 불가능한 기록: 모든 데이터 변경은 자동으로 변경 이력으로 기록되며, 이를 통해 데이터의 무결성 및 추적성을 보장. 내부적으로 저널이 있고 저널에는 수정 시퀀스가 있어 수정이 일어날 때마다, 암호화 해시가 계산된다. 아무것도 수정되거나 삭제되지 않도록 보장한다. 데이터베이스를 사용하는 모든 사람이 확인할 수 있다.
• 투명한 트랜잭션: 데이터의 모든 변경 사항을 조회하고 검증할 수 있는 트랜잭션 로그 제공
• 고성능: 고속의 트랜잭션 처리 성능을 제공하며, 자동 확장을 지원. 일반 원장 블록체인 프레임워크보다 2-3배 더 나은 성능을 제공함.
• 완전관리형 서비스: 인프라 관리 없이 데이터베이스 운영이 가능하며, 자동화된 백업 및 보안 기능 제공

Amazon QLDB 구축 및 활용

1. AWS 콘솔에서 QLDB Ledger 생성

• 간단한 설정을 통해 완전관리형 레저(ledger) 생성 가능
• 트랜잭션 로그 및 변경 이력 저장을 위한 기본적인 레저 구성

2. QLDB에 연결하여 트랜잭션 처리

• QLDB API를 사용하여 애플리케이션에서 트랜잭션을 처리
• PartiQL을 사용하여 SQL과 유사한 방식으로 데이터를 쿼리하고, 트랜잭션 로그를 기록
• AWS SDK를 통해 QLDB와 클라이언트를 연결

3. 데이터 무결성 및 추적

• 트랜잭션 로그를 통해 모든 변경 이력을 검증하고, 데이터의 변경 사항을 정확하게 추적 가능
• 검증 가능한 데이터 역사를 제공하여, 특정 시점의 데이터를 재구성할 수 있음

비용 및 최적화

• 온디맨드 요금제: 데이터 저장 용량, 트랜잭션 처리량 및 트랜잭션 로그의 사용량에 따라 요금 부과
• 저장 용량 확장: 필요에 따라 저장 용량을 확장하며, 비용을 효율적으로 관리 가능
• 자동화된 백업: 자동화된 백업 기능을 제공하며, 데이터 복구가 용이

Amazon QLDB는 변경 불가능한 기록을 제공하여 투명한 데이터 처리와 데이터 무결성을 보장하는 완전관리형 서비스이다. 금융 거래나 공급망 추적 등 중요한 기록을 처리하는 데 적합한 솔루션이다.

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Amazon MemoryDB for Redis

MemoryDB는 내구성이 뛰어나고 Redis와 호환되는 인메모리 데이터베이스 서비스이다. 초고속 성능을 제공하며, 마이크로초 단위의 읽기 지연 시간과 10밀리초 미만의 쓰기 지연 시간을 유지하면서 높은 처리량을 지원한다. 다중 가용 영역(AZ)을 활용한 내구성을 갖추고 있어 신뢰성이 뛰어나며, 완전관리형 서비스로 운영 부담을 줄인다.

고성능 애플리케이션을 위한 프라이머리 데이터베이스로 사용할 수 있으며, 별도의 캐시 관리나 내구성을 갖춘 데이터베이스 운영이 필요하지 않다. 특히 마이크로서비스 아키텍처 기반 애플리케이션에서 효율적으로 동작한다.

기본 개념

• Redis 호환성: Redis 프로토콜을 그대로 지원하여 기존 Redis 애플리케이션과 쉽게 통합 가능
  데이터 일관성 보장: 데이터는 디스크에 지속적으로 저장되며, 장애 발생 시에도 데이터 복원이 가능
• 고가용성: 다중 가용 영역(AZ) 복제를 지원하여 장애 발생 시 자동으로 복구

MemoryDB 구축 및 활용

1. AWS 콘솔에서 MemoryDB 클러스터 생성

관리형 서비스로, 몇 가지 설정만으로 클러스터를 쉽게 배포 가능
인스턴스 유형, 가용 영역(AZ), 백업 옵션 설정

2. Redis 클라이언트 사용

기존 Redis 클라이언트(Lettuce, Jedis 등)를 활용하여 MemoryDB에 연결
redis-cli 또는 AWS SDK 사용 가능

3. 고성능 애플리케이션에서 활용

실시간 분석, 세션 관리, 리더보드 시스템 등 성능이 중요한 서비스에 적합
데이터 일관성과 내구성이 중요한 경우 기존 Redis보다 안정적인 선택

비용 및 최적화

온디맨드 요금제를 사용하며, 인스턴스 크기 및 사용량에 따라 비용이 청구됨
리드 전용 노드(Read Replicas) 추가로 읽기 성능 확장 가능
자동 백업 및 스냅샷 기능 지원

MemoryDB는 Redis와 호환되면서도 내구성과 관리 편의성이 강화된 서비스로, 캐싱이 아닌 주요 데이터 저장소로도 활용할 수 있다.

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Amazon Keyspaces

Amazon Keyspaces는 완전관리형 Apache Cassandra 호환 데이터베이스 서비스로, 대규모의 분산형 NoSQL 데이터베이스를 클라우드에서 쉽게 운영할 수 있게 해준다. Cassandra의 기능을 지원하면서도, 관리 부담을 줄이고 성능과 확장성을 극대화한다. Amazon Keyspaces는 고가용성, 자동 확장성, 데이터 내구성을 제공하며, 다양한 실시간 애플리케이션에서 사용할 수 있다. 산업용 대규모 애플리케이션(장비 유지 관리, 플릿 관리, 라우팅 최적화용), IoT 장치 정보와 시계열 데이터 저장에서도 활용된다.

기본 개념

• Cassandra 호환성: 기존 Cassandra 클러스터를 Amazon Keyspaces로 쉽게 마이그레이션할 수 있으며, Cassandra 쿼리 언어(CQL)를 그대로 사용할 수 있음
• 완전관리형 서비스: 데이터베이스 운영을 자동화하여, 인프라 관리 없이 손쉽게 확장 가능
• 자동 확장성: 애플리케이션의 요구에 맞춰 자동으로 리소스를 확장하고 축소하며, 수요에 맞춰 자동 조정
• 용량 모드 : DynamoDB와 동일하게 크기가 자동 조절되는 프로비저닝 모드와 온디맨드 모드가 있다.
• 고가용성 및 내구성: 다중 가용 영역(AZ)에 걸쳐 세 번 복제 및 자동 백업 기능을 제공하여 데이터 손실을 방지하고, 장애 발생 시 자동 복구 가능
• 보안: AWS Identity and Access Management(IAM)와 연동하여 데이터베이스 접근 제어 가능, VPC 격리와 암호화 지원

Amazon Keyspaces 구축 및 활용

1. AWS 콘솔에서 Keyspaces 클러스터 생성

• 관리형 서비스로 몇 가지 설정을 통해 완전관리형 Cassandra 클러스터를 손쉽게 생성 가능
• 인스턴스 유형, 가용 영역(AZ), 백업 및 보안 설정 등을 선택하여 클러스터 구성

2. CQL(타입쿼리 언어) 사용

• 기존 Cassandra 클라이언트와 CQL을 사용하여 데이터 삽입, 쿼리, 업데이트 등을 처리
• AWS SDK 또는 Cassandra 클라이언트를 사용하여 애플리케이션에서 Keyspaces에 연결 가능

3. 실시간 애플리케이션에서 활용

• 실시간 데이터 처리: 대규모 실시간 데이터를 처리하는 애플리케이션에 적합
• 분산형 시스템: 웹 애플리케이션, IoT, 모바일 앱 등에서 수평 확장과 고가용성을 필요로 하는 시스템에 유용

비용 및 최적화

• 온디맨드 요금제: 저장 용량과 읽기/쓰기 처리량에 따라 요금이 부과됨
• 자동 확장: 수요에 맞춰 자동으로 확장되므로, 사용량에 따라 비용 최적화 가능
• 읽기/쓰기 성능: 프로비저닝된 읽기/쓰기 용량을 선택하여 성능을 최적화 가능
• 자동 백업: 자동 백업 및 스냅샷 기능을 제공하여 데이터 보호와 복원 기능을 강화. 백업 기능은 최대 35일까지 지정 시간 복구가 가능.

Amazon Keyspaces는 Cassandra 호환 데이터베이스로, 고성능과 자동 확장성을 제공하는 완전관리형 서비스이다. 대규모 실시간 데이터를 처리하는 데 적합하며, 관리 부담 없이 안정적인 데이터베이스 운영을 가능하게 한다.

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Amazon Timestream

Amazon Timestream은 완전관리형 시계열 데이터베이스 서비스로, IoT 애플리케이션, 운영 분석, 모니터링 시스템 등에서 생성되는 시계열 데이터를 효율적으로 저장, 처리, 분석할 수 있게 해준다. Timestream은 높은 쓰기 및 읽기 성능, 자동 확장성, 저비용의 시계열 데이터 처리에 최적화되어 있으며, 대규모 데이터를 손쉽게 관리하고 실시간으로 분석할 수 있다.

기본 개념

• 시계열 데이터 최적화: 시계열 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 설계되어, 빠른 쓰기 성능과 실시간 분석을 지원. 매일 수조 건의 이벤트를 저장 및 분석할 수 있다. 시계열 데이터는 관계형DB보다 시계열DB를 사용하는 것이 훨씬 빠르고 저렴함.
• 완전관리형 서비스: 데이터베이스 관리, 확장성, 유지 보수 등을 AWS가 처리하며, 사용자는 애플리케이션에 집중할 수 있음
• 자동 확장성: 자동으로 데이터를 처리하고, 수요에 맞춰 용량을 확장
• 분석 기능: 쿼리 언어를 통해 시계열 데이터를 쉽게 분석할 수 있으며, 내장된 집계 함수를 활용하여 실시간 통찰력을 제공
• 보안: 전송중 데이터와 저장 데이터 암호화, IAM을 통한 접근 제어, VPC 격리 지원

Amazon Timestream 구축 및 활용

1. AWS 콘솔에서 Timestream 데이터베이스 생성

• AWS 콘솔을 통해 몇 가지 클릭으로 완전관리형 Timestream 데이터베이스를 설정 가능
• 테이블과 배치 처리 및 스트리밍 데이터 설정을 통해 필요한 데이터를 효율적으로 저장 및 처리

2. 실시간 데이터 수집 및 저장

• 데이터 삽입: AWS SDK, AWS IoT Core, Kinesis Data Streams, Prometheus, telegraf, Kinesis Data Analytics와 연동하여 실시간으로 데이터를 삽입하고 저장
• 메타데이터와 시간 정보를 기준으로 효율적으로 시계열 데이터를 저장

3. 쿼리 및 분석

• Timestream Query Language (TQL)를 사용하여 시계열 데이터를 효율적으로 분석 가능, SQL과 완벽 호환
• 집계 함수(e.g., 평균, 합계, 최소값, 최대값)를 사용하여 실시간으로 데이터를 집계하고 분석
• 쿼리를 예약하고 다중 척도 레코드도 얻을 수 있다.

4. 시계열 데이터 활용

• IoT 모니터링: 센서 데이터를 실시간으로 수집하고 모니터링하여 이상 징후를 빠르게 감지
• 운영 분석: 서버, 네트워크, 애플리케이션 로그를 분석하여 시스템 성능을 모니터링
• 시계열 예측: 과거의 데이터를 바탕으로 트렌드를 분석하고 예측 모델을 구축하여 미래 데이터를 예측
• Amazon QuickSight, Amazon SageMaker, Grafana, Any JDBC connection과 연결하여 Timestream의 데이터를 활용할 수 있음

비용 및 최적화

• 온디맨드 요금제: 사용한 데이터 저장 용량과 쿼리 성능에 따라 요금 부과
• 저비용 스토리지: 최신 데이터는 메모리에 저장되고 시계열 데이터의 오래된 데이터를 스케일링하여 저비용 스토리지에 보관, 필요한 데이터만 빠르게 접근 가능
• 자동 확장: 데이터 수집량 및 처리량에 따라 자동으로 확장되어 성능을 최적화할 수 있음
• 쿼리 최적화: TQL을 사용하여 복잡한 쿼리를 효율적으로 처리하여 비용을 절감할 수 있음

Amazon Timestream은 시계열 데이터를 효율적으로 저장하고 분석할 수 있는 완전관리형 서비스로, IoT, 운영 분석, 모니터링 시스템 등 다양한 실시간 데이터 처리 애플리케이션에 적합하다. 자동 확장성과 저비용 스토리지를 통해 대규모 데이터를 경제적으로 처리할 수 있다.