AWS-RDS

Amazon RDS는 관계형 데이터 베이스를 제공하는 서비스이다.  글 작성일(23년 5월) 기준 아래 6개의 관계형 데이터베이스 엔진을 지원한다. 

지원 엔진 : MySQL, SQL Server, MariaDB, PostgreSQL, Oracle,Amazon Aurora

RDS를 이용하는 가장 큰 이유는 간편하기 때문이다. EC2나 온프레미스로 DB를 구축하면 사용자가 OS 설정이나 DB 엔진 설치 및 걸정등을 해야 하므로 어느 정도 시간이 소요된다. 그러나 AWS RDS에서는 OS나 데이터베이스 엔진의 관리는 AWS 측에서 수행하므로 이용자는 몇 분 안에 데이터베이스를 생성해 이용할 수 있다.

RDS에서 DB를 생성하는 방법은 AWS 관리 콘솔을 이용하거나 APi를 이용하면 된다. 아래 예시는 관리 콘솔을 이용한 DB 생성 예시이다.

DB용 인스턴스

RDS도 EC2와 마찬가지로 선택한 인스턴스에 따라 성능이 달라진다.

인스턴스의 성능(CPU, 메모리)은 인스턴스 크기를 선택해 결정한다. 아래는 인스턴스 명명 규칙 예시이다.

db.m6g.large

이름 앞에 'db'가 고정된 것을 제외하고는 EC2와 동일한 규칙이다.
m6g에서 숫자가 클수록 새롭고 고성능을 의미하고, 그 뒤에 large는 인스턴스의 크기를 나타내는데, 크기가 클수록 고성능이고 요금도 비싸다.

스토리지 유형

EBS와 마찬가지로 RDS에서도 데이터 저장을 위한 스토리지 설정이 가능하다. 사용할 수 있는 스토리지 유형은 아래와 같다.

볼륨 유형	개요
마그네틱 HDD	저렴한 비용
범용 SSD	고성능으로 용량에 따라 읽기/쓰기 성능 결정
프로비저닝 IOPS SSD	고성능이며 지정한 읽기/쓰기 성능 호가보 가능

 

예비 복제본

RDS는 데이터를 처리하는 프라이머리 인스턴스외에 예비 복제본(Standby replica)을 다중 AZ에 배포해 가용성을 높일 수 있다. 고가용성이란 시스템이 중단되지 않고 작동할 수 있는 능력으로, RDS에서는 이를 예비 복제본으로 구현한다. 이 구성을 다중 AZ배포라고 한다.

프라이머리 인스턴스나 AZ에 장애가 발생하면 예비 복제본으로 전환해 DB를 계속 이용할 수 있다. 이 같은 작업을 장애 조치(Fail Over)라고 한다.

응용 프로그램에서 RDS에 속할 때는 엔드포인트라는 DNS 형식의 접속 정보를 사용한다. 프라미어리 인스ㅓㄴ스에 장애가 발생하면 이 엔드포인트의 목적지가 자동으로 예비 복제본으로 전환된다.

읽기 전용 복제본

RDS에는 읽기 전용으로 사용할 수 있는 읽기 전용 레플리카라는 기능이 있다. 읽기 전용 래플리카는 프라이머리 인스턴스에서 복제된 인스턴스다. 읽기 요청이 늘어나면 인스턴스의 수를 늘리는 스케일 아웃 방식으로 성능을 향상할 수 있다.

DynamoDB

DynamoDB는 AWS가 만든 고속 키-값 데이터베이스다.
키-값 데이터는 기본적으로 프라이머리 키로만 검색해 데이터를 가져온다. DynamoDB도 내부적으로 프라이머리 키 검색을 쉽게 할 수 있게 데이터를 정리해 보존한다.

또한 DynamoDB는 EC2나 RDS와 같이 사용자가 인스턴스(=서버)를 소유한다는 개념이 없기 때문에 서버리스라는 특징을 가진다.

key-value DB

key-value라는 이름에서 유추할 수 있듯이 키의 이름과 그에 대한 값으로 구성된 데이터다. 키와 값이 하나의 쌍으로 구성되면 되기 때문에 데이터 형태로는 자유도가 매우 높지만 관계형 데이터베이스처럼 표 형식으로 저장돼 있지 않기 때문에 집계나 검색이 매우 어렵다.

장애 대비

AWS에서는 장애 대비를 위해 DynamoDB데이터를 이중화하여 저장한다. 3개의 AZ에 실시간으로 데이터를 복제해 어느 하나의 AZ에 장애가 발생하더라도 문제없이 서비스를 이용할 수 있다.
또한 DynamoDB에는 특정 시점 복구(PITR)라는 실시간 백업 기능이 있는데, 해당 기능을 활성화하면 지난 35일 내 임의의 시점으로 테이블 데이터를 되돌릴 수 있다.
갑자기 데이터 손실이 발생해도 대응할 수 있고 또한 임의의 시점을 지정해 백업을 취득할 수도 있다.
수동으로 취득한 백업은 무기한으로 보관할 수 있어서 특정 시점의 데이터를 보존하고자 할때 유용하다.

 

분석용 데이터 베이스 RedShift

• AWS Redshift는 데이터 분석을 위한 데이터 웨어하우스 서비스이다.
• 웨어하우스는 창고라는 의미로, 짐을 창고에 쌓아두듯이 데이터를 쌓아두는 역할을 하기 때문에 데이터 웨어하우스라고 한다.
  다른 리전에 있는 대량의 S3나 RDS 데이터를 Redshift로 가져와 SQL이나 BI도구르 이용해 분석할 수 있게 해 준다.

또한 Redshift는 SQL 연결을 받아들이는 리더 노드와 스토리지 및 SQL 문을 실행하는 컴퓨터 노드라는 두 가지 노드로 구성된다. 컴퓨터 노드는 여러 개 존재하므로 처리를 분산해 고속으로 실행한다.

Redshift는 분석 및 데이터 읽기에 특화된 데이터베이스 만으로 SQL의 Insert 문이나 Update 문을 실행해 데이터를 하나씩 삽입하는 것은 권장하지 않는다.
대신 COPY 명령을 사용해 S3 버킷에서 여러 개의 텍스트 데이터를 병렬로 업로드하는 것을 추천한다. S3외에도 DynamoDB, Ec2와 같은 외부 서버로부터 COPY를 사용한 업로드도 가능하다.