005. [AWS] 데이터베이스

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01. AWS 데이터베이스

(01) 데이터 베이스란 ?

데이터베이스는 조직화된 데이터의 모임이라고 정의할 수 있습니다. 데이터를 저장하거나 불러오는 방식에 따라 다양한 방식의 데이터베이스로 구별되며, AWS 에서는 여러 데이터 베이스 형태를 지원하고 있습니다.

(02) 관계형 데이터 베이스

  • Amazon Aurora
    Mysql 과 PostgreSQL 과 호환 되도록 만들어진 클라우드 데이터 베이스 서비스
    • 일반 Mysql 보다 5배 빠르며, PostgreSQL 보다 3배 빠르다.
    • Postgre SQL 을 마이그레이션 하는 경우 주로 사용
  • Amazon RDS
    쉬움을 모토로 쉽게 설치하고, 사용하고 확장이 가능하도록 만들어진 데이터베이스 엔진
    • 주로 온프레미스의 데이터를 마이그레이션 하거나, Oracle Database 혹은 Postgre SQL 를 사용해야하는 경우 사용
  • Amazon Redshift
    데이터 웨어하우스
    • 기본 DB 보다 대용량 처리가 가능하지만, 실시간 처리나 많은 사용자는 처리하지 못하는 특징을 지닌다.
    • 여러 데이터 소스에서 데이터를 가져와 하나의 DB 처럼 조회하는데 사용할 수 있다.
    • 주 용도는, 데이터의 대한 조회 / 분석 용도 이고, 수정등의 용도는 아니다.

(03) Key-Value 데이터베이스

  • Amazon DynamoDB
    빠르고 유연하게 NOSQL 형태로 제공하는 데이터 베이스
    • 비관계형 DB
    • 자동으로 확장 된다.

(04) In-Memory Database

  • Amazon ElasticChache
    메모리를 사용한 데이터 베이스로 빠른 속도가 필요한 곳에 캐쉬를 사용하여 빠르게 대응할 수 있는 메모리 데이터 베이스 (레디스 기반)
    • 데이터 부담을 완화하기 위해 사용해야하는 경우

(05) Document Database

  • Amazon DocumentDB
    몽고 DB 기반의 데이터를 관리하는 데이터 베이스

(06) 그래프 데이터 베이스

  • Amazon Neptune
    그래프 형태의 데이터 베이스 (많은 데이터 셋의 연결을 보장한다. )
    • 대량의 셋을 가진 개인 정보 등을 처리해야하는 경우

02. AWS RDS

01) 이론

(01) 관계형 데이터 베이스란?

  • 저장된 데이터가 서로 연관관계를 지니는 데이터 (일반적으로 표형태의 데이터를 지닌다)
  • SQL 을 사용하여 조회한다.
  • 고가용성 및 멀티 가용영역을 지원한다.


(02) AWS 관계형 데이터 베이스 종류

  • MYSQL
  • Maria DB
  • PostgreSQL
  • Mysql SQL Server
  • Oracle
  • Amazon Aurora

(03) Amazon RDS 란 ?

  • 쉽게 설치할 수 있다
  • 관리형 서비스
  • 유연한 확장이 가능함
  • 자동으로 백업을 수행함
  • 장애 발생시, 호스트를 자동으로 교체한다.
  • 사용한 만큼만 지불하는 요금 체계

(04) 활용 사례

삼성에서는 삼성 관련 계정정보를 AWS RDS 를 통해 관리하여, 11억개의 데이터를 유용하게 처리하고 비용을 절감 하였다.

03. AWS DynamoDB

01) 이론

(01) AWS DynamoDB 란?

  • Key-vale 형태의 데이터 베이스
    • 이덕에, 같은 데이터 이더라도, 값에 따라 데이터를 늘리고 줄일 수 있다.
  • 단일 값에 대해 밀리 세컨드 단위의 반응 속도를 보여준다.
  • NOSQL 의 데이터베이스 서비스
  • SQL 을 사용하지 않고 유사한 쿼리를 사용하여 진행한다.

(02) Dynamo DB 장점

  • 전체를 매니저 해준다.
  • 여러 리전에서서 동작할 수 있다.
  • 보안 백업 복구등의 기능들이 기본적으로 제공된다.
  • 2천만개의 요청을 1초안에 처리 가능하다
  • 서버리스와 모바일 앱 데이터에 대해 잘 동작한다.

04. AWS ElasticCache

01) 개념

(01) 인메모리 데이터 베이스

웹 사이트를 운영할때, 로딩 시간이 0.1초 증가할 때마다 사용자가 1% 가량 줄어든다는 이야기가 있다. 이를 효과적으로 해결하기 위해서는, 캐싱을 통해 개선할 수 있다. 캐싱은 이전에 조회했던 데이터를 메모리에 저장해두어, 조회 없이 빠르게 데이터를 제공하는 방식을 이야기 하며, 이러한 데이터를 메모리에 저장해두고, 터 베이스는 이러한 캐싱을 이용한 데이터 베이스 이다.

(02) Elastic Cache 의 종류

  • Redis 기반
  • memcached 기반

04. AWS DMS

01) 개념

(01) DMS 사용 목적

  • 온프레미스의 데이터를 AWS 으로 옮길수 있다.
  • 이기종간의 데이터 베이스도 복제가 가능하다
  • 실시간 복제가 가능하며, 다운 타임이 필요하지 않다.

192 thoughts on “005. [AWS] 데이터베이스”

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