SUS04-BP02 데이터 액세스 및 스토리지 패턴을 지원하는 기술 사용 - AWS Well-Architected Framework
구현 가이드리소스

SUS04-BP02 데이터 액세스 및 스토리지 패턴을 지원하는 기술 사용

데이터 액세스 및 저장 방법을 가장 잘 지원하는 스토리지 기술을 사용하여 워크로드를 지원하면서 프로비저닝된 리소스를 최소화합니다.

일반적인 안티 패턴:

  • 모든 워크로드의 데이터 스토리지 및 액세스 패턴이 비슷하다고 가정합니다.

  • 모든 워크로드가 해당 계층 내에서 적합하다고 가정하고 하나의 스토리지 계층만 사용합니다.

  • 시간이 지나면 데이터 액세스 패턴이 일관되게 유지될 것이라고 가정합니다.

이 모범 사례 확립의 이점: 데이터 액세스 및 스토리지 패턴을 기반으로 스토리지 기술을 선택하고 최적화하면 비즈니스 요구 사항을 충족하는 데 필요한 클라우드 리소스를 줄이고 클라우드 워크로드의 전반적인 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

이 모범 사례가 확립되지 않았을 경우의 위험 수준: 낮음

구현 가이드

따라서 성능 효율성을 극대화하려면 액세스 패턴에 가장 적합한 스토리지 솔루션을 선택하거나, 스토리지 솔루션에 따라 액세스 패턴을 변경하는 것이 좋습니다.

  • 데이터 특성 및 액세스 패턴을 평가하여 스토리지 요구 사항의 주요 특성을 수집합니다. 고려해야 할 주요 특성은 다음과 같습니다.

    • 데이터 유형: 정형, 반정형 및 비정형

    • 데이터 증가: 제한, 무제한

    • 데이터 내구성: 영구, 임시, 일시적

    • 액세스 패턴: 읽기 또는 쓰기, 빈도, 급증하는지 또는 일관적인지

  • 데이터 특성 및 액세스 패턴을 지원하는 적절한 스토리지 기술로 데이터를 마이그레이션합니다. AWS 스토리지 기술의 몇 가지 예와 주요 특성은 다음과 같습니다.

    유형 기술 주요 특징

    객체 스토리지

    Amazon S3

    무제한 확장성, 높은 가용성과 액세스 가능성을 위한 여러 옵션을 갖춘 객체 스토리지 서비스입니다. Amazon S3 안팎에서 객체 전송 및 액세스는 Transfer Acceleration 또는 액세스 포인트등과 같은 서비스를 사용하여 위치, 보안 요구, 액세스 패턴을 지원할 수 있습니다.

    아카이빙 스토리지

    Amazon S3 Glacier

    데이터 아카이빙을 위해 구축된 Amazon S3의 스토리지 클래스입니다.

    공유 파일 시스템

    Amazon Elastic File System(Amazon EFS)

    여러 유형의 컴퓨팅 솔루션에서 액세스할 수 있는 탑재 가능한 파일 시스템입니다. Amazon EFS는 스토리지를 자동으로 늘리고 줄이며 성능이 최적화되어 일관되게 지연 시간이 짧습니다.

    공유 파일 시스템

    Amazon FSx

    최신 AWS 컴퓨팅 솔루션을 기반으로 구축되어 일반적으로 사용되는 네 가지 파일 시스템인 NetApp ONTAP, OpenZFS, Windows 파일 서버, Lustre를 지원합니다. Amazon FSx 지연 시간, 처리량, IOPS는 파일 시스템에 따라 달라지며 워크로드의 요구 사항에 적합한 파일 시스템을 선택할 때 고려해야 합니다.

    블록 스토리지

    Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS)

    Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)를 위해 설계된 확장 가능한 고성능 블록 스토리지 서비스입니다. Amazon EBS에는 IOPS 집약적 트랜잭션 워크로드를 위한 SSD 지원 스토리지와 처리량 집약적 워크로드를 위한 HDD 지원 스토리지가 포함됩니다.

    관계형 데이터베이스

    Amazon Aurora, Amazon RDS, Amazon Redshift

    ACID(원자성, 일관성, 격리, 내구성) 트랜잭션을 지원하고 참조 무결성과 강력한 데이터 일관성을 유지하도록 설계되었습니다. 많은 기존 애플리케이션, 엔터프라이즈 리소스 계획(ERP), 고객 관계 관리(CRM), 전자 상거래 시스템의 데이터가 관계형 데이터베이스를 사용하여 저장됩니다.

    키-값 데이터베이스

    Amazon DynamoDB

    대개 대량의 데이터를 저장 및 검색하는 일반적인 접근 패턴에 최적화되어 있습니다. 트래픽이 많은 웹 앱, 전자 상거래 시스템, 게임 애플리케이션은 키 값 데이터베이스의 일반적인 사용 사례입니다.

  • 크기가 고정된 스토리지 시스템(예: Amazon EBS 또는 Amazon FSx)의 경우 사용 가능한 스토리지 공간을 모니터링하고 임계값에 도달 시 스토리지 할당을 자동화합니다. Amazon CloudWatch를 활용하여 Amazon EBS 및 Amazon FSx에대한 다양한 지표를 수집 및 분석할 수 있습니다.

  • Amazon S3 스토리지 클래스는 객체 수준에서 구성할 수 있으며 단일 버킷에는 모든 스토리지 클래스 전체에 걸쳐 저장된 객체를 포함할 수 있습니다.

  • 또한 Amazon S3 수명 주기 정책을 사용하여 애플리케이션 변경 없이 스토리지 클래스 간에 객체를 자동으로 전환하거나 데이터를 제거할 수 있습니다. 이러한 스토리지 메커니즘을 고려할 때 리소스 효율성, 액세스 지연 시간 및 신뢰성 간에 절충해야 합니다.

리소스

관련 문서:

관련 동영상:

관련 예시: