AWS Cloud Practitioner - Database

1. 📚데이터 베이스 종류 및 개념

1-1. 관계형 데이터 베이스(Relational Data System)

• 여러 테이블 형태로 데이터들이 서로 연결되어 관리되는 데이터 베이스
• SQL 언어를 사용하여 데이터를 다룸
• 여러 제약 조건 및 정규화를 통해 데이터 중복을 방지할 수 있음
• AWS의 대표적인 서비스로는 Amazon RDS, Amazon Aurora

1-2. NoSQL 데이터 베이스

• 테이블을 사용하지 않고, SQL이 아닌 다양한 방식(키-값 쌍, json, 그래프 등)으로 데이터를 다루는 데이터베이스
• RDS처럼 데이터를 구조화하여 다루지 않아 유연하게 데이터 관리가 가능함
• 대표적인 AWS Key-Value 데이터베이스는 Amazon DynamoDB

1-3. 인 메모리 데이터 베이스

• 데이터를 디스크가 아닌 메모리에 두어 관리하는 데이터 베이스
• 데이터 양이 방대해져 응답 속도가 지연될 경우, 대안으로 활용될 수 있음
• 대표적인 AWS서비스로는 Amazon Elasticache
  
  
  
  

2. Amazon Relational Database Service(RDS)

• AWS의 관리형 RDS
• 백업, 보안, DB설정 등을 AWS에서 관리
• AWS의 Key Management Service(KMS)를 통해 모든 db에 대해 저장 중 암호화 가능
• 오토 스케일링 통해 DB다운타임 없이 스토리지 확장 가능
• 읽기 모드만 가능한 데이터 복제본을 제공하여 DB에대한 읽기/쓰기 트래픽을 분산시킬 수 있음
• DB를 여러 가용영역에 분산 배치하여 데이터의 가용성을 향상시킬 수 있음
  
  
  
  

2-1. Amazon Aurora

• AWS의 RDS호환형 데이터베이스

• 기존 MySQL/PostgreSQL 대비 최대 5배 빠른 속도, DB호환 가능

• DB에 대한 자동 복제 및 장애 복구 서비스 등을 자동화하여 지원

• Aurora Serverless를 통해 서버리스 옵션 제공

• 높은 성능 대비 비용이 매우 효율적

• DB를 개별 인스턴스 단위가 아닌, 클러스터(여러 인스턴스)단위로 관리함

  
  
  

3. Amazon ElastiCache

• AWS의 관리형 인메모리 데이터 베이스
• 데이터를 메모리에 저장하여 빠른 응답 속도 제공
• 자주 조회되는 데이터를 캐싱해두어 읽기 부하를 줄이고 DB성능 최적화
• Redis 및 Memcached 와 호환 가능
  • Redis
    • 인메모리 형태로 키-값을 저장하고 빠른 데이터 캐싱을 제공하는 엔진
    • 다양한 데이터 타입 지원, 영속성 가능
    • 멀티 스레드 기반
  • Memcached
    • 단순히 키-값만 저장
    • 영속성 없음
    • 싱글 스레드 기반
  
  
  

4. Amazon DynamoDB

• AWS의 관리형 NoSQL 데이터 베이스
• 키-값 형태로 데이터 저장
• Serverless형태로 서비스 제공
• 빠른 응답이 필요한 애플리케이션에 활용
  
  

5. AWS의 다른 DB

5-1. Amazon DocumentDB

• MongoDB 호환 NoSQL 데이터베이스로, JSON 문서를 저장하고 쿼리 및 인덱싱 가능

5-2. Amazon Keyspaces

• Apache Cassandra 호환 분산형 NoSQL 데이터베이스

5-4. Amazon Neptune

• 그래프 데이터베이스로, 노드를 활용하여 데이터 구조를 표현

5-5. Amazon QLDB

• 데이터 변경 이력을 추적하고 검증할 수 있도록 설계된 원장(Ledger) 데이터베이스

5-6. Amazon Timestream

• 시계열(time-series) 데이터베이스로, 시간에 따라 변화하는 데이터를 효율적으로 저장 및 분석

  
  

6. AWS의 데이터 분석 서비스

6-1. Amazon Athena

• S3에 저장된 데이터를 SQL언어로 바로 분석 가능
• JSON, CSV 등 다양한 데이터 형식 지원
• Amazon QuickSight를 활용하여 조회한 데이터를 시각화 할 수 있음

6-2. Amazon Redshift

• 데이터 웨어하우스(대량의 구조화된 데이터를 저장하고 분석하는 시스템) 형태
• 대규모 데이터 분석에 최적화

6-3. Amazon OpenSearch Service(Amazon Elastic Search Service)

• 실시간 검색, 로그 분석, 애플리케이션 모니터링 기능에 최적화
• ElasticSearch에서 파생된 오픈소스 버전

6-4. AWS QuickSight

• 대시보드 및 데이터 시각화 기능을 제공하는 비즈니스 인텔리전스(BI)(데이터를 분석하여 기업의 의사결정을 돕는 프로세스) 도구
• AWS 데이터 뿐만 아니라 타사 데이터, 스프레드 시트 데이터 등 여러 데이터들과 호환되어 시각화 가능

6-4. AWS Glue

• 데이터 분석을 위한 ETL(Extract, Transform, Load) 자동화 기능을 제공해주는 서비스
• S3, RDS 등의 데이터를 중앙에서 관리하게 해주는 데이터 카탈로그 기능 제공

6-5. AWS Lake Formation

• 데이터 레이크 서비스
• 구조화, 반구조화, 비구조화된 모든 형태의 원시 데이터를 저장하는 중앙 저장소

6-6. Amazon EMR(Elastic MapReduce)

• 대규모 데이터 분석이 가능한 빅데이터 플랫폼