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AWS Database

AWS DataBase

Amazon RDS ( Relational Database Service )

RDS

분산 관계형 데이터베이스
MariaDB, MySQL, PostgreSQL, Oracle 등을 AWS에서 제공해주는 것
애플리케이션 내에서 관계형 데이터베이스의 설정, 운영, 스케일링을 단순케 하도록 설계된 클라우드 내에서 동작하는 웹 서비스
데이터베이스 소프트웨어 패치하거나 데이터베이스를 백업하거나 시점 복구를 활성화하는 것과 같은 복잡한 관리 프로세스들은 자동으로 관리
스토리지와 연산 자원들을 스케일링 하는 것은 하나의 API 호출로 수행이 가능
관계형 데이터베이스를 AWS 상에서 사용할 수 있도록 지원하는 서비스
생성 후 서비스를 이용하기만 되므로 SaaS에 해당
MySQL, MariaDB, Postgre SQL, Oracle, MS SQL, Aurora 사용 가능
DB 인스턴스에 대한 shell 지원 불가 및 OS 제어 불가능 ( AWS 관리 )
백업, 소프트웨어 패치, 장애 감지 및 복구를 AWS가 관리
Storage 용량에 대하여 Auto Scaling
MariaDB, MySQL, Aurora는 서로 호환이 가능

DB Instance

RDS의 기본 구성요소로서 클라우드에서 실행하는 격리된 데이터베이스 환경을 의미, 인스턴스 내에서는 여러 사용자가 만든 데이터베이스가 포함되며 엑세스할 여러 도구와 앱 사용 가능
DB 인스턴스도 EC2처럼 다양한 클래스를 가지고 있음 ( db.m5, db.r5 등 )
RDS도 클라우드에서 실행되기 때문에 하나의 AZ에서 격리되어 인스턴스로서 실행

DB Instance Storage

데이터베이스의 유지를 위패 EBS를 사용하며 필요한 스토리지 용량에 맞춰 자동으로 데이터를 여러 EBS 볼륨에 나누어 저장 스토리지의 유형
범용 SSD: 대부분의 워크로드에서 사용하는 기본적인 스토리지
프로비져닝 IOPS: 빠르고 일관적인 I/O 성능이 필요하고 일관적으로 낮은 지연시간이 요구될 경우 사용하는 스토리지 ( I/O input/ Output )
마그네틱: 접속 빈도가 적은 워크로드에 적합한 스토리지

Multi-AZ

RDS는 Multi-AZ라는 기능을 통해 고가용성을 지원 ( 다수의 AZ에 DB 인스턴스를 둠으로써 하나 혹은 그 이상의 AZ가 파괴되어 서브시가 불가능 할 때를 대비 )
기본 인스턴스가 수행해야할 작업( 백업, 스냅샷 생성 ) 등을 대신하여 수행함으로서 기본 인스턴스의 부담을 줄임
RDS도 클라우드에서 실행되기 때문에 하나의 AZ에서 격리되어 인스턴스로서 실행
기본 인스턴스에서 스냅샷을 캡쳐한 후 다른 AZ에 복원하여 ‘동기식’ 예비 복제본을 생성
Active( AZ A )-Standby ( AZ B, C ) 구조를 형셩한 후 지속적으로 동기화
‘ 예비 ‘ 복제본이기 때문에 읽기 및 쓰기 작업을 수행할 수 없음
Multi-AZ를 사용하는 경우, 단일 AZ 배포에 비해 쓰기 및 저장 지연 시간이 길어질 수 있음 ( 동기화 문제 )

Multi-AZ

Multi-AZ를 활성화한 상태에서 DB 인스턴스에 문제가 발생하면 자동으로 다른 AZ의 예비 복제본 ( Standby )로 전환하며 서비스를 이어나감
전환에 사용되는 시간은 60- 120초 전환되는 상황
가용 영역( AZ ) 중단
기본 DB 인스턴스 오류
DB 인스턴스 서버 유형 변경
기본 DB 인스턴스 OS에서 소프트웨어 패치 실시
장애 조치 재부팅( Failover ) 실시

DB Instance Storage

데이터베이스의 유지를 위패 EBS를 사용하며 필요한 스토리지 용량에 맞춰 자동으로 데이터를 여러 EBS 볼륨에 나누어 저장

Read Replica

읽기 전용의 복제본, 기본 DB 인스턴스가 읽기와 쓰기를 담당한다면 Read Replica는 읽기 작업만을 담당하여 마스터 DB 인스턴스의 부하를 줄임
우선 DB
마그네틱: 접속 빈도가 적은 워크로드에 적합한 스토리지

Automated Backup

RDS의 자동백업으로 개별 데이터베이스를 백업하는 것이 아닌 DB 인스턴스 전체를 백업하는 것
매일매일 백업이 이루어지며, 기본 보존기간은 CLI로 생성시 1일& 콘솔로 생성시 7일이며 최저 1일부터 35일 까지 가능
특정시점을 지정하여 복원가능하며 복원 기간내로부터 최근 5분까지 특정시점을 지정하여 복원 가능
사용자가 백업시간에 자동적으로 백업되며, 백업 중에는 스토리지 I/O가 일시적으로 중단될 수 있음 ( Multi-AZ 사용시 Standby에서 백업 실시 ) 전환되는 상황
가용 영역( AZ ) 중단
기본 DB 인스턴스 오류
DB 인스턴스 서버 유형 변경
기본 DB 인스턴스 OS에서 소프트웨어 패치 실시
장애 조치 재부팅( Failover ) 실시

Enhanced Monitoring

RDS의 지표를 실시간으로 모니터링하는 ‘ 강화된＇ 모니터링
모니터링 지표는 CloudWatchs Logs에 30일간 저장됨
일반 모니터링과의 차이점은 Enhanced Monitoring은 인스턴스 내 에이전트를 통해 지표를 수집하는 반면, 일반 모니터링은 하이퍼바이저에서 수집 ( 최대 1초 단위 )

RDS vs DB in EC2

EC2 위에 데이터베이스를 직접 올리는 만큼 설정을 마음대로 변경할 수 있고, 커스터마이징 또한 가능
RDS와는 반대로 백업과 패치 등 관리를 직접해야 함
EC2에 설치하는 것이기에 SSH 접속 가능

Amazon DynamoDB

RDS

종합 관리형 NoSQL 데이터베이스 서비스로, 원할환 확장성과 예측 가능한 성능을 제공
데이터 규모에 관계없이 데이터를 저장 및 검색하고, 어떤 수준의 요청 트래픽이라도 처리할 수 있는 데이터베이스 테이블의 생성이 가능
배포가 단순하고 신속, 설계를 해서 데이터베이스의 적용까지 많은 시간이 소요되지 않음
확장이 단순하고 신속, 단순한 인터페이스의 유리
온 디맨드 백업기능 제공

DynamoDB의 특징

배포가 단순하고 신속
확장이 단순하고 신속, 수백만 IOPS
데이터는 자동으로 복제되어 있음
빠르고 일관된 응답시간, SSD, 10밀리초 미만
보조 인덱스를 통한 빠른 조회
사용한만큼 지불, 저장소 및 프로비저닝된 처리용량

Amazon ElastiCache

AEC

Cache

Cache는 CPU 칩 안에 들어가 있는 작은 메모리 ( 물리적 실체 )
프로세서가 필요한 데이터가 있을 때마다 메인 메모리에 일일이 접근하여 속도가 지연되는 것을 막기 위해 자주 사용하는 데이터를 담아두는 곳
즉 처리 속도 향상을 위해 존재하는 작은 칩이자 메모리
L1,L2,L3로 나뉘며 숫자가 적을 수록 도달하는 속도가 빠름
Cache는 CPU와 메모리 사이 뿐만 아니라, 메모리와 디스크 사이에서도 발생함
후술할 In Memory Cache는 메모리와 디스크 사이의 Caching을 의미

In Memory Cache ( In Memory DataBase )

데이터 처리 속도를 향상시키기 위한 메모리 기반의 DBMS
메모리 위에 모든 데이터를 올려두고 사용하는 데이터베이스의 일종( ElastiCache가 AWS 카테고리에서 DB 부분에 있는 이유 )
디스크에 최적화된 Database ( RDS 등 ) 에서 저장된 쿼리 결과나 자주 사용하는 데이터를 메모리에 적재하여 사용하는 것은 비효율적
즉 모든 데이터를 메모리 위에 올려두어 굳이 디스크 기반의 데이터베이스에까지 이동하여 데이터를 가져와 속도가 저하되는 것을 막음
데이터베이스의 데이터뿐만 아니라, 디스크, 세션, 기타 동적으로 생성된 데이터를 저장할 수 있음
메모리 기반의 데이터베이스이기 때문에, 휘발성 메모리라는 단점이 존재하며 전원 공급 차단시 모든 데이터가 유실되고 할당된 메모리에 한해 저장 가능

ElastiCache

AWS의 In Memory Cache Service
Memcached와 Redis로 나뉨
Memached, Redis 모두 비관계데이터베이스형(NosQL) 서비스이며, Key-value 기반임
Memached, Redis 모두 이미 존재하는 서비스이며 AWS에서 사용가능하도록 구현한 것
ElastiCache는 Node로 구성되어 서비스를 제공하며, Node는 EC2처럼 다양한 Type을 가지고 유형에 따라 다양한 메모리 크기를 가짐
다양한 Type을 갖는 이유는 적은 양의 메모리가 필요할 경우, 작은 Type의 Node를 사용하여 비용을 적게 들게 하기 위함
유형이 결정된 Node들은 ‘고정된’ 메모리 크기를 가지며, 각자의 DNS로 이루어진 엔드포인트를 보유함

Memcache

Cluster로 구성되어 있으며, Cluster 내에는 Node들이 존재하여 인 메모리 캐시로서의 역할을 담당함
각 Node는 Type별로 메모리를 보유하며 서비스를 제공하며, 필요시 Node를 늘려 서비스 용량을 향상시킬 수 있음
각 Node별로 AZ를 따로 둘 수 있지만, 장애 조치(Failover)가 불가능하고 복제본을 둘 수 없음
Redis의 특징
기본적으로 Cluster로 구성되지는 않지만, Cluster로 구성이 가능하며 Shard와 Node를 가지고 있음
Shard는 여러 Node로 구성되며, 하나의 Node가 읽기/쓰기를 담당하고 나머지 Node는 복제본 역할을 함
Cluster로 구성되지 않은 Redis는 하나의 Shard만을 가지지만, Cluster로 구성될 경우 다수의 Shard를 갖게 됨
복제본을 가지므로, 장애조치(복제본을 기본 Node로 승격)가 가능하며 Multi-AZ 기능을 지원함

Amazon Redshift

RDS

Redshift

PostgreSQL를 기반으로 하는 AWS의 Data Warehouse Service
모든 데이터를 표준 SQL 혹은 BI 도구를 사용하여 효율적으로 분석할 수 있도록 지원
대량 병렬처리(MPP)를 통해 복잡한 쿼리라도 빠른 속도로 실행하여 대용량 처리 가능
열(Column) 단위 데이터 저장방식
COPY 명령어를 통해 Amazon EMR, Amazon DynamoDB, S3로부터 데이터를 병렬 로드 가능
Enhanced VPC Routing을 통해 클러스터와 VPC 외부의 COPY, UNLOAD 트래픽을 모니터링할 수 있음
WLM(Workload Management)를 통해 사용자가 작업 부하 내 우선 순위를 유연하게 관리하도록 지원
보존기간이 1일인 자동 백업을 지원하며, 최대 35일까지 설정 가능 단일 AZ 배포만을 지원함

Redshift의 구성

클러스터 : Redshift의 핵심 요소로, 하나의 리더 노드와 다수의 컴퓨팅 노드를 가지고 있는 구성 요소
리더 노드 : 클라이언트 프로그램과 일어나는 통신을 비롯해 컴퓨팅 노드간의 모든 통신/작업 관리
컴퓨팅 노드 : 실제 작업을 수행하는 노드로, 각 노드마다 전용 CPU와 메모리 내장 디스크 스토리지를 따로 보유함

Data Warehouse(DW)

하나의 통합된 데이터 저장공간으로서, 다양한 운영 환경의 시스템들로부터 데이터를 추출, 변환, 통합해서 요약한 데이터베이스
데이터베이스가 관련 있는 업무 데이터는 잘 저장하나, 저장된 데이터들을 제대로 활용하지 못 하는 것에서 착안
기본적으로 관계형 데이터베이스가 있는 상태를 가정하여 DW를 구성하며, 동영상이나 음악처럼 DB에 저장할 수 없는 파일도 필요한 부분을 추출하여 보여주어야 함

ETL(Extract, Tranform, Load)

데이터를 추출하고, 변형하여, (Data Warehouse에) 적재하는 과정을 일컫는 말

BI(Business Intelligence)

데이터 추출/통합/리포팅을 위한 기본도구 집합, DW에서 분석된 데이터를 통해 숨겨진 패턴을 찾아냄 == > ETL을 통해 뽑아낸 데이터를 DW에 적재하고, BI를 이용하여 분석하는 기본 과정을 거침

Redshift vs RDS

Redshift는 보고 및 분석에 사용되지만, RDS는 OLTP(온라인 트랜잭션) 워크로드에 사용
Redshfit는 대용량 데이터 세트를 대상을 복합적인 분석 쿼리를 빠르게 실행하는 것에 목표를, RDS는 단일 행 트랜잭션에 목표를 둠

Amazon Aurora

RDS

클라우드에서 데이터베이스를 처음부터 설계하자는 생각에서 출발한 DB 서비스
MySQL과 PostgreSQl과 호환이 가능
각 AZ마다 2개의 데이터 복사본을 자동으로 유지하며, 에러를 스스로 찾아내고 복구
Read Replica는 다른 DB 서비스와 달리 최대 15개 까지 가능하며, 백업과 스냅샷이 퍼포먼스에 영향을 주지 않음

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마지막 수정일자 April 21, 2025

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