AWS cloud Practitioner Essentals 요약 (skill Builder)#2

인스턴스 스토어 및 Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS)

• Amazon EC2를 사용하여 비즈니스 애플리케이션을 실행한다면 이러한 애플리케이션은 CPU, 메모리, 네트워크 및 스토리지에 액세스 해야함. EC2 인스턴스를 이용하면 이렇게 다양한 구성 요소에 액세스 할 수 있음. 
• 지난 시간에 이어서 이번 파트는 스토리지 액세스에 집중. 애플리케이션이 실행되면 대부분의 경우 블록 수준 스토리지에 액세스를 해야함! 

 

 

 

인스턴스 스토어

• 우선, 블록 수준 스토리지 볼륨은 물리적 하드 드라이브처럼 동작함.
• 인스턴스 스토어는 EC2 인스턴스에 임시 블록 수준 스토리지를 제공
• 물리적으로 EC2 인스턴스의 호스트 컴퓨터에 연결되어 있고, 따라서 인스턴스와 수명이 동일한 디스크 스토리지
• 인스턴스가 종료되면 인스턴스 스토어의 데이터가 손실됨.

 

※ 볼륨(Volume)이란?

• 파일 시스템으로 포맷된 디스크상의 저장영역
• 하나의 파일 시스템을 갖춘 하나의 접근 가능한 스토리지 영역
• 볼륨에는 드라이브 문자가 할당됨.

 

 

 

Amazon EBS

• Amazon Elastic Block Store
• "단일 가용 영역에 데이터 저장"
• EC2 인스턴스에서 사용할 수 있는 블록 수준 스토리지 볼륨을 제공하는 서비스
• **블록 수준 스토리지란?
  쉽게 이야기해서 "파일을 저장하는 곳"
• EC2 인스턴스를 중지 또는 종료하더라도 연결된 EBS 볼륨의 모든 데이터를 사용할 수 있음.
• EBS 볼륨을 생성하려면 구성(크기&유형)을 정의하고 볼륨을 프로비저닝함.
• -> 그 다음 EBS 볼륨을 생성하고 EC2 인스턴스에 연결
• 보존해야 하는 데이터를 위한 것이므로 "데이터 백업"이 중요함. 스냅샷을 생성하여 증분 가능!
• 블록스토리지에서 파일을 수정하면 변경된 부분만 업데이트 됨.
  <--> 객체 스토리지(S3)는 전체 개체가 업데이트 됨.

 

※ 증분 백업이란?

• 처음 볼륨을 백업하면 "모든" 데이터가 복사
• 이후의 백업에서는 가장 최근의 스냅샷 이후 변경된 데이터 블록만 저장
• "전체 백업"과는 다른 개념!!!! 전체 백업은 변경되지 않은 데이터도 포함됨.

 

 

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Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)

 

 

이름부터가 S3는 스토리지 서비스. 커피숍의 경우에는 영수증, 이미지, 텍스트 파일이 이러한 데이터를 보관해야 하고 S3를 이용하면 이러한 파일을 편리하게 저장할 수 있다! 규모에 상관없이 무한대의 데이터를 저장하고 검색할 수 있는 데이터 저장소가 바로 Amazon S3 !

 

 

 

※ 객체와 버킷

• 하드 드라이브에 있는 파일은 "객체"
• 파일 디렉터리는 "버킷"
• S3에서 업로드 할 수 있는 최대 크기는 5TB

 

※ 객체 스토리지

• 객체 스토리지에서 각 객체는 "데이터" "메타데이터" "키" 로 구성됨.
• 데이터 : 이미지, 동영상, 텍스트 문서 또는 기타 유형 파일들
• 메타데이터 : 데이터의 내용, 사용 방법, 객체 크기 등
• 키 : 고유한 식별자
• 모든 파일을 완성된 개별 객체러 취급함.
• 블록스토리지에서 파일을 수정하면 변경된 부분만 업데이트 됨.
  <--> 객체 스토리지는 전체 개체가 업데이트 됨.

 

 

 

Amazon S3

• Amazon Simple Storage Service 
• 무한대의 데이터 저장 및 검색이 가능한 데이터 저장소
• 객체 수준 스토리지를 제공하는 서비스, 데이터를 버킷에 객체로 저장함.
• 데이터를 객체로 저장 -> 객체를 버킷에 저장 -> 최대 5TB크기의 객체를 업로드 -> 객체 버전 관리 -> 여러 버킷 생성
• 이미지, 동영상, 텍스트 파일 등 모든 유형 파일 업로드 가능!
• 저장 공간 무한! / 객체의 최대 크기 5TB !
• 파일을 업로드할 때 권한 설정을 통해 표시 여부 및 액세스 제어 가능.
• 버전 관리 기능을 사용하여 시간 경과에 따른 객체 변경 사항 추적 가능.

 

 

Amazon S3 스토리지 클래스

• 사용한 만큼만 비용 지불, 요구 사항에 맞춰 다양한 스토리지 클래스 중 선택 가능.
• "데이터를 검색할 빈도" / "필요한 데이터 가용성"  -> 두가지에 맞춰 선택!

 

 

[[ S3 스토리지 클래스 종류 ]]

1. S3 Standard

• 자주 액세스 하는 데이터용으로 설계 / 최소 3개의 가용 영역에 데이터 저장
• 고가용성 -> 광범휘한 사용 사례에 적합  ex) 데이터분석, 콘텐츠 배포
• 자주 액세스하지 않는 데이터 및 보관 스토리지를 위한 다른 스토리지 클래스보다 비용이 높다!

 

2. S3 Standard-Infrequent Access

• S3 Standard-IA
• 자주 액세스하지 않는 데이터에 이상적 / 필요한 경우 즉시 사용할 수 있어야함!
• Standard와 비슷하지만 가격은 더 저렴하고 / 검색 가격은 더 높음.

 

3. S3 One Zone-Infrequent Access

• S3 One Zone-IA
• 단일 가용 영역에 데이터 저장
• S3 Standard-IA 보다 낮은 스토리지 가격

 

4. S3 Intelligent-Tiering

• 액세스 페턴을 알 수 없거나 자주 변화하는 데이터에 이상적
• 객체당 소량의 월별 모니터링 및 자동화 요금을 부과함.

 

5. S3 Glacier

• 데이터 보관용으로 설계된 이상적인 저비용 스토리지
• 객체를 몇 분에서 몇 시간 이내에 검색

 

6. S3 Glacier Deep Archive

• 보관에 이상적인 가장 저렴한 객체 스토리지 클래스
• 객체를 12시간 이내에 검색

 

 

 

 

Q. 보관 데이터에 최적화된 Amazon S3 스토리지 클래스는? (2개)

S3 Glacier / S3 Glacier Deep Archive

 

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Amazon Elastic File System

• Amazon EFS
• 리전별 서비스, "여러" 가용 영역에 걸쳐 데이터를 저장 (<-> EBS[단일])
• AWS 클라우드 서비스 및 온프레미스 리소스와 함께 사용되는 확장 가능한 파일 시스템
• 파일을 추가 또는 제거하면 EFS가 자동으로 확장하거나 축소됨.
• 애플리케이션을 중단하지 않고 온디맨드로 페타바이트 규모로 확장할 수 있음.

 

 

 

 

※ 파일 스토리지

• 여러 클라이언트가 공유 파일 폴더에 저장된 데이터에 액세스 할 수 있음.
• 스토리지 서버가 블록스토리지를 로컬 파일 시스템과 함께 사용
• 많은 수의 서비스 및 리소스가 동시에 동일한 데이터에 액세스해야 하는 사용 사례에 이상적임.

 

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※ 관계형 데이터베이스

• 예를 들어 커피숍의 인벤토리 관리 시스템. 데이터베이스의 각 레코드에 제품 이름, 크기, 가격 등 단일 항목에 대한 데이터가 포함됨.
• 정형 쿼리 언어(SQL)를 사용하여 데이터를 저장하고 쿼리(=질문의 답을 달라는 일종의 요청)를 함.

 

 

Amazon Relational Database Service

• Amazon RDS
• AWS 클라우드에서 관계형 데이터베이스를 실행할 수 있는 서비스
• 하드웨어 프로비저닝, 데이터베이스 설정, 패치 적용 백업과 같은 작업을 자동화
• AWS Lambda를 사용하여 서버리스 애플리케이션에서 데이터베이스를 쿼리 하는 등 활용 가능.
• 다양한 보안 옵션 제공 (저장 시 암호화 / 전송 중 암호화)

 

 

Amazon RDS 데이터베이스 엔진

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

 

 

Amazon Aurora

• 엔터프라이즈급 관계형 데이터베이스
• MySQL 및 PostgreSQL 관계형 데이터베이스와 호환됨.
• 표준 MySQL 데이터베이스보다 최대 5배 / PostgreSQL보다 최대 3배 빠름!
• 불필요한 입/출력(I/O) 작업을 줄여 데이터베이스 비용 절감.
• 워크로드에 고가용성이 필요한 경우 고려해볼만한 데이터베이스
• 6개의 데이터 복사본을 3개의 가용 영역에 복제하고 지속적으로 S3에 데이터를 백업함.

 

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※ 비관계형 데이터베이스

• 테이블(=데이터를 저장하고 쿼리할 수 있는 장소)을 생성
• 행과 열이 아닌 구조를 사용하여 데이터를 구성하기 때문에 'NoSQL 데이터베이스" 라고 불림.
• 키-값 페어 : 데이터가 항목(키)으로 구성되고 항목은 속성(값)을 갖음.
• 키-값 데이터베이스에서는 언제든지 테이블의 항목에서 속성 추가/제거 가능!
• 또한 테이블의 모든 항목에 동일한 속성이 있어야 하는 것이 아님!

 

 

Amazon DynamoDB

• 서버리스 키-값 데이터베이스 서비스
• 모든 규모에서 한 자릿수 밀리초의 성능 제공
• 서버를 사용하지 않음! -> 프로비저닝, 패치 적용 또는 관리가 필요 없음.
• 이말은 즉슨 소프트웨어를 설치, 유지, 운영 필요가 없다는 뜻!
• 데이터베이스 크기 자동 조정 가능! (용량 변화에 맞춰서)
• 따라서, 크기를 조정하는 동안에도 고성능이 필요한 사용 사례에 적합

 

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Amazon Redshift

• 빅데이터 분석에 사용할 수 있는 데이터 웨어하우징 서비스
• 여러 원본에서 데이터를 수집하여 데이터 간의 관계 및 추세를 파악하는 데 도움이 되는 기능 제공.
• 확장성이 대단히 뛰어남

 

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AWS Database Migration Service

• AWS DMS
• 관계형 데이터베이스, 비관계형 데이터베이스 및 기타 유형의 데이터 저장소를 마이그레이션 할 수 있는 서비스
• 원본 데이터베이스와 대상 데이터베이스 간에 데이터 이동을 할 수 있게 해줌!
• -> 이 둘은 유형이 동일할 필요가 없다!
• 개발 및 테스트 데이터베이스 마이그레이션 / 데이터베이스 통합 / 연속 복제

 

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그 외 추가 데이터베이스 서비스

 

 

Amazon DocumentDB

• 콘텐츠 관리, 카탈로그, 사용자 프로필 등에 적합
• 사소한 속성까지 커버 가능한 완전 콘텐츠 관리 시스템
• MongoDB 워크로드를 지원하는 문서 데이터베이스 서비스

 

Amazon Neptune

• 그래픽 데이터베이스 서비스

 

Amazon Quantum Ledger Database

• Amazon QLDB
• 원장 데이터베이스 서비스
• 모든 변경 사항 전체 기록 검토 가능

 

Amazon Managed Blockchain

• 오픈소스 프레임워크를 사용하여 블록체인 네트워크를 생성하고 관리

 

Amazon ElastiCashe

• 자주 사용되는 요청의 읽기 시간을 향상시키기 위해 데이터베이스 위에 캐싱 계층을  추가하는 서비스
• Redis 및 Memcached를 지원함.

 

 

Amazon DynamoDB Accelerator

• DynamoDB용 인 메모리 캐시
• 응답 시간을 한 자릿수 밀리초에서 마이크로초까지 향상시킬 수 있음.