# Amazon Aurora 자습서 및 샘플 코드 AWS 문서에는 일반적인 Amazon Aurora 사용 사례를 안내하는 몇 가지 자습서가 포함되어 있습니다. 이들 자습서 중에는 Amazon Aurora를 다른 AWS 서비스와 함께 사용하는 방법을 설명하는 자습서가 많습니다. 또한 다음에서 샘플 코드에 액세스할 수 있습니다. **참고** [AWS 데이터베이스 블로그](https://aws.amazon.com/blogs/database/)에서 더 많은 자습서를 찾을 수 있습니다. 교육에 대한 자세한 내용은 [AWS Training and Certification](https://www.aws.training/)을 참조하세요. **Topics** + [이 안내서의 자습서](#CHAP_Tutorials.ThisGuide) + [다른 AWS 안내서의 자습서](#CHAP_Tutorials.OtherGuides) + [GitHub의 자습서 및 샘플 코드](#CHAP_Tutorials.GitHub) + [AWS 데이터베이스 쿡북](#aws-db-cookbook-overview) + [Amazon Aurora PostgreSQL에 대한 AWS 워크숍 및 랩 콘텐츠 포털](#CHAP_Tutorials_postgreslabs) + [Amazon Aurora MySQL에 대한 AWS 워크숍 및 랩 콘텐츠 포털](#CHAP_Tutorials_sqllabs) + [AWS SDK와 함께 이 서비스 사용](#sdk-general-information-section) ## 이 안내서의 자습서 이 안내서에 포함된 다음 자습서는 Amazon Aurora의 일반적인 작업을 수행하는 방법을 설명합니다. + [자습서: DB 클러스터에 사용할 Amazon VPC 생성(IPv4 전용)](CHAP_Tutorials.WebServerDB.CreateVPC.md) Amazon VPC 서비스를 기반으로 하는 Virtual Private Cloud(VPC)에 DB 클러스터를 포함하는 방법을 알아봅니다. 이 경우 VPC는 동일한 VPC의 Amazon EC2에서 실행 중인 웹 서버와 데이터를 공유합니다. + [자습서: DB 클러스터(듀얼 스택 모드)에 사용할 VPC 생성](CHAP_Tutorials.CreateVPCDualStack.md) Amazon VPC 서비스를 기반으로 하는 Virtual Private Cloud(VPC)에 DB 클러스터를 포함하는 방법을 알아봅니다. 이 경우 VPC는 동일한 VPC의 Amazon EC2와 데이터를 공유합니다. 이 자습서에서는 이중 스택 모드에서 실행되는 데이터베이스와 함께 작동하는 이 시나리오의 VPC를 생성합니다. + [자습서: 웹 서버 및 Amazon Aurora DB 클러스터 생성](TUT_WebAppWithRDS.md) PHP가 있는 Apache 웹 서버를 설치하고 MySQL 데이터베이스를 생성하는 방법을 알아봅니다. 이 웹 서버는 Amazon Linux를 사용하여 Amazon EC2 인스턴스에서 실행되며, MySQL 데이터베이스는 Aurora MySQL DB 클러스터입니다. Amazon EC2 인스턴스 및 DB 클러스터가 모두 Amazon VPC에서 실행됩니다. + [자습서: DB 클러스터 스냅샷에서 Amazon Aurora DB 클러스터 복원](tut-restore-cluster.md) DB 클러스터를 DB 클러스터 스냅샷에서 복원하는 방법을 알아봅니다. + [자습서: 태그를 사용하여 중지할 Aurora DB 클러스터 지정](Tagging.Aurora.Autostop.md) 태그를 사용하여 중지할 Aurora DB 클러스터를 지정하는 방법을 알아봅니다. + [자습서: Amazon EventBridge를 사용하여 DB 인스턴스의 상태 변경 로깅](rds-cloud-watch-events.md#log-rds-instance-state) Amazon EventBridge 및 AWS Lambda를 사용하여 DB 인스턴스 상태 변경을 로깅하는 방법을 알아봅니다. ## 다른 AWS 안내서의 자습서 다른 AWS 안내서에 포함된 다음 자습서는 Amazon Aurora의 태스크를 수행하는 방법을 설명합니다. **참고** 일부 자습서에서는 Amazon RDS DB 인스턴스를 사용하지만 Aurora DB 클러스터를 사용하는 데에도 적용할 수 있습니다. + *AWS AppSync 개발자 안내서*의 [자습서: Aurora Serverless](https://docs.aws.amazon.com/appsync/latest/devguide/tutorial-rds-resolvers.html) Data API가 활성화된 AWS AppSync DB 클러스터에 대해 기존 SQL 명령을 실행하기 위해 Aurora Serverless를 사용하여 데이터 원본을 제공하는 방법을 알아봅니다. AWS AppSync 해석기를 사용하면 GraphQL 쿼리, 변형 및 구독과 관련된 데이터 API에 대해 SQL 문을 실행할 수 있습니다. + *AWS Secrets Manager 사용 설명서*의 [자습서: AWS 데이터베이스에 대한 암호 교체](https://docs.aws.amazon.com/secretsmanager/latest/userguide/tutorials_db-rotate.html) AWS 데이터베이스에 대한 보안 암호를 생성하여 일정에 따라 교체하도록 구성하는 방법을 알아봅니다. 교체를 수동으로 한 번 트리거한 후 보안 암호의 새 버전으로 계속해서 액세스할 수 있는지 확인합니다. + *AWS Elastic Beanstalk 개발자 안내서*의 [자습서 및 샘플](https://docs.aws.amazon.com/elasticbeanstalk/latest/dg/tutorials.html) AWS Elastic Beanstalk와 함께 Amazon RDS 데이터베이스를 사용하는 애플리케이션을 배포하는 방법을 알아봅니다. + *Amazon Machine Learning Developer Guide*의 [Amazon RDS 데이터베이스의 데이터를 사용하여 Amazon ML 데이터 원본 생성](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/using-amazon-rds-with-amazon-ml.html) MySQL DB 인스턴스에 저장된 데이터로 Amazon Machine Learning(Amazon ML) 데이터 원본 객체를 생성하는 방법을 알아봅니다. + *Amazon Quick 사용 설명서*의 [수동으로 VPC의 Amazon RDS 인스턴스에 대한 액세스 허용](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/rds-vpc-access.html) VPC의 Amazon RDS DB 인스턴스에 대한 Quick 액세스를 활성화하는 방법을 알아봅니다. ## GitHub의 자습서 및 샘플 코드 GitHub의 다음 자습서와 샘플 코드는 Amazon Aurora에서 일반적인 태스크를 수행하는 방법을 설명합니다. + [Aurora Serverless v2 대여 도서관 생성](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/cross_service/aurora_rest_lending_library) 고객이 책을 빌리고 반납할 수 있는 대여 도서관 애플리케이션을 생성하는 방법을 알아봅니다. 이 예에서는 Aurora Serverless v2 및 AWS SDK for Python (Boto3)을 사용합니다. + [ SDK for Java 2.x를 사용하여 Aurora Serverless v2 데이터를 쿼리하는 Spring REST API를 사용하여 Amazon Aurora 항목 추적기 애플리케이션 생성](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2/usecases/Creating_Spring_RDS_Rest) Aurora Serverless v2 데이터를 쿼리하는 Spring REST API를 만드는 방법을 알아봅니다. SDK for Java 2.x를 사용하는 React 애플리케이션에서 사용하기 위한 것입니다. + [AWS SDK for PHP를 사용하여 Aurora Serverless v2 데이터를 쿼리하는 Amazon Aurora 항목 추적기 애플리케이션 생성](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/php/cross_service/aurora_item_tracker) 데이터 API 및 `RdsDataClient`의 Aurora Serverless v2를 사용하는 애플리케이션을 만들어 작업 항목을 추적하고 보고하는 방법을 알아봅니다. 이 예제에서는 AWS SDK for PHP를 사용합니다. + [AWS SDK for Python (Boto3)를 사용하여 Aurora Serverless v2 데이터를 쿼리하는 Amazon Aurora 항목 추적기 애플리케이션 생성](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python/cross_service/aurora_item_tracker) 데이터 API 및 `RdsDataClient`의 Aurora Serverless v2를 사용하는 애플리케이션을 만들어 작업 항목을 추적하고 보고하는 방법을 알아봅니다. 이 예제에서는 AWS SDK for Python (Boto3)를 사용합니다. ## AWS 데이터베이스 쿡북 [AWS DB 쿡북](https://github.com/aws-samples/sample-aws-database-cookbook/)은 AWS에서 고성능의 비용 효율적인 데이터베이스 솔루션을 구축, 배포 및 관리하는 방법을 알려주는 포괄적인 데이터베이스 가이드입니다. 단계별 자습서에서는 프로덕션 지원 애플리케이션을 생성하고 CloudFormation 템플릿을 사용하여 앱을 배포하는 방법을 안내합니다. 인프라를 구축하고, 네트워킹을 구현하고, 서버리스 아키텍처를 개발하고, 데이터베이스를 관리하고, 생성형 AI를 통합할 때 필요한 AWS 서비스를 알아봅니다. 비용을 최적화하면서 안전하고 확장 가능한 솔루션을 만드는 데 도움이 되는 AWS 모범 사례를 알아봅니다. AWS를 처음 사용하는 사람, 숙련된 전문가 등 누구나 AWS DB 쿡북을 사용하여 일반적인 데이터베이스 문제를 해결하고 엔터프라이즈 지원 솔루션을 구현할 수 있는 기술을 개발할 수 있습니다. 쿡북에 포함되는 섹션은 다음과 같습니다. + **[DB 애플리케이션용 AWS 시작하기](https://github.com/aws-samples/sample-aws-database-cookbook/tree/main/1_Getting_Started_with_AWS)** - 계정 및 Jupyter Notebook 환경을 설정하는 방법과 같은 AWS 기본 사항을 알아봅니다. + **[데이터베이스 기본 사항](https://github.com/aws-samples/sample-aws-database-cookbook/tree/main/2_Your_First_Database_on_AWS)** - 필수 데이터베이스 개념을 살펴보고 AWS 데이터베이스 서비스를 비교하여 워크로드에 적합한 솔루션을 선택합니다. + **[Amazon Aurora를 사용하는 서버리스 웹 앱](https://github.com/aws-samples/sample-aws-database-cookbook/tree/main/3_Building_Your_First_Serverless_Web_App_with_Aurora)** - 인벤토리, 주문 및 고객 데이터를 처리하는 Amazon Aurora PostgreSQL을 사용하여 엔드 투 엔드 소매 애플리케이션을 구축합니다. + **[모니터링 및 관찰성](https://github.com/aws-samples/sample-aws-database-cookbook/tree/main/4_Operational_Excellence_Best_Practices_for_Aurora)** - 성능 추적을 설정하고 애플리케이션에 영향을 미치기 전에 잠재적 데이터베이스 문제를 식별하도록 알림을 구성합니다. + **[Amazon Aurora를 사용한 확장](https://github.com/aws-samples/sample-aws-database-cookbook/tree/main/5_Scaling_for_Success_Growing_with_Aurora)** - Aurora DSQL을 사용하여 복원력이 뛰어난 다중 리전 배포를 구축하는 방법 그리고 더 많은 처리 성능을 위해 데이터베이스를 확장하거나 더 큰 용량을 위해 여러 인스턴스에서 확장하는 방법을 알아봅니다. + **[최적화 성능 및 비용](https://github.com/aws-samples/sample-aws-database-cookbook/tree/main/6_Optimizing_Performance_and_Cost)** - 검증된 튜닝 전략을 사용하여 데이터베이스 성능을 최적화하고 비용을 절감합니다. + **[AWS 목적별 데이터베이스로의 여정](https://github.com/aws-samples/sample-aws-database-cookbook/tree/main/7_Break_Free_from_Everything_in_One_Database_Trap_A_Journey_to_Purpose_Built_AWS_Databases)** - 생성형 AI 솔루션과 데이터 기반 애플리케이션을 프로토타입에서 엔터프라이즈 배포로 확장하는 안전하고 안정적인 인프라를 구축합니다. + **[RAG를 사용하는 생성형 AI 애플리케이션](https://github.com/aws-samples/sample-aws-database-cookbook/tree/main/8_Building_Your_First_GenAI_Application_with_AWS_Data_Foundations)** - 검색 증강 생성(RAG)을 사용하여 정확한 컨텍스트 인식 결과를 제공하는 보험 및 의료 문서를 위한 지능형 검색 시스템을 구축합니다. ## Amazon Aurora PostgreSQL에 대한 AWS 워크숍 및 랩 콘텐츠 포털 다음의 워크숍 및 기타 실습 콘텐츠 모음은 Amazon Aurora PostgreSQL의 특성과 기능을 이해하는 데 도움이 됩니다. + [수동으로 새 Aurora 클러스터 생성](https://catalog.workshops.aws/apgimmday/en-US/1-prereq/create-aurora-cluster) Amazon Aurora PostgreSQL 클러스터를 수동으로 생성하는 방법을 알아봅니다. + [Cloud9 구성 및 데이터베이스 초기화](https://catalog.workshops.aws/apgimmday/en-US/1-prereq/cloud9-client) Cloud9을 구성하고 PostgreSQL 데이터베이스를 초기화하는 방법을 알아봅니다. + [ 고속 클로닝 ](https://catalog.workshops.aws/apgimmday/en-US/manageability/fast-cloning) Aurora 고속 클론을 생성하는 방법을 알아봅니다. + [ 쿼리 계획 관리 ](https://catalog.workshops.aws/apgimmday/en-US/performance-and-scalability/query-plan-mgmt) 쿼리 계획 관리를 사용하여 문 집합에 대한 실행 계획을 제어하는 방법을 알아봅니다. + [ 클러스터 캐시 관리 ](https://catalog.workshops.aws/apgimmday/en-US/high-availability-and-durability/cluster-cache-mgmt) Aurora PostgreSQL의 클러스터 캐시 관리 기능에 대해 알아봅니다. + [ 데이터베이스 활동 스트리밍 ](https://catalog.workshops.aws/apgimmday/en-US/monitoring-and-security/db-activity-stream) 이 기능을 사용하여 데이터베이스 활동을 모니터링 및 감사하는 방법을 알아봅니다. + [ 성능 개선 도우미 ](https://catalog.workshops.aws/apgimmday/en-US/monitoring-and-security/perf-insights) 성능 개선 도우미를 사용하여 DB 인스턴스를 모니터링하고 튜닝하는 방법을 알아봅니다. + [ RDS 도구를 사용한 성능 모니터링 ](https://catalog.us-east-1.prod.workshops.aws/workshops/31babd91-aa9a-4415-8ebf-ce0a6556a216/en-US) AWS 및 Postgres 도구(Cloudwatch, 고급 모니터링, 느린 쿼리 로그, 성능 개선 도우미, PostgreSQL 카탈로그 보기)를 사용하여 성능 문제를 이해하고, 데이터베이스의 성능을 개선할 수 있는 방법을 알아봅니다. + [ Auto Scaling 읽기 전용 복제본 ](https://catalog.workshops.aws/apgimmday/en-US/performance-and-scalability/load-data-auto-scale) 로드 생성기 스크립트를 사용하여 Aurora 읽기 전용 복제본 Auto Scaling이 실제로 어떻게 작동하는지 알아봅니다. + [ 내결함성 테스트 ](https://catalog.workshops.aws/apgimmday/en-US/high-availability-and-durability/fault-tolerance) DB 클러스터가 결함을 어떤 방식으로 견딜 수 있는지 알아봅니다. + [ Aurora Global Database ](https://catalog.workshops.aws/apgimmday/en-US/high-availability-and-durability/aurora-global-db) Aurora Global Database에 대해 알아봅니다. + [ 기계 학습 사용 ](https://catalog.workshops.aws/apgimmday/en-US/generative-ai/aurora-pg-ml) Aurora 기계 학습에 대해 알아봅니다. + [ Aurora Serverless v2 ](https://catalog.workshops.aws/apgimmday/en-US/performance-and-scalability/aurora-serverless-v2) Aurora Serverless v2에 대해 알아봅니다. + [ Aurora PostgreSQL용 신뢰할 수 있는 언어 확장 ](https://catalog.workshops.aws/apgimmday/en-US/developer-productivity/trustedlanguageextension) Aurora PostgreSQL에서 안전하게 실행되는 고성능 확장 프로그램을 구축하는 방법을 알아봅니다. ## Amazon Aurora MySQL에 대한 AWS 워크숍 및 랩 콘텐츠 포털 다음의 워크숍 및 기타 실습 콘텐츠 모음은 Amazon Aurora MySQL의 특성과 기능을 이해하는 데 도움이 됩니다. + [ Aurora 클러스터 생성 ](https://catalog.workshops.aws/awsauroramysql/en-US/provisioned/create/) Amazon Aurora MySQL 클러스터를 수동으로 생성하는 방법을 알아봅니다. + [ 데이터베이스에 연결하기 위한 Cloud9 클라우드 기반 IDE 환경 만들기 ](https://catalog.workshops.aws/awsauroramysql/en-US/prereqs/connect) Cloud9을 구성하고 MySQL 데이터베이스를 초기화하는 방법을 알아봅니다. + [ 고속 클로닝 ](https://catalog.workshops.aws/awsauroramysql/en-US/provisioned/clone/) Aurora 고속 클론을 생성하는 방법을 알아봅니다. + [ DB 클러스터 역추적 ](https://catalog.workshops.aws/awsauroramysql/en-US/provisioned/backtrack/) DB 클러스터를 역추적하는 방법을 알아봅니다. + [ 성능 개선 도우미 ](https://catalog.workshops.aws/awsauroramysql/en-US/provisioned/pi/) 성능 개선 도우미를 사용하여 DB 인스턴스를 모니터링하고 튜닝하는 방법을 알아봅니다. + [ RDS 도구를 사용한 성능 모니터링 ](https://catalog.workshops.aws/awsauroramysql/en-US/provisioned/perfobserve/) AWS 및 SQL 도구를 사용하여 성능 문제를 이해하고 데이터베이스의 성능을 개선할 수 있는 방법을 알아봅니다. + [ 쿼리 성능 분석 ](https://catalog.workshops.aws/awsauroramysql/en-US/provisioned/perfanalyze/) 다양한 도구를 사용하여 SQL 성능 관련 문제를 해결하는 방법을 알아봅니다. + [ Auto Scaling 읽기 전용 복제본 ](https://catalog.workshops.aws/awsauroramysql/en-US/provisioned/autoscale/) Auto Scaling 읽기 전용 복제본의 작동 방식을 알아봅니다. + [ 내결함성 테스트 ](https://catalog.workshops.aws/awsauroramysql/en-US/provisioned/ft/) Aurora MySQL의 고가용성 및 내결함성 기능에 대해 알아봅니다. + [ Aurora Global Database ](https://catalog.workshops.aws/awsauroramysql/en-US/global) Aurora Global Database에 대해 알아봅니다. + [ Aurora Serverless v2 ](https://catalog.workshops.aws/awsauroramysql/en-US/sv2) Aurora Serverless v2에 대해 알아봅니다. + [ 기계 학습 사용 ](https://catalog.workshops.aws/awsauroramysql/en-US/ml) Aurora 기계 학습에 대해 알아봅니다. ## AWS SDK와 함께 이 서비스 사용 다양한 프로그래밍 언어에 대해 AWS 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 사용할 수 있습니다. 각 SDK는 개발자가 선호하는 언어로 애플리케이션을 쉽게 구축할 수 있도록 하는 API, 코드 예제 및 설명서를 제공합니다. | SDK 설명서 | 코드 예제 | | --- | --- | | [AWS SDK for C\$1\$1](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-cpp) | [AWS SDK for C\$1\$1 코드 예제](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/cpp) | | [AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli) | [AWS CLI 코드 예제](https://docs.aws.amazon.com/code-library/latest/ug/cli_2_code_examples.html) | | [AWS SDK for Go](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-go) | [AWS SDK for Go 코드 예제](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/gov2) | | [AWS SDK for Java](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-java) | [AWS SDK for Java 코드 예제](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javav2) | | [AWS SDK for JavaScript](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-javascript) | [AWS SDK for JavaScript 코드 예제](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/javascriptv3) | | [AWS SDK for Kotlin](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-kotlin) | [AWS SDK for Kotlin 코드 예제](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/kotlin) | | [AWS SDK for .NET](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-net) | [AWS SDK for .NET 코드 예제](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/dotnetv3) | | [AWS SDK for PHP](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-php) | [AWS SDK for PHP 코드 예제](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/php) | | [AWS Tools for PowerShell](https://docs.aws.amazon.com/powershell) | [AWS Tools for PowerShell 코드 예제](https://docs.aws.amazon.com/code-library/latest/ug/powershell_5_code_examples.html) | | [AWS SDK for Python (Boto3)](https://docs.aws.amazon.com/pythonsdk) | [AWS SDK for Python (Boto3) 코드 예제](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/python) | | [AWS SDK for Ruby](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-ruby) | [AWS SDK for Ruby 코드 예제](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/ruby) | | [AWS SDK for Rust](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-rust) | [AWS SDK for Rust 코드 예제](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/rustv1) | | [AWS SDK for SAP ABAP](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-sapabap) | [AWS SDK for SAP ABAP 코드 예제](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/sap-abap) | | [AWS SDK for Swift](https://docs.aws.amazon.com/sdk-for-swift) | [AWS SDK for Swift 코드 예제](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples/tree/main/swift) | 이 서비스 관련 예제는 [AWS SDK를 사용한 Aurora용 코드 예제](service_code_examples.md)를 참조하세요. **예제 사용 가능 여부** 필요한 예제를 찾을 수 없습니까? 이 페이지 하단의 **피드백 제공** 링크를 사용하여 코드 예시를 요청하세요.