1. 인스턴스 스토어 및 EBS (Elastic Block Store)
- 인스턴스 스토어
->블록 수준 스토리지 볼륨은 물리적 하드 드라이브처럼 동작
->물리적으로 EC2 인스턴스의 호스트 컴퓨터에 연결
-> 인스턴스와 수명이 동일한 디스크 스토리지
EBS (Elastic Block Store)
- 파일 시스템 용 영구 스토리지 제공 서비스
- EC2 인스턴스를 중지 또는 종료하더라도 연결된 EBS 볼륨의 모든 데이터 사용 가능
- EBS 볼륨을 생성하려면 구성을 정의하고 볼륨을 프로비저닝
- EBS 볼륨은 보존해야 하는 데이터를 위한 것으로 데이터 백업이 중요
-> EBS 스냅샷을 생성하여 EBS 볼륨을 증분 백업 가능
- 처음 볼륨을 백업하면 모든 데이터 복사
-> 이후에는 가장 최근의 스냅샷 이후 변경된 데이터 블록만 저장
<-> 전체 백업 (가장 최근의 백업 이후 변경되지 않은 데이터도 포함되는 백업)
2. Amazon Simple Storage Service
객체 스토리지
구성 : 데이터 / 메타데이터 / 키
데이터 : 이미지, 동영상, 텍스트 문서 또는 기타 유형의 파일
메타데이터 : 데이터의 내용, 사용 방법, 객체 크기 등의 정보
키 : 고유한 식별자
* 수정 시 변경 내용
| 블록 스토리지 | 객체 스토리지 |
| 파일 수정 시, 변경된 부분만 업데이트 | 파일 수정 시, 전체 개체 업데이트 |
Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)
- 객체 수준 스토리지를 제공하는 서비스
- 데이터를 버킷에 객체로 저장 / 저장 공간 무제한 제공 / 객체의 최대 파일 크기 5TB
- 인터넷용 스토리지 서비스
Amazon S3 스토리지 클래스
- 사용한 만큼만 지불 => 클래스 선택 시 두 가지 요소 고려
1) 데이터 검색 빈도
2) 필요한 데이터 가용성
1) S3 Standard
- 자주 액세스하는 데이터용으로 설계
- 최소 3개의 가용 영역에 데이터를 저장
_ 웹 사이트 / 콘텐츠 배포 / 데이버 분석 등 광범위한 사용 사례 적합
2) S3 Standard-Infrequent Access (S3 Standard-IA)
- 자주 액세스하지 않는 데이터에 이상적
- S3 Standard와 비슷하지만 스토리지 가격은 더 저렴 / 검색 가격 더 높음
3) S3 One Zone-Infrequent Access (S3 One Zone-IA)
- 단일 가용 영역에 데이터를 저장
- S3 Standard-IA보다 낮은 스토리지 가격
다음과 같은 조건이 적용되는 경우 고려해볼 수 있는 클래스
- 스토리지 비용 절감 / 장애 발생에도 데이터를 쉽게 재현할 수 있는 경우
4) S3 Intelligent-Tiering
- 액세스 패턴을 알 수 없거나 자주 변화하는 데이터에 이상적
- 객체당 소량의 월별 모니터링 및 자동화 요금 부과
- 30일 연속 액세스 X => S3 Standard-IA으로 이동
5) S3 Glacier
- 데이터 보관용으로 설계된 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
- S3 Glacier와의 차이는 객체 검색 시간
Amazon EBS vs Amazon S3
3. Amazon Elastic File System (Amazon EFS)
- 관리형 파일 시스템
- 여러 인스턴스가 동시에 EFS의 데이터에 액세스 가능
| 구분 | EBS | EFS | S3 |
| 연결 방식 | EC2 인스턴스에만 마운트가능 / 볼륨 연결 | 여러 인스턴스 동시 읽기 및 쓰기 가능 온프레미스 시스템에서 직접 사용 가능 |
Storage Gateway를 통해서만 온프레미스 액세스 가능 |
| 영역 수준 | 가용 영역 수준 리소스 | 리전 기반 리소스 | |
| 특징 | EC2 인스턴스를 연결하려면 동일한 가용 영역에 있어야 함 | Linux 파일 시스템 | |
| 자동 확장 여부 | 볼륨이 자동으로 확장되지 않음 | 볼륨이 자동으로 확장 됨 |
4. Amazon Relational Database Service (Amazon RDS)
- 관계형 데이터 베이스
1) 데이터가 다른 데이터 부분과 관련된 방식으로 저장하는 유형
2) 정형 쿼리 언어(SQL) 사용
- Amazon Relational Database Service
1) 하드웨어 프로비저닝, 데이터베이스 설정, 패치 적용 백업 작업 자동화 관리형 서비스
2) RDS 데이터베이스 엔진 사용 가능
- Amzaon Aurora
1) 엔터프라이즈급 관계형 데이터베이스
2) MySQL 및 PostgreSQL 관계형 데이터베이스와 호환
3) 6개의 데이터 복사본을 3개의 가용 영역에 복제 및 S3에 지속적으로 백업
5. Amazon DynamoDB
- 비관계형 데이터베이스
1) 데이터를 저장하고 쿼리할 수 있는 장소인 테이블을 생성
2) NoSQL 데이터베이스 (행과 열이 아닌 구조의 데이터 구성)
3) 구조적 접근 방식 – “키-값 페어”
- Amazon DynamoDB
1) 키-값 데이터베이스 서비스
2) 서버리스 – 프로비저닝 / 패치 적용 / 관리 필요 X
3) 자동조정 – 용량변화에 맞춰 자동 크기 조정
Amazon RDS vs Amazon DynamoDB
6. Amazon Redshift
- 빅 데이터 분석에 사용할 수 있는 데이터 웨어하우징 서비스
- 여러 원본에서 데이터를 수집 / 데이터 간의 관계 및 추세 파악
7. Amazon Database Migration Service
- 관계형 / 비관계형 / 기타 유형의 데이터 저장소를 마이그레이션하는 서비스
- 마이그레이션하는 동안 원본 데이터베이스는 계속 작동 -> 런타임 시간 감소
8. 추가 데이터베이스 서비스
- Amazon DocumentDB
MongoDB 워크로드를 지원하는 문서 데이터베이스 서비스
( * MongoDB – 문서 데이터베이스 프로그램)
- Amazon Neptune
그래프 데이터베이스 서비스
추천 엔진 / 사기 탐지와 같이 고도로 연결된 데이터 세트로 작동하는 애플리케이션를 빌드 및 실행 가능
- Amazon Quantum Ledger Database(Amazon QLDB)
원장 데이터베이스 서비스
애플리케이션 데이터에 발생한 모든 변경 사항의 전체 기록 검토 가능
- Amazon Managed Blockchain
블록체인 네트워크 생성 관리 서비스
- Amazon ElastiCache
자주 사용되는 요청의 읽기 시간을 향상시키기 위해 데이터베이스 위에 캐싱 계층을 추가하는 서비스
- Amazon DynamoDB Accelerator
DynamoDB 전용 메모리 캐시 – 응답 시간을 마이크로초까지 향상 가능
출처
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